Lee, Gi Ha;Yeon, Min Ho;Kim, Young Hun;Jung, Sung Ho
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.1
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pp.1-12
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2022
An automatic optimization technique is used to estimate the optimal parameters of the hydrologic model, and different hydrologic response results can be provided depending on objective functions. In this study, the parameters of the event-based rainfall-runoff model were estimated using various objective functions, the reproducibility of the hydrograph according to the objective functions was evaluated, and appropriate objective functions were proposed. As the rainfall-runoff model, the storage function model(SFM), which is a lumped hydrologic model used for runoff simulation in the current Korean flood forecasting system, was selected. In order to evaluate the reproducibility of the hydrograph for each objective function, 9 rainfall events were selected for the Cheoncheon basin, which is the upstream basin of Yongdam Dam, and widely-used 7 objective functions were selected for parameter estimation of the SFM for each rainfall event. Then, the reproducibility of the simulated hydrograph using the optimal parameter sets based on the different objective functions was analyzed. As a result, RMSE, NSE, and RSR, which include the error square term in the objective function, showed the highest accuracy for all rainfall events except for Event 7. In addition, in the case of PBIAS and VE, which include an error term compared to the observed flow, it also showed relatively stable reproducibility of the hydrograph. However, in the case of MIA, which adjusts parameters sensitive to high flow and low flow simultaneously, the hydrograph reproducibility performance was found to be very low.
This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.
The distributed watershed model of rainfall-runoff-soil erosion-sedimen transport was constructed for the Naesung Stream Watershed with high potentiality and risk of sediments produced by soil erosion. The sensitivity analyses of roughness coefficient and hydraulic conductivity which affected the modeling results of runoff and sediment concentration were performed in this study. As a result, the change of the roughness coefficient for the forest area from 0.4 to 0.45 did not affect the change in runoff and stream discharge and the average value and range of sediment concentration were also insignificantly increased with few difference. As a result of the sensitivity analysis of the hydraulic conductivity, the total amount of runoff and maximum runoff were gradually increased as the hydraulic conductivity was reduced. In the case of sediment concentration modeling, the average and the range of sediment concentration for all stations were increased as the hydraulic conductivity was decreased. For the Hyangseok Station, in case of the hydraulic conductivity reduced by 50%, the simulation result of sediment concentration was most similar to the estimated value by the sediment rating curve.
The purpose of the study is to analyze the sensitivity of the parameters that affect the runoff and water quality in the studied drainage basins. SWMM model is applied to the four drainage basins located at Namgazwa and Sanbon in Seoul and Gray Haven and Kings Creek in the USA. first of all, the optimum values of the parameters which have least simulation error to the observed data, are detected by iteration procedure. These are used as the standard values which are compared against the procedure. These are used as the standard values which are compared against the varied parameter values. In order to catch the effectiveness of the parameters to the computing result, the parameters are changed step by setp, and the results are compared to the standard results in flowerate and quality of the sewer. The study indicates that the discharge is greatly affected by the types of runoff surface, i.e., impervious area remarkably affects the peak flow and runoff volume while the surface storage affects the runoff volume at mild sloped basins. In addition, the major parameters affecting the pollution concentrations and loadings are the contaminant accumulation coefficient per unit area per time and the continuous dry weather days. Furthermore, the factors that affect the water quality during the initial rainfall period are the rainfall intensity, transport capacity coefficient and its power coefficient. Consequently, in order to simulate the runoff-water quality, it is needed to evaluate previous data in the research performed for the studied basins. To accurately estimated from the tributary areas and the rational computation methods of the pollutants calculation should be introduced.
For the lake case, the detention phenomenon of water body occurs and stays for a long time. Especially, following the layer of water depth direction, the lake body and water quality problems are different from the water quality of river. So according to time, the stream and water quality can be simulated by the 3-Dimensional Model, which can divide water layer for reservoir or lake. The water quality simulation result will become more reliability. For this study, the 3-Dimension Model - EFDC was used to simulate water quality of Unam reservoir in the Sumjin Dam. The HEC-GeoHMS and HEC-HMS Rainfall - Runoff Model based on GIS were used to estimate long-term runoff, and input data was constructed to the observed water level, meteorological data, water temperature, T-N and T-P. In order to apply the EFDC model, water depth was divided into 3 layers and 5,634 grids were extracted. After constructing the grid net, the water quality change of Unam reservoir in time and space was simulated. Overall, long term runoff simulation reflected the actual observed runoff well, through the water quality simulation, according to the pollution factors, the behavior characteristics can be checked, and the simulated water quality can be properly reflected. The function of EFDC has been confirmed, which water quality can be properly simulated. In the near future, to establish countermeasures for Intake Facilities of Watershed and Management, this support which some basic tools can be applied is in expectation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.5
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pp.1861-1870
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2013
A climate change-driven increased hydrological variability has been widely acknowledged over the past decades. In this regards, rainfall simulation techniques are being applied in many countries to consider the increased variability. This study proposed a Homogeneous Hidden Markov Chain(HMM) designed to recognize rather complex patterns of rainfall with discrete hidden states and underlying distribution characteristics via mixture probability density function. The proposed approach was applied to Seoul and Jeonju station to verify model's performance. Statistical moments(e.g. mean, variance, skewness and kurtosis) derived by daily and seasonal rainfall were compared with observation. It was found that the proposed HMM showed better performance in terms of reproducing underlying distribution characteristics. Especially, the HMM was much better than the existing Markov Chain model in reproducing extremes. In this regard, the proposed HMM could be used to evaluate a long-term runoff and design flood as inputs.
