Several studies of the world have analyzed the regional rainfall trends in large data sets. However, it reported that the long-term behavior of rainfall was different on spatial and temporal scales. The objective of this study is to determine the local trends of rainfall indices in the Yom River Basin, Thailand. The rainfall indices consist of the annual total precipitation (PRCTPOP), number of heavy rainfall days ($R_{10}$), number of very heavy rainfall days ($R_{20}$), consecutive of dry days (CDD), consecutive of wet days (CWD), daily maximum rainfall ($R_{x1}$), five-days maximum rainfall ($R_{x5}$), and total of annual rainy day ($R_{annual}$). The rainfall data from twelve hydrological stations during the period 1965-2015 were used to analysis rainfall trend. The Mann-Kendall test, which is non-parametric test was adopted to detect trend at 95 percent confident level. The results of these data were found that there is only one station an increasing significantly trend in PRCTPOP index. CWD, which the index is expresses longest annual wet days, was exhibited significant negative trend in three locations. Meanwhile, the significant positive trend of CDD that represents longest annual dry spell was exhibited four locations. Three out of thirteen stations had significant decreasing trend in $R_{annual}$ index. In contrast, there is a station statistically significant increasing trend. The analysis of $R_{x1}$ was showed a station significant decreasing trend at located in the middle of basin, while the $R_{x5}$ of the most locations an insignificant decreasing trend. The heavy rainfall index indicated significant decreasing trend in two rainfall stations, whereas was not notice the increase or decrease trends in very heavy rainfall index. The results of this study suggest that the trend signal in the Yom River Basin in the half twentieth century showed the decreasing tendency in both of intensity and frequency of rainfall.
본 연구는 산지 물순환 과정별 수질변화를 추적하여 계류수질의 형성 과정 및 산림의 환경적 정화기능을 평가하고자 실시하였다. 팔공, 용성 및 대동의 3개 조사지에서 한 단위강우에 대한 임외우, 수관통과우, 수간류, 낙엽층류 및 계류수, 그리고 장기 계류수를 대상으로 하여 각각의 유출수량과 pH, 전기전도도, 용존산소량 및 용존원소의 농도변화를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 계류수의 pH, 용존산소량은 유출수량의 증가에 따라 값이 상승하였으나, 전기전도도는 값이 낮아지는 것으로 나타났다. 2. 수간류 및 수관통과우의 pH는 임외우에 비해 경시적으로 낮은 값을 나타내며, EC는 강우초기에 높은 값, 그 이후는 강우시간의 경과와 함께 값이 낮아지는 경시적 변화를 보였다. 낙엽층류의 pH는 임외우에 비해 낮은 값, EC는 높은 값을 나타냈다. 계류수에 있어서 pH 동태는 강우초기에 높은 값을 나타내고 강우시간이 경과함에 따라 큰 폭으로 떨어지다가 강우종료 및 그 이후에는 초기 수준 또는 그 이상의 값으로 회복하였으나, EC는 거의 반대의 경향이 있었다. 낙엽층류 및 계류수의 DO는 강우시간의 경과에 따라 값이 점차 낮아졌으나, 임외우, 수간류 및 수관통과우에서는 경시적으로 뚜렷한 경향이 없었다. 3. 수간류 및 수관통과우에 있어서 pH는 소나무에 비해 상수리나무가 높았으나, EC는 낮은 값을 나타내었다. 양이온 총량은 상수리나무에 비해 소나무의 수간류에서 높은 값을 나타냈다. 4. 물순환의 각 과정에 있어서 pH는 낙엽층류<임내우(수간류+수관통과우)<임외우<계류수의 순으로, DO는 낙엽층류<임내우<임외강우<계류수, 그리고 EC는 임외우<계류수<임내우<낙엽층류의 크기 순으로 나타났다. 양이온 총량은 임외우<임내우<낙엽층<계류수의 크기 순으로 나타났다. 5. EC는 팔공조사지에 비해 용성조사지에서 전체적으로 높은 값을 나타내어 팔공계류수가 수질이 더 깨끗한 것으로 나타났다. 그리고 장기 계류수에 있어서 pH, DO, EC 및 양이온 총량은 월별로 각각 독특한 경시적 변화를 보였다.
