Ensemble sensitivity has been recently proposed as a method to analyze the dynamics of severe weather events. We adopt it to investigate the physical mechanism which caused the heavy rainfall over the Korean Peninsula on 6th August 2003. Two rainfall peaks existed in this severe weather event. The selected response functions are 1 hour accumulated rainfall amount of each rainfall peak. Sensitivity fields were calculated using 36 ensemble members which were generated by WRFDA. The sensitive regions for the first rainfall peak are located over the Shandong Peninsula and the Yellow Sea at 12 hours before the first rainfall peak. However, the 12-h forecast sensitivity for the second rainfall peak is revealed near Typhoon ETAU (0310) and midlatitude trough. These results show that the first rainfall peak was induced by low pressure which located over the northern part of the Korean Peninsula while the second rainfall peak was caused by the interaction between typhoon ETAU and midlatitude trough.
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.154-159
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2011
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
This study is to propose temporal pattern of design rainfall which causes maximum peak discharge and to analyze the variation in peak discharge according to design rainfall durations. In this study, the Mononobe, the Yen and Chow triangular, the Huff's 4th quartiles and the Keifer and Chu methods are applied to estimate the proper temporal pattern of design rainfall and three rainfall-runoff models such as SCS, Nakayasu, and Clark methods are used to estimate the runoff hydrograph. And to examine the variability of peak discharge, the hydrologic characteristics from the rainfall-runoff models to which uniform rainfall intensity is applied are used as the standard values. The type of temporal pattern of design rainfall which causes maximum peak discharge in both of the watersheds and the rainfall-runoff models has resulted in Yen and Chow distribution method with the dimensionless vague of 0.75. On the basis of determined temporal pattern, the examination of the variability of peak discharge according to design rainfall durations shows that design rainfall duration varies greatly with the types of probable intensity formula, and the variation of peak discharge is more affected by the types of probable intensity formula and I-D-F currie than rainfall-runoff models.
A representative unit hydrograph responding to a small basin is used to calculate the flood discharge in the basin. The peak discharge and the time to peak of the unit hydrograph are dealt with its characteristic values. In this study it is shown and analyzed the fluctuations at peak discharges and times to peak of unit hydrographs by rainfall storms in a small national basin $8.5\;km^2$ wide are no small. And on assumption that a major factor in the fluctuations of the unit hydrographs in a small basin be rainfall intensity of a rainstorm, both relations of peak discharge and time to peak with rainfall intensity are suggested as exponential functions respectively. In this result although it is a limit of the study in which its result is accompanied with not small dispersion in the peak values of unit hydrograph due to a defect in used data it is sure an averaging regression relation between peak discharge and time to peak with rainfall intensity as identified in this study has hydrological worth from the complementary viewpoint of the theory of unit hydrograph.
In this study, the urban runoff models, ILLUDAS model and SWMM, are analyzed the probable peak discharge and discharge using rainfall distribution by Huff's method at Bum-uh chun area in Taegu city. The probability rainfall and intensity is analyzed by Pearson-III type. The rainfall duration, 90 minutes, is determined by the critical duration computed the maximun peak discharge for some rainfall durations. The peak discharge according to Huff's rainfall distribution types compute in order of type 3, type 4, type2, and type 1, so Huff's 3 type is selected as an adequate rainfall distribution in Bum-uh chun basin. ILLUDAS model and SWMM are shown as good models in Bum-uh chun, but SWMM is computed higher peak discharge than ILLUDAS model, so SWMM is shown as the adequate urban runoff model for the design of interior drainage in urban basin.
This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.
Estimation of runoff peak is needed to assess water availability, in order to support the multifaceted water uses and functions, hence to underscore the modalities for efficient water utilization. The magnitude of storm rainfall acts as a primary input for basin level runoff computation. The rainfall-runoff linkage plays a pivotal role in water resource system management and feasibility level planning for resource distribution. Considering this importance, a case study has been carried out in the Hancheon basin of Jeju Island where distinctive hydrological characteristics are investigated for continuous storm rainfall and high permeable geological features. The study aims to estimate unit hydrograph parameters, peak runoff and peak time of storm rainfalls based on Clark unit hydrograph method. For analyzing observed runoff, five storm rainfall events were selected randomly from recent years' rainfall and HEC-hydrologic modeling system (HMS) model was used for rainfall-runoff data processing. The simulation results showed that the peak runoff varies from 164 to 548 m3/sec and peak time (onset) varies from 8 to 27 hours. A comprehensive relationship between Clark unit hydrograph parameters (time of concentration and storage coefficient) has also been derived in this study. The optimized values of the two parameters were verified by the analysis of variance (ANOVA) and runoff comparison performance were analyzed by root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) estimation. After statistical analysis of the Clark parameters significance level was found in 5% and runoff performances were found as 3.97 RMSE and 0.99 NSE, respectively. The calibration and validation results indicated strong coherence of unit hydrograph model responses to the actual situation of historical storm runoff events.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1798-1802
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2007
The practice of business estimate flood discharge by rainfall-flow relation that is easy collection of observation data. The important factor is rainfall, coefficient of runoff, and drainage area for analysis of runoff-flow relation.The practice of business usually use probability rainfall that use a weighted average value after each observation post estimate probability of non-same time. It has more error than same time probability rainfall, and it can excess of estimation because it can't consider space distribution of rainfall.The study of result showed similar aspect with existing ARF but width of coefficient become smaller. And the comparison of peak flow did not different what used by ARF and same time probability rainfall(A group). But non-same time probability rainfall is bigger 25% more than another(B group). Between A group and B group of the difference increased with the lapse of time.
The practice of business estimate flood discharge by rainfall-flow relation that is easy collection of observation data. The important factor is rainfall, coefficient of runoff, and drainage area for analysis of runoff-flow relation. The practice of business usually use probability rainfall that use a weighted average value after each observation post estimate probability of non-same time. It has more error than same time probability rainfall, and it can excess of estimation because it can't consider space distribution of rainfall. The study of result showed similar aspect with existing ARF but width of coefficient become smaller. And the comparison of peak flow did not different what used by ARF and same time probability rainfall(A group). But non-same time probability rainfall is bigger 25% more than another(B group). Between A group and B group of the difference increased with the lapse of time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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