Multivariate regional frequency analysis has advantages of regional and multivariate framework as adopting a large number of regional dataset and modeling phenomena that cannot be considered in the univariate frequency analysis. To the best of our knowledge, the multivariate regional frequency analysis has not been employed for hydrological variables in South Korea. Applicability of the multivariate regional frequency analysis should be investigated for the hydrological variable in South Korea in order to improve our capacity to model the hydrological variables. The current study focused on estimating parameters of regional copula and regional marginal models, selecting the most appropriate distribution models, and estimating regional multivariate growth curve in the multivariate regional frequency analysis. Annual maximum rainfall and duration data observed at 71 stations were used for the analysis. The results of the current study indicate that Frank and Gumbel copula models were selected as the most appropriate regional copula models for the employed regions. Several distributions, e.g. Gumbel and log-normal, were the representative regional marginal models. Based on relative root mean square error of the quantile growth curves, the multivariate regional frequency analysis provided more stable and accurate quantiles than the multivariate at-site frequency analysis, especially for long return periods. Application of regional frequency analysis in bivariate rainfall-duration analysis can provide more stable quantile estimation for hydraulic infrastructure design criteria and accurate modelling of rainfall-duration relationship.
This study is to derive the rainfall intensity formula based on the representative probability distribution in Korea. The 11 probability distributions which has been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the annual maximum rainfall. The parameters of each probability distribution are estimated by method of moments, maximum likelihood method and method of probability weighted moments. Four tests such as $x^2$-test, Kolmogorv-Smirnov test, difference test and modified difference test are used to determine the goodness of fit of the distributions. The homogeneous tests (Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis one-way analysis of variance of nonparametric test) are applied to find the stations with rainfall homogeneity. The results of homogeneous tests show that there is no representative appropriate distribution for the whole duration in Korea. The whole region could be divided into five zones for 12-durations. The representative probability distribution of each divided zone for 12-durations was determined. The GEV distribution for I,II,V zones and the 3-parameter Weibull distribution for III,IV zones were determined as the representative probability distribution. The rainfall were obtained from representative probability distribution for the selected return periods. Rainfall intensity formula was determined by linearization technique for the rainfall.
In this study, we have developed an optimal time distribution model through extraction of peaks over threshold (POT) series. The median values for annual maximum rainfall dataset, which are obtained from the magnetic recording (MMR) and the automatic weather system(AWS) data at Seoul meteorological observatory, were used as the POT criteria. We also suggested the improved methodology for the time distribution of extreme rainfall compared to Huff method, which is widely used for time distributions of design rainfall. The Huff method did not consider changing in the shape of time distribution for each rainfall durations and rainfall criteria as total amount of rainfall for each rainfall events. This study have suggested an extracting methodology for rainfall events in each quartile based on interquartile range (IQR) matrix and selection for the mode quartile storm to determine the ranking cosidering weighting factors on minutely observation data. Finally, the optimal time distribution model in each rainfall duration was derived considering both data size and characteristics of distribution using kernel density function in extracted dimensionless unit rainfall hyetograph.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.5
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pp.1009-1019
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2009
In this research, various characteristics of South Korea's design flood have been examined by deriving appropriate design flood, using data obtained from careful observation of actual floods occurring in selected main watersheds of the nation. 19 watersheds were selected for research in Korea. The various characteristics of annual rainfall were analyzed by using a moving average method. The frequency analysis was decided to be performed on the annual maximum flood of succeeding one year as a reference year. For the 19 watersheds, tests of basic statistics, independent, homogeneity, and outlier were calculated per period of annual maximum flood series. By performing a test using the LH-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, among applied distributions of Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) distribution was found to be adequate compared with other probability distributions. Parameters of GEV distribution were estimated by L, L1, L2, L3 and L4-moment method based on the change in the order of probability weighted moments. Design floods per watershed and the periods of annual maximum flood series were derived by GEV distribution. According to the result of the analysis performed by using variation rate used in this research, it has been concluded that the time for changing the design conditions to ensure the proper hydraulic structure that considers recent climate changes of the nation brought about by global warming should be around the year 2002.
Son, Ju Yeon;Park, Jin Rak;Noh, Hye Ran;Yu, Soon Ju;Im, Jong Kwon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.36
no.1
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pp.1-13
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2020
The purpose of this study was to investigate the thermal and chemical stratification in Lake Paldang 2013-2018 weekly using Schmidt's stability index (SSI) and the index of chemical stratification (IC-i). The annual average for SSI was 19.1 g cm/㎠ with the maximum value of 45.3 g cm/㎠ in the summer and the minimum value of 4.8 g cm/㎠ in fall-winter showing seasonal differences as well as increased vertical mixing in the summer. The lake stability increased higher in 2016 as compared with the other period. The most influential factors of thermal stratification were temperature and heavy rainfall. Especially, high water temperature and a prolonged residence duration caused by reduced rainfall and inflows could result in an increase of the stratification period. While decreasing inflow and outflow at the end of the rainfall, the thermal stratification was restrengthened within 7-14 days, and then stabilized rapidly before the rainfall. IC-DO increased with high air temperature in the spring and fall-winter. However increasing sunshine duration and residence time and decreasing rate of outflow caused an increase of IC-DO in the summer. Rainfall (less than 800 mm/year) and discharge (less than 200 CMS) significantly declined in 2015 resulting in IC-DO (0.77) increased more than three times over the other years and bottom water hypoxia occurred. The SSI and IC-i used in this study could be applied to other lakes to understand changes in stratification and mixing dynamics.
