This study is an effort to develop a stochastic model of precipitation series that preserves the pattern of occurrence of precipitation events throughout the year as well as several characteristics of the duration, amount, and intensity of precipitation events. In this study an event cluster model is used to describe the occurrence of precipitation events. A logarithmic negative mixture distribution is used to describe event duration and separation. The number of events within each cluster is also described by the Poisson cluster process. The duration of each event within a cluster and the separation of events within a single cluster are described by a logarithmic negative mixture distribution. The stochastic model for hourly precipitation occurrence process is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. To allow for seasonal variations in the precipitation process, the model parameters are estimated separately for each month. an analysis of thirty-four years of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many features of historical precipitation. The seasonal variations in number of precipitation events in each month for the historical and simulated data are also approximately identical. The marginal distributions for event characteristics for the historical and simulated data were similar. The conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.509-521
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1994
This study is an effort to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. A stochastic model is formulated for the process of daily precipitation with considering the sequences of wet and dry days and the precipitation amounts on wet days. This study consists of 2 papers and the process of precipitation occurrence is modelled by an alternate renewal process (ARP) in paper (I). In the ARP model for the precipitation occurrence, four discrete distributions, used to fit the wet and dry spells, were as follows; truncated binomial distribution (TBD), truncated Poisson distribution (TPD), truncated negative binomial distribution (TNBD), logarithmic series distribution (LSD). In companion paper (II) the process of occurrence is developed by Markov chain. The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma. Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Daily precipitation series model consists of two models, A-Wand A-G model, by combining the process of precipitation occurrence and a continuous probability distribution on the precipitation of wet days. To evaluate the performance of the simulation model, output from the model was compared with historical data of 7 stations in the Nakdong and Seomjin river basin. The results of paper (1) show that it is possible to design a model for the synthetic generation of IX)int precipitation patterns.
The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.523-534
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1994
The purpose of this study is to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. In the paper(I) of this study, the alternate renewal process(ARP) is used for the daily precipitation series. In this paper(Il), stochastic simulation models for the daily precipitation series are developed by combining Markov chain for the precipitation occurrence process and continuous probability distribution for the precipitation amounts on the wet days. The precipitation occurrence is determined by first order Markov chain with two states(dry and wet). The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma, Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Since the daily precipitation series shows seasonal variation, models are identified for each month of the year separately. To illustrate the application of the simulation models, daily precipitation data were taken from records at the seven locations of the Nakdong and Seomjin river basin. Simulated data were similar to actual data in terms of distribution for wet and dry spells, seasonal variability, and precipitation amounts.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5B
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pp.471-477
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2010
In this study, the variability of the Horton index which is ratio of vaporization and wetting water is investigated using a conceptual soil water balance model. From the proposed model, the steady-state soil water probabilistic density function is derived through meteorological and watershed characteristics and then the sensitivity of Horton index to the precipitation occurrence rate and the mean of wet day precipitation is examined. As a result, the inter-annual variability of the Horton index is lower than that of precipitation and they showed the strong negative correlation. It is also shown that although precipitation is not varied, the Horton index can be varied due to the fluctuation of the precipitation occurrence rate and the mean of wet day precipitation. In addition, it is presented that there is a non-linear relationship which has a critical point switching proportional or inverse relationship between the Horton index and two main characteristics of precipitation process.
This study presents the data analysis results of groundwater chemistry and the occurrence of fluoride in groundwater obtained from the groundwater quality monitoring network of Korea. The groundwater data were collected from the National Groundwater Information Center and censored for erratic values and charge balance (±10%). From the geochemical graphs and various ionic ratios, it was observed that the Ca-HCO3 type was predominant in Korean groundwater. In addition, water-rock interaction was identified as a key chemical process controlling groundwater chemistry, while precipitation and evaporation were found to be less important. According to a non-parametric trend test, at p=0.05, the concentration of fluoride in groundwater did not increase significantly and only 4.3% of the total groundwater exceeded the Korean drinking water standard of 1.5 mg/L. However, student t-tests revealed that the fluoride concentrations were closely associated with the lithologies of tuff, granite porphyry, and metamorphic rocks showing distinctively high levels. This study enhances our understanding of groundwater chemical composition and major controlling factors of fluoride occurrence and distribution in Korean groundwater.
