The GIUH (Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph) is to be applied to the ungauged or insufficiently gauged basins. For tIris purpose, an accurate estimation of the charactenstlc velocity is one very important part, but any proper method for this has not been developed yet. In case that we have enough rainfall and runoff clata, the estimation of the characteristic velocity may be an easy job, but it is out of the purpose of the GIUH. Remindmg that the purpose of GIUH the characterisbc veloclty should be estimated based on the geomorpholog1c analysis and also be snnple for easy apphcation. In tIris research analysis cmd application of the GruH was given to several sub-basins in Wi-stream river basin, Gono, Donggok and Hyoryung. After deriving the characteristic velocity througn a optimizatlOn process with real data, it is compared w1th several velOCIties der1ved from geOlnoI1Jhoclimatic instantaneous unit hydrograph theory and several other concentration time formulae. The estimated charactenstic velocities using Kerby, Kim, KInematic Wave, and Brasby- Williams formulae found to g1ve the appropriate results. Hmvever, as the Kerby, and the Kinematic Wave require user's decision of the IvIanning's n value, the K1m and the Braby-Williams seem to be more applicable and recommended as characteristic velocity formula.
In urban areas, runoff flow is drained through sewer networks as well as surface areas. Therefore, it is very important to consider sewer networks as a component of hydrological drainage processes when conducting urban inundation modelling. However, most researchers who have implemented urban inundation/flood modelling, instinctively simplified the sewer networks without the appropriate criteria. In this research, a 1D-2D fully coupled urban inundation model is applied to estimate the influence of sewer network simplification on urban inundation modelling based on the dendritic network classification. The one-dimensional (1D) sewerage system analysis model, which was introduced by Lee et al. (2017), is used to simulate inlet and overflow phenomena by interacting with surface flow. Two-dimensional (2D) unstructured meshes are also applied to simulate surface flow and are combined with the 1D sewerage analysis model. Sewer network pipes are simplified based on the dendritic network classification method, namely the second and third order, and all cases of pipes are conducted as a control group. Each classified network case, including a control group, is evaluated through their application to the 27 July 2011 extreme rainfall event, which caused severe inundation damages in the Sadang area in Seoul, South Korea. All cases are compared together regarding inundation area, inflow discharge and overflow discharge. Finally, relevant criterion for the simplification method is recommended.
The purpose of this study is to analyze the Mekong River streamflow alteration due to climate change. The future climate change scenarios were produced by bias corrections of the data from East Asia RCP 4.5 and 8.5 scenarios, given by HadGEM3-RA. Then, SWAT model was used for discharge simulation of the Kratie, the main point of the Mekong River (watershed area: $646,000km^2$, 88% of the annual average flow rate of the Mekong River). As a result of the climate change analysis, the annual precipitation of the Kratie upper-watershed increase in both scenarios compared to the baseline yearly average precipitation. The monthly precipitation increase is relatively large from June to November. In particular, precipitation fluctuated greatly in the RCP 8.5 rather than RCP 4.5. Monthly average maximum and minimum temperature are predicted to be increased in both scenarios. As well as precipitation, the temperature increase in RCP 8.5 scenarios was found to be more significant than RCP 4.5. In addition, as a result of the duration curve comparison, the streamflow variation will become larger in low and high flow rate and the drought will be further intensified in the future.
Shin, Hyun Suk;Kim, Mi Eun;Kim, Jae Moon;Jang, Jong Kyung
Journal of Korea Water Resources Association
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v.46
no.12
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pp.1193-1207
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2013
Increase of impervious area caused by overdevelopment has led to increase of runoff and then the problem of flooding and NPS were brought up. In addition, as decrease of base flow made groundwater level to decline, a stream that dries up is issued. low impact development (LID) method which is possible to mimic hydrological water cycle, minimize the effect of development, and improve water cycle structure is proposed as an alternative. As introduction of LID in domestic increases, the study on small watershed is in process mainly. Also, analysis of property of hydrological runoff and load on midsize watershed, like sewage treatment district, is required, the study on it is still insufficient. So, area applying LID practices from watershed of Dongrae stream is pinpointed and made the ratio and then expand it to watershed of Oncheon stream. Among low impact development practices, Green Roof, Porous Pavement, and Bio- retention are selected for the application considering domestic situations and simulated with SWMM-LID model of each watershed and improvement of water cycle and reduction of non-point pollution loads was analysed. Improvement of water cycle and reduction of non-point pollution loads were analyzed including the property of rainfall and soil over long term simulation. The model was executed according to scenario based on combination of LID as changing conductivity in accordance with soil type of the watershed. Also, this study evaluated area of LID application that meets the efficiency of conventional management as a criteria for area of LID practices applying to sewer treatment district by comparing the efficiency of LID application with that of conventional method.
Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.
