At-site and regional frequency analyses of annual maximum 1-, 2-, and 3-days rainfall in Han River basin was performed and compared based on the regional L-moments algorithm. To perform regional frequency analysis, Han River basin was subdivided into 3 sub-basins such as South Han River, North Han River, and downstream regions. For each sub-basin, the discordancy and homogeneity tests were performed. As the results of goodness of fit tests, lognormal model was selected as an appropriate probability distribution for both South Han River and downstream regions and gamma-3 model for North han River region. From Monte carlo simulation, RBIAS and RRMSE of the estimated quantiles from regional frequency analysis and at-site frequency analysis were calculated and compared each other. Regional frequency analysis shows less RRMSE of the estimated quantiles than at-sites frequency analysis in overall return periods. The differences of BRMSE between two approaches increase as the return period increases. As a result, it is shown that regional frequency analysis performs better than at-site analysis for annual maximum rainfall data in Han River basin.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.2
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pp.137-146
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2011
In this study, annual maximum storm events are evaluated by applying the bivariate extremal distribution. Rainfall quantiles of probabilistic storm event are calculated using OR case joint return period, AND case joint return period and interval conditional joint return period. The difference between each of three joint return periods was explained by the quadrant which shows probability calculation concept in the bivariate frequency analysis. Rainfall quantiles under AND case joint return periods are similar to rainfall depths in the univariate frequency analysis. The probabilistic storm events overcome the primary limitation of conventional univariate frequency analysis. The application of these storm event analysis provides a simple, statistically efficient means of characterizing frequency of extreme storm event.
A newly developed rainwater harvesting (RWH) system reliability model is evaluated for roof area of buildings in Haeundae District of Busan. RWH system is used to supply water for toilet flushing, back garden irrigation, and air cooling. This model is portable because it is based on a non-parametric precipitation generation algorithm using a markov chain. Precipitation occurrence is simulated using transition probabilities derived for each day of the year based on the historical probability of wet and dry day state changes. Precipitation amounts are selected from a matrix of historical values within a moving 30 day window that is centered on the target day. Then, the reliability of RWH system is determined for catchment area and tank volume ranges using synthetic precipitation data. As a result, the synthetic rainfall data well reproduced the characteristics of precipitation in Busan. Also the reliabilities of RWH system for each of demands were computed to high values. Furthermore, for study area using the RWH system, reduction efficiencies for rooftop runoff inputs to the sewer system and potable water demand are evaluated for 23%, 53%, respectively.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3B
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pp.233-240
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2006
One of the main factor that effects on the CN's value in SCS Curve Number method for the estimation of direct runoff is the antecedent soil moisture condition (AMC). It is also common to use the AMC-III in hydrologic practice, which provides the largest runoff as possible. In this paper, AMC defending on the rainfall characteristics is analyzed using daily rainfall data at rainy season (June~September) of the Seoul station from 1961 to 2002. The probability mass function of AMC is also investigated to analyze the variation of AMC based on climate change, scenarios from several General Circulation Model (GCM) predictions. As a results we can find that the occurrence of AMC-I is reduced, and AMC-III is increased, whereas AMC-II does not change.
This study is to investigate the recurrence possibility of consecutive dry years such as the long dry period around 1900 in the annual rainfall data at Seoul station. The truncation levels, as the criterion for the dry years, are decided such as to make the occurrence of dry years follow the Poissonian distribution, which assures independent occurrence of dry years. For the truncation level of mean-0.5stdv, the occurrence of dry years is found to satisfy the Poissonian distribution weakly with 99% significance level, but for those of mean-0.75stdv and mean-stdv with 95% significance level. For these truncation levels, the long dry period around 1900 is divided into several short consecutive dry years. The Poisson process has then been applied to derive the occurrence probability of consecutive dry years. For the truncation level of mean-0.75stdv or below, the Poisson process was found to reproduce similar occurrence probabilities to the observed. Especially for the lowest truncation level used in the study (mean-stdv), we could see that the occurrence probability of consecutive dry years estimated for the data collected before the long dry period around 1900 was higher that those for the data collected after the long dry period, thus, it could be concluded that the possibility of long dry periods is decreasing recently.cently.
The unit load of paddy field was estimated by several methods and compared in this study. Four year field study was conducted at the paddy fields located in Yeongsan river and Sumjin river basins. The unit load was estimated by four methods; (1) averaging field monitored load; (2) NIER (National Institute of Environmental Research) method which use EMC(Event Mean Concentration) and runoff ratio of rainfall groups with rainfall weighting factors; (3)method using EMC determined by best fit probability distribution; (4)method using arithmetic mean EMC and runoff ratio. The result of this study showed that the unit loads of water quality constituents by field monitoring was similar to those of NIER method whereas those by probability distribution(log-normal, gamma) method were less than unit loads of NIER method. The unit loads by arithmetic mean EMC and runoff ratio were larger than those by NIER method. The unit load by NIER method showed higher BOD, COD, SS, lesser T-N, and similar T-P values when compared to unit loads determined by MOE in 1995.
