The objective of this study was to develop a model for predicting long-term runoff in a basin using the ensemble streamflow prediction (ESP) technique and review its reliability. To achieve the objective, this study improved not only the ESP technique based on the ensemble scenario analysis of historical rainfall data but also conventional ESP techniques used in conjunction with qualitative climate forecasting information, and analyzed and assessed their improvement effects. The model was applied to the Geum River basin. To undertake runoff forecasting, this study tried three cases (case 1: Climate Outlook + ESP, case 2: ESP probability through monthly measured discharge, case 3: Season ESP probability of case 2) according to techniques used to calculate ESP probabilities. As a result, the mean absolute error of runoff forecasts for case 1 proposed by this study was calculated as 295.8 MCM. This suggests that case 1 showed higher reliability in runoff forecasting than case 2 (324 MCM) and case 3 (473.1 MCM). In a discrepancy-ratio accuracy analysis, the Climate Outlook + ESP technique displayed 50.0%. This suggests that runoff forecasting using the Climate Outlook +ESP technique with the lowest absolute error was more reliable than other two cases.
Nam, Sooyoun;Chun, Kun-Woo;Lee, Jae Uk;Kang, Won Seok;Jang, Su-Jin
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.54
no.1
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pp.49-60
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2021
We examined the flow characteristics by direct runoff and base flow in a headwater stream during observed 59 rainfall events of flood season (June~September) from 2017 to 2020 yrs. Total precipitation ranged from 5.0 to 400.8 mm, total runoff ranged from 0.1 to 176.5 mm, and runoff ratio ranged from 0.1 to 242.9% during the rainfall events. From hydrograph separation, flow duration in base flow (139.3 days) was tended to be longer than direct runoff (78.3 days), while the contribution of direct runoff in total runoff (54.2%) was greater than base flow (45.8%). The total amount and peak flow of direct runoff and base flow had the highest correlation (p<0.05) with total precipitation and duration of rain among rainfall and soil moisture conditions. Dominant rainfall events for the total amount and peak flow of base flow were generated under 5.0~200.4 and 10.5~110.5 mm in total precipitation. However, when direct runoff occurred as dominant rainfall events, total amount and peak flow were increased by 267.4~400.8 and 169.0~400.8 mm in total precipitation. Therefore, the unique aspects of our study design permitted us to draw inferences about flow characteristic analysis with the contribution of base flow and/or direct runoff in the total runoff in a headwater stream. Furthermore, it will be useful for the long-term strategy of effective water management for integrated surface-groundwater in the forested headwater stream.
Urbanization has led to extreme changes in land use on urban watersheds. Most cities are becoming residential, commercial and industrial areas, making infiltration and storage of rainfall less favorable. The demand for LID (Low Impact Development) technology is increasing in order to mitigate this water cycle distortion and return to existing hydrological conditions. The LID technique is effective in reducing runoff by permeating the urban impervious area. However, considering the limit of the installation area and the financial requirement of the installation, there is not much research on the linkage of each LID component technology for optimum efficiency according to the appropriate scale. In this study, the effects of the LID facilities applied to the target site were simulated using the SWMM model, suggesting the optimal linkage method considering interconnectivity, and applying the effects as an existing installation of individual facilities. The water balance at the time of application of the LID technology, short-term and long-term rainfall event were compared. Also, the individual application and the linkage application were compared with each other. If each component technology has sufficient processing size, then linkage application is more effective than individual application.
This study was carried out to reveal characteristics of long-term runoff by using HYCYMODEL in a small forested watershed. From May to September in 1998 and in 1999, the fitness of HYCYMODEL and runoff characteristics were estimated by HYCYMODEL using rainfall and discharge at the experimental watershed. The function of stage and discharge in the experimental watershed was determined as following equation $Q=11.148H^{2.5867}$($R^2=0.9956$). From May to September in 1998 and in 1999, the runoff rates were 57.7% in 1998 and 87.1% in 1999 at the experimental watershed. The discharge was assumed to be increased because of rainfall intensity difference and thinning. By applicability test, the HYCYMODEL showed good estimation of runoff by optimized fifteen parameters. Comparing runoff characteristics before and after thinning by calculating through HYCYMODEL, direct runoff and base runoff increased 4%, 7%, respectively as evapotranspiration decreased 11%. Parameters $D_{50}$ and $K_h$, which were related to the direct run, and a parameter $K_u$, which was related to the baseflow, were assumed to indicate that forest was changed by the effect of thinning and weathering process of bed rock.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.2
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pp.67-74
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2011
This research focused on the investigation of runoff and nonpoint sources (NPS) pollution characteristics from small soil box plots treated by livestock waste composts. An indoor rainfall simulation was performed over the plots for 60 minutes. Simulated rainfall intensities were 32.4, 43.2, 50.3 and 57.1 mm/hr respectively. Slope of soil box plots was $10^{\circ}$ and $20^{\circ}$, respectively. Rainfall simulation replicated 5 times and the experiment was conducted every four days five times. As the slope of soil box increased, NPS pollution loads increased. And as rainfall intensity was increased from 32.4 to 57.1 mm/hr, NPS pollution loads gradually increased, too. Discharge of NPS pollution loads was the largest in the first simulation and thereafter decreased gradually. Discharged BOD load to the total applied load from $10^{\circ}$ plots, ranged 0.2 to 0.7 %, was 8.4 to 50.0 % lower than slope $20^{\circ}$ plots. When the application rate increased twice, the increase of pollution load was between 1.7~5.7 times. Analysis of Pearson's correlation coefficient showed that organic matter content in pig compost and NPS pollution loads were correlated well. While under liquid compost application, the correlation coefficients between them were not good. It was concluded that application of livestock resources need to consider long-term weather forecast and if necessary, NPS reduction measures must be preceded in order to reduce NPS pollution discharge.
