The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.
Weather data acquisition and potential evapotranspiration (PET) calculation procedure were investigated to support the agricultural development efforts in the mid-altitude mountainous region of Cheju Island. Automated weather stations (AWS) were installed at two points representing the east and the west of the study area. A personal computer was employed to collect the near-real time weather data from AWS through the public telephone line. Hourly data were available for solar radiation, air and soil temperature, relative humidity, wind speed and direction, and precipitation. Based on the data for the month of June 1989, daily climatic features were comparatively analyzed for the two areas and the Penman equation was used to calculate PET. Air temperature was higher by 1 to 2 degree C in the east due mainly to the higher solar radiation and partly to the Fohn effect caused by the daytime southwesterly blowing over Mt. Halla. Diurnal march of soil temperature lagged by 4 hours behind that of air temperature and the diurnal range for 10cm subsurface soil was 3 degree C. Wind was consistently stronger and a marked sea-land breeze circulation was detected in the west. Calculated PET values were higher in the east by 6% than in the west. Overall values from the east and the west of the mid-altitude mountainous region were higher by 30% than those of the coastal region, which were estimated from the Class A Pan evaporation measured by the Korea Meteorological Service Offices.
Lee, Suk Ho;Lee, Dong Seop;Kim, Jin Man;Kim, Byung Sik
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.7
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pp.579-588
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2016
Changes in precipitation due to climate change is made to induce the local and intensive rainfall, it is increasing damage caused by inland inundation. Therefore, it requires a technique for predicting damage caused by flooding. In this study, in order to determine whether this flood inundated by any route when the levee was destroyed, Which can simulate the path of the flood inundation model was developed for the SIMOD (Simplified Inundation MODel). Multi Direction Method (MDM) for differential distributing the adjacent cells by using the slope and Flat-Water Assumption (FWA)-If more than one level higher in the cell adjacent to the cell level is the lowest altitude that increases the water level is equal to the adjacent cells- were applied For the evaluation of the model by setting the flooding scenarios were estimated hourly range from the target area. SIMOD model can significantly reduce simulation time because they use a simple input data of topography (DEM) and inflow flood. Since it is possible to predict results within minutes, if you can only identify inflow flood through the runoff model or levee collapse model. Therefore, it could be used to establish an evacuation plan due to flooding, such as EAP (Emergency Action Plan).
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.17
no.4
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pp.432-442
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2011
Climatic variables such as temperature and precipitation tend to vary both in space and in time simultaneously. Thus, it is necessary to include space-time autocorrelation into conventional spatial interpolation methods for reliable time-series mapping. This paper introduces and applies space-time variogram modeling and space-time kriging to generate time-series temperature maps using hourly Automatic Weather System(AWS) temperature observation data for a one-month period. First, temperature observation data are decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. For trend component modeling, elevation data which have reasonable correlation with temperature are used as secondary information to generate trend component with topographic effects. Then, space-time variograms of residual components are estimated and modelled by using a product-sum space-time variogram model to account for not only autocorrelation both in space and in time, but also their interactions. From a case study, space-time kriging outperforms both conventional space only ordinary kriging and regression-kriging, which indicates the importance of using space-time autocorrelation information as well as elevation data. It is expected that space-time kriging would be a useful tool when a space-poor but time-rich dataset is analyzed.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.26
no.4
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pp.52-65
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1984
In general precise estimation of hourly of daily distribution of the long-term run-off should be very important in a design of source of irrigation. However, there have not been a satisfying method for forecasting of stationar'y long-term run-off in Korea. Solving this problem, this study introduces unit-hydrograph method frequently used in short-term run-off analysis into the long-term run-off analysis, of which model basin was selected to be Sumgin-river catchment area. In the estimation of effective rainfall, conventional method neglects the Soil moisture condition of catchment area, but in this study, the initial discharge (qb) occurred just before rising phase of the hydrograph was selected as the index of a basin soil moisture condition and then introduced as 3rd variable in the analysis of the reationship between cumulative rainfall and cumulative loss of rainfall, which built a new type of separation method of effective rainfall. In next step, in order to normalize significant potential error included in hydrological data, especially in vast catchment area, Snyder's correlation method was applied. A key to solution in this study is multiple correlation method or multiple regressional analysis, which is primarily based on the method of least squres and which is solved by the form of systems of linear equations. And for verification of the change of characteristics of unit hydrograph according to the variation of a various kind of hydrological charateristics (for example, precipitation, tree cover, soil condition, etc),seasonal unit hydrograph models of dry season(autumn, winter), semi-dry season (spring), rainy season (summer) were made respectively. The results obtained in this study were summarized as follows; 1.During the test period of 1966-1971, effective rainfall was estimated for the total 114 run-off hydrograph. From this estimation results, relative error of estimation to the ovservation value was 6%, -which is mush smaller than 12% of the error of conventional method. 