In this study we proposed a simple method for generating multi-site daily rainfall based on the 1-order Markov chain and considering the spatial correlation. The occurrence of rainfall is simulated by a simple 1st-order Markov chain and its intensity to be chosen randomly from the observed data. The spatial correlation between sites could be conserved as the rainfall intensity at each site is to be chosen consistently with the target site in time through generation. It is found that the generated daily rainfall data reproduce genera] characteristics of the observed data such as average, standard deviation, average number of wet and dry days, but the clustering level in time is somewhat loosened. Thus, the lag-I correlation coefficient of the generated data gave smaller value than the observed, also the average lengths of wet run and dry run and the wet-to-wet and dry-to-dry probabilities were a bit less than the observed. This drawback seems to be overcome somewhat by choosing a proper site representing overall basin characteristics or by use of more detailed states of rainfall occurrence.
This study examines the capability of the WRF (Weather Research and Forecasting) model in reproducing heavy rainfall that developed over the Korean peninsula on 26-27 June 2005. The model is configured with a triple nesting with the highest horizontal resolution at a 3-km grid, centered at Yang-dong, Gyeonggi-province, which recorded the rainfall amount of 376 mm. In addition to the control experiment employing realistic orography over Korea, two consequent sensitivity experiments with 1) no orography, and 2) no land over Korea were designed to investigate orographic effects on the development of heavy rainfall. The model was integrated for 48 hr, starting at 1200 UTC 25 June 2005. The overall features of the large-scale patterns including a cyclone associated with the heavy rainfall are reasonably reproduced by the control run. The spatial distribution of the simulated rainfall over Korea agreed fairly well with the observed. The amount of predicted maximum rainfall at the 3-km grid is 377 mm, which located about 50 km southeast from the observed point, Yang-Dong, indicating that the WRF model is capable of predicting heavy rainfall over Korea at the cloud resolving resolutions. Further, it was found that the complex orography over the Korean peninsula plays a role in enhancing the rainfall intensity by about 10%. The land-sea contrast over the peninsula was fund to be responsible for additional 10% increase of rainfall amount.
Moon, Hye Jin;Cho, Jae Woong;Kang, Ho Seon;Lee, Han Seung;Hwang, Jeong Geun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.95-95
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2020
Urban flooding occurs in the form of internal-water inundation on roads and lowlands due to heavy rainfall. Unlike in the case of rivers, inundation in urban areas there is lacking in research on predicting and warning through measurement data. In order to analyze urban flood patterns and prevent damage, it is necessary to analyze flooding measurement data for various rainfalls. In this study, the pattern of urban flooding caused by rainfall was analyzed by utilizing the urban flooding measuring sensor, which is being test-run in the flood prone zone for urban flooding management. For analysis, 2019 rainfall data, surface water depth data, and water level data of a street inlet (storm water pipeline) were used. The analysis showed that the amount of rainfall that causes flooding in the target area was identified, and the timing of inundation varies depending on the rainfall pattern. The results of the analysis can be used as verification data for the urban inundation limit rainfall under development. In addition, by using rainfall intensity and rainfall patterns that affect the flooding, it can be used as data for establishing rainfall criteria of urban flooding and predicting that may occur in the future.
In this study, we characterized the seasonal variation of rainrate fields in the Han river basin using the WGR multi-dimensional precipitation model (Waymire, Gupta, and Rodriguez-Iturbe, 1984) by estimating and comparing the parameters derived for each month and for the plain area, the mountain area and overall basin, respectively. The first-and second-order statistics derived from observed point gauge data were used to estimate the model parameters based on the Davidon-Fletcher-Powell algorithm of optimization. As a result of the study, we can find that the higher rainfall amount during summer is mainly due to the arrival rate of rain bands, mean number of cells per cluster potential center, and raincell intensity. However, other parameters controlling the mean number of rain cells per cluster, the cellular birth rate, and the mean cell age are found invariant to the rainfall amounts. In the application to the downstream plain area and upstream mountain area of the Han river basin, we found that the number of storms in the mountain area was estimated a little higher than that in the plain area, but the cell intensity in the mountain area a little lower than that in the plain area. Thus, in the mountain area more frequent but less intense storms can be expected due to the orographic effect, but the total amount of rainfall in a given period seems to remain the same.
This study was conducted to characterize on the relationships among rainfall intensity, slope angle and pore water pressure in the gneissic weathered soil by landslide laboratory flume tests. Under the several test conditions dependent on rainfall intensity and slope angle, the authors measured pore water pressure, failure and displacement of slope on a regular time interval. According to the test results, the increasing times of pore water pressures have direct proportional trends to the rainfall intensity. The pore water pressure was increased earlier at the head part of slope than the toe part. Compared with the test results of Chae et al(2006), the results of this study explain that the seepage velocity in the gneissic weathered soil is slower than that in the standard sands. It results in faster and ear-lier increase of pore water pressure at the head part of slope due to slow flow of water in the gneissic weathered soil. In case of the relationship between slope angle and pore water pressure, gentle slope angle has faster increase of pore water pressure than steeper slope angle. It is also thought to be due to slow seepage velocity and flow velocity in the gneissic weathered soil.