This study proposed an equation for Rainfall Threshold for Flood Warning (RTFW) for urban areas based on computer simulations. First, a coupled 1D-2D dual-drainage model was developed for nine watersheds in Seoul, Korea. Next, the model simulation was repeated for a total of 540 combinations of the synthetic rainfall events and watershed imperviousness (9 watersheds × 4 NRCS Curve Number (CN) values × 15 rainfall events). Then, the results of the 101 simulations with the critical flooded depth (0.25m-0.35m) were used to develop the equation that relates the value of RTFW to the rainfall event temporal variability (represented as coefficient of variation) and the watershed Curve Number. The results suggest that 1) the rainfall with greater temporal variability causes critical floods with less amount of total rainfall; and that 2) the greater imperviousness requires less rainfall to have critical floods. For validation, the proposed equation was applied for the flood warning system with two storm events occurred in 2010 and 2011 over 239 watersheds in Seoul. The results of the application showed high performance of the warning system in issuing the flood warning, with the hit, false and missed alarm rates at 68%, 32% and 7.4% respectively for the 2010 event and 49%, 51% and 10.7% for the event in 2011.
본 연구에서는 연최대치 호우사상을 결정하기 위해 총강우량과 강우강도를 함께 고려하여 계산한 재현기간을 기준으로 판단하는 방안을 제안하였다. 이러한 방법론은 서울 지점의 1961년 이후 관측된 자료를 대상으로 수행되었으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 연최대 호우사상의 결정을 위해 이변량 지수분포를 적용하였다. 이변량 지수분포의 적용을 위한 모수추정은 전기간에 대해 수행하는 것보다는 연도별로 추정하는 것이 보다 합리적인 것으로 판단하였다. 선정된 호우사상들의 특성을 살펴보면, 먼저, 강수량이 많은 다우해에는 총강수량이 제일 많은 호우사상이 연최대 호우사상으로 선정되는 경향을 보인다. 강수량이 적은 과우해에는 상대적으로 강우강도가 큰 호우사상이 선정되는 경향이 있다. 이 두 특성은 각각 토양이 습윤한 경우와 건조한 경우 유출의 규모가 큰 호우사상을 선정할 가능성을 크게 해 주는 것이므로, 수문학적 최대호우의 개념도 어느 정도 만족시킨다고 할 수 있다. 선정된 연최대 호우사상의 평균적인 형태는, 강우지속기간이 1시간인 경우에는 강우강도 32.7 mm/hr(총강우량 32.7 mm), 지속기간 24시간인 경우에는 강우강도 9.7 mm/hr(총강우량 231.6 mm), 그리고 지속기간 48시간인 경우에는 강우강도 7.4 mm/hr(총강우량 355.0 mm) 등이다.
Nonpoint source (NPS) pollution is caused by rainfall moving over and through the ground. As the runoff moves, it picks up and carries away various pollutants from NPS. The discharge pattern of NPS pollutant loads is affected by the distribution of the rainfall during the year. This study analysed relationship between the rainfall event and the stream flow rate, and estimated the rainfall discharge ratio on the specific design flow which can be used as nonpoint discharge coefficient for the estimation of NPS pollution load. It is considered that nonpoint discharge coefficient can be effectively used for the calculation of NPS pollution load at the time of water quality modelling for the management of Total maximum daily load (TMDL).
토사유출량 산정을 위하여 국내 실무에서는 RUSLE 공식이 대부분 사용되고 있다. 그러나 이 공식의 각 매개변수에 대한 국내의 검증은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 RUSLE 공식의 매개변수 중 강우침식능 인자에 대한 특성을 분석하였다. 강우침식능 인자는 강우의 총에너지와 30분 최대 강우의 곱으로 표현된다. 본 연구에서는 먼저 강원지역 시험유역의 토사유출량 관측자료를 활용하여 10개의 강우에너지 산정식의 특성을 검토하였으며, 총강우량, 최대 강우강도, 총 에너지, 토사유출량과의 상관관계를 분석하여 각 공식의 국내 적용성을 검토하였다. 또한 9년 동안의 10분 단위의 강우자료를 이용하여 강릉지역 30분 강우강도와 60분 강우강도의 관계를 제시하였다.
