Kim, Kiyong;Kim, Bomchul;Eom, Jaesung;Choi, Youngsoon;Jang, Changwon;Park, Hae-kyung
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.25
no.6
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pp.840-848
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2009
Spatial and temporal distributions of POC and DOC were surveyed in the North Han River system, Korea The proportion of algal cells was calculated in four reservoirs (Lakes Soyang, Paro, Chunchon, and Uiam). Monthly average DOC concentrations ranged from 1.5 to 2.3 mg C/L, and POC showed larger variation than DOC (range 0.3 to 1.9 mg C/L). The average proportion of POC in TOC was higher than those of typical natural lakes. Due to the influence of the Asian summer monsoon, the seasonal variation in POC concentration depended on heavy rain events occurring during the summer. POC concentrations increased during the summer monsoon season due to turbid storm runoff laden with debris, while DOC concentrations did not increase. The highest POC concentrations were observed in Lake Soyang in 2006 when a severe rain event occurred. In two deep stratified reservoirs (Lake Soyang and Paro) storm runoffs formed an intermediate turbidity layer with high POC and chlorophyll concentrations which is thought to originate from terrestrial debris and periphyton transported by inflowing streams. The proportion of algal cells in total POC was much lower than for most natural lakes, and it varied with season; low in the monsoon season and high in dry seasons with algal blooms. An analysis of POC concentration and chlorophyll a concentration showed that the ratio of POC/Chl.a varied from 24 to 80.
A two-dimensional (2D) reservoir hydrodynamics and water quality model, CE-QUAL-W2, is employed to simulate the hydrothermal behavior and density current regime in Andong Reservoir. Observed data used for model forcing and calibration includes: surface water level, water temperature, dissolved oxygen and suspended solids concentration. The model was calibrated to the year of 2003 and verified with continuous run from 2000 till 2004. Without major adjustments, the model accurately simulated surface water levels including the events of large storm. Deep-water reservoirs, like Andong Reservoir, located in the Asian Monsoon region begin to stratify in summer and overturn in fall. This mixing pattern as well as the descending thermocline, onset and duration of stratification and timing of turnover phenomenon were well reproduced by the Andong Model. The temperature field and distinct thermocline are simulated to within $2^{\circ}C$ of observed data. The model performed well in simulating not only the dissolved oxygen profiles but also the metalimnetic dissolved minima phenomenon, a common1y occurring phenomenon in deep reservoirs of temperate regions. The Root Mean Square Error (RMSE) values of model calibration for surface water elevation, temperature and dissolved oxygen were 0.0095 m, $1.82^{\circ}C$, and $1.13\;mg\;L^{-1}$, respectively. The turbid storm runoff, during the summer monsoon, formed an intermediate layer of about 15 m thickness, moved along the metalimnion until being finally discharged from the dam. This mode of transport of density current, a common characteristic of various other large reservoirs in the Asian summer monsoon region, was well tracked by the model.
The climate change and global warming has been a world-wide issue. Also, the green growth has been a widely adopted strategy for national and regional development. In particular, after the Kyoto Protocol to United Nations Framework Convention on Climate Change was declared, the low carbon society was inevitable phenomenon. The hydrologic cycle in urban catchment has been changed due to the expansion of impervious area by rapid urban development. This paper has examined the Water cycle planning elements for green city in the scale of urban planning as well as site planning including housing site. In this study, the SWMM5-LID (Storm Water Management Model5-LID) model was used to simulate the hydrologic cycle of the test catchment as a typical urban catchment. We performed continuous simulation on urban runoff before and after the development of the test catchment and after the installation of Green city planning Elements.
Kim, Seong-Joon;Lee, Yun-Ah;Lee, Nam-Ho;Yoon, Kwang-Sik;Hong, Seong-Gu
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.4
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pp.63-72
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2000
The objective of this study was to identify the applicability of AGNPS(Agricultural Nonpoint Source Pollution) model using RS data; Landsat TM merged by KOMPSAT EOC and GIS data. AGNPS model which is well-known distributed nonpoint source pollution model was used as the assessment tool. This model has the capability to adjust the level of pollutant load from farmstead and the fertilization level of upland field. A small agricultural watershed($4.12km^2$) which has 20 livestock farmhouses located in Gosan-myun, Ansung-gun was selected. AGNPS data were prepared by using Arc/Info, GRASS, ER-Mapper and Idrisi. Four storm events in 1999 were used for runoff calibration, and 2 storm events which were measured in hourly-base at 4 locations along the stream were used for water quality(TN, TP) calibration.
The rainwater pumping station located near a river prevents river overflow and flood damages by operating several pumps according to the appropriate rules against the reservoir. At the present time, almost all of rainwater pumping stations employ pumping policies based on the simple rules depending only on the water level of reservoir. The ongoing climate change caused by global warming makes it increasingly difficult to predict the amount of rainfall. Therefore, it is difficult to cope with changes in the water level of reservoirs through the simple pumping policy. In this paper, we propose a pump operating method based on deep reinforcement learning which has the ability to select the appropriate number of operating pumps to keep the reservoir to the proper water level using the information of the amount of rainfall, the water volume and current water level of the reservoir. In order to evaluate the performance of the proposed method, the simulations are performed using Storm Water Management Model(SWMM), a dynamic rainfall-runoff-routing simulation model, and the performance of the method is compared with that of a pumping policy being in use in the field.
