Using hydrometric data from an upland river in North Wales, a relationship between rate of river flow and water stored within the catchment area (catchment storage) is assumed to exist, and is evaluated from an analysis of winter recession curves. This storage/river flow relationship, when combined with water balance equations, produces a set of equations which may be used for "routing" input of rainfall through a storage with defined outflow characteristics, providing a straightforward method of flood prediction and analysis from rainfall data. Recorded and predicted flood hydrographs are compared, and the effectiveness and limitations of the method are considered. The development of a complete mathematical model, embodying the storage/river flow relationship, and suitable for generation of continuous run-off records from rainfall and evaporation data, is also considered.
This paper describes the development of real-time irrigation reservoir operation models that adequately allocate available water resources for paddy rice irrigation. Water requirement deficiency index(WRDI) was proposed as a guide to evaluate the operational performance of release schemes by comparing accumulated differences between daily release requirements for irrigated areas and actual release amounts. Seven reservoir release rules were developed, which are constant release rate method (CRR), mean storage curve method(MSC), frequency analysis method of reservoir storage rate(FAS), storage requirement curve method(SRC), constant optimal storage rate method (COS), ten-day optimal storage rate method(TOS), and release optimization method(ROM). Long-term forecasting reservoir operation model(LFROM) was formulated to find an optimal release scheme which minimizes WRDIs with long-term weather generation. Rainfall sequences, rainfall amount, and evaporation amount throughout the growing season were to be forecasted and the results used as an input for the model. And short-term forecasting reservoir operation model(SFROM) was developed to find an optimal release scheme which minimizes WRDIs with short-term weather forecasts. The model uses rainfall sequences forecasted by the weather service, and uses rainfall and evaporation amounts generated according to rainfall sequences.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 일종인 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 강우생성 모형의 도시홍수 모의에 있어 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 서울 홍제천 유역의 남가좌 배수분구에 대하여 2차원 관망-지표면 홍수 모의프로그램인 XP-SWMM 모형을 구축하고, MBLRP 모형을 사용하여 생성된 200년 길이의 가상 강우 시계열을 입력 강우자료로 하여 홍수량, 침수면적을 산정하고 이를 설계 강우에 근거하여 산출된 값들과 비교하였다. 비교 결과, MBLRP 모형을 사용하여 산출된 홍수량 및 침수면적은 설계 강우에 근거한 값들과 비교하였을 때 다소 작은 값을 가졌고, 과소산 정의 정도는 8% (5년빈도)에서 34% (200년빈도)의 값을 가졌으며, 설계 강우의 재현기간에 따라 과소 산정의 정도는 증가하였다. 본 연구의 결과는 도시유역에서의 홍수 모의에 있어 몬테카를로 분석을 통한 침수관련 변수들의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 방법론을 제시하고 그 적용성 및 한계점을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.
비점오염 발생은 강우에 의한 지표면 유출과 밀접한 관련이 있는 관계로 모형을 이용한 비점오염 해석은 먼저 유역의 강우-유출의 명확한 관계해석을 필수조건으로 한다. 본 연구는 비점오염 모의에 많이 사용되고 있는 AnnAGNPS 모형의 다양한 유역특성별 강우-유출해석능력을 평가해 보았다. 결과를 통해 AnnAGNPS 모형은 대유역 모의에 적합하며 소유역 및 강우에 대한 유역의 반응시간이 짧은 불투수층이 많은 유역에 적용하는 것은 적합하지 않은 것으로 드러났다. 특히, AnnAGNPS 모형은 모의에 사용하는 시간간격 이 일단위(daily basis)이므로 하루보다 짧은 지속시간의 복합첨두치(mutiple peak flow)를 가지는 강우사상을 표현하는 기능이 없으며 따라서 첨두유량 예측에 상당한 오차 발생의 원인으로 드러났다. 또한 유출해석에 사용되는 CN방법은 지역적인 특성에 맞게 구축된 CN정보가 없는 관계로 초기치 선택에 신중함이 요구되며, 강우의 분포형과 더불어 반드시 주요 검정대상으로 다루어져야 할 매개변수였다.
본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 분포형 모형과 미계측유역 자료생성방법인 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 20개 사상에 대해 GRM 모형의 매개변수 보정 및 검증결과 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석한 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 강우의 분포가 유역전반에 비슷한 경우에는 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 약간의 차이가 있었다. 하지만 호우가 상류 또는 하류방향으로 이동하거나 강우가 무작위로 분포되는 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이러한 사상의 비율을 조사한 결과 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 약 35%의 사상에 대해서는 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있는 것으로 조사되었다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다. 계측유역과 미계측유역의 첨두유량의 관계를 조사한 결과 낙동강 지류들에 위치한 미계측유역들의 첨두유량들은 그 크기가 넓게 분포됨에 따라 계측유역의 첨두유량을 사용하여 생성한 power law 관계를 이 미계측유역들의 첨두유량 추정 시 사용할 수 없었다. 또한 계측유역들의 첨두유량 또는 미계측유역 중 상하류로 연결된 비독립적인 소유역들의 첨두유량간에는 power law 가 존재하였으나 낙동강 지류들에 위치한 독립된 소유역들의 첨두유량들 간에는 상관관계가 없었다.
In this study, we characterized the variation of sampling errors using the Waymire-Gupta-rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model (WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considering in this study are those far using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of mentally rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather norma1 to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain area than in the down stream plain area.