The purpose of this study is to apply the d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change) constructed from a large-scale ensemble climate simulation to estimate the probable rainfall with low frequency and high intensity. In addition, this study analyzes the uncertainty caused by the application of the frequency analysis by comparing the probable rainfall estimated using the d4PDF with that estimated using the observed data and frequency analysis at Geunsam, Imsil, Jeonju, and Jangsu stations. The d4PDF data consists of a total of 50 ensembles, and one ensemble provides climate and weather data for 60 years such as rainfall and temperature. Thus, it was possible to collect 3,000 annual maximum daily rainfall for each station. By using these characteristics, this study does not apply the frequency analysis for estimating the probability rainfall, and we estimated the probability rainfall with a return period of 10 to 1000 years by distributing 3,000 rainfall by the magnitude based on a non-parametric approach. Then, the estimated probability rainfall using d4PDF was compared with those estimated using the Gumbel or GEV distribution and the observed rainfall, and the deviation between two probability rainfall was estimated. As a result, this deviation increased as the difference between the return period and the observation period increased. Meanwhile, the d4PDF reasonably suggested the probability rainfall with a low frequency and high intensity by minimizing the uncertainty occurred by applying the frequency analysis and the observed data with the short data period.
The study shows the possible use of the index flood frequency curves for an estimation of flood quantiles at ungauged locations. Flood frequency analysis were made for the annual maximum flood data series at 9 available stations in the Han river basin. From the flood frquency curve at each station the mean annual flood of 2.33-year return period was determined and the ratios of the flood magnitude of various return period to the mean annual flood at each station were averaged throughout the Han river basin, resulting mean flood ratios of different return periods. A correlation analysis was made between the mean annual flood and physiographic parameters of the watersheds i.e, the watershed area and mean river channel slope, resulting an empirical multiple linear regression equation over the whole Han river basin. For unguaged watershed the flood of a specified return period could be estimated by multiplying the mead flood ratio corresponding the return period with the mean annual flood computed by the empirical formula developed in terms of the watershed area and river channel slope. To verify the applicability of the methodology developed in the present study the floods of various return periods determined for the watershed in the river channel improvement plan formulation by the Ministry of Construction and Transportation(MOCT) were compared with those estimated by the present method. The result proved a resonable agreement up to the watershed area of approximately 2,000k $m^2$. It is suggested that the practice of design flood estimation based on the rainfall-runoff analysis might have to be reevaluated because it involves too much uncertainties in the hydrologic data and rainfall-runoff model calibration.
In this study, rainfall quantile was estimated using scale invariance property of rainfall data with different durations and the applicability of such property was evaluated for the rainfall data of South Korea. For this purpose, maximum annual rainfall at 22 recording sites of Korea Meteorological Administration (KMA) having relatively long records were used to compare rainfall quantiles between at-site frequency analysis and scale invariance property. As the results, the absolute relative errors of rainfall quantiles between two methods show at most 10 % for hourly rainfall data. The estimated quantiles by scale invariance property can be generally applied in the 8 of 14 return periods used in this study. As an example of down-scaling method, rainfall quantiles of $10{\sim}50$ minutes duration were estimated by scale invariance property based on index duration of 1 hour. These results show less than 10 % of absolute relative errors except 10 minutes duration. It is found that scale invariance property can be applied to estimate rainfall quantile for unmeasured rainfall durations.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.1
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pp.117-133
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2014
In this study, we analysed impacts of the recent increasing trend of exceedance rainfall thresholds for separation of data set and different research periods using Quantile Regression (QR) approach. And also we performed significant test for time series data using linear regression, Mann-Kendall test and Sen test over the Korean major 8-city. Spring and summer precipitation was tend to significant increase, fall and winter precipitation was tend to decrease, and heavy rainy days in last 30 years have increased from 3.1 to 15 percent average. In addition, according to the annual ranking of rainfall occurs Top $10^{th}$ percentile of precipitation for 3IQR (inter quartile range) of the increasing trend, most of the precipitation at the point of increasing trend was confirmed. Quantile 90% percentile of the average rainfall 43.5mm, the increasing trend 0.1412mm/yr, Quantile 99% percentile of the average rainfall 68.0mm, the increasing trend in the 0.1314mm/yr were analyzed. The results can be used to analyze the recent increasing trend for the annual maximum value series information and the threshold extreme hydrologic information. And also can be used as a basis data for hydraulic structures design on reflect recent changes in climate characteristics.
This study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified on the basis of climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analyses. K-means clustering mettled is used to identify homogeneous regions all over the regions. Five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. The regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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