Watershed models have been increasingly used to support an integrated management of land and water, non-point source pollutants, and implement total daily maximum load policy. However, these models demand a great amount of input data, process parameters, a proper calibration, and sometimes result in significant uncertainty in the simulation results. For this reason, uncertainty analysis is necessary to minimize the risk in the use of the models for an important decision making. The objectives of this study were to evaluate three different uncertainty analysis algorithms (SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting-Ver.2, GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, ParaSol: Parameter Solution) that used to analyze the sensitivity of the SWAT(Soil and Water Assessment Tool) parameters and auto-calibration in a watershed, evaluate the uncertainties on the simulations of runoff and sediment load, and suggest alternatives to reduce the uncertainty. The results confirmed that the parameters which are most sensitive to runoff and sediment simulations were consistent in three algorithms although the order of importance is slightly different. In addition, there was no significant difference in the performance of auto-calibration results for runoff simulations. On the other hand, sediment calibration results showed less modeling efficiency compared to runoff simulations, which is probably due to the lack of measurement data. It is obvious that the parameter uncertainty in the sediment simulation is much grater than that in the runoff simulation. To decrease the uncertainty of SWAT simulations, it is recommended to estimate feasible ranges of model parameters, and obtain sufficient and reliable measurement data for the study site.
This study was conducted to assess the propriety of models for soil water characteristics estimation in anthropogenic soil through the measurement of soil water content and soil water matric potential. Soil profile was characterized with four different soil layers. Soil texture was loamy sand for the first soil layer (from soil surface to 30 cm soil depth), sand for the second (30~70 cm soil depth) and the third soil layers (70~120 cm soil depth), and sandy loam for the fourth soil layer (120 cm < soil depth). Soil water retention curve (SWRC), the relation between soil water content and soil water matric potential, took a similar trend between different layers except the layer of below 120 cm soil depth. The estimation of SWRC and air entry value was better in van Genuchten model by analytical method than in Brooks-Corey model with power function. Therefore, it could be concluded that van Genuchten model is more desirable than Brook-Corey model for estimating soil water characteristics of anthropogenic soil accumulated with saprolite.
The maintenance cost plays a important role to plan the scale of the apartment housing such as a number of household, building area and building type. Therefore, it is required to forecast the cost considering various maintenance characteristics. The maintenance characteristics are floor area, number of household, heating type, site area and etc.. In addition, the maintenance cost are classified into 5 area. These are a personal expense, facility maintenance cost, energy and water cost, insurance and sanitary cost. These five cost area are related with various characteristics and brought up the estimation model using the stepwise multiple regression analysis. The energy and heating cost share over the 50% in the total cost and the personal expense cost shares about 40%. The personal expense cost per area is 5,272 won/$m^2{\cdot}yr$ irregardless of heating type and the district heating type is a higher cost than other type. In facility maintenance cost, the central heating type is 2,015 won/$m^2{\cdot}yr$ and higher than other type. The estimation models have good statistics in each model. Most of the model have a determination coefficient over 0.7 and Durbin Watson value between 1.5 and 2.5.
Lee, Myungjin;Kang, Narae;Kim, Jongsung;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.3
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pp.221-233
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2018
Recently, the flood damage by the localized heavy rainfall and typhoon have been frequently occurred due to the climate change. Accurate rainfall forecasting and flood runoff estimates are needed to reduce such damages. However, the uncertainties are involved in guage rainfall, radar rainfall, and the estimated runoff hydrograph from rainfall-runoff models. Therefore, the purpose of this study is to identify the uncertainty of rainfall by generating a probabilistic radar rainfall ensemble and confirm the uncertainties of hydrological models through the analysis of the simulated runoffs from the models. The blending technique is used to estimate a single integrated or an optimal runoff hydrograph by the simulated runoffs from multi rainfall-runoff models. The radar ensemble is underestimated due to the influence of rainfall intensity and topography and the uncertainty of the rainfall ensemble is large. From the study, it will be helpful to estimate and predict the accurate runoff to prepare for the disaster caused by heavy rainfall.
Empirical erosion models like Universal Soil Loss Equation (USLE) models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models are still powerful tools to distinguish the erosion-prone areas at large scale, but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition as well as the eroded particle transport. In this study a physics-based soil erosion modeling system was developed to produce both runoff and sediment yield time series at watershed scale and reflect them in the erosion and deposition maps. The developed modeling system consists of 3 sub-systems: rainfall pre-processor, geography pre-processor, and main modeling processor. For modeling system validation, we applied the system for various erosion cases, in particular, rainfall-runoff-sediment yield simulation and estimation of probable maximum sediment (PMS) correlated with probable maximum rainfall (PMP). The system provided acceptable performances of both applications.
