Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.399-399
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2011
최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
Simulation results of WRF for the case of typhoon 'Rusa' were analyzed, comparing with observed data especially forjavascript:confirm_mark('abe', '1'); the Gangneung area around to examine its ability in numerical simulation. From the hourly precipitation time series, two peaks were found at Gangneung and Daegwallyeong, while only one peak was found from those of inland regions else. Especially, for the Yeongdong region, the first peak was directly related to spiral bands generated in front of the typhoon. Convective cells that were developed within the spiral bands moved to the eastern coastal area from the sea so that local heavy rainfall occurred in the Yeongdong region. The second peak was mainly related to the accompanying rain band of typhoon itself, topographic effect and the convergence near Gangneung area. Precipitation in Gangneung was simulated as much as about 30% of observed one. The main reason of this result came from a poor representation of wind directions in Gangneung area of WRF model. Observed wind direction was northwesterly but simulated one was nearly easterly in the area. This might shift a local heavy rainfall area downstream to the mountain area rather than the coastal area.
Kim, Kwang-Ho;Lee, Gyuwon;Kang, Dong-Hwan;Kwon, Byung-Hyuk;Han, Kun-Yeun
Journal of the Korean earth science society
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v.35
no.2
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pp.115-130
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2014
The growing possibility of the disaster due to severe weather calls for disaster prevention and water management measures in South Korea. In order to prevent a localized heavy rain from occurring, the rainfall must be observed and predicted quantitatively. In this study, we developed an adjustment algorithm to estimate the radar precipitation applying to the local gauge correction (LGC) method which uses geostatistical effective radius of errors of the radar precipitation. The effective radius was determined from the errors of radar rainfall using geostatistical method, and we adjusted radar precipitation for four heavy rainfall events based on the LGC method. Errors were decreased by about 40% and 60% in adjusted hourly rainfall accumulation and adjusted total rainfall accumulation for four heavy rainfall events, respectively. To estimate radar precipitation for localized heavy rain events in summer, therefore, we believe that it was appropriate for this study to use an adjustment algorithm, developed herein.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.509-512
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2003
Our country is serious difference of precipitation seasonally and about 66% of yearly mean rainfall is happening in concentration rainfall form between September on June. It requires consideration because of a lot of natural disasters by this downpour are produced. Slope failure is happened by artificial factor of creation of slope according to the land development, fill slope etc. and natural factor of rainfall, topography, nature of soil, soil quality, rock floor. Usually, Direct factor of failure slope is downpour. In this study, the Slope about among 55 places happened failure by downpour investigated occurrence position, geological etc and executed and inquire into character of rainfall connected with failure slope. Among character of rainfall, executed analysis about Max. hourly rainfall and cumulative rainfall of place that failure slope is situated and grasped the geological character of failure slope. Through this, inquire to character of failure slope by rainfall and take advantage of basis study for Hazard map creation.
Due to several difficulties, a number of Automatic Weather Systems (AWS) operated by Korea Meteorological Administration (KMA) are located on the rooftop so that the forming of standard observation environment to obtain the accuracy is needed. Therefore, the air temperature of AWSs on the synthetic lawn and the concrete of the rooftop is compared with the standard observation temperature. The hourly mean temperature is obtained by monthly and hourly mean value and the difference of temperature is calculated according to the location, the weather phenomenon, and cloud amount. The maximum and the minimum temperatures are compared by the conditions, such as cloud amount, the existence of precipitation or not. Consequently, the temperature on the synthetic lawn is higher than it on the concrete so that it is difficult to obtain same effect from ASOS, on the contrary the installation of AWS on the synthetic lawn seem to be inadequate due to heat or cold source of the building.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.36
no.4
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pp.95-102
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1994
The series of the papers consist of three parts to describe the development, calibration, and applications of the flood forecasting models for the Youngsan Estuarine Dam located at the mouth of the Youngsan river. And this paper discusses the hydrologic model for inflow simulation at Naju station, which constitutes 64 percent of the drainage basin of 3521 .6km$^2$ in area. A simplified TANK model was formulated to simulate hourly runoff from rainfall And the model parameters were optirnized using historical storm data, and validated with the records. The results of this paper were summarized as follows. 1. The simplified TANK model was formulated to conceptualize the hourly rainfall-run-off relationships at a watershed with four tanks in series having five runoff outlets. The runoff from each outlet was assumed to be proportional to the storage exceeding a threshold value. And each tank was linked with a drainage hole from the upper one. 2. Fifteen storm events from four year records from 1984 to 1987 were selected for this study. They varied from 81 to 289rn'm The watershed averaged, hourly rainfall data were determined from those at fifteen raingaging stations using a Thiessen method. Some missing and unrealistic records at a few stations were estimated or replaced with the values determined using a reciprocal distance square method from abjacent ones. 3. An univariate scheme was adopted to calibrate the model parameters using historical records. Some of the calibrated parameters were statistically related to antecedent precipitation. And the model simulated the streamflow close to the observed, with the mean coefficient of determination of 0.94 for all storm events. 4. The simulated streamflow were in good agreement with the historical records for ungaged condition simulation runs. The mean coefficient of determination for the runs was 0.93, nearly the same as calibration runs. This may indicates that the model performs very well in flood forecasting situations for the watershed.
