Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.6
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pp.37-49
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2023
Rainfall data is one of the most important data in hydrologic modeling. In this study, the impacts of spatial resolution of precipitation data on hydrological responses were assessed using SWAT in the Santa Fe River Basin, Florida. High correlations were found between the FAWN and NLDAS rainfall data, which are observed weather data and simulated weather data based on observed data, respectively. FAWN-based scenarios had higher maximum rainfall and more rainfall days and events compared to NLDAS-based scenarios. Downstream areas showed lower correlations between rainfall and peak discharge than upstream areas due to the characteristics of study site. All scenarios did not show significant differences in base flow, and showed less than 5% of differences in high flows among NLDAS-based scenarios. The impact of resolution will appear differently depending on the characteristics of the watershed and topography and the applied model, and thus, is a process that must be considered in advance in runoff simulation research. The study suggests that applying the research method to watersheds in Korea may yield more pronounced results, and highlights the importance of considering data resolution in hydrologic modeling.
This paper presents the results of a numerical investigation into the behavior of retaining wall subject to cycles of wetting and drying due to rainfall. The stress-pore pressure coupled finite element modeling strategy was first established for stimulating the wall behavior. A series of finite element analyses were then performed on a range of conditions including different rainfall and backfill conditions. The results indicated that the rainfall intensity was the primary influencing factor for the wall behavior. Also revealed was that the pre-rainfall condition determines the magnitudes and the distribution of matric suction which in fact has a significant impact on the behavior of wall during a major rainfall. This result demonstrates the importance of incorporating the pre-rainfall condition for numerical modeling of walls during heavy rainfall. Practical implications of the findings from this study are discussed in great detail.
Kim, Dong-Kyun;Kwon, Hyun-Han;Hwang, Seok Hwan;Kim, Tae-Woong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.3
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pp.773-784
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2014
This study evaluated the applicability of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) rainfall generation model for modeling extreme rainfalls and floods in Korean Peninsula. Firstly, using the ISPSO (Isolated Species Particle Swarm Optimization) method, the parameters of the MBLRP model were estimated at the 61 ASOS (Automatic Surface Observation System) rain gauges located across Korean Peninsula. Then, the synthetic rainfall time series with the length of 100 years were generated using the MBLRP model for each of the rain gauges. Finally, design rainfalls and design floods with various recurrence intervals were estimated based on the generated synthetic rainfall time series, which were compared to the values based on the observed rainfall time series. The results of the comparison indicate that the design rainfalls based on the synthetic rainfall time series were smaller than the ones based on the observation by 20% to 42%. The amount of underestimation increased with the increase of return period. In case of the design floods, the degree of underestimation was 31% to 50%, which increases along with the return period of flood and the curve number of basin.
This study aimed to assess the causality of different climate variables on the production of whole crop maize (Zea mays L.; WCM) in the central inland region of the Korea. Furthermore, the effect of these climate variables was also determined by looking at direct and indirect pathways during the stages before and after silking. The WCM metadata (n = 640) were collected from the Rural Development Administration's reports of new variety adaptability from 1985-2011 (27 years). The climate data was collected based on year and location from the Korean Meteorology Administration's weather information system. Causality, in this study, was defined by various cause-and-effect relationships between climatic factors, such as temperature, rainfall amount, sunshine duration, wind speed and relative humidity in the seeding to silking stage and the silking to harvesting stage. All climate variables except wind speed were different before and after the silking stage, which indicates the silking occurred during the period when the Korean season changed from spring to summer. Therefore, the structure of causality was constructed by taking account of the climate variables that were divided by the silking stage. In particular, the indirect effect of rainfall through the appropriate temperature range was different before and after the silking stage. The damage caused by heat-humidity was having effect before the silking stage while the damage caused by night-heat was not affecting WCM production. There was a large variation in soil surface temperature and rainfall before and after the silking stage. Over 350 mm of rainfall affected dry matter yield (DMY) when soil surface temperatures were less than 22℃ before the silking stage. Over 900 mm of rainfall also affected DMY when soil surface temperatures were over 27℃ after the silking stage. For the longitudinal effects of soil surface temperature and rainfall amount, less than 22℃ soil surface temperature and over 300 mm of rainfall before the silking stage affected yield through over 26℃ soil surface temperature and less than 900 mm rainfall after the silking stage, respectively.