Kim, Kyeong-Su;Lee, Choon-Oh;Song, Yeung-Suk;Cho, Yong-Chan;Kim, Man-Il;Chae, Byung-Gon
The Journal of Engineering Geology
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v.17
no.3
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pp.411-418
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2007
It is a very difficult thing to estimate an occurrence possibility location and hazard expectation area by landslide. The prediction difficulty of landslide occurrence has relativity in factor of various geological physical factors and contributions. However, estimation of landslide occurrence possibility and classification of hazard area became available correlation mechanism through analysis of landslide occurrence through landslide data analysis and statistical analysis. This study analyzed a damage possibility of a cultual heritage area due to landslide occurrence by a heavy rainfall. We make a landslide prediction map and tried to analysis of landslide occurrence possibility for the cultural heritage site. The study area chooses a temple of Silsang-Sa Baekjang-Am site and made a landslide prediction map. In landslide prediction map, landslide hazard possibility area expressed by occurrence probability and divided by each of probability degrees. This degree used to evaluate occurrence possibility for existence and nonexistence of landslide in the study site. For the prediction and evaluation of landslide hazard for the cultural heritage site, investigation and analysis technique which is introduced in this study may contribute an efficient management and investigation in the cultural heritage site, Korea.
The travel time of a flood through a river reach can be estimated by dividing the river length by the mean velocity with which the flood passes downstream. It is closely related to storage constant for the watershed routing of a flood. There are so many empirical formulas available for the estimation of travel time but the results computed generally show great different depending on individual formulas. In the present study, the mean velocity data computed in the process of water surface profile computation for a probability flood through more than 100 different river reaches were collected along with the mean river bed slope of each river reach. And then, a regression analysis is made between the mean river bed slope and the mean velocity, which showed a wide scatter along the mean regression curve, which appears to be due to the different in the magnitude of probability rainfall and size of watershed area. Therefore, methods have been developed to remove the effect of these factors and generalized empirical equation is proposed to relate the mean velocity to mean river bed slope of a reach. Hence, if the mean river bed slope of a river reach is estimated from the longitudinal river profile, the mean velocity can be computed by the generalized equation along with the probability rainfall and watershed area of the river reach under consideration, which leads to the estimation of travel time through a river reach.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.3
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pp.87-101
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1990
The purpose of this study is to estimate the flood discharge and runoff volume at a stream by using geomorphologic parameters obtained from the topographic maps following the law of stream classification and ordering by Horton and Strahier. The present model is modified from Cheng' s model which derives the geomorphologic instantaneous unit hydrograph. The present model uses the results of Laplace transformation and convolution intergral of probability density function of the travel time at each state. The stream flow velocity parameters are determined as a function of the rainfall intensity, and the effective rainfall is calculated by the SCS method. The total direct runoff volume until the time to peak is estimated by assuming a triangular hydrograph. The model is used to estimate the time to peak, the flood discharge, and the direct runoff at Andong, Imha. Geomchon, and Sunsan basin in the Nakdong River system. The results of the model application are as follows : 1.For each basin, as the rainfall intensity doubles form 1 mm/h to 2 mm/h with the same rainfall duration of 1 hour, the hydrographs show that the runoff volume doubles while the duration of the base flow and the time to peak are the same. This aggrees with the theory of the unit hydrograph. 2.Comparisions of the model predicted and observed values show that small relative errors of 0.44-7.4% of the flood discharge, and 1 hour difference in time to peak except the Geomchon basin which shows 10.32% and 2 hours respectively. 3.When the rainfall intensity is small, the error of flood discharge estimated by using this model is relatively large. The reason of this might be because of introducing the flood velocity concept in the stream flow velocity. 4.Total direct runoff volume until the time to peak estimated by using this model has small relative error comparing with the observed data. 5.The sensitivity analysis of velocity parameters to flood discharge shows that the flood discharge is sensitive to the velocity coefficient while it is insensitive to the ratio of arrival time of moving portion to that of storage portion of a stream and to the ratio of arrival time of stream to that of overland flow.
It is recommended to use long-term hydrometeorological data for more than the service life of the hydraulic structures and water resource planning. For the purpose of expanding rainfall data, stochastic simulation models, such as Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (BLRP) and Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) models, have been widely used. The optimal parameters of the model can be estimated by repeatedly comparing the statistical moments defined through a combination of parameters of the probability distribution in the optimization context. However, parameter estimation using relatively small observed rainfall statistics corresponds to an ill-posed problem, leading to an increase in uncertainty in the parameter estimation process. In addition, as shown in previous studies, extreme values are underestimated because objective functions are typically defined by the first and second statistical moments (i.e., mean and variance). In this regard, this study estimated the parameters of the NSRP model using the objective function with the third moment and compared it with the existing approach based on the first and second moments in terms of estimation of extreme rainfall. It was found that the first and second moments did not show a significant difference depending on whether or not the skewness was considered in the objective function. However, the proposed model showed significantly improved performance in terms of estimation of design rainfalls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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