Chlorophyll-a is a major water quality indicator for an algal bloom in streams and lakes. The purpose of the study is to estimate chlorophyll-a concentration in tributaries of the Seonakdonggang by an artificial neural network (ANN). As the tributaries are ungauged streams, a watershed runoff and quality model was used to simulate water quality parameters. The tributary watersheds include urban area and thus Storm Water Management Model (SWMM) was used to simulate TN, TP, BOD, COD, and SS. SWMM, however, can not simulate chlorophyll-a. The chlorophyll-a series data from the tributaries were estimated by the ANN and the simulation results of water quality parameters using SWMM. An assumption used is as follows: the relation between water quality parameters and chlorophyll-a in the tributaries of the Seonakdonggang would be similar to that in the mainstream of the Seonakdonggang. On the assumption, the measurement data of water quality and chlorophyll-a in the mainstream of the Seonakdonggang were used as the learning data of the ANN. Through the sensitivity analysis, the learning data combination of water quality parameters was determined. Finally, chlorophyll-a series were estimated for tributaries of the Seonakdonggang by the ANN and TN, TP, BOD, COD, and temperature data from those streams. The relative errors between the estimated and measured chlorophyll-a were approximately 40 ~ 50%. Though the errors are somewhat large, the estimation process for chlorophyll-a may be useful in ungauged streams.
In order to examine effects of sampling frequency during rainfall-runoff process from paddy field on the estimation of pollution load, EMCs of several water sampling frequencies were examined. Water quality samples were conducted by every two hours interval for each event. It was found that difference of load estimation between five times sampling and two hours consecutive sampling during rainfall-runoff showed $15.2{\sim}-15.2%$ for T-N, $20.0{\sim}-26.2%$ for T-P, $28.6{\sim}-35.7%$ for the SS, respectively. In the same way, the effects of number of sampling data on estimation of pollution load using runoff-mass load(L-Q) method were investigated. L-Q equation made of five times sampling data provided 10% differences in estimation of mass loads of T-N, T-P, and SS when compared to those by L-Q equation using entire two hours consecutive sampling data during runoff process.
The ability to defend against floods in urban areas was weakened, because the increase in the impervious rate of urban areas due to urbanization and industrialization and the increase in the localized torrential rainfall due to abnormal climate. In order to reduce flood damage in urban areas, various runoff reduction facilities such as detention ponds and infiltration facilities were installed. However, in the case of domestic metropolitan cities, it is difficult to secure land for the installation of storm water reduction facilities and secure the budget for improving the aged pipelines. Therefore, it is necessary to design a storage system (called the detention pond in trunk sewer) that linked the existing drainage system to improve the flood control capacity of the urban area and reduce the budget. In this study, to analyze the effect of reducing runoff amounts according to the volume of the detention pond in trunk sewer, three kinds of virtual watershed (longitudinal, middle, concentration shape) were assumed and the detention pond in trunk sewer was installed at an arbitrary location in the watershed. The volume of the detention pond in trunk sewer was set to 6 cases ($1,000m^3$, $3,000m^3$, $5,000m^3$, $10,000m^3$, $20,000m^3$, $30,000m^3$), and the installation location of the detention pond in trunk sewer was varied to 20%, 40%, 60%, and 80% of the detention pond upstream area to the total watershed area (DUAR). Also, using the results of this study, a graph of the relationship and relational equation between the volume of the detention pond in trunk sewer and the installation location is presented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.3
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pp.127-137
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1992
For the real-time control of a multi-purpose reservoir in case of a storm, it is absolutely necessary to forecast accurate flood inflows through a good rainfall-runoff model by calibrating the parameters with the on-line rainfall and water level data transmitted by the telemetering systems. To calibrate the parameters of a runoff model. the trial and error method of manual calibration has been adopted from the subjective view point of a model user. The object of this study is to develop a automatic calibration method using an optimization technique. The pattern-search algorithm was applied as an optimization technique because of the stability of the solution under various conditions. The object function was selected as the sum of the squares of differences between observed and fitted ordinates of the hydrograph. Two historical flood events were applied to verify the developed technique for the automatic calibration of the parameters of the storage-function rainfall-runoff model which has been used for the flood control of the Soyanggang multi-purpose reservoir by the Korea Water Resources Corporation. The developed method was verified to be much more suitable than the manual method in flood forecasting and real-time reservoir controlling because it saves calibration time and efforts in addition to the better flood forecasting capability.
Noh, Hui Seong;Kang, Na Rae;Kim, Byung Sik;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.14
no.2
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pp.243-254
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2012
Recently, the use of radar rainfall data that can help tracking of the development and movement of rainfall's spatial distribution is drawing much attention in hydrology. The reliability of existing radar rainfall compared to gauge rainfall data on the ground has not yet been confirmed and so we have difficulties to apply the radar rainfall in hydrology. The radar rainfall for the applications in hydrology are adjusted merging method derived from gage. This study uses the Mean-Field Bias (MFB) and Statistical Objective Analysis (SOA) as correction methods to create adjusted grid-based radar rainfall data which can represent the temporal and spatial distribution of rainfall. This study used a storm event occurred in August 2010 for the adjustment of radar rainfall. In addition, the grid-based distributed rainfall-runoff model (Vflo), which enables more detailed examinations of spatial flux changes in the basin rather than the lumped hydrological models, has been applied to Gamcheon river basin which is a tributary of Nakdong River located in south-eastern part of the Korean peninsular and the basin area is $1005km^2$. The simulated runoff was compared with the observed runoff in an attempt to evaluate the usability of radar rainfall data and the reliability of the correction methods. The error range of peak discharge using each correction method was within 20 percent and the efficiency of the model was between 60 and 80 percent. In particular, the SOA method showed better results than MFB method. Therefore, the SOA method could be used for the adjustment of grid-based radar rainfall and the adjusted radar rainfall can be used as an input data of rainfall-runoff models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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