The East Asian (China, Korea and Japan) summer monsoon precipitation and its variability are examined from the outputs of the 22 coupled climate models performing coordinated experiments leading to the Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report (IPCC AR4) following the multi-model ensemble (MME) technique. Results are based on averages of all the available models. The shape of the annual cycle with maximum during the summer monsoon period is simulated by the coupled climate models. However, models fail to simulate the minimum peak in July which is associated with northward shifts of the Meiyu-Changma-Baiu precipitation band. The MME precipitation pattern is able to capture the spatial distribution of rainfall associated with the location of the north Pacific subtropical high and the Meiyu-Changma-Baiu frontal zone. However precipitation over the east coast of China, Korea-Japan peninsular and the adjoining oceanic regions is underestimated. Future projections to the radiative forcing of doubled $CO_2$ scenario are examined. The MME reveals an increase in precipitation varying from 5 to 10 %, with an average of 7.8 % over the East Asian region at the time of $CO_2$ doubling. However the increases are statistically significant only over the Korea-Japan peninsula and the adjoining north China region. The increase in precipitation may be attributed to the projected intensification of the subtropical high, and thus the associated influx of moist air from the Pacific to inland. The projected changes in the amount of precipitation are directly proportional to the changes in the strength of the subtropical high. Further a possible increase in the length of the summer monsoon precipitation period from late spring through early autumn is suggested.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.5
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pp.3518-3524
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2015
Spatial and time variation of the precipitation in Korea is high, therefore, more than 2/3 of the annual precipitation is concentrated during the rainy season. Climate change also causes the intensive rainfall in the area of dense population, thus the occurrence frequency of the heavy flood in the impervious area has been increased. Therefore, the structural food mitigation measures such as the construction of the higher design frequency stormwater pipes, pumping stations, and/or detention ponds. The flood bypass tunnel or retention storage is also one of the efficient structures to mitigate flood damage in the urban area. However, the economic feasibility has been controversial because the flood bypass tunnel might be used once or twice a year. To solve the problem, the multi-functional tunnel for the urban traffic and flooding bypass has been considered. In this study, the design criteria of the road and water tunnel has been analysed and the composite design criteria is proposed for the multi-functional tunnel which is expected to be constructed.
The multivariate regional frequency analysis has many advantages such as an adaption of regional parameters and consideration of a correlated structure of the data. The multivariate regional frequency analysis can provide the broader and more detailed information for the hydrological variables. The multivariate regional frequency analysis has not been attempted to model hydrological variables in South Korea yet. Therefore, it is required to investigate the applicability of the multivariate regional frequency analysis in the modeling of the hydrological variables. The current study investigated the applicability of the homogeneous region delineation and their characteristics in bivariate regional frequency analysis of annual maximum rainfall depth-duration data. The K-medoid method was employed as a clustering method. The discordancy and heterogeneous measures were used to assess the appropriateness of the delineation results. According to the results of the clustering analysis, the employed stations could be grouped into five regions. All stations at three of the five regions led to acceptable values of discordancy measures than the threshold. The stations where have short record length led to the large discordancy measures. All grouped regions were identified as a homogeneous region based on heterogeneous measure estimates. It was observed that there are strong cross-correlations among the stations in the same region.
In this study, the artificial neural network model is applied for real-time dam inflow prediction and then evaluated for the prediction lead times (1, 3, 6 hr) in dam basins in Korea. For the training and testing the model, hourly precipitation and inflow are used as input data according to average annual inflow. The results show that the model performance for up to 6 hour is acceptable because the NSE is 0.57 to 0.79 or higher. Totally, the predictive performance of the model in dry seasons is weaker than the performance in wet seasons, and this difference in performance increases in the larger basin. For the 6 hour prediction lead time, the model performance changes as the sequence length increases. These changes are significant for the dry season with increasing sequence length compared to the wet season. Also, with increasing the sequence length, the prediction performance of the model improved during the dry season. Comparison of observed and predicted hydrographs for flood events showed that although the shape of the prediction hydrograph is similar to the observed hydrograph, the peak flow tends to be underestimated and the peak time is delayed depending on the prediction lead time.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.1
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pp.1-7
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2019
In this study, we estimated the tropospheric delay of GNSS (Global Navigation Satellite System) signals during passing through the atmosphere in relation to weather and seasonal factors. For this purpose, we chose four CORS (Continuously Operating Reference Station) stations from inland (CCHJ and PYCH) and on the coast (GEOM and CHJU). A total of 48 days for each station (one set of data for each week) were downloaded from the NGII (National Geographic Information Institute) and processed it using the scientific GNSS software. The average tropospheric delays in winter are less than 2,400 mm, which is about 200 mm less than those in summer. The estimated tropospheric delay shows a similar pattern from all stations except the absolute bias in magnitude, while a large delay was observed for the station located on the coast. In addition, the delay during the day was relatively stable in winter, and the average tropospheric delay was strongly related to the orthometric height. The inland stations have tropospheric delays by the precipitation rather than humidity due to dry weather and difference in temperature. On the contrary, it was primarily caused by the humidity on the sea. The correlation between temperature and water vapor pressure is 0.9 or larger for all stations, and the tropospheric delay showed a high linear relationship with temperature. It is necessary to analyze the GNSS data with higher temporal resolution (e.g. all RINEX data of the year) to improve the stability and reliability of the correlation results.
