Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
This study has two objectives. One is developing the runoff model for Hoe-Dong Reservoir basin located at the upstream of Su-Young River in Pusan. To develop the runoff model, basic hydrological parameters - curve number to find effective rainfall, and storage coefficient, etc. - should be estimated. In this study, the effective rainfall was calculated by the SCS method, and the storage coefficient used in the Clark watershed routing was cited from the report of P.E.B. The other is the derivation of transfer function for Hoe-Dong Reservoir basin. The linear, discrete, input-output model which contained six parameters was selected, and the parameters were estimated by the least square method and the correlation function method, respectively. Throughout this study, rainfall and flood discharge data were based on the field observation in 1981.8.22 - 8.23 (typhoon Gladys). It was observed that the Clark watershed routing regenerated the flood hydrograph of typhoon Gladys very well, and this fact showed that the estimated hydrological parameters were relatively correct. Also, the calculated hydrograph by the linear, discrete, input-output model showed good agreement with the regenerated hydrograph at Hoe-Dong Dam site, so this model can be applicable to other small urban areas. Key Words : runoff, effective rainfall, SCS method, clark watershed iou상ng, hydrological parameters, parameter estimation, least square method, correlation function method, input-output model, typhoon gladys.
This study presents a system dynamics modeling approach to simulate daily streamflow in a watershed including wastewater treatment plant which contributes to irrigation water supply. The conceptual system dynamics model considering the complex and dynamic hydrological processes in the watershed was developed. The model was calibrated and validated each for two years based on observed flow data. Model performances in terms of $E_{NS}$, RSR, PBIAS, and $R^2$ were 0.64, 0.60, -3.6 %, and 0.64 for calibration period, and 0.66, 0.58, -2.6 %, and 0.66 for validation period, respectively, showing an applicability on generating the daily streamflow. System dynamics modeling approach could help better understand the hydrological behavior of the watershed being reused wastewater for agriculture, by providing graphical dynamics of the hydrological processes as well as conventional rainfall-runoff model results.
The study will quantify the total uncertainties in streamflow and precipitation projections for Upper Awash River Basin located in central Ethiopia. Three hydrological models (GR4J, CAT, and HBV) will be used to simulate the streamflow considering two emission scenarios, six high-resolution GCMs, and two downscaling methods. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the three hydrological models and the potential evapotranspiration will be estimated using the Penman-Monteith Method. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the three hydrological models. The total uncertainty including the incremental uncertainty at each stage (emission scenarios and model) will be presented after assessing a total of 24 (=$2{\times}6{\times}2$) high-resolution precipitation projections and 72 (=$2{\times}6{\times}2{\times}3$) streamflow projections for the study basin. Finally, the primary causes that generate uncertainties in future climate change impact assessments will be identified and a conclusion will be made based on the finding of the study.
Global Climate Model (GCM) is too coarse to apply at a basin scale. The spatial downcsaling is needed to used to permit the assessment of the hydrological changes of a basin. Furthermore, temporal downscaling is required to obtain hourly precipitation to analyze a small or medium basin because only few or several hours are used to determine the peak flows after it rains. In the current study, the spariotemporal distribution of downscaled hourly precipitation for RCP4.5 and RCP8.5 scenarios over South Korea is presented as well as its implications over hydrologica responses. Mean hourly precipitation significantly increases over the southern part of South Korea, especially during the morning time, and its increase becomes lower at later times of day in the RCP8.5 scenario. However, this increase cannot be propagated to the mainland due to the mountainous areas in the southern part of the country. Furthermore, the hydrological responses employing a distributed rainfall-runoff model show that there is a significant increase in the peak flow for the RCP8.5 scenario with a slight decrease for the RCP4.5 scenario. The current study concludes that the employed temporal downscaling method is suitable for obtaining the hourly precipitation data from daily GCM scenarios. In addition, the rainfall runoff simulation through the downscaled hourly precipitation is useful for investigating variations in the hydrological responses as related to future scenarios.
The objective of this study is to analyze the regionalization of point rainfall by statistical methods for regional frequency analysis of the rainfall. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfall at 57 stations during the period of more than 30 years for 12 durations(10min, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24hr) in Korea. The Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis one-way analysis of variance of nonparametric test the principal component and the cluster analysis have been performed to analyze the regionalization of rainfall. The results of this study are as follows; (1) The region which hydrological homogeneous is accepted does not exist for whole duration in Korea. (2) The result of nonpametric test shows that hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 5 regions. (3) In case of cluster analysis hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 6 regions and 4 other areas.
Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.
The interest in hydrological modeling has increased significantly recently due to the necessity of watershed management, specifically in regards to lumped models, which are being prosperously utilized because of their relatively uncomplicated algorithms which require less simulation time. However, lumped models require empirical coefficients for hydrological analyses, which do not take into consideration the heterogeneity of site-specific characteristics. To overcome such obstacles, a distributed model was offered as an alternative and the number of researches related to watershed management and distributed models has been steadily increasing in the recent years. Thus, in this study, the feasibility of a grid-based rainfall-runoff model was reviewed using the flood runoff process in the Han River basin, including the ChungjuDam, HoengseongDam and SoyangDam watersheds. Hydrological parameters based on GIS/RS were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover, soil map and rainfall depth. The accuracy of the runoff analysis for the model application was evaluated using EFF, NRMSE and QER. The calculation results showed that there was a good agreement with the observed data. Besides the ungauged spatial characteristics in the SoyangDam watershed, EFF showed a good result of 0.859.
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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