Harmonized World Soil Database (HWSD) including the global soil information has been implemented to the runoff analysis in many watersheds of the world. However, its accuracy can be a critical issue in the modeling because of the limitation the low resolution reflecting the physical properties of soil in a watershed. Accordingly, this study attempted to assess the effect of HWSD in modeling by comparing parameters of the rainfall-runoff model using HWSD with the detailed soil map. For this, Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) was employed in the Hyangseok watershed. The results showed that both of two soil maps in the rainfall-runoff model are able to well capture the observed runoff. However, compared with the detailed soil map, HWSD produced more uncertainty in the GRM parameters related to soil depth and hydraulic conductivity during the calibrations than the detailed soil map. Therefore, the uncertainty from the limited information on soil texture in HWSD should be considered for better calibration of a rainfall-runoff model.
The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.
The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.
비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
In this study, we developed real-time urban stream discharge forecasting model using short-term rainfall forecasts data simulated by a regional climate model (RCM). The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecasting System (CFS) data was used as a boundary condition for the RCM, namely the Global/Regional Integrated Model System(GRIMs)-Regional Model Program (RMP). In addition, we make ensemble (ESB) forecast with different lead time from 1-day to 3-day and its accuracy was validated through temporal correlation coefficient (TCC). The simulated rainfall is compared to observed data, which are automatic weather stations (AWS) data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA 3B43; 3 hourly rainfall with $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$ resolution) data over midland of Korea in July 26-29, 2011. Moreover, we evaluated urban rainfall-runoff relationship using Storm Water Management Model (SWMM). Several statistical measures (e.g., percent error of peak, precent error of volume, and time of peak) are used to validate the rainfall-runoff model's performance. The correlation coefficient (CC) and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) are evaluated. The result shows that the high correlation was lead time (LT) 33-hour, LT 27-hour, and ESB forecasts, and the NSE shows positive values in LT 33-hour, and ESB forecasts. Through this study, it can be expected to utilizing the real-time urban flood alert using short-term weather forecast.
Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.
본 연구는 연속형 강우-유출모형과 관측유량 자료동화기법으로 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 SURF 모형을 낙동강유역에 적용하여 하천유량예측의 적용성을 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 낙동강유역을 43개 소유역으로 구분하고 2006년과 2007년의 홍수기간 동안 12개 평가지점에 대해 유출모의를 수행하였다. 관측유량 자료동화 효과로 인해 예측유량의 정확도가 향상되며 1~5시간의 예측선행시간별 유효성지수를 분석한 결과 자료동화로 인해 46.2~30.1%의 모의유량의 정확도가 개선되는 것으로 나타났다. 또한 관측강우의 50%를 적용하여 자료동화 전 후의 모의 첨두유량에 대한 평균정상절대오차를 비교하였으며 자료동화로 인해 40% 이상의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 SURF 모형은 낙동강유역의 실시간 하천유량예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.
최근 단기간의 국지성호우가 빈번하게 발생하면서 단순 1차적 피해를 넘어 경제적, 사회적 영향이 커지고 있다. 기상선진국에서는 단순 기상예보로서의 정보전달이 아닌 사회 경제적 영향을 분석하여 현실적이고 신뢰할 수 있는 영향예보를 실시하고 있다. 본 논문에서는 사람의 보행에 영향을 미칠 수 있는 영향한계강우량을 산정하기 위해서 Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT), FLO-2D 모델을 사용하여 침수정도를 도출하였고 Grid to Grid (G2G)개념의 한계강우량을 산정하였다. 또한, 과거 의학 분야에서 많이 사용하였지만 현재는 가뭄이나 홍수 등의 자연현상 및 머신러닝에 많이 사용하는 ROC 분석 기법을 통해 정량적인 정확도분석을 실시하였다. 분석 결과 실제 침수와 모의 침수가 비슷한 시간대의 결과가 나왔으며 ROC 곡선의 결과 0.7이상으로 Fair 단계의 적정성을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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