The lack of sufficient flood data being kept across Korea has made it difficult to assess reliable estimates of the design flood while relatively sufficient rainfall data are available. In this regard, a rainfall simulation based derivation technique of flood frequency curve has been proposed in some of studies. The main issues in deriving the flood frequency curve is to develop the rainfall simulation model that is able to effectively reproduce extreme rainfall. Also the rainfall-runoff modeling that can convey uncertainties associated with model parameters needs to be developed. This study proposes a systematic approach to fully consider rainfallrunoff related uncertainties by coupling a piecewise Kernel-Pareto based multisite daily rainfall generation model and Bayesian HEC-1 model. The proposed model was applied to generate runoff ensemble at Daechung Dam watershed, and the flood frequency curve was successfully derived. It was confirmed that the proposed model is very promising in estimating design floods given a rigorous comparison with existing approaches.
Kim, Dongkyun;Shin, Ji Yae;Lee, Seung-Oh;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.46
no.5
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pp.439-447
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2013
The applicability of the parameter map of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) model for the Korean Peninsula was assessed from the perspective of flood prediction. The design rainfalls estimated from the MBLRP model were smaller than those from observed values by 5% to 40%, and the degree of underestimation of design rainfall increases with the increase of the recurrence interval of the design rainfall. The design floods at a virtual watershed estimated using the simulated rainfall time series based on MBLRP model were also smaller than those derived from the observed rainfall time series by 20% to 45%. The degree of underestimation of design flood increases with the increase of the recurrence interval of the design flood.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.336-336
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2019
기후변화는 미래 수문 순환 및 수자원에 악영향을 미칠 수 있는 가장 잠재력이 큰 요인이다. 특히 강우량의 변동은 가뭄 홍수를 더욱 양극화 할 수 있으며, 지역별 수문 순환에 막대한 영향을 주기 때문에 수자원 관리 계획 수립 시 기후변화 요소를 필히 고려해야 한다. 추계 강우 생성 모형은 상대적으로 적은 매개변수를 이용하여 긴 강우 시나리오를 생성할 수 있는 장점을 바탕으로 기후 변화와 결합하여 기후 변화 영향 평가에 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 General Circulation Model(GCM)으로 모의한 미래 월강우 자료에서 기후변화에 따른 강우량의 변화를 변동 인자(Change factor)로 정량화하고, 강우생성모형인 THM(The hybrid model)에 적용하여 미래 강우 시나리오를 모의하고자 한다. 먼저 기상청 28개 종관기상관측소를 대상으로 강우생성모형의 성능을 평가 하였고, 그 결과 집성기간 1시간-1일에 해당하는 강우의 통계치를 성공적으로 재현함을 확인하였다. 본 연구에서 생성된 미래 강우 시나리오는 1) 기후변화를 고려하였으며, 2) 시 단위의 고해상도 강우자료이며, 3) 수문 모의에 필요한 만큼 충분히 길게 생성할 수 있기 때문에 미래 수자원 관리 계획 및 수문 분석에 효과적으로 활용될 것이다.
Park, Young-Kon;Yoon, Hee-Taek;Lim, Kyoung-Jae;Kim, Jong-Gun;Park, Youn-Shik;Kim, Tae-Hee
Proceedings of the KSR Conference
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2007.11a
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pp.1209-1212
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2007
Urban flooding with surcharges in sewer system was investigated because of unexpected torrential storm events these days, causing significant amounts of human and economic damages. Although there are limitations in forecasting and preventing natural disasters, integrated urban flooding management system using the SWMM(Storm Water Management Model) engine and Web technology will be an effective tool in securing safety in operating rubber-tired transportation system. In this study, the study area, located in Chuncheon, Kangwon province, was selected to evaluate the applicability of the SWMM model in forecasting urban flooding due to surcharges in sewer system The catchment are 21.10 ha in size and the average slope is 2% in lower flat areas. Information of subcatchment, conjunctions, and conduits was used as the SWMM interface to model surface runoff generation, water distribution through the sewer system and amount of water overflow. Through this study, the applicability of the SWMM for urban flooding forecasting was investigated and probability distribution of storm events module was developed to facilitate urban flooding prediction with forecasted rainfall amounts. In addition, this result can be used to the establishment of disaster management system for rainfall safety of rubber-tired tram in the future.
