Rainfall, on Jeju Island varies regionally in relation to Mt. Halla with higher rainfall within southern area and lower in western area, and its variability is expected to expand according to the climate change scenario. Non-parametric trend analysis for rainfall, using both historic (1971-2010) and simulated (2011-2100) data assuming the A1B emissions scenario, shows regionally increasing trends with time. In perspective of agricultural land use, area for market garden including various crop types with high water demand is increasing over the Island, especially in the western area with lower rainfall compared to southern area. On the other hand, area for fruit including mandarin and kiwi with low water demand is widely distributed over southern and northern part having higher rainfall. These regional disparity of water demand/supply may be more affected by extreme events such as drought and heavy rainfall that has not yet been considered. Therefore, it is necessary to make policies for water resource management considering both demand and supply in different regions with climate change impacts over Jeju Island.
Lan, Pham Thi Huong;Thai, Nguyen Canh;Quang, Tran Viet;Long, Ngo Le
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.233-233
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2015
Vu Gia - Thu Bon basin is located in central Vietnam between Truong Son mountain range on the border with Lao in the west and the East Sea in the east. The basin occupies about 10,350 km2 or roughly 90% of the Quang Nam Province and includes Da Nang, a very large city with about 876,000 inhabitants. Total annual rainfall ranges from about 2,000 mm in central and downstream areas to more than 4,000 mm in southern mountainous areas. Rainfall during the monsoon season accounts for 65 to 80% of total annual rainfall. The highest amount of rainfall occurs in October and November which accounts for 40 to 50% of the annual rainfall. Rainfall in the dry season represents about 20 to 35% of the total annual rainfall. The low rainfall season usually occurs from February to April, accounting for only 3 to 5% of the total annual rainfall. The mean annual flow volume in the basin is $19.1{\times}109m 3$. Similar to the distribution of rainfall, annual flows are distinguished by two distinct seasons (the flood season and the low-flow season). The flood season commonly starts in the mid-September and ends in early January. Flows during the flood season account for 62 to 69% of the total annual water volume, while flows in the dry season comprise 22 to 38% of total annual run-off. The water volume gauged in November, the highest flow month, accounts for 26 to 31% of the total annual run-off while the driest period is April with flows of 2 to 3% of the total annual run-off. There are some hydropower projects in the Vu Gia - Thu Bon basin as the cascade of Song Bung 2, Song Bung 4, and Song Bung 5, the A Vuong project currently under construction, the Dak Mi 1 and Dak Mi 4 projects on the Khai tributary, and the Song Con project on the Con River. Both the Khai tributary and the Song Con join the Bung River downstream of SB5, although the Dak Mi 4 project involves an inter-basin diversion to Thu Bon. Much attention has recently been focused on the effects that climate variability and human activities have had on runoff. In this study, data from the Vu Gia - Thu Bon River Basin in the central of Viet Nam were analyzed to investigate changes in annual runoff during the period of 1977-2010. The nonparametric Mann-Kendall test and the Mann-Kendall-Sneyers test were used to identify trend and step change point in the annual runoff. It was found that the basin had a significant increasing trend in annual runoff. The hydrologic sensitivity analysis method was employed to evaluate the effects of climate variability and human activities on mean annual runoff for the human-induced period based on precipitation and potential evapotranspiration. This study quantitatively distinguishes the effects between climate variability and human activities on runoff, which can do duty for a reference for regional water resources assessment and management.
The purpose of this study is to analyze whether design rainfall and hyetograph, which are the main elements of design rainfall, can properly reflect the those of observed rainfalls through inundated rainfall events. The target areas were selected at seven large cities with high damages regarding to the flooding. Comparative analysis between probability and observed rainfall shows that 57% of the cases, in which rainfall amount through the IDF curve is estimated lower than the observed rainfall, do not properly reflect the observed rainfalls. In particular, this trend is exacerbated by the cases in low return period and the rain type of typhoon or frontal rain. The comparative results of rainfall intensity formula showed that the Talbot and Japanese formula were stable in the short- and long-term return periods, respectively. The comparison of hyetograph results also showed that the Mononobe method properly reflects the maximum rainfall intensity and the Huff method properly reflects the shape of rainfall pattern.
According to 5th IPCC Climate Change Report, there is a very high likelihood that the frequency and intensity of extreme rainfall events will increase. In reality, flood damage has increased, and it is necessary to estimate the future probabilistic design rainfall amount that climate change is reflected. In this study, the future probabilistic design precipitation amount is estimated by analyzing trends of future annual maximum daily rainfall derived by RCP 8.5 scenarios and using the scale-invariance technique. In the first step, after reviewing the time-scale characteristics of annual maximum rainfall amounts for each duration observed from 60 sites operating in Korea Meterological Administration, the feasibility of the scale-invariance technique are examined using annual daily maximum rainfall time series simulated under the present climate condition. Then future probabilistic design rainfall amounts for several durations reflecting the effects of climate change are estimated by applying future annual maximum daily rainfall time series in the IDF curve equation derived by scale-invariance properties. It is shown that the increasing trend on the probabilistic design rainfall amount has resulted on most sites, but the decreasing trend in some regions has been projected.