Climate change on the Korean peninsula is progressing faster than the global average. For example, typhoons, extreme rainfall, heavy snow, cold, and heatwave that are occurring frequently. North Korea is particularly vulnerable to climate change-related natural disasters such as flooding and flooding due to long-term food shortages, energy shortages, and reckless deforestation and development. In addition, North Korea is classified as an unmeasured area due to political and social influences, making it difficult to obtain sufficient hydrologic data for hydrological analysis. Also, as interest in climate change has increased, studies on climate change have been actively conducted on the Korean Peninsula in various repair facilities and disaster countermeasures, but there are no cases of research on North Korea. Therefore, this study selects watershed characteristic variables that are easy to acquire in order to apply localization model to North Korea where it is difficult to obtain observed hydrologic data and estimates parameters based on meteorological and topographical characteristics of 16 dam basins in South Korea. Was calculated. In addition, as a result of reviewing the applicability of the parameter estimation equations calculated for the fifty thousand, Gangneungnamdaecheon, Namgang dam, and Yeonggang basins, the applicability of the parameter estimation equations to North Korea was very high.
The purpose of this study is to estimate the flood discharge and peak time by the SCS method and the probability method using the geomorpologic parameters obtained from the topographic maps following the law of stream classifying and, ordering by Horton and Strahler. The SCS method and the probability method are used in estimating the times to peak and the flood discharges at An-dong, Im-ha, and Sun-san basins in the Nakdong River system. The results obtained are as follows : 1. The range of the values of the area ratio, the bifurcation ratio and the length ratio agree with those of natural streams presented by Horton and Strahler. 2. Comparisons of the probability method and observed values show that small relative errors of 0-7% of flood discharge, and 0-2hr, difference in time to peak respectivly. But the SCS method shows that large relative errors of 10-40% of flood discharge, and 0-4hr, difference in time to peak. 3. When the rainfall intensity is large, the error of flood discharge estimated by using the probability method is relativly small.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.21
no.3
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pp.99-107
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2013
In this study, field scale test was conducted to estimate the TMDL coefficients (runoff and leachate:(${\beta}4$)(${\beta}5$)(${\beta}8$)) for the livestock resources applying to agricultural crop land as fertilizer, and the results were obtained as follows. Each waste reduction coefficient(${\beta}4$) was shown to be in the range of 0.94~0.75 for public waste treatment plants and 0.99~0.83 for private waste treatment in the analysis of BOD, COD, SS, T-N, T-P, TOC. Thus private plants showed higher rate. Waste treatment discharge into the land coefficient (${\beta}5$) was also shown to be in the range of 0.4.~0.24 for public plants and 0.75~0.16 for private plants, so it is much lower than other coefficients. However SS and T-P were shown to be much higher for land discharge in private plants than in public plants. Treatment coefficient in the public plants (${\beta}8$) appeared to be average 0.75 for T-P but over 90% treatment efficiency and also large deviation were observed due to 0.2 of some other treatment plants.
To evaluate influence of the future climate change on water environment, it is necessary to use a rainfall-runoff model, or a basin model allowing us to simultaneously simulate water quality factors such as sediment and nutrient material. Thus, SWAT is selected as a watershed-based model and Nakdong river basin is chosen as a target basin for this study. To apply climate change scenarios as input data to SWAT, Australian model (CSIRO: Mk3.0, CSMK) and Canadian models (CCCma: CGCM3-T47, CT47) of GCMs are used. Each GCMs which have A2, B1, and A1B scenarios effectively represent the climate characteristics of the Korean peninsula. For detecting climate change in Nakdong river basin, precipitation and temperature, increasing rate of these were analyzed in each scenarios. By simulation results, flow and increasing rate of these were analyzed at particular points which are important in the object basin. Flow and variation of flow in the scenarios for present and future climate changes were compared and analyzed by years, seasons, divided into mid terms. In most of the points temperature and flow rate are increased, because climate change is expected to have a significant effect on rising water temperature and flow rate of river and lake, further on the basis of this study result should set enhancing up water control project of hydraulic structures caused by increasing outer discharge of the Nakdong River Basin due to climate change.
Mean annual soil loss was calculated and critical soil erosion areas were identified for the Congaree River Basin in South Carolina, USA using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model. In the RUSLE model, the mean annual soil loss (A) can be calculated by multiplying rainfall-runoff erosivity (R), soil erodibility (K), slope length and steepness (LS), crop-management (C), and support practice (P) factors. The critical soil erosion areas can be identified as the areas with soil loss amounts (A) greater than the soil loss tolerance (T) factor More than 10% of the total area was identified as a critical soil erosion area. Among seven subwatersheds within the Congaree River Basin, the urban areas of the Congaree Creek and the Gills Creek subwatersheds as well as the agricultural area of the Cedar Creek subwatershed appeared to be exposed to the risk of severe soil loss. As a prototype model for examining future effect of human and/or nature-induced changes on soil erosion, the RUSLE model customized for the area was embedded into ESRI ArcGIS ArcMap 9.0 using Visual Basic for Applications. Using the embedded model, users can modify C, LS, and P-factor values for each subwatershed by changing conditions such as land cover, canopy type, ground cover type, slope, type of agriculture, and agricultural practice types. The result mean annual soil loss and critical soil erosion areas can be compared to the ones with existing conditions and used for further soil loss management for the area.
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