The design flow of the urban strom drainage systems has been assessed largely on a basis of empirical relations between rainfall and runoff, and the rational formula has been widely used for the cities in our country. In order to estimate it more accurately, the urban runoff simulation model based on the RRl method has been developed and applied to the sample basin in this study. The rainfall hyetograph of the design stromfor the design flow has been obtained by the determination of the total rainfall and the temporal distributions of that rainfall. The total rainfall has been assessed from the empirical formula of rainfall intensity and the temporal distribution of that rainfall determined on the basis of Huff's method from the historical rainfall data of the basin. The virtual inflow hydrograph to each inlet of the basin has been constructed by computing the series of discharges in each time increment, using design strom hyetograph and time-area diagram. The actual runoff hydrograph at the basin outlet has been computed from the virtual inflow hydrographs by developing a relations between discharge and storage for the watershed. The discharge data for verification of the simulated runoff hydrograph are not available in the sample basin and so the sensitivity analysis of the simulation model has not been possible. The peak discharge for the design of drainage systems has been estimated from the computed runoff hydrograph at the basin outlet and compared to thatl obtained form the rational formula.
This study examined the relationship between the number of forest fires and days with no rainfall based on the national forest fire statistics data of the Korea Forest Service and meteorological data from the Open MET Data Portal of the Korea Meteorological Administration (KMA; data.kma.go.kr) for the last 30 years (1991-2021). As for the trend in precipitation amount and non-rainfall days, the rainfall and the days with rainfall decreased in 2010 compared to those in 1990s. In terms of the number of forest fires that occurred in February-May accounted for 75% of the total number of forest fires, followed by 29% in April and 25% in March. In 2000s, the total number of forest fires was 5,226, indicating the highest forest fire activity. To analyze the relationship between regional distribution of non-rainfall periods (days) and number of forest fires, the non-rainfall period was categorized into five groups (0 days, 1-10 days, 11-20 days, 21-30 days, and 31 days or longer). During the spring fire danger season, the number of forest fires was the largest when the non-rainfall period was 11-20 days; during the autumn fire precaution period, the number of forest fires was the largest when the non-rainfall period was 1-10 days, 11-20 days, and 21-30 days, showing differences in the duration of forest fire occurrence by region. The 30-year trend indicated that large forest fires occurred only between February and May, and in terms of the relationship with the non-rainfall period groups, large fires occurred when the non-rainfall period was 1-10 days. This signifies that in spring season, the dry period continued throughout the country, indicating that even a short duration of consecutive non-rainfall days poses a high risk of large forest fires.
A new method is developed to measure rainfall with high accuracy and resolution. The principle of new method is to detect a weight change of a buoyant weight according to a change in water level of raingage measured by the use of a strain-gage load cell. Field test of the method was carried out on 30 September 1998, when there was heavy rainfall with total amount of 189.60mm. The results are as follows; 1) In spite of heavy rainfall, this new method showed the total error of only 1.5% against the total amount of 189.60mm. 2) This new mechanism accomplished high accuracy and resolution at filed test in heavy rainy day. 3) The present study provided a possibility to develop a new raingage with an 0.01mm in rainfall measurement.
The rainfall amount measured by Chugugi at Gongju was found in "Gaksadeungnok". Gaksadeungnok is ancient documents from governmental offices in Joseon dynasty. Rainfall data at Gongju are restored for 18 years of 19th century. In 1871, total rainfall amount is 1,338 mm. It is different by about 11% in the amount compared with Seoul Chugugi rainfall in 1871 and Daejeon modern raingauge measurement result during the 30 years (1971-2000). Annual march of monthly rainfall data at Gongju is similar with that of Seoul. Based on the results, restored rainfall at Gongju is consistent with Seoul Chugugi rainfall data. The rainfall amount restored in this study is measured by Chugugi which was installed at Gongju, in Chung-Cheong province. Furthermore, Gaksadeungnok includes rainfall amount reports by agricultural tool measurement in addition to Chugugi measurement. These facts prove a network of rain gauge in Joseon dynasty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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