Using water vapor adsorption data foe some typical Korean soils. we calculated the adsorption energy distribution functions and average adsorption energies for these soils using theory of adsorption on hetergeneous surfaces. As a local adsorption models the BET and a new Aranovich equations were applied. The distribution functions were broad, indicating rather high energetic inhomogeneity of the surface.
Hydrologists have tried to develop monthly runoff simulation models which are important factor in wafer resources planning. One of the models called Kajiyama formu]a is widely used for monthly runoff simulation in Korea. In recent work by Xiong and Guo (1999), they suggested Two-parameter monthly water balance model to simulate the runoff and showed that the model can be used for the water resources planning program and the climate impact studies. However, they estimated two parameters of transformation of time scale, c and of the field capacity, SC by the trial and error method. Therefore, the purpose of this study is to suggest the estimation methodologies of c and SC, and compare Kajiyama formula with a Two-parameter monthly water balance model to simulate the runoff in Han river and IHP representative basins in Korea. The c is estimated by using the relationship of actual and potential evaporations, and SC is estimated from association with CN. We show that the estimated c and SC can be used as the initial or optimal values in the model.
Seonakdong river consists of stagnant sections whose flowrate is controlled by the Daejeo and Noksan gates. As a result, there is not a minimum flow during normal times. The Daejeo and Noksan gates are located at the upstream head and the downstream end of Seonakdong river, respectively. Seonakdong river is an estuarine tributary of Nakdong river, which is a reservoir-like river used for agricultural irrigation, with the gate at the estuary of the river to prevent the intrusion of saline. Since the construction of the water gates, the water quality of the river has become degraded. This could also be due to the internal loading of pollutants, especially nutrients, from the sediments of the river because of the elongated detention time by the water gates. This study was thus conducted for the purpose of evaluating the current hydrologic-cycle system and providing measures for the rehabilitation of the hydrologic cycle. In this research, the daily outflow in Seonakdong River was simulated using the SWAT and SWMM models, and the water quality concentration including BOD, SS, TN, and TP were analyzed. The possibility of the application of SWAT-SWMM hybrid simulation was determined through the verification of both models. The error analysis shows that the results of both SWAT and SWAT-SWMM simulations make good agreements with those of field observations. For the single simulation results of SWAT, $R^{2}$ and NSE are 0.758, 0.511, respectively. For the hybrid simulation results of SWAT-SWMM, those are 0.880, 0.452, which means that the hybrid simulation can give more accurate results for the watershed where both the agricultural and urban areas exist.
BACKGROUND: The Doam watershed in Korea has been managed for the reduction and the prevention of non-point source pollution since 2007. Especially, the water quality of the Doam reservoir is a primary issue related to the Doam dam reoperation. We have carried out the modeling to evaluate the water quality based on suspended solids (SS) of the Doam watershed and the Doam reservoir. Two powerful hydrological and water quality models (HSPF and CE-QUAL-W2) were employed to simulate the combined processes of water quantity and quality both in the upland watershed of the Doam reservoir and the downstream waterbody. METHODS AND RESULTS: The HSPF model was calibrated and validated for streamflow and SS. The CE-QUAL-W2 was calibrated for water level, water temperature, and SS and was validated for the only water level owing to data lack. With the parameters obtained through the appropriate calibration, SS concentrations of inflow into and in the Doam reservoir were simulated for three years (2008, 2004 and 1998) of the minimum, the average, and the maximum of total annual precipitation during recent 30 years. The annual average SS concentrations of the inflow for 2008, 2004, and 1998 were 8.6, 10.9, and 18.4 mg/L, respectively and those in the Doam reservoir were 9.2, 13.8, and 21.5 mg/L. CONCLOUSION(s): The results showed that more intense and frequent precipitation would cause higher SS concentration and longer SS's retention in the reservoir. The HSPF and the CE-QUAL-W2 models could represent reasonably the SS from the Doam watershed and in the Doam reservoir.
The purpose of this study is to estimate the economic benefit of improving ground water quality in Jeju Island, where groundwater pollution has recently become a social issue and various water quality improvement projects are being promoted. By applying the contingent valuation method, an online survey was conducted on Jeju Island residents to analyze the response data of 542 respondents and estimate the mean willingness to pay using 16 models. The estimation of the double-bounded dichotomous choice model confirmed that each household was willing to pay 28,008 won per year, with the willingness to pay estimated at a minimum of 17,762 won and a maximum of 37,416 won based on different models. The total annual benefit for Jeju Island's ground water quality improvement was estimated to be about 8.66 billion won , and socioeconomic factors influencing willingness-to-pay were investigated. This study is expected to serve as a foundation for the development of environmental improvement policies by assisting in the understanding of Jeju Island's unique water resource environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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