This study examines the capability of the WRF (Weather Research and Forecasting) model in reproducing heavy rainfall that developed over the Korean peninsula on 26-27 June 2005. The model is configured with a triple nesting with the highest horizontal resolution at a 3-km grid, centered at Yang-dong, Gyeonggi-province, which recorded the rainfall amount of 376 mm. In addition to the control experiment employing realistic orography over Korea, two consequent sensitivity experiments with 1) no orography, and 2) no land over Korea were designed to investigate orographic effects on the development of heavy rainfall. The model was integrated for 48 hr, starting at 1200 UTC 25 June 2005. The overall features of the large-scale patterns including a cyclone associated with the heavy rainfall are reasonably reproduced by the control run. The spatial distribution of the simulated rainfall over Korea agreed fairly well with the observed. The amount of predicted maximum rainfall at the 3-km grid is 377 mm, which located about 50 km southeast from the observed point, Yang-Dong, indicating that the WRF model is capable of predicting heavy rainfall over Korea at the cloud resolving resolutions. Further, it was found that the complex orography over the Korean peninsula plays a role in enhancing the rainfall intensity by about 10%. The land-sea contrast over the peninsula was fund to be responsible for additional 10% increase of rainfall amount.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.3
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pp.821-831
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2014
Stochastic rainfall generators or stochastic simulation have been widely employed to generate synthetic rainfall sequences which can be used in hydrologic models as inputs. The calibration of Poisson cluster stochastic rainfall generator (e.g. Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) is seriously affected by local minima that is usually estimated from the local optimization algorithm. In this regard, global optimization techniques such as particle swarm optimization and shuffled complex evolution algorithm have been proposed to better estimate the parameters. Although the global search algorithm is designed to avoid the local minima, reliable parameter estimation of MBLRP model is not always feasible especially in a limited parameter space. In addition, uncertainty associated with parameters in the MBLRP rainfall generator has not been properly addressed yet. In this sense, this study aims to develop and test a Bayesian model based parameter estimation method for the MBLRP rainfall generator that allow us to derive the posterior distribution of the model parameters. It was found that the HBM based MBLRP model showed better performance in terms of reproducing rainfall statistic and underlying distribution of hourly rainfall series.
The slope failure due to the rainfall infiltration occurs frequently in Korea, since the depth of the weathered residual soil layer is shallow in mountainous region. Depth of the failure surface is shallow and tends to pass near the interface between impermeable bedrock and soil layer. Soil parameters that have a significant impact on the instability of unsaturated slopes due to rainfall infiltration inevitably include large uncertainties. Therefore, this study proposes a probabilistic analysis procedure by Monte Carlo Simulation which considers the hydraulic characteristics and strength characteristics of soil as random variables in order to predict slope failure due to rainfall infiltration. The Green-Ampt infiltration model was modified to reflect the boundary conditions on the slope surface according to the rainfall intensity and the boundary condition of the shallow impermeable bedrock was introduced to predict the stability of unsaturated soil slope with shallow bedrock under constant rainfall intensity. The results of infiltration analysis were used as inputs of infinite slope analysis to calculate the safety factor. The proposed analysis method can be used to calculate the time-dependent failure probability of soil slope due to rainfall infiltration.
This study aims to elucidate the relative importance of geological characteristics, soil slope, and rainfall intensity in relation to soil erosion. To this end, indoor rainfall simulation experiments were carried out under different conditions of rainfall intensities, soil slope, and geological characteristics. The test results show that the factors affect soil erosion in the order of soil slope > rainfall intensity > organic content in the soil. Erosion rates were proportional to rainfall, and increase with increasing clay content. Therefore, the soil erosion rate increases strongly with increasing organic content and clay content. The results show that the soil erosion rate in areas of metamorphic rocks shows a marked increase compared with areas of steep slope and sedimentary rocks. These results indicate that the geological characteristics to produce soil are closely related to sedimentation before and after erosion, providing basic information for the development of models to predict soil erosion rates.