A daily runoff system was constructed to support decision making for water use in the downstream region of multipurpose dams in the Han River. The daily runoff system used the modified model from NWSRFS by Tabios III et al. (1986), and potential evapotranspiration was computed from Penman equation. DWOPER was used for channel routing. While the North Han River is the main river reach in the channel routing system, the South Han River and the Soyang River became tributaries. The rainfall-runoff model was calibrated and verified for five subbasins. Daily runoffs were simulated with the hydrometeorological data in 1986 and1990. The simulations were performed from April to November, and the sum of computed discharges for seven or thirty days were compared with actual releases of the downstream dams. It showed the average absolute errors of 8.7 ~31.6%. The sum of total discharges were 10% or less. While stage errors were produced by 0.5 m or less at Yoju station in the ease of simulation from April to August in 1986, the errors kept under 0.2 m since September. In the simulation for 1990, we compared two simulation results. One is produced from real internal and downstream boundary conditions and the other is one from internal and downstream boundary conditions fixed arbitrarily. The two cases showed similar results.
Characteristics of water quantity and quality of the Anyangcheon were analyzed through many field measurements and the distributed hydrologic simulation model, Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Event mean concentrations (EMCs) and baseflow mean concentrations were calculated from the data and the daily runoff were simulated by SWAT. The runoff was divided into the direct runoff and the baseflow. Using those values and quantity and quality data of release from the wastewater treatment plant (WWPT), unit loads of BOD, COD, SS, $NO_2-N$, $NO_3-N$, $NH_3-N$, and Dis-P were derived. EMCs of BOD and SS were even higher than the baseflow mean concentrations. The total runoff from October to April (7 months) of 2004 was just 13.5%, since the rainfall usually is concentrated in summer season. Futhermore BOD and SS were loaded during the event by 50.9% and 70.9%, respectively and over three quarters of total COD, $NO_2-N$, $NO_3-N$, $NH_3-N$, and Dis-P were flowed into the Anyangcheon during the remaining period. Therefore, the efficiency of WWPT for COD, $NO_2-N$, $NO_3-N$, $NH_3-N$, and Dis-P should be intensified from Oct. to Apr. and the runoff quality management of BOD and SS should be planned during the summer season.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.5
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pp.149-158
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2010
Recent rainfall patterns in Korea show that both of the total amount of rainfall and the total number of heavy rain days have been increased. Therefore, the damage resulted from flood disaster has been dramatically increased in Korea. The purpose of the present study is to analyze flooding in an urban area using SWMM linked with FLUMEN. The study area is Suyeong-Mangmi lowland area, Busan, Korea. Suyeong-Mangmi lowland area have been a flooding hazard zone since 1995. The last flooding cases of this area occurred on July 7th and 16th, 2009, and the later flooding case was analyzed in this study. The first step of computation is calculating flow through storm sewers using the urban runoff simulation model of SWMM. The flooding hydrographs are used in the inundation analysis model of FLUMEN. The results of inundation analysis were compared with the real flooding situation of the study area. The real maximum inundation depth was guessed by 1.0 m or more on July 16th. The computation yields the maximum inundation depth of 1.2 m and the result was somewhat overestimated. The errors may be resulted from the runoff simulation and incapability of simulation using FLUMEN for flow into buildings. The models and procedures used in this study can be applied to analysis of flooding resulted from severe rainfall and insufficiency of drainage capacity.
In this study, as a method for decreasing the confidence interval of the estimates of Clark hydrograph's concentration time and storage coefficient, regression equations of these parameters with respect to those of rainfall, meteorology, and basin characteristics are derived and analyzed using the Monte Carlo simulation technique. The results are also reviewed by comparing them with those derived by applying the Bootstrap technique and empirical equations. Results derived from this research are summarized as follows. (1) Even in case of limited rainfall events are available, it is possible to estimate the mean runoff characteristics by considering the affecting factors to runoff characteristics. (2) It is also possible to use the Monte Carlo simulation technique for estimating and evaluating the confidence intervals for concentration time and storage coefficient. The confidence intervals estimated in this study were found much narrower than those of Yoo et al. (2006). (3) A supporting result could also be derived using the Bootstrap technique. However, at least 20 independent rainfall events are necessary to get a rather significant result for concentration time and storage coefficient. (4) No empirical equations are found to be properly applicable for the study basin. However, empirical equations like the Kraven(I) and Kraven(II) are found valid for the estimation of concentration time, on the other hand the Linsley is found valid for the storage coefficient In this study basin. But users of these empirical formula should be careful as these also provide a wide range of possible values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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