Impacts of non-point source pollution on water quality are well known. In this paper, effects of land use, precipitation characteristics, discharge characteristics on non-point source pollutant loadings at urban, agricultural and forestry watersheds were discussed. Rainfall runoffs from fifteen rainfall events were sampled and analysed at two urban watersheds, one rural watershed, and one forestry watershed. EMCs (Event Mean Concentration) were calculated based on monitored flow rates and concentrations. Statistical analysis carried out with runoff loadings and affecting variables indicated that runoff loadings are weakly correlated with the rainfall intensity and the dry days before rainfall events while showed no correlations with rainfall depth nor runoff quantity. By comparing EMCs between study watersheds on log-normal cumulative probability scale, EMCs ranking were in the descending order of urban watershed>agricultural watershed>forestry watershed for SS, TCOD, TN, and TP.
In this study, the urban runoff models, ILLUDAS model and SWMM, are analyzed the probable peak discharge and discharge using rainfall distribution by Huff's method at Bum-uh chun area in Taegu city. The probability rainfall and intensity is analyzed by Pearson-III type. The rainfall duration, 90 minutes, is determined by the critical duration computed the maximun peak discharge for some rainfall durations. The peak discharge according to Huff's rainfall distribution types compute in order of type 3, type 4, type2, and type 1, so Huff's 3 type is selected as an adequate rainfall distribution in Bum-uh chun basin. ILLUDAS model and SWMM are shown as good models in Bum-uh chun, but SWMM is computed higher peak discharge than ILLUDAS model, so SWMM is shown as the adequate urban runoff model for the design of interior drainage in urban basin.
In this study, some changes of soil characteristics in a field were analyzed to investigate the effect of heavy rainfall during rainy season. The heavy rainfalls were often induced geohazards like landslides. To do this, the reaching rainfall in the ground surface was investigated according to a condition of vegetation, and the change of soil characteristics induced by infiltrating rainfall was analyzed. The study site is a natural terrain located in Daedeok Science Complex. This site has same geology and soil condition whereas it has different vegetable condition. The rainfall records during the rainy season of 2006 and 2007 were selected. The rainfall records are based on the measuring date from Daejeon Regional Meteorological Administration adjacent to the study site. Also, the rainfall records according to the condition of vegetation were measured using rainfall measuring device made by ourselves. The soil tests were carried out about soil specimen sampled before and after rainfall, and then the change of soil characteristics related to rainfall and vegetation were analyzed. As the result, the density of vegetation was influenced by reaching rainfall quantity in the ground surface, and its influence intensity was decreased with rainfall intensity and rainfall duration. Also, it shows that degree of saturations, water contents, liquidities and shear resistances are directly influenced by heavy rainfalls.
The objective of this study was to develop and verify an effective vortex typed nonfilter nonpoint source pollution reduction device. To verify this pollution reduction device, a total of twelves scenarios (three rainfall intensities${\times}$two states${\times}$two steps) of experiments were conducted using pollutants. First, simulated inflow (rainfall intensity 2.5 mm/hr: $0.00152m^3/s$, rainfall intensity 3.395 mm/hr: $0.00206m^3/s$, rainfall intensity 6.870 mm/hr: $0.00326m^3/s$) was calculated. Second, pollutants (mixture of 25% of four particle sizes) were selected and injected. Third, pollutant removal efficiencies of this device at its initial state and operating states were measured. As a result of analysis based on rainfall intensity, the concentration of pollutants was decreased by the device at initial and operating states at all rainfall intensities. Its pollutant removal efficiency was more than 80%, the standard set by the Ministry of Environment. Its pollutant removal efficiency was gradually increased over time, reaching approximately 90%. Its pollutant removal efficiency was higher in its operating state than that in its initial state. Therefore, nonpoint source pollutants can be effectively removed by this vortex typed nonpoint source pollution reduction device developed in this study.
Mahmud, Ishtiak;Bari, Sheikh Hefzul;Rahman, M. Tauhid Ur
Environmental Engineering Research
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v.22
no.2
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pp.162-168
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2017
Rainfall is one of the most important phenomena of the natural system. In Bangladesh, agriculture largely depends on the intensity and variability of rainfall. Therefore, an early indication of possible rainfall can help to solve several problems related to agriculture, climate change and natural hazards like flood and drought. Rainfall forecasting could play a significant role in the planning and management of water resource systems also. In this study, univariate Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model was used to forecast monthly rainfall for twelve months lead-time for thirty rainfall stations of Bangladesh. The best SARIMA model was chosen based on the RMSE and normalized BIC criteria. A validation check for each station was performed on residual series. Residuals were found white noise at almost all stations. Besides, lack of fit test and normalized BIC confirms all the models were fitted satisfactorily. The predicted results from the selected models were compared with the observed data to determine prediction precision. We found that selected models predicted monthly rainfall with a reasonable accuracy. Therefore, year-long rainfall can be forecasted using these models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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