Interstational and interseasonal analyses of the correlation and variability in the seasonal and annual precipitation for 10 basic synoptic stations in South Korea, on the basis of rainfall record of over 40 years, are carried out. It is found that the climatic regions of precipitation could be classified by means of the interstational analysis for the correlations. Corrleation coefficients in interstational relationship of precipitation are lowest in autumn which characterizeds a strong locality while the highest value shows a relatively weak locality in winter. Interseasonal relationship between summer and winter precipitation shows mostly 10 percent significant level with all positive values. The magnitude of the variation coefficients are appeared to be in the order of winter, autumn, spring and summer. It is shown that the highest which is winter ranges between 0.33 0.58, and for the lowest summer, 0.26-0.44, respectively in the areal distribution of the coefficient. The secular changes of the variation coefficient in the recent trend show increases in spring at two station; Seoul and Incheon, in summer at Busan and in autumn at two stations; Busan and Incheon while in winter show devreases at the whole stations. An annual variation seems to show generally a constant trend as whole for all the stations.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.327-327
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2020
Increase in Earth's surface temperature, higher rainfall intensity rate, and rapid changes in land cover are just some of the most evident effects of climate change. Flooding, and river sedimentation are two inevitable natural processes in our environment, and both issues poses great risks in the dam industry when not addressed properly. River sedimentation is a significant issue that causes reservoir deposition, and thus causes the dam to gradually lose its ability to store water. In this study, the long-term effects of climate change on the sediment discharge in Yongdam Dam watershed is analyzed through the utilization of SWAT, a semi-distributed watershed model. Based from the results of this study, an abrupt increase on the annual sediment inflow trend in Yongdam Dam watershed was observed; which may suggests that due to the effects of climate change, higher rainfall intensity, land use and land cover changes, the sedimentation rate also increased. An efficient sedimentation management should consider the increasing trend in sedimentation rate due to the effects of climate change.
As global warming has accelerated to weather in recent years, and The frequent floods are creating heavy rains and typhoons followed by considerable damage in Jeju. This study estimated design flood discharges and flood stage in Jeju, considering climate change in connection with RCP scenario, the 5th IPCC Report recently published. It also analyzed the period which might be subject to the risk of flooding in downstream of Oedo Stream. As a result, it has analyzed that there might be a risk of flooding when there were 80 years or more rainfall events in 35 years that rainfall would have increased by 10%, 69 years that 100 years or more heavy rain and rainfall would have increased by 20%, and 104 years that 100 years or more heavy rain and rainfall would have increased by 20%. It is expected that this study results of rainfall increasing trend caused by climate change will be helpful to minimize the damage of floods which will secure the future of Jeju.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.150-150
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2022
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.6
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pp.17-30
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2009
In this study, the existence of possible deterministic longterm trend of precipitation amount, monthly maximum precipitation, rain day, the number of rain day greater than 20mm, 30mm, and 80mm was analyzed using the Mann-Kendall rank test and the data from 62 stations between 1905 and 2004 in South Korea. Results indicate that the annual and monthly rainfall amount increases and the number of rain days which have more than 80mm rainfall a day, increases. However the number of rain days decreases. Also, monthly trend analysis of precipitation amount and monthly maximum precipitation increases in Jan., May, Jun., Jul., Aug., and Sep. and they decrease in Mar., Apr., Oct., Nov., and Dec. Monthly trend of the number of rain day greater than 20mm, 30mm, and 80mm increases in Jun., Jul., Aug., and Sep. However results of Mann-Kedall test demonstrated that the ratio of stations, which have meaningful longterm trend in the significance level of 90% and 95%, is very low. It means that the random variability of the analyzed precipitation related data is much greater than their linear increment.
Recently, Japan's Meteorological Research Institute presented the d4PDF database (Database for Policy Decision-Making for Future Climate Change, d4PDF) through large-scale climate ensemble simulations to overcome uncertainty arising from variability when the general circulation model represents extreme-scale precipitation. In this study, the change of precipitation characteristics between the historical and future climate conditions in the Yongdam-dam basin was analyzed using the d4PDF data. The result shows that annual mean precipitation and seasonal mean precipitation increased by more than 10% in future climate conditions. This study also performed an analysis on the change of the return period rainfall. The annual maximum daily rainfall was extracted for each climatic condition, and the rainfall with each return period was estimated. In this process, we represent the extreme-scale rainfall corresponding to a very long return period without any statistical model and method as the d4PDF provides rainfall data during 3,000 years for historical climate conditions and during 5,400 years for future climate conditions. The rainfall with a 50-year return period under future climate conditions exceeded the rainfall with a 100-year return period under historical climate conditions. Consequently, in future climate conditions, the magnitude of rainfall increased at the same return period and, the return period decreased at the same magnitude of rainfall. In this study, by using the d4PDF data, it was possible to analyze the change in extreme magnitude of rainfall.
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