Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.6
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pp.105-114
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2009
With urbanization in many countries, many pervious areas are being converted into impervious areas. These land use changes cause many negative impacts on runoff and water quality in the areas. Especially runoff volume and peak runoff are increasing with urbanization. In addition to the increased runoff, more pollutant transports to the downstream areas. For these reasons, Low Impact Development (LID) are nowadays being introduced in urban planning. For environment-friendly and economical urban development, the LID Integrated Management Practices (IMPs) are applied in various urban development. However, exact effects on runoff and water quality of various LID IMPs are not assessed with proper LID evaluation technique. Thus, the SWMM (Storm Water Management Model) 5.0 model was slightly modified to simulate the effect of infiltration manhole on runoff and water quality. For comparison of runoff and TSS (Total Suspended Solids) from the study area (26.5 ha), three scenarios were made in this study. It was found that runoff volume, peak runoff, and TSS could be reduced with infiltration manholes and pervious pavements to some degree. Although, there are many limitations in the analysis of LID effects on runoff and TSS, similar trends shown in this study would be expected with site-specific LID IMPs. Thus, it is strongly recommended that various site-specific LID IMPs, such as infiltration facilities, should be applied as much as possible for environment-friendly urban planning.
AFDA (Approximate Full Distribution Approach) model of FORM (First-Order Reliability Model) which can quantitatively calculate the probability that storm sewer reach to performance limit state was developed in this study. It was defined as a failure if amount of inflow exceed the capacity of storm sewer. Manning's equation and rational equation were used to determine the capacity and inflow of reliability function. Furthermore, statistical characteristics and distribution for the random variables were analyzed as a reliability analysis. It was found that the statistical distribution for annual maximum rainfall intensity of 10 cities in Korea is matched well with Gumbel distribution. Reliability model developed in this study was applied to Y shaped storm sewer system to calculate the probability that storm sewer may exceed the performance limit state. Probability of failure according to diameter was calculated using Manning's equation. Especially, probability of failure of storm sewer in Mungyeong and Daejeon was calculated using rainfall intensity of 50-year return period. It was found that probability of failure can be significantly increased if diameter is decreased below the original diameter. Therefore, cleaning the debris in sewer pipes to maintain the original pipe diameter should be one of the best ways to reduce the probability of failure of storm sewer. In sewer system, two sewer pipes can flow into one sewer pipe. For this case, probability of system failure was calculated using multiple failure mode. Reliability model developed in this study can be applied to design, maintenance, management, and control of storm sewer system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.427-427
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2015
The storm water management and drainage relation are the key variable that plays a vital role on hydrological design and risk analysis. These require knowledge about spatial variability over a specified area. Generally, design rainfall values are expressed from the fixed point rainfall, which is depth at a specific location. Concurrently, determine the areal rainfall amount is also very important. Therefore, a spatial rainfall interpolation (point rainfall converting to areal rainfall) can be solved by areal reduction factor (ARF) estimation. In mainland of South Korea, for dam design and its operation, public safety, other surface water projects concerned about ARF for extreme hydrological events. In spite of the long term average rainfall (2,061 mm) and increasing extreme rainfall events, ARF estimation is also essential for Jeju Island's water control structures. To meet up this purpose, five fixed rainfall stations of automatic weather stations (AWS) near the "Hancheon Stream Watershed" area has been considered and more than 50 years of high quality rainfall data have been analyzed for estimating design rainfall. The relationship approach for the 24 hour design storm is assessed based on ARF. Furthermore, this presentation will provide an outline of ARF standards that can be used to assist the decision makers and water resources engineers for other streams of Jeju Island.
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.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2000.10a
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pp.543-549
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2000
Water quality was monitored from a watershed with small-scale livestock production farms. To evaluate pollution potential, land use, population, the size of livestock production of each farm, and livestock management were surveyed. Climate and stream flow data were gathered. Water samples were taken periodically for base conditions and some storm events. Pollutant loading was estimated by flow volume and concentrations of constituents.
In order to design storage-based non-point source management facilities, the aspect of statistical features of the entire precipitation time series should be considered since non-point source pollutions are delivered by continuous rainfall runoffs. The 3-parameter mixed exponential probability density function instead of traditional single-parameter exponential probability density function is applied to represent the probabilistic features of long-term precipitation time series and model urban stormwater runoff. Finally, probability density functions of water quality control basin overflow are derived under two extreme intial conditions. The 31-year continuous precipitation time series recorded in Busan are analyzed to show that the 3-parameter mixed exponential probability density function gives better resolution.
Analysis of water quality distribution is very important for river water quality management. Recently, various studies have been conducted on the analysis of water quality distribution according to reduction methods of nonpoint pollutant. The objective of this study was to select the probability distributions of water quality constituents (T-N, T-P, COD, SS) according to the farming forms (control, slow release fertilizer, water depth control) during non-storm period in the paddy fields. The field monitoring was conducted monitoring site located in Baeksan-myun, Buan-gun, Jeollabuk-do, Korea during non-storm period from May to September in 2016. Our results showed that there were no differences in water quality among three different farming forms, except for SS of control and water depth control. K-S method was used to analyzed the probability distributions of T-N, T-P, COD and SS concentrations discharged from paddy fields. As a results of the fitness analysis, T-N was not suitable for the normal probability distribution in the slow release fertilizer treatment, and the log-normal probability distribution was not suitable for the T-P in control treatment. The gamma probability distribution showed that T-N and T-P in control and slow release fertilizer treatment were not suitable. The Weibull probability distribution was found to be suitable for all water quality constituents of control, slow release fertilizer, and water depth control treatments. However, our results presented some differences from previous studies. Therefore, it is necessary to analyze the characteristics of pollutants flowing out in difference periods according to various farming types. The result of this study can help to understand the water quality characteristics of the river.
In Korea, there have been many studies and progresses on various types of pilot scale or commercialized field scale Best Management Practices(BMP) during the last 10 years. Runoff characteristics of diffuse pollutants from different land uses are well identified and documented. However, for the coastal area connected directly with shoreline, runoff patterns and management schemes of non-point pollution were not fully studied. Recently, coastal area is emerging as a new development axis especially in west coast side of Korea such as Incheon city and Chungnam province, thus urbanized area rapidly increased but there are no buffer zones and BMP facilities to aim at preventing direct discharge of the first flush into coastal sea and beaches. In this study, parking area in Deacheon harbor, Boryeong City in Chungnam Province was selected and rainfall runoff was monitored for two year period in order to examine run-off features from which proper type of BMP suitable for coastal area is proposed. Coastal area usually has a low ground water level and consists of plain land, so that large scale BMP such as storm water retention pond and wetland requiring great excavation works is not best management plan. In addition, monitoring study shows that storm water from the paved parking area has a high salinity compared with those in storm water from the inland. High salinity is detrimental for the vegetation. Therefore, BMP employing least vegetative cover and also in terms of maintenance is a good option such as infiltration trench and porous pavement.
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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.1-11
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2010
This study proposed the method for the SWMM data generation connected with the spatial database and designed the data model in order to display flooding information such as the runoff sewer system, flooding areas and depth. A variety of data, including UIS, documents related to the disasters, and rainfall data are used to generate the attributes for flooding analysis areas. The spatial data is constructed by the ArcSDE and Oracle DB. The prototype system is also developed to display the runoff areas based on the GIS using the ArcGIS ArcObjects and spatial DB. The results will be applied to the flooding analysis based on the SWMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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