Pollutant unit load developed by Ministry of Environment (MOE) in 1995 has been a tool commonly used for water quality management and environmental policy decision. In spite of the convenience of the method in application, the shortcoming of the method has been criticized especially for nonpoint source pollution from paddy field. In this paper the estimation procedures of pollutant unit load from paddy field in the major river basins (Han, Nakdong, Geum, and Youngsan river) were investigated, and some suggestions of improvement measures of the unit-load estimation were made. The investigation showed that the distributions of rainfall, run-off, and run-off ratio, which are the most important factors affecting discharge amount of pollutants, were not similar among river basins. Such differences seemed to result in a greater unit loads estimation at Han river and at Nakdong river watersheds compared to the others. Therefore, it is not likely to be rationale to compare unit load among the watersheds without consideration of such differences. We conclude that estimation of unit-load through an intensive monitoring of pollutant discharge is crucial for better estimation of unit-load. When such an intensive monitoring is not easy due to labor and expense restriction, we suggest that unit-load should be estimated based on the storm-events which is a representative rainfall-runoff event of the area.
For the design of hydraulic structures, the design flood discharge corresponding to a specific frequency is generally used by using the design storm calculated according to the rainfall-runoff relationship. In the past, empirical equations such as rational equations were used to calculate the peak flow rate. However, as the duration of rainfall is prolonged, the outflow patterns are different from the actual events, so the accuracy of the temporal distribution of the probability rainfall becomes important. In the present work, Huff's quartile method is used for the temporal distribution of rainfall, and the third quartile is generally used. The regression equation for Huff's quadratic curve applies a sixth order polynomial equation because of its high accuracy throughout the duration of rainfall. However, in statistical modeling, the regression equation needs to be concise in accordance with the principle of simplicity, and it is necessary to determine the regression coefficient based on the statistical significance level. Therefore, in this study, the statistical significance test for regression equation for temporal distribution of the Huff's quartile method, which is used as the temporal distribution method of design rainfall, is conducted for 69 rainfall observation stations under the jurisdiction of the Korea Meteorological Administration. It is statistically significant that the regression equation of the Huff's quartile method can be considered only up to the 4th order polynomial equation, as the regression coefficient is significant in most of the 69 rainfall observation stations.
Lots of pollutants typically originating from urban transportation are accumulating on the paved surfaces during dry periods and are washed-off directly to the river during a storm. Also, paved surfaces are contributing to increase in peak flows and volume of stormwater flows. These are the main reasons why the water quality of rivers and lakes remain polluted and still below standards. Currently, several management practices are being applied in developed countries but the design standards are still lacking. This research was conducted to develop a treatment technology that can be useful to address the problems concerning runoff quality and quantity. A lab scale infiltration device consisting of a pretreatment tank and media zone was designed and tested for various flow regimes characterizing the low, average and high intensity rainfall. Based on the experiments, the high intensity flow resulted to increase in outflow event mean concentration (EMC) of pollutants, about twice as much as the average outflow EMC. However, 78 to 88% of the total suspended solids were captured and retained in the pretreatment tank because of sedimentation. The removal of heavy metals such as zinc and lead was greatly affected by the vertical placement of woodchip layer prior to the media zone. It was observed that the high carbon content (almost 50%) in the woodchip provided opportunity for enhancing its uptake of metal by adsorption. The findings implied that the reduction of pollutants can be greatly achieved by means of proper pretreatment to allow for settling of particles with a combination of using high carbon source media like woodchip and a geotextile mat to reduce the flow before filtering into the media zone and finally discharging to the drainage system.
The purpose of this study is to evaluate hydrological impact by the land cover change of typhoon damage. For the typhoon RUSA (rainfall 1,402 mm) occurred in 2002 (August $31\;{\sim}$ September 1), satellite images of Landsat 7 ETM+ of September 29, 2000 and Landsat 5 TM of September 11, 2002 were selected, and each land cover was classified for Namdae-cheon watershed $192.7km^2$ located in the middle-eastern part of Korea Peninsula. SCS unit hydrograph for watershed runoff and Muskingum for streamflow routing of WMS HEC-1 was adopted. 30m resolution DEM & hydrological soil group using 1:50,000 soil map were prepared. The model was calibrated using three available data of storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition. To predict the streamflow change by damaged land cover condition, rainfall of 50 years to 500 years frequency were generated using 2nd quantile of Huff method. The damaged land cover condition treated as bare soil surface increased streamflow of $50.1\;m^3/sec$ for 50 years rainfall frequency and $67.6\;m^3/sec$ for 500 years rainfall frequency based on AMC-I condition. There may be some speedy treatment by the government for the next coming typhoon damage.
In recent, increasing of the impervious area gives rise to short concentration time and high peak discharge comparing with natural watershed and it is a cause of urban flood damage. Therefore, we have performed for structural and non-structural plans to reduce the damage from inundation. The Gulpo-cheon basin had been frequently inundated and damaged due to the water level of Han river. So, the Gulpo-cheon floodway was constructed with 20 meters width for flood control in the basin but it was not enough for our expectation and now we have a plan to expand the floodway to 80 meters. We use a XP-SWMM model developed based on EPA-SWMM version for analyzing the capacity of flood conveyance by the expansion of Gulpo-cheon floodway with the same 100 years return period design storm and the same tidal conditions of the Yellow sea. The flood conveyance after the expansion of floodway becomes three times comparing it with before the expansion. Also we simulate the flood discharge at the diversion point of Gulpo-cheon for the expanded condition of floodway and know that the discharge of about 300 m3/sec is flowing backward to the expanded floodway. Therefore we may need some kinds of hydraulic structures to prevent the back water.
Kim, Kee-Wook;Roh, Jung-Hwan;Jeon, Yong-Woon;Yoo, Chul-Sang
Journal of Korea Water Resources Association
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v.36
no.4
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pp.533-545
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2003
This study analyzed several storm events observed in the Seolma-chun basin to derive the characteristic velocity of GIUH (Geomophological Instantaneous Unit Hydrograph) as well as its variability. Especially, this study focused on the variation of characteristic velocity due to the change of rainfall characteristics. The IUH of the Seolma-chun basin was derived using the HEC-1, whose peak discharge and time were then compared with those of the GIUH to derive the characteristic velocities. The characteristics velocities were analyzed by comparing with the GcIUH (Geomorphoclimatic IUH) as well as the characteristics of rainfall. Results are summarized as follows. (1) The characteristic velocity of GIUH was estimated higher with higher variability than the GcIUH, but their trends were found similar (2) Total amount of effective rainfall (or, mean effective rainfall) well explains the characteristic velocity of GIUH. This could be assured by