The impacts of climate change on soil moisture in sub - Arctic watershed simulated by using the hydrologic model. A range of arbitrary changes in temperature and precipitation are applied to the runoff model to study the sensitivity of soil moisture due to potential changes in precipitation and temperature. The sensitivity analysis indicates that changes in precipitation are always amplified in soil moisture with the amplification factor for flow. The change in precipitation has effect on the soil moisture in the catchment. The percentage change in soil moisture levels can be greater than the percentage change in precipitation. Compared to precipitation, temperature increases or decreases alone have impacts on the soil moisture. These results show the potential for climate change to bring about soil moisture that may require a significant planning response. They are also indicative of the fact that hydrological impacts affecting water supply may be important in consider-ing the cost and benefits of potential climate change.
본 연구의 목적은 하천유량에 결정적 영향을 미치는 토양수분 상태의 시간적 변화를 고려할 수 있는 강우-유출 모형을 평창강 유역에 적용하여 홍수예측 모형으로서의 가능성을 검증하는데 있다. 사용된 모형은 Sacramento 토양수분 모형과 비선형 다중저수지 형태의 유역홍수 추적 모형으로 구성된 물리적 개념에 근거를 둔 연속을 모형이다. 모형의 매개변수 추정 및 모형 검증을 위해서 각각 7년, 3년간의 일 강수량 및 증발산 자료를 이용하였다. 모형의 적용 결과, 저유량일 때에는 계산유량이 관측유량보다 다소 적게 계산되었지만, 홍수시를 포함하여 전반적으로 만족할 만한 유출계산(상관계수 0.87)을 할 수 있었다. 또한, 홍수와 가뭄과 같은 극한사상이 발생하였을 때의 강수와 토양습윤 상태가 유출에 미치는 영향을 해석하였다.
In Jeju island, runoff has frequently happened when the rainfall depth is over a threshold value. To simulated this characteristic rainfall-runoff model structure has to be modified. In this study, the TRSM (Threshold Runoff Simulation Method) was developed to overcome the limitations of SWAT in applying to the hydrologic characteristics of Jeju island. When the precipitation and soil water are less than threshold value, we revised the SWAT routine not to make surface/lateral or groundwater discharge. For Hancheon watershed, the threshold value was set as 80% of soil water through the analysis of rainfall-runoff relationship. Through the simulation of test watershed, it was proven that TRSM performed much better in simulating pulse type stream flow for the Hancheon watershed.
The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.
NPS pollutant loads from sandy clayey and clayey loam runoff plots were measured. Runoff plots were 2$\times$10 m in size and 8~10% in slope and paddy area was 4,620 $m^2$. Soybean, corn, tobacco and control (natural weed) were cultured. Precipitation during the growing season of June to October, 2002 was 869.5 mm. Runoff and water quality were measured more than 10 times during the measurements depending on the growing stage. Pollutants loads were estimated by using respective concentration and runoff volume. Runoff occurred when daily rainfall exceeded about 30 mm. The largest runoff was observed from the paddy but pollutant loads were larger from upland crops than those from paddy. SS loads from paddy and upland were 1.4 ton/ha/yr and 3.1~4.3 ton/ha/yr, respectively. COD loads 30 kg/ha/yr and 66~90 kg/ha/yr, T-N loads 13 kg/ha/yr and 14~23 kg/ha/yr, T-P loads 1 kg/ha/yr와 4 kg/ha/yr, nitrate nitrogen loads 1 kg/ha/yr and 4~8 kg/ha/yr, and phosphate phosphorus loads 0 kg/ha/yr and 4~6 kg/ha/yr, respectively. It was concluded that NPS pollutant loads from upland crop culture have greater impact on the quality of the receiving water body than those from paddy culture.
As urbanization proceeds and therefore impervious surface coverage increases, the amount of runoff goes up and the hydrological cycle is also changed. The surface retention and interception of precipitation in the urban area are reduced because the surface area is now slick and solid. Increasing runoff in building areas of the city causes flood damage, water pollution, reduction of ground water recharge, and the other environmental problems. This paper investigates various techniques of increasing rates in a site development performed by Berlin. The techniques offered in this paper improve sit water balance, and thus keep the site ecosystem much healthier.
The Tonle Sap is the richest and diverseness of freshwater ecosystem in Southeast Asia, receiving nurturing water flows from the Mekong and its immediate basin. In addition, the rapid development in the Tonle Sap Lake (TSL) Basin, and flood inundation may threaten the natural diversities and characteristics. The impacts of flood inundation in 11 sub-basins contributing to the Tonle Sap Lake were assessed using the Rainfall-Runoff-Inundation (RRI) model to quantify the potential magnitude and extent of the flooding. The RRI model is set up by using gauged rainfall data to simulate the information of river discharge and flood inundation of huge possible flood events. Moreover, two satellite precipitation products (SPPs), CHIRPS and GSMaP, within respectively spatial resolutions of 0.05° and 0.1°, are utilized as an input for the RRI model to simulate river discharge, flood depth, and flood extent for the great TSL Basin of Cambodia. This study used statistical indicators such as NSE, PBIAS, RSR, and R2 as crucial indices to evaluate the performance of the RRI model. Therefore, the findings of this study could provide promising guidance in hydrological modeling and the significant implications for flood risk management and disaster preparedness in the region.
Rainfall data is one of the most important data in hydrologic modeling. In this study, the impacts of spatial resolution of precipitation data on hydrological responses were assessed using SWAT in the Santa Fe River Basin, Florida. High correlations were found between the FAWN and NLDAS rainfall data, which are observed weather data and simulated weather data based on observed data, respectively. FAWN-based scenarios had higher maximum rainfall and more rainfall days and events compared to NLDAS-based scenarios. Downstream areas showed lower correlations between rainfall and peak discharge than upstream areas due to the characteristics of study site. All scenarios did not show significant differences in base flow, and showed less than 5% of differences in high flows among NLDAS-based scenarios. The impact of resolution will appear differently depending on the characteristics of the watershed and topography and the applied model, and thus, is a process that must be considered in advance in runoff simulation research. The study suggests that applying the research method to watersheds in Korea may yield more pronounced results, and highlights the importance of considering data resolution in hydrologic modeling.
The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to estimate the precipitation recharge in the Pyungchang river basin. Two small areas of the basin are selected for this study. The CN values are determined by considering the type of soil, soil cover and land use with the digital map of 1:25,000. Forest covers more than $94{\%}$ of the study area.. The CN values for the study area vary between 47 in the forest area and 94 in the bare soil under AMC 2 condition. The precipitation recharge rate is calculated for the year when the precipitation data is available since 1990. To obtain the infiltration rate, the index of CN and five day antecedent moisture conditions are applied to each precipitation event during the study period. As a result of estimation, the value of precipitation recharge ratio in the study area vary between $15.2{\%}\;and\;35.7{\%}$ for the total precipitation of the year. The average annual precipitation recharge rate is $26.4{\%}\;and\;26.8{\%}$, meaning 377.9mm/year and 397.5mm/year in each basin.
이 연구는 남한강유역의 월강우량과 월유출량을 추계학적 및 통계학적으로 분석하여 두 개의 시계열 모형식을 설정하였다. 월유출량의 시계별 모의기법은 모의합성하는 월유출량자료로 선형추계학적 모형을 유도하였다. 또한, 월강우량과 월유출량의 시계열모열은 기지 통계학적 변수를 갖는 임의 시계열이라 하여 유도하였으며, 이는 월유출량이 한 변수를 갖는 지수감소곡선의 특성과 이월기간에 대한 통계학적 변수로 전개되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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