A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.
Climate change mainly due to the increase of green house gases cause different patterns of water cycle within the basin. However, it is common that current planning and management practices do not consider the effect of the climate change. So, this study evaluated the effect of climate change on the water circulation within the watershed. This study used several GCM simulations for the double $CO_2$condition for the generation of temperature and rainfall series using the Markov chain. Daily runoff series for 100 years were generated using a rainfall-runoff model. As results. annual temperature increase by +3.2 ∼+4.6$^{\circ}C$, annual precipitation change -7 ∼ +8 %, annual runoff change -14 ∼ +7 %, and potential evapotranspiration amount change +3 ∼+4 % for the change of 1 $^{\circ}C$ are found to be expected depending on GCM simulations. Even though the simulation results are very dependent on the GCM predictions considered, overall variability of runoff is expected to become higher than the current state.
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.
Kim, Won-Il;Oh, Kyoung-Doo;Ahn, Won-Sik;Jun, Byong-Ho
Journal of Korea Water Resources Association
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v.41
no.11
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pp.1153-1162
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2008
The use of radar rainfall for hydrological appraisal has been a challenge due to the limitations in raw data generation followed by the complex analysis needed to come up with precise data interpretation. In this study, RAIDOM (RAdar Image DigitalizatiOn Method) has been developed to convert synthetic radar CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) image data from Korea Meteorological Administration into digital format in order to come up with a more practical and useful radar image data. RAIDOM was used to examine a severe local rainstorm that occurred in July 2006 as well as two other separate events that caused heavy floods on both upper and mid parts of the HanRiver basin. A distributed model was developed based on the available radar rainfall data. The Flood Hydrograph simulation has been found consistent with actual values. The results show the potentials of RAIDOM and the distributed model as tools for flood prediction. Furthermore, these findings are expected to extend the usefulness of radar rainfall data in hydrological appraisal.
This study was carried out to investigate the important factors relating to runoff and pollutant loads in a plot unit located in an agricultural area. Of the precipitation parameters, such as total precipitation, days since last rainfall (ADD, the rainfall was more than 10mm) and average rainfall intensity on runoff, the strongest effect was obtained due to total precipitation, but the rainfall intensity showed a slightly positive correlation. It was expected that both variables, i.e. total precipitation and rainfall intensity, would lead to the generation of greater runoff. In contrast, runoff was negatively correlated with ADD, which is understandable because more infiltration and less runoff would be expected after a long dry period. The TSS load varied greatly, between 75.6 and $5.18{\times}10^4g$, per event. With the exception of TN, the TSS, BOD, COD and TP loads were affected by runoff. The correlations of these items were proportional to the runoff volume, with correlation coefficients (r) greater than 0.70, which are suitable for use as NPS model data. The TSS load showed very good relationships with organics (BOD & COD) and nutrients (TN & TP), with correlation coefficients greater than 0.79. Therefore, the removal of TSS is a promising factor for protecting water basins.
These studies are aimed at the analysis of systematic variation pattern of water resources in Korean river catchments and the development of their simulation models from the stochastic analysis of monthly and annual hydrologic data as main elements of water resources, i.e. rainfall and streamflow. In the analysis, monthly & annual rainfall records in Soul, Taegu, Pusan and Kwangju and streamflow records at the main gauging stations in Han, Nakdong and Geum river were used. Firstly, the systematic variation pattern of annual streamflow was found by the exponential function relationship between their standard deviations and mean values of log-annual runoff. Secondly, stochastic characteristics of annual rainfall & streamflow series were studied by the correlogram Monte Carlo method and a single season model of 1st-order Markov type were applied and compared in the simulation of annual hydrologic series. In the simulation, single season model of Markov type showed better results than LN-model and the simulated data were fit well with historical data. But it was noticed that LN-model gave quite better results in the simulation of annual rainfall. Thirdly, stochastic characteristics of monthly rainfall & streamflow series were also studied by the correlogram and spectrum analysis, and then the Model-C, which was developed and applied for the synthesis of monthly perennial streamflow by lst author and is a Markov type model with transformed skewed random number, was used in the simulation of monthly hydrologic series. In the simulation, it was proved that Model-C was fit well for extended area in Korea and also applicable for menthly rainfall as well as monthly streamflow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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