Long term streamflow regime under virtual climate change scenario was examined. Rainfall forecast simulation of the Canadian Global Coupled Model (CGCM2) of the Canadian Climate Center for modeling and analysis for the IPCC SRES B2 scenario was used for analysis. The B2 scenario envisions slower population growth (10.4 billion by 2010) with a more rapidly evolving economy and more emphasis on environmental protection. The relatively large scale of GCM hinders the accurate computation of the important streamflow characteristics such as the peak flow rate and lag time, etc. The GCM rainfall with more than 100km scale was downscaled to 2km-scale using the space-time stochastic random cascade model. The HEC-HMS was used for distributed hydrologic model which can take the grid rainfall as input data. The result illustrates that the annual variation of the total runoff and the peak flow can be much greater than rainfall variation, which means actual impact of rainfall variation for the available water resources can be much greater than the extent of the rainfall variation.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.35
no.1
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pp.29-39
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1993
A model for estimating daily effective rainfall of upland crops was developed. The infiltration process was described by Green-Ampt infiltration model developed by Chu(1978). The model considers delayed surface ponding and surface detention storage under a uniform soil profile. The Green-Ampt parameters, that is, average hydraulic conductivity and average capillary pressure head on a sandy loam soil were determined from field experiment using Air-entry permeameter developed by Bouwer(1966). The model was verified by comparing measured and simulated surface runoff. The ratios of effective rainfall to total rainfall for red pepper, soybean, sesame and Chinese cabbage were evaluated using Borg's root growth model( 1986) respectively. The followings are a summary of this study results; 1.In a sandy loam soil average hydraulic conductivity was 3.28cm/hr and average capillary pressure head was 3.00cm. 2.The root growth of upland crops could be expressed by Borg's root growth model successively. 3.The measured and simulated surface runoff was agreed well with each other. 4.As the rainfall amount was increased, the ratio of effective rainfall to total rainfall was decreased exponentially till a certain growing period.
Empirical erosion models like Universal Soil Loss Equation (USLE) models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models are still powerful tools to distinguish the erosion-prone areas at large scale, but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition as well as the eroded particle transport. In this study a physics-based soil erosion modeling system was developed to produce both runoff and sediment yield time series at watershed scale and reflect them in the erosion and deposition maps. The developed modeling system consists of 3 sub-systems: rainfall pre-processor, geography pre-processor, and main modeling processor. For modeling system validation, we applied the system for various erosion cases, in particular, rainfall-runoff-sediment yield simulation and estimation of probable maximum sediment (PMS) correlated with probable maximum rainfall (PMP). The system provided acceptable performances of both applications.
Dam has very important roles in both water use and flood control. Dam release and runoff from rainfall affect directly to the flood control at the downstream of dam during heavy storm especially. This study evaluates the applicability of a distributed model by applying the GRM (Grid based Rainfall-runoff Model) based on HyGIS (Hydro Geographic Information System) environment to runoff modeling at the downstream of dam where the discharge from dam and rainfall affect simultaneously. In order to do this, Yeoju watershed in Han River basin is selected. Rainfall data and discharge from Chungju regulation dam and Hoengseong dam are applied to runoff simulation. The modeling results are verified with Yeoju water level station, and they show good agreement with observed hydrographs. And this study shows that GRM is able to simulate appropriately the effect of dam discharge and rainfall on watershed runoff.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.2
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pp.47-55
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2022
The objective of this study was to analyze the effect of the duration and time distribution of probability rainfall on farmland inundation for the paddy fields in the drainage improvement project site. In this study, eight drainage improvement project sites were selected for inundation modeling. Hourly rainfall data were collected, and 20- and 30-year frequency probability rainfalls were estimated for 14 different durations. Probability rainfalls were distributed using Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Huff time distribution methods. Design floods were calculated for 48 hr and critical duration, and IDF time distribution and Huff time distribution were used for 48 hr duration and critical duration, respectively. Inundation modeling was carried out for each study district using 48 hr and critical duration rainfalls. The result showed that six of the eight districts had a larger flood discharge using the method of applying critical duration and Huff distribution. The results of inundation depth analysis showed similar trends to those of design flood calculations. However, the inundation durations showed different tendencies from the inundation depth. The IDF time distribution is a distribution in which most of the rainfall is concentrated at the beginning of rainfall, and the theoretical background is unclear. It is considered desirable to apply critical duration and Huff time distribution to agricultural production infrastructure design standards in consideration of uniformity with other design standards such as flood calculation standard guidelines.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.269-280
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2017
Recently, in the United States, there has been short-term intensive rainfall due to El Ni?o and Rania. The Rim Fire was a wildland fire that was started in a remote canyon in Stanislaus National Forest in California. This portion of the central Sierra Nevada spans Tuolumne and Mariposa counties. This study is about estimating unsteady soil loss due to rainfall impact according to Rim Fire at California. It implies that caution needs to be taken in selecting the grid size for estimating soil loss using numerical modeling approach. Soil loss increased in all duration times before Rim fire. But it increased until 7 days and reduced or kept stable after that. Based on the 2014 average rainfall 1388 mm/yr, soil loss was estimated to be 247,518 ton/ha/yr before Rim Fire, and 9,389,937 ton/ha/yr after that.
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