The hydrological frequency of the flood in July 2000 at Seosi stream basin in Gurye and the bed scour of the stream channel were estimated to investigate the bed scour related with Jeongjang bridge collapse. The storm over the basin in July 2000, 303mm/day was 103year frequency rainfall and the equivalent flood was 2580cms. As the results of 100year and 30year flood application, flood level 30.78~31.38m and mean velocity 3.79~4.03m/s were appeared. And the purification project of Seosi stream increased the velocity of the section near to Jeongjang bridge by the improvement of conveyance at the downstream. The local scour at pier was the major factor of bed scour at Jeongjang bridge site and the total scour at pier No.6 was increased from 2.32m to 2.45m by the purification project.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.3
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pp.29-36
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2012
This study was carried out to investigate the runoff characteristics in paddy field using livestock compost fertilizer. Irrigation, runoff and water quality data in the paddy field were analyzed periodically from May to September in 2011. The observed amounts of rainfall, irrigation, runoff for the experimental paddy field during the irrigation period were 1,148.2 mm, 523.9 mm, and 344.7 mm, respectively. T-N concentrations ranged from 2.28 mg/L to 11.75 mg/L, which was generally higher than the quality standard of agricultural water (1.0 mg/L). T-P concentrations ranged from 0.018 mg/L to 0.241 mg/L and the average was 0.122 mg/L. The runoff loads of T-N and T-P were 15.7 kg/ha and 0.4 kg/ha, respectively. The runoff pollutants loadings in T-N and T-P in this study were much lower values than the loads of T-N and T-P from the paddy field presented by others' studies. We are considering that these results were affected by rainfall as well as hydrological condition, irrigation water, fertilizer application, rice straw and plowing.
The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.
The aim of this study was to evaluate the load of non-point sources pollutant at a paddy plot located at the valley watershed during irrigation period. Irrigation, runoff and water quality data in the paddy plot were analyzed periodically from June 1 to October 31 in 2005. The observed amount of precipitation, irrigation, runoff for the experimental paddy plot during the irrigation period was 1,297.8, 223.2, and 825.4mm, respectively. Total-N concentrations ranged from 3.73 to 18.10mg/L, which was generally higher than the quality standard of agricultural water (1.0mg/L). Total-P concentrations ranged from 0.111 to 0.243mg/L and the average was 0.139mg/L. The observed runoff pollutants loadings from the paddy plot were measured as 34.4 kg/ha for T-N, 1.0 kg/ha for T-P and 213.8 kg/ha for SS. The non-point sources pollutant load in drainage water depends on rainfall and surface drainage water amount from the paddy plot. We are considering that these results were affected by rainfall as well as hydrological condition, soil management, whether or not fertilizer application, cropping, rice straw and plowing.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.233-233
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2017
현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.150-150
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2018
The Numerical Weather Prediction (NWP) models provide information for weather forecasts. The highly nonlinear and complex interactions in the atmosphere are simplified in meteorological models through approximations and parameterization. Therefore, the simplifications may lead to biases and errors in model results. Although the models have improved over time, the biased outputs of these models are still a matter of concern in meteorological and hydrological studies. Thus, bias removal is an essential step prior to using outputs of atmospheric models. The main idea of statistical bias correction methods is to develop a statistical relationship between modeled and observed variables over the same historical period. The Model Output Statistics (MOS) would be desirable to better match the real time forecast data with observation records. Statistical post-processing methods relate model outputs to the observed values at the sites of interest. In this study three methods are used to remove the possible biases of the real-time outputs of the Weather Research and Forecast (WRF) model in Imjin basin (North and South Korea). The post-processing techniques include the Linear Regression (LR), Linear Scaling (LS) and Power Scaling (PS) methods. The MOS techniques used in this study include three main steps: preprocessing of the historical data in training set, development of the equations, and application of the equations for the validation set. The expected results show the accuracy improvement of the real-time forecast data before and after bias correction. The comparison of the different methods will clarify the best method for the purpose of the forecast skill enhancement in a real-time case study.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.499-499
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2018