Rainfall-runoff models are calibrated and validated by using a same data set such as observations. The past climate change effects the present rainfall pattern and also will effect on the future. To predict rainfall-runoff more preciously we have to consider the climate change pattern in the past, present and the future time. Thus, in this study, the climate change represents changes in mean precipitation and standard deviation in different patterns. In some river basins, there is no enough length of data for the analysis. Therefore, we have to generate the synthetic data using proper distribution for calculation of precipitation based on the observed data. In this study, Kajiyama model is used to analyze the runoff in the dry and the wet period, separately. Mean and standard deviation are used for generating precipitation from the gamma distribution. Twenty hypothetical scenarios are considered to show the climate change conditions. The mean precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% for the data generation with keeping the standard deviation constant in the wet and the dry period respectively. Similarly, the standard deviations of precipitation are changed by -20%, -10%, 0%, +10% and +20% keeping the mean value of precipitation constant for the wet and the dry period sequentially. In the wet period, when the standard deviation value varies then the mean NSE ratio is more fluctuate rather than the dry period. On the other hand, the mean NSE ratio in some extent is more fluctuate in the wet period and sometimes in the dry period, if the mean value of precipitation varies while keeping the standard deviation constant.
Flash floods are one of the types of natural hazards which has severe consequences. Flash floods cause high mortality, about 5,000 deaths a year worldwide. Flash floods usually occur in mountainous areas in conditions where the soil is highly saturated and also when heavy rainfall happens in a short period of time. The magnitude of a flash flood depends on several natural and human factors, including: rainfall duration and intensity, antecedent soil moisture conditions, land cover, soil type, watershed characteristics, land use. Among these rainfall intensity and antecedent soil moisture, play the most important roles, respectively. Flash Flood Guidance is the amount of rainfall of a given duration over a small stream basin needed to create minor flooding (bank-full) conditions at the outlet of the stream basin. In this study, the Sejong University Rainfall-Runoff model (SURR model) was used to calculate soil moisture along with FFG in order to identify flash flood events for the Geum basin. The division of Geum river basin led to 177 head-water catchments, with an average of 38 km2. the soil moisture of head-water catchments is considered the same as sub-basin. The study has measured the threshold of flash flood generation by GIUH method. Finally, the flash flood events were used for verification of FFG. The results of the validation of seven past independent events of flash flood events are very satisfying.
It is well known that there is an inverse relationship between the strength of Indian summer monsoon Rainfall (ISMR) and extent of Eurasian snow cover/depth in the preceding season. Tibetan snow cover/depth also affects the Asian monsoon rainy season largely. The positive correlation between Tibetan sensible heat flux and southeast Asian rainfall suggest an inverse relationship between Tibetan snow cover and southeast Asian rainfall. Developments in Regional Climate Models suggest that the effect of Tibetan snow on the ISMR can be well studied by Limited Area Models (LAMs). LAMs are used for regional climate studies and operational weather forecast of several hours to 3 days in future. The Eta model developed by the National Center for Environmental Prediction (NCEP), the Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model (MM5) and Regional Climate Model (RegCM) have been used for weather prediction as well as for the study of present-day climate and variability over different parts of the world. Regional Climate Model (RegCM3) has been widely . used for various mesoscale studies. However, it has not been tested to study the characteristics of circulation features and associated rainfall over India so far. In the present study, Regional Climate Model (RegCM-3) has been integrated from 1 st April to 30th September for the years 1993-1996 and monthly mean monsoon circulation features and rainfall simulated by the model at 55km resolution have been studied for the Indian summer monsoon season. Characteristics of wind at 850hPa and 200hPa, temperature at 500hPa, surface pressure and rainfall simulated by the model have been examined for two convective schemes such as Kuo and Grell with Arakawa-Schubert as the closure scheme, Model simulated monsoon circulation features have been compared with those of NCEP/NCAR reanalyzed fields and the rainfall with those of India Meteorological Department (IMD) observational rainfall datasets, Comparisons of wind and temperature fields show that Grell scheme is closer to the NCEP/NCAR reanalysis, The influence of Tibetan snowdepth in spring season on the summer monsoon circulation features and subsequent rainfall over India have been examined. For such sensitivity experiment, NIMBUS-7 SMMR snowdepth data have been used as a boundary condition in the RegCM3, Model simulation indicates that ISMR is reduced by 30% when 10cm of snow has been introduced over Tibetan region in the month of previous April. The existence of Tibetan snow in RegCM3 also indicates weak lower level monsoon westerlies and upper level easterlies.
본 연구에서는 shot noise process 기반 강우-유출 모형(이하 강우-유출 모형)을 이용하여 유출 앙상블 멤버를 생성하는 방법을 제안하였다. 아울러 제안된 방법을 적용하여 대림 2, 구로 1, 중동 빗물펌프장 등 3개 배수유역에 대한 유출 앙상블 멤버를 생성하고, 이를 관측 유출량과 비교해 보았다. 강우-유출 모형의 매개변수는 Kerby 공식, Kraven II 공식, Russel 공식 및 수정합리식의 개념을 이용하여 추정하였다. 강우-유출 모형 매개변수의 난수 발생을 위해서는 감마분포와 지수분포를 이용하였다. 특히, 감마분포의 경우에는 평균과 표준편차의 관계를 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 난수 발생이 가능함을 확인하였다. 생성된 유출 앙상블과 관측 유출량과의 비교 결과, 표준편차가 평균의 두 배인 감마 분포를 이용하여 만든 유출 앙상블이 관측 유출량을 가장 적절히 포괄함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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