Shin Hong Joon;Nam Woo Sung;Heo Jun Haeng;Kim Kyung Duk
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.593-598
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2005
At-site analysis is not appropriate if the record length is shorter than target return period T. If the record length is longer than 27 years, then at-site analysis may be sufficient(Institute of Hydrology, 1999). However, in such a case, regional frequency analysis is recommended for purpose of comparison. Record lengths of annual maximum rainfall data in Korea are usually shorter than 50 years. It is therefore essential to apply regional frequency analysis for estimating rainfall quantiles of more than 100 years return period. In this research, regional rainfall frequency analysis is performed for hourly rainfall data of South Korea. Homogeneous regions are idntified by clusgter analysis which is a standard method of statistical multivariate analysis for dividing a data set into groups. An appropriate distribution is chosen by goodness-of-fit test. GLO is found to be an appropriate distribution as a result of goodness-of-fit measure (Hosking & Wallis, 1997). Simulation experiments are performed to check the performance of frequency analysis techniques. The effects of discordant sites on quantiles are considered.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.1
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pp.47-57
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2018
This study implemented the rainfall-runoff analysis of the Mekong River basin using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool). The runoff analysis was simulated for 2000~2007, and 11 parameters were calibrated using the SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting-version 2) algorithm of SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program). As a result of analyzing optimal parameters and sensitivity analysis for 6 cases, the parameter ALPHA_BF was found to be the most sensitive. The reproducibility of the rainfall-runoff results decreased with increasing number of stations used for parameter calibration. The rainfall-runoff simulation results of Case 6 showed that the RMSE of Nong Khai and Kratie stations were 0.97 and 0.9, respectively, and the runoff patterns were relatively accurately simulated. The runoff patterns of Mukdahan and Khong Chaim stations were underestimated during the flood season from 2004 to 2005 but it was acceptable in terms of the overall runoff pattern. These results suggest that the combination of SWAT and SWAT-CUP models is applicable to very large watersheds such as the Mekong for rainfall-runoff simulation, but further studies are needed to reduce the range of modeling uncertainty.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.48
no.3
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pp.34-44
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2020
In order to suggest performance analysis directions of ecological components based on a vegetation-based LID system model, this study seeks to analyze the statistical significance between monitoring results by using SWMM computer simulation and rainfall and run-off simulation devices and provide basic data required for a preliminary system design. Also, the study aims to comprehensively review a vegetation-based LID system's soil, a vegetation model, and analysis plans, which were less addressed in previous studies, and suggest a performance quantification direction that could act as a substitute device-type LID system. After monitoring artificial rainfall for 40 minutes, the test group zone and the control group zone recorded maximum rainfall intensity of 142.91mm/hr. (n=3, sd=0.34) and 142.24mm/hr. (n=3, sd=0.90), respectively. Compared to a hyetograph, low rainfall intensity was re-produced in 10-minute and 50-minute sections, and high rainfall intensity was confirmed in 20-minute, 30-minute, and 40-minute sections. As for rainwater run-off delay effects, run-off intensity in the test group zone was reduced by 79.8% as it recorded 0.46mm/min at the 50-minute point when the run-off intensity was highest in the control group zone. In the case of computer simulation, run-off intensity in the test group zone was reduced by 99.1% as it recorded 0.05mm/min at the 50-minute point when the run-off intensity was highest. The maximum rainfall run-off intensity in the test group zone (Dv=30.35, NSE=0.36) recorded 0.77mm/min and 1.06mm/min in artificial rainfall monitoring and SWMM computer simulation, respectively, at the 70-minute point in both cases. Likewise, the control group zone (Dv=17.27, NSE=0.78) recorded 2.26mm/min and 2.38mm/min, respectively, at the 50-minutes point. Through statistical assessing the significance between the rainfall & run-off simulating systems and the SWMM computer simulations, this study was able to suggest a preliminary design direction for the rainwater run-off reduction performance of the LID system applied with single vegetation. Also, by comprehensively examining the LID system's soil and vegetation models, and analysis methods, this study was able to compile parameter quantification plans for vegetation and soil sectors that can be aligned with a preliminary design. However, physical variables were caused by the use of a single vegetation-based LID system, and follow-up studies are required on algorithms for calibrating the statistical significance between monitoring and computer simulation results.
In Jeju island, runoff has frequently happened when the rainfall depth is over a threshold value. To simulated this characteristic rainfall-runoff model structure has to be modified. In this study, the TRSM (Threshold Runoff Simulation Method) was developed to overcome the limitations of SWAT in applying to the hydrologic characteristics of Jeju island. When the precipitation and soil water are less than threshold value, we revised the SWAT routine not to make surface/lateral or groundwater discharge. For Hancheon watershed, the threshold value was set as 80% of soil water through the analysis of rainfall-runoff relationship. Through the simulation of test watershed, it was proven that TRSM performed much better in simulating pulse type stream flow for the Hancheon watershed.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.17
no.1
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pp.17-23
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2009
The purpose of this study is possibility of the heavy rainfall prediction using instability index. The convective instability index using this study is Convective Available Potential Energy(CAPE) concerned the growth energy of the storm, Bulk Richardson Number(BRN) concerned the type and strength of the storm, and Sotrm Relative Helicity(SRH) concerned maintenance of the storm. To verify the instability index, the simulation of heavy rainfall case experiment by Numerical Weather Prediction(NWP) model(MM5) are designed. The results of this study summarized that the heavy rainfall related to the high instability index and the proper combination of one more instability index made the higher heavy rainfall prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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