2.During the test period, daily distribution of long-term run-off discharge was estimated by the unit hydrograph model. From this estimation results, relative error of estimation by the application of standard unit hydrograph model was 12%. When estimating by each seasonal unit bydrograph model, the relative error was 14% during dry season 10% during semi-dry season and 7% during rainy season, which is much smaller than 37% of conventional method. Summing up the analysis results obtained above, it is convinced that qb-index method of this study for the estimation of effective rainfall be preciser than any other method developed before. Because even recently no method has been developed for the estimation of daily distribution of long-term run-off dicharge, therefore estimation value by unit hydrograph model was only compared with that due to kaziyama method which estimates monthly run-off discharge. However this method due to this study turns out to have high accuracy. If specially mentioned from the results of this study, there is no need to use each seasonal unit hydrograph model separately except the case of semi-dry season. The author hopes to analyze the latter case in future sudies.
We have analyzed surface water temperature and seasonal stratification of lakes in the Han river system using time-series Landsat images and in situ measurement data. Using NASA equation, at-satellite temperature is derived from 29 Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ images obtained from 1994 to 2004, and was compared with in situ surface temperature on river-type dam lakes such as Paro, Chuncheon, Euiam, Chongpyong, Paldang, and with 10m-depth temperature on lake-type dam lake Soyang. Although the in situ temperature at the time of satellite data acquisition was interpolated from monthly measurements, the number of images with standard deviation of temperature difference (at-satellite temperature - in situ interpolated temperature) less than $2^{\circ}C$ was 24 on which a novel statistical atmospheric correction could be applied. The correlation coefficient at Lake Soyang was 0.915 (0.950 after correction) and 0.951-0.980 (0.979-0.997 after correction) at other lakes. This high correlation implies that there exist a mixed layer in the shallow river-like dam lakes due to physical mixing from continuous influx and efflux, and the daily and hourly temperature change is not fluctuating. At Lake Soyang, an anomalous temperature difference was observed from April to July where at-satellite temperature is $3-5^{\circ}C$ higher than in situ interpolated temperature. Located in the uppermost part of the Han river system and its influx is governed only by natural precipitation, Lake Soyang develops stratification during this time with rising sun elevation and no physical mixture from influx in this relatively dry season of the year.
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.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.9
no.1
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pp.1-16
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2007
The use of information on natural resources is indispensable to most agricultural activities to avoid disasters, to improve input efficiency, and to increase lam income. Most information is prepared and managed at a spatial scale called the "Hydrologic Unit" (HU), which means watershed or small river basin, because virtually every environmental problem can be handled best within a single HU. South Korea consists of 840 such watersheds and, while other watershed-specific information is routinely managed by government organizations, there are none responsible for agricultural weather and climate. A joint research team of Kyung Hee University and the Agriculture, forestry and Fisheries Information Service has begun a 4-year project funded by the Ministry of Agriculture and forestry to establish a watershed-specific agricultural weather information service based on "high definition" digital climate maps (HD-DCMs) utilizing the state of the art geospatial climatological technology. For example, a daily minimum temperature model simulating the thermodynamic nature of cold air with the aid of raster GIS and microwave temperature profiling will quantify effects of cold air drainage on local temperature. By using these techniques and 30-year (1971-2000) synoptic observations, gridded climate data including temperature, solar irradiance, and precipitation will be prepared for each watershed at a 30m spacing. Together with the climatological normals, there will be 3-hourly near-real time meterological mapping using the Korea Meteorological Administration's digital forecasting products which are prepared at a 5 km by 5 km resolution. Resulting HD-DCM database and operational technology will be transferred to local governments, and they will be responsible for routine operations and applications in their region. This paper describes the project in detail and demonstrates some of the interim results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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