Occurrence frequency of flood and drought tends to increase in last a few decades, leading to social and economic damage since the abnormality of climate changes is one of the causes for hydrologic facilities by exceedance its designed tolerance. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used in the study to estimate temporal variance of groundwater recharge and baseflow. It was limited to consider recession curve coefficients in SWAT model calibration process, thus the recession curve coefficient was estimated by the Baseflow Filter Program (BFLOW) before SWAT model calibration. Precipitation data were estimated for 2014 to 2100 using three models which are GFDL-ESM2G, IPSL-CM5A-LR, and MIROC-ESM with Representative Concentration Pathways (RCP) scenario. SWAT model was calibrated for the Soyang watershed with NSE of 0.83, and $R^2$ of 0.89. The percentage to precipitation of groundwater recharge and baseflow were 27.6% and 17.1% respectively in 2009. Streamflow, groundwater recharge, and baseflow were estimated to be increased with the estimated precipitation data. GFDL-ESM2g model provided the most large precipitation data in the 2025s, and IPSL-CM5A-LR provided the most large precipitation data in the 2055s and 2085s. Overall, groundwater recharge and baseflow displayed similar trend to the estimated precipitation data.
Epoxidized polybutadiene (EPB) was prepared by polybutadiene (PB) with m-chloroperbenzoic acid (MCPBA) in homogeneous solution. EPB was blended with poly(3-hydroxybutyrate) (PHB) up to 30 wt% by solution-precipitation procedure. The thermal decomposition of PHB/EPB blends was studied by thermogravimetric analysis (TGA), differential scanning calorimetry (DSC) and differential thermal analysis (DTA). The thermograms of PHB/EPB blends contained a two-step degradation process, while that of pure PHB sample exhibited only one-step degradation process. This degradation behavior of PHB/EPB blends, which have a higher thermal stability as measured by maximum decomposition temperature and residual weight, is probably due to crosslinking reactions of the epoxide groups in the EPB component with the carboxyl chain ends of PHB fragments during the degradation process, and the occurrence of such reactions can be assigned to the exothermic peaks in their DTA thermograms.
Distributed hydrologic models typically require spatial estimates of precipitation interpolated from sparsely located observational points to the specific grid points. However, widely used estimation schemes fail to describe the realistic variability of daily precipitation field. We compare and contrast the performance of statistical methods for the spatial estimation of precipitation in two hydrologically different basins, and propose a two-step process for effective daily precipitation estimation. The methods assessed are: (1) Inverse Distance Weighted Average (IDW); (2) Multiple Linear Regression (MLR); (3) Climatological MLR; and (4) Locally Weighted Polynomial Regression (LWP). In the suggested simple two-step estimation process, precipitation occurrence is first generated via a logistic regression model before applying IDW scheme (one of the local scheme) to estimate the amount of precipitation separately on wet days. As the results, the suggested method shows the better performance of daily rainfall interpolation which has spatial differences compared with conventional methods. And this technique can be used for streamflow forecasting and downscaling of atmospheric circulation model effectively.
All over the world, the existing process of water purification needs more flocculants and chlorine due to a gradual decline in the quality of source water. Therefore, the problem of the remaining aluminium and DBPs in purified water is on the rise. To solve this problem, the process of membrane filter has recently come into the spotight. This study reaches the following conclusions concerning TMP variation in order to solve the dropping of flux throgh a membrane filter when operating a membrane filter system in the process of water purification. 1. In case that a cohesion-precipitation process was introduced to pre-treatment of a membrane filter, initial TMP was very satisfactory(0.27kg/cm) in producing the constantly safe quality of water, $0.04{\sim}0.1$(mean 0.05) NTU by pouring 2mg/l of PACI(10% $Al_2O_3$) used for the existing process of water purification in high-density turbidity at a dry or flood season and at occurrence of high algae. 2. As flux increased at 0.5m/day.m, TMP increased 0.05 kgf/cm. 3. As filtering, operation mode of PVDF MF membrane filtering was 48 minutes and 1 cycle of back washing was 42 minutes, flux was increased 1.5m/day.m and TMP increased $0.25{\sim}0.27kgf/cm$. Without back washing, TMP increased 0.03 kgf/cm per a cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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