The purpose of this study was to invesitigate relationship between rainfall water quality and precipitation characteristic during the accumulated rainfall and rainless period. As the results of the analysis, rainfall water quality was improved in the rainfall duration. Correlation coefficients between rainwater quality and accumulated rainfall were $0.88{\sim}0.99$ except $Cl^-$. and that between rainless period and initial rainfall water quality were $0.62{\sim}0.75$. During the Asian dust event, concentration of the turbidity, BOD and electric conductivity were high. Therefore, it shows that the rainfall water quality is effected by atmospheric conditions before the rainfall events.
Infiltration of rainfall causes railway embankment to be unstable and may result in failure. Basic relationship between the stability of railway embankment and rainfall introducing the partial saturation concept of ground are defined to analyze the stability of embankment by rainfall. A pressure plate test is also peformed to obtain soil-water characteristic curve of unsaturated soils. Based on this curve, the variables in the shear strength function and permeability function are also defined. These functions are used fur the numerical model for evaluation of railway embankments under rainfall. As comparing the model and case studies, the variation of shear strength, the degree of saturation and pore-water pressure for railway embankment during rainfall can be predicted and the safety factor of railway embankment can be expressed as the function of rainfall amount namely rainfall index. Therefore, the research on safety factor on railway embankment considering train speed and rainfall infiltration with the variation of rainfall intensity and rainfall duration was carried out in this paper.
급속 혼화공정에서 응집제의 동력학적 수화반응 특성을 고려하여 1초 이내의 순간혼합을 제시하고 있으며, 이러한 이론에 근거하여 설치된 Pump Diffusion Mixer(PDM)의 관내 응집제 확산 분포특성을 조사하였다. D=1,200mm 관경에서 압력수 유량비에 따라 응집제 주입지점으로부터 4.5D되는 지점에서 관 단면의 지점별 제타 전위를 측정하여 평가한 결과, 압력수의 유량비가 2%에서는 분사속도가 낮아 관 단면에 응집제가 골고루 분사되지 못하는 것으로 조사되었다. 그러나 압력수 유량비가 4% 이상이 되면 비교적 균등하게 혼합되며, 8%에서는 관 단면 전체에 균등하게 확산 분포되는 것으로 나타났다.
청정한 물환경에 대한 기대가 높아지는 시대에서, 관리가 쉽지 않은 비점오염원에서 발생하는 오염부하량을 산정하여 합리적인 국토관리를 도모할 수 있는 기초자료를 제시하였다. 연구는 2개소의 밭경작지를 대상으로 하였으며 고구마와 벚나무를 재배하는 비점오염원으로 각각 3년 동안에 걸쳐 강우사상을 모니터링 하였다. 오염부하량에 영향을 미치는 가장 중요한 인자는 강우량으로 50 < rainfall (mm)의 강우사상에서는 100% 강우유출량이 발생하여 오염물질을 발생하였다. 그러나 30 < rainfall (mm) ${\leq}50^a$와 10 < rainfall (mm) ${\leq}30^b$에서는 강우유출수에 의한 오염부하에는 작물의 재배방법과 토양의 특성 등이 결정인자로 작용되어, 작물성장이 현저한 벚나무경작지에서 강우유출수 발생빈도는 a : 60%, b : 5%로 고구마경작지에서의 강우유출수 발생빈도보다 낮았으며, 이로 인해 오염부하량도 적었다. 반면, 고구마경작지에서의 강우유출수 발생빈도는 a : 80%, b : 15%로 나타났다.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부터 면적-지속기간별 최대관측강수량의 연도별 변화를 고찰하였다. 또한, 면적-지속기간별고 구성된 시계열로부터 확률강수량을 산정하여, 면적별 IDF와 관측치대강수량의 특성에 대하여 논하였다.
Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
A novel approach of Poisson cluster stochastic rainfall generator was validated in its ability to reproduce important rainfall and watershed response characteristics at 104 locations of the United States. The suggested novel approach - The Hybrid Model(THM), as compared to the traditional ones, has an additional function to account for the year-to-year variability of rainfall statistics. The two-sample Kolmogorov-Smirnov test was used to see how well THM and traditional approach of Poisson cluster rainfall model reproduce the distribution of the following hydrologic variables: monthly maximum rainfall depths with 1, 3, 6, 12, and 24 hour duration, monthly maximum flow peaks at the virtual watersheds with Curve Number of 50, 60, 70, 80 and 90; and monthly runoff depths at the same virtual watersheds. In all of the testing variables, THM significantly outperformed the traditional approach. This result indicates that the year-to-year variability of rainfall statistics contains important information about the characteristics of rainfall processes that were not considered by the conventional approach of Poisson cluster rainfall modeling and that further considering it in rainfall simulation will enhance the performance of the rainfall models.
The storm water management and drainage relation are the key variable that plays a vital role on hydrological design and risk analysis. These require knowledge about spatial variability over a specified area. Generally, design rainfall values are expressed from the fixed point rainfall, which is depth at a specific location. Concurrently, determine the areal rainfall amount is also very important. Therefore, a spatial rainfall interpolation (point rainfall converting to areal rainfall) can be solved by areal reduction factor (ARF) estimation. In mainland of South Korea, for dam design and its operation, public safety, other surface water projects concerned about ARF for extreme hydrological events. In spite of the long term average rainfall (2,061 mm) and increasing extreme rainfall events, ARF estimation is also essential for Jeju Island's water control structures. To meet up this purpose, five fixed rainfall stations of automatic weather stations (AWS) near the "Hancheon Stream Watershed" area has been considered and more than 50 years of high quality rainfall data have been analyzed for estimating design rainfall. The relationship approach for the 24 hour design storm is assessed based on ARF. Furthermore, this presentation will provide an outline of ARF standards that can be used to assist the decision makers and water resources engineers for other streams of Jeju Island.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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