Hydro-meteorological extremes are trivial in these days. Therefore, it is important to identify extreme hydrological events in advance to mitigate the damage due to the extreme events. In this context, exploring temporal distribution of sub-daily extreme rainfall at multiple rain gauges would informative to identify different states to describe severity of the disaster. This study proposehidden Markov chain model (HMM) based rainfall analysis tool to understand the temporal sub-daily rainfall patterns over South Korea. Hourly and daily rainfall data between 1961 and 2017 for 92 stations were used for the study. HMM was applied to daily rainfall series to identify an observed hidden state associated with rainfall frequency and intensity, and further utilized the estimated hidden states to derive a temporal distribution of daily extreme rainfall. Transition between states over time was clearly identified, because HMM obviously identifies the temporal dependence in the daily rainfall states. The proposed HMM was very useful tool to derive the temporal attributes of the daily rainfall in South Korea. Further, daily rainfall series were disaggregated into sub-daily rainfall sequences based on the temporal distribution of hourly rainfall data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.390-390
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2019
Application of Hidden Markov Model (HMM) to the hydrological time series would be an innovative way to identify extreme rainfall events in a series. Even though the optimum number of hidden states can be identify based on maximizing the log-likelihood or minimizing Bayesian information criterion. However, occasionally value for the log-likelihood keep increasing with the state which gives false identification of the optimum hidden state. Therefore, this study attempts to identify optimum number of hidden states for Colombo station, Sri Lanka as fundamental approach to identify frequency and percentage of extreme rainfall events for the station. Colombo station consisted of daily rainfall values between 1961 and 2015. The representative station is located at the wet zone of Sri Lanka where the major rainfall season falls on May to September. Therefore, HMM was ran for the season of May to September between 1961 and 2015. Results showed more or less similar log-likelihood which could be identified as maximum for states between 4 to 7. Therefore, measure of central tendency (i.e. mean, median, mode, standard deviation, variance and auto-correlation) for observed and simulated daily rainfall series was carried to each state to identify optimum state which could give statistically compatible results. Further, the method was applied for the second major rainfall season (i.e. October to February) for the same station as a comparison.
As the temperature has changed by climate change, changes in its own characteristic values of the chemical substance or the movement and distribution of chemicals take place in accordance with the changes of hydrological and meteorological phenomena. Depending on the impact of climate change on the chemical behavior, it is necessary to understand and predict quantitative changes in the dynamics of the environment of pollutants due to climate change in order to predict in advance the occurrence of environmental disasters, and minimize the impact on the life and the environment after the incident. In this study, we have analysed and compared chemical fate models validated by previous studies in terms of model configuration, application size and input/output factors. The potential models applicable to municipal and industrial areas were selected on the basis of characteristic of each model, availability of input parameters and consideration for climate change, identified the problems, and then presented an approach to improve applicability.
Kim, Jeong-Hui;Park, Sang-Hyeon;Baek, Seung-Ho;Hong, Donghyun;Jo, Hyunbin
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.3
no.2
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pp.122-128
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2022
To present the spatial variation of fish assemblages in the Geum River in Korea, the concept of beta diversity (β-diversity) estimates based on the variance of the community data table was applied. Fish communities and environmental variables were collected from 13 sampling sites along the in mid-low reaches of the River. We calculated the β-diversity and local contribution to beta diversity (LCBD) values at each site depending on the two types of data, 'occurrence' with Jaccard and Sørensen dissimilarity coefficients, and 'abundance' with Hellinger distance. Multivariate and correlation analyses were also performed to determine the relationships between LCBD and other variables, such as community indices and physicochemical and hydrological factors. The β-diversity values of fish communities in the River were estimated as 0.218 and 0.145 for occurrence data table with Jaccard and Sørensen respectively, and 0.268 for abundance data. Similar patterns of LCBD along the sampling sites were detected in two dissimilarity measurements of occurrence table, and LCBD values with abundance data were slightly different. The LCBD values are strongly correlated with community indices, and also suitable for indicating the uniqueness of fish assemblages. However, further research is needed to determine the LCBD value as an indicator of environmental variability.
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