Naeseong Stream is a sand-bed river that flows through the northern area of Gyeongbuk province. It is characterized by dynamic sandy bedforms developed in response to the seasonal hydrological fluctuation and by its unique riverine landscape called "white river." However, changes including construction of Yeongju Dam from 2010 and the extensive vegetation establishment around 2015 occurred along the Naeseong Stream. This paper aims to analyze climate, hydrology, and water quality as factors and to examine the possibility of channel changes accordingly. The second least precipitation during the last 60 years happened in 2015, which led to the lowest peak discharge in 50 years. The sediment characteristics of Naeseong Stream were not significantly different along the upstream and downstream reaches, but it was confirmed that annual minimum water level of the stream decreased continuously regardless of the dam construction. This suggests that intermittent drought and change in water quality are likely to provide favorable conditions for riparian vegetation establishment and the resulting physical changes have affected riverbed degradation. Therefore, it is necessary to conduct diversified monitoring in connection with river vegetation change in order to analyze the causes of river changes.
The average annual rainfall in Busan to increase, and in case of Oncheon-Chen in Busan, frequent flooding occurred frequently. The middle and lower reaches of the Oncheon-Chen are relatively flat and urban areas are developed. Therefore, due to the frequent flooding of rivers and the large flood damage, a method of effectively eliminating the flow rate of Oncheon-Chen in the event of heavy rain is needed. In this study, underground waterway was established in the east of Hoedong-Reservoir as a measure to reduce floods in hot springs and simulated with EPA-SWMM. The information needed to construct the basin was utilized by GIS. In middle part of the Suyeong-Gang, there is a Hoedong-Reservoir and a dam is installed and has better conditions than the Nakdong-Gang. It also analyzed the effect of the Oncheon-Chen flow through the underground waterway on the Suyeong-Gang when it was transferred to the Hoedong-Reservoir. It was analyzed that the flood reduction rate at the flood risk points set up in this study was reduced by 24.64% on average when the underground waterway was installed, and the inflow of the water into the Suyeong-Gang increased by 1% on average when the flow rate was excluded by the Suyeong-Gang.
The drought resulting from insufficient rainfall compared to the amount in an ordinary year can significantly impact a broad area at the same time. Another feature of this disaster is hard to recognize its onset and disappearance. Therefore, a reliable and fast way of predicting both the suffering area and the amount of water shortage from the upcoming drought is a key issue to develop a countermeasure of the disaster. However, the available drought scenarios are about 50 events that have been observed in the past. Due to the limited number of events, it is difficult to predict the water shortage in a case where the pattern of a natural disaster is different from the one in the past. To overcome the limitation, in this study, we applied the four RCP climate change scenarios to the water balance model and the annual amount of water shortage from 360 drought events was estimated. In the following chapter, the deep neural network model was trained with the SPEI values from the RCP scenarios and the amount of water shortage as the input and output, respectively. The trained model in each sub-basin enables us to easily and reliably predict the water shortage with the SPEI values in the past and the predicted meteorological conditions in the upcoming season. It can be helpful for decision-makers to respond to future droughts before their onset.
Daechung Reservoir has been suffering from severe cyanobacterial blooming periodically due to the water pollutants from the watershed, especially nutrients from nonpoint sources. As a countermeasure, an artificial wetland was constructed to mitigate the pollutant load from the watershed by utilizing the vegetation. We investigated the water quality of the influent and outflow of the wetland during years 2014~2020 to evaluate the performance of pollutant removal through the wetland. Major pollutants (e.g. BOD, COD, SS, T-N, and T-P) were largely reduced during the retention in the wetland while nutrients removal was more efficient than that of organic matters. Pollutant removal efficiency for different inflow concentrations was also investigated to estimate the wetland's capability as a way of managing nonpoint sources. The efficiency of water treatment was significantly higher when inflow concentrations were above 75th percentile for all pollutant, implying the wetland can be applied to the pre-treatment of high pollution load including initial rainfall runoff. Furthermore, the yearly variation of removal efficiency for seven years was analyzed to better understand long-term trends in water treatment of the wetland. The annual treatment efficiency of T-P was very high in the early stages of vegetation growth with high concentration of inflow water. However, it was confirmed that the concentration of inflow water decreased, vegetation stabilized, and the treatment efficiency gradually decreased as the soil was saturated. The findings of the study suggest that artificial wetlands can be an effective method for controlling harmful algal blooms by alleviating pollutant load from the tributaries of Daechung Reservoir.
Kim, Sooyoung;Jo, Hwan Bum;Lee, Seung Oh;Choi, Minha
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6B
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pp.541-549
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2010
While the number of rainy days is decreasing, the mean annual precipitation is increasing due to abnormal climate changes caused by the global warming in Korea. Owing to the biased-concentration of rainfall during specific short terms, not only flood but also drought becomes more and more serious. From the literature, it is easily found that previous studies about flood have been intensively conducted. However, previous studies about drought have been performed rarely. This study conducted the comparison between two representative drought indexes calculated from soil moisture and precipitation. Study area was Haenam-gun, Jeollanam-do in Korea. Soil Moisture Index(SMI) was calculated from soil moisture data while the Standardized Precipitation Index(SPI) and the Palmer Drought Severity Index(PDSI) were calculated from meteorological data. All monthly data utilized in this study were observed at the KoFlux Tower. After the comparative analysis, three indexes showed similar tendency. Therefore, it is thought that the drought index using soil moisture measured at the KoFlux Tower is reasonable, which is because the soil moisture is immediately affected by all the meteorological factors.
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