With the recent development of artificial intelligence, a Long Short-Term Memory (LSTM) model that is efficient with time-series analysis is being used to increase the accuracy of predicting the inflow of dams. In this study, we predict the inflow of the Soyang River dam, using the LSTM model with the Sequence-to-Sequence (LSTM-s2s) and attention mechanism (LSTM-s2s with attention) that can further improve the LSTM performance. Hourly inflow, temperature, and precipitation data from 2013 to 2020 were used to train the model, and validate and test for evaluating the performance of the models. As a result, the LSTM-s2s with attention showed better performance than the LSTM-s2s in general as well as in predicting a peak value. Both models captured the inflow pattern during the peaks but detailed hourly variability is limitedly simulated. We conclude that the proposed LSTM-s2s with attention can improve inflow forecasting despite its limits in hourly prediction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.31-31
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2023
During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.
Turbulent fluxes of sensible heat and latent heat were analyzed at King Sejong station in the austral summer of 2002 (December) and 2003 (January and February). Monthly mean air temperatures of January and February (2.2oC) were similar to those averaged over 1988 to 2001. Precipitation was less in January and greater in February than those averaged over last 14 years. In December of 2002 and January, there was precipitation primarily when easterly wind blew usually. The frequency of snowfall was equal to or larger than that of rainfall. In the mean while, precipitation primarily in forms of rainfall occurred with westerly wind in February. In addition, while for easterly wind, temperature and humidity was low, temperature and humidity were high in case of westerly wind. Based on flux footprint, measured flux mainly came from within 300 m with maximum of 40 m upwind, indicating the insignificant role of the sea around the study site. Half-hourly downward short wave radiation amounted up to ∼ 1000 Wm-2 and net radiation ranged from -50 to 600 Wm-2. Half-hourly sensible heat flux was positive at daytime with maximum of ∼ 400 Wm-2, except the 27th and 28th in February of 2003 when it was negative all day despite of positive net radiation at short daytime. Latent heat flux was positive with maximum of ∼ 130 Wm-2. Depending on wind direction, the partitioning of net radiation into the sum of sensible heat flux and latent heat flux was larger than 0.8, indicating the strong source of the land surface for the atmospheric heating. The daytime averaged Bowen ratio (=sensible heat flux /latent heat flux) was significantly greater than 1, indicating that sensible heat flux was the main source to heat the atmosphere over the site.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.36
no.6
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pp.412-420
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2014
Water quality variations were investigated at 4 locations of Jungrang river (upper, middle and lower basins) during a period of 3 rainfall events. During the rainfall, concentrations of $COD_{Mn}$, SS and $BOD_5$ significantly increased, while the concentration of T-N decreased and that of T-P remained relatively constant. This pattern became more apparent as the level of accumulative precipitation and rainfall intensity increased. Simple regression analysis showed that the accumulative precipitation was positively correlated with all water quality pollutants except for T-N. With increasing accumulative precipitation, the concentration of T-N decreased, while the others increased. $R^2$ of simple regressions of hourly average rainfall intensity and water quality pollutants, showed wider range of variation ranged from 0.483 to 0.992, which indicated a strong correlation. The stronger the hourly average rainfall intensity, the more T-N and T-P in the upper basin, more $COD_{Mn}$ in the middle and lower basins, more SS with gradual increase from upper to lower areas, and more $BOD_5$ with gradual decrease from upper to lower region. Simple regression showed that water quality pollution in the upper basin was more sensitive to an increase of rainfall discharge than that in the middle and lower areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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