River restoration has recently progressed in consideration of ecological functions along with flood controls and conservation. For river restorations that consider ecological health and diversity, it is important to contemplate the recovery of hydraulic and hydrologic connectivity in isolated spaces by longitudinal structures. In this study, as a first step for the provision of hydraulic and hydrologic data, which is necessary for the ecological connection analysis in isolated spaces, we developed a one-dimensional numerical model for rainfall runoff and channel routing and applied it to the Cheongmi watershed. The developed numerical model can simulate hydraulic and hydrologic analysis at the same time using the rainfall data. Numerical results were compared with observed data and other numerical results. As a result, a very reasonable agreement is observed. The results of this study will be improved so that the long-term hydrologic and hydraulic analysis is possible to predict ecological change.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.320-320
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2019
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
This study involves field monitoring of hydrlolgic characteristics of paddy fields under common irrigation practice, statistical analysis of maximum retention storage, determination of CNs for antecedent moisture conditions. Curve numbers were estimated from observed rainfall-runoff relationship of two years data. The estimated CN for AMC-II was 78, and the CNs for AMC-I and II were 63 and 88, respectively. A water balance model was used to find the effect of ridge height changes and initial ponding depth in paddy fields on runoff. The probability distribution of initial ponding depth was also investigated. The initial ponding depth follows normal probability distribution. Initial ponding depth corresponding 10%, 50%, and 90% probability were considered to be equivalent to AMC-I, AMC-II, and AMC-III, respectively. Long-term runoff data from paddy fields were simulated by a water balance model using recorded climate data, ridge height and estimated initial ponding depth derived from probability distribution. The estimated CNs using simulated runoff were 70, 79, and 89 for CN-I, CN-II, and CN-III, respectively.
The Purpose of this study is development and analysis of Effluence Characteristic of the Rainfall in the IRMA Green Roof System(developed in KICT) Plus 50 program is an internal research project at KICT(Korean Institute of Construction Technology) which has it as an object ; to lengthen the building's life 50-year or more and reduce energy conception 50% than present. Green roof system is one of the most important theme in the Plus 50 program. Generally, a Green Roof System has a positive effect on the thermal conductivity in winter, the micro cooling effect on building and city by evaporation in summer, the flood-control effect by runoff-reduction or the treated rainwater-quality of green roof system and so on. However, inspection of the physical effect of green roof system does not consider in Korea. Above all, long-term monitoring and a whole observation of green roof system is needed to probate the effect. So a new experimental method could be tried in this research, which is never attempted in Korea. The measurement by a bucket with a great volume, 1L, gives a new dimension of measuring green roof effect to measure the permanent running flood from a wide roof. This offers a reasonable result on a long-term measuring of a running water. Additionally, the thermal behavior of the IRMA(Insulated Roof Membrane Assembly), known in the western europe as a reasonable solution at green roof system by economical benefits and easy construction, would be experimented.
Recently, an increase in the occurrence of sudden local flooding of great volume and short duration due to global climate changes has occasioned the significant danger and loss of life and property in Korea as well as most parts of the world. Such a local flood that usually occurs as the result of intense rainfall over small regions rises quite quickly with little or no advance warning time to prevent flood damage. To prevent the local flood damage, it is important to quickly predict the flood severity for flood events exceeding a threshold discharge that may cause the flood damage for inland areas. The aim of this study is to develop the NFI (New Flood Index) measuring the severity of floods in small ungauged catchments for use in local flood predictions by the regression analysis between the NFI and rainfall patterns. Flood runoff hydrographs are generated from a rainfall-runoff model using the annual maximum rainfall series of long-term observations for the two study catchments. The flood events above a threshold assumed as the 2-year return period discharge are targeted to estimate the NFI obtained by the geometric mean of the three relative severity factors, such as the flood magnitude ratio, the rising curve gradient, and the flooding duration time. The regression results show that the 3-hour maximum rainfall depths have the highest relationships with the NFI. It is expected that the best-fit regression equation between the NFI and rainfall characteristics can provide the basic database of the preliminary information for predicting the local flood severity in small ungauged catchments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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