Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.47
no.3
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pp.3-13
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2005
The conceptual rainfall-runoff models are used to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results, there are some difficulties and problems in choosing optimum model, calibrating, and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA method as global optimization methods were applied to compare the each optimization technique and to analyze the application for the rainfall-runoff models. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management and reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering statistical values compared with observed data.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.6
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pp.171-183
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2011
Temporal and spatical surface runoff by heavy rainfall during 25~28 July, 2011 causing urban flooding at Seoul were analyzed using Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA). L-THIA was calibrated for 1988~1997 and validated for 1998~2007 using monthly observed data at Hangangseoul watershed which covers 90 % of Seoul city. As a results of calibration and validation of L-THIA at Hangangseoul watershed, Nash-Sutcliffe coefficients were 0.99 for calibration and 0.99 for validation. The simulated values were good agreement with observed data and both calibrated and validated levels were "very good" based on calibration criteria. The calibrated curve number (CN) values of residential and other urban area represented 87 % and 93 % of impervious area, respectively, which were maximum percentage of impervious area. As a result of L-THIA application at Seoul city during 25~28 July, 2011, most of rainfall (54 %, 287.49 mm) and surface runoff (65 %, 247.32) were generated at 27 July, 2011 and a significant amount of rainfall and surface runoff were occurred at southeastern Seoul city. As a result of bi-hourly spatial and temporal analysis during 27 July, 2011, surface runoff during 2:00~4:00 and 8:00~10:00 were much higher than those during other times and surface runoff located at Seocho-gu during 6:00~8:00 represented maximum value with maximum rainfall intensity which caused landslide from Umyun mountain.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.4
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pp.65-71
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2012
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.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.2
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pp.107-114
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2004
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.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.1
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pp.111-120
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2018
The purpose of this study was to develop a ridge regression (RR) model to estimate BOD and TP load using runoff weighted value. The concept of runoff weighted value, based on distributed curve-number (CN), was introduced to reflect the impact of land covers on runoff. The estimated runoff depths by distributed CN were closer to the observed values than those by area weighted mean CN. The RR is a technique used when the data suffers from multicollinearity. The RR model was developed for five flow duration intervals with the independent variables of daily runoff discharge of seven land covers and dependent variables of daily pollutant load. The RR model was applied to Heuk river watershed, a subwatershed of the Han river watershed. The variance inflation factors of the RR model decreased to the value less than 10. The RR model showed a good performance with Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.73 and 0.87, and Pearson correlation coefficient of 0.88 and 0.93 for BOD and TP, respectively. The results suggest that the methods used in the study can be applied to estimate pollutant load of different land cover watersheds using limited data.
The study was focused on developing a new model to estimate annual runoff. This model can be used to estimate the available water resources for ungaged catchments for long-term water resources development planning. Data used in the model development were daily rainfall and daily runoff of the sample basin with record length from 1945 to 1988 years in Korea. The sample basin selected by consideration whether the flow is virgin and quality of discharge data is good. As a result, 46 stage gaging station were selected. Annual runoff was determined by sum of daily runoff calculated by daily stage data of the sample basin. Also, the annual mean precipitation by using daily rainfall data was estimated and the annual runoff ratio for each sample basin was calculated, and the annual mean runoff ratio was estimated. The linear regression model was proposed and calibrated using auunal mean precipitation values and geomorphological characteristics of the basins. To verify reasonableness of this model, the regression model was applied to the gaging stations which have historical data.
The recent emphasis on ecological urban development has led to the need to maintain a hydrologic cycle in urban areas. As such, this study proposes decentralized rainwater management, a concept of onsite rainwater management that involves the utilization, infiltration, detention, and retention of rainwater. The main objective of this research is to estimate the proportion of decentralized rainwater management that is needed. From the research that was conducted in this study, it was found that the total runoff quantity increases by 10-20% after district lands are developed, when the probable rate of precipitation every 10 years is within this range. Thus, the runoff rate can be reduced by 10~20% of the total runoff quantity through decentralization. On the other hand, in the scale of housing complex development, the total runoff quantity increases by as much as 10~40% due to the changes in the rate of the impervious surface area. If 10-40% of the total runoff quantity was processed through decentralized rainwater management, the rate of infiltration, detention, retention, and runoff in precipitation prior to development could be recovered.
It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.3
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pp.29-36
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2012
This study was carried out to investigate the runoff characteristics in paddy field using livestock compost fertilizer. Irrigation, runoff and water quality data in the paddy field were analyzed periodically from May to September in 2011. The observed amounts of rainfall, irrigation, runoff for the experimental paddy field during the irrigation period were 1,148.2 mm, 523.9 mm, and 344.7 mm, respectively. T-N concentrations ranged from 2.28 mg/L to 11.75 mg/L, which was generally higher than the quality standard of agricultural water (1.0 mg/L). T-P concentrations ranged from 0.018 mg/L to 0.241 mg/L and the average was 0.122 mg/L. The runoff loads of T-N and T-P were 15.7 kg/ha and 0.4 kg/ha, respectively. The runoff pollutants loadings in T-N and T-P in this study were much lower values than the loads of T-N and T-P from the paddy field presented by others' studies. We are considering that these results were affected by rainfall as well as hydrological condition, irrigation water, fertilizer application, rice straw and plowing.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.1
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pp.13-18
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2010
In this study the validities of runoff prediction methods are reviewed around ESP (Ensemble Streamflow Prediction) techniques. The improvements of runoff predictions on Yongdam river basin are evaluated by the comparison of different prediction methods including ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks provided by meteorological agency as well as the runoff forecasting based on the analysis of the historical rainfall scenarios. As a result it is assessed that runoff predictions with ESP may give rise to more accurate results than the ordinary historical average runoffs. In deed the latter gave the mean of yearly absolute error as to be 60.86 MCM while the errors of the former ones amounted to 44.12 MCM (ESP) and 42.83 MCM (ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks) respectively. In addition it is confirmed that ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks could improve the accuracy of the results more and more. Especially the degree of improvement of ESP with meteorological outlooks shows rising by 10.8% in flood season and 8% in drought season. Therefore the methods of runoff predictions with ESP can be further used as the basic forecasting information tool for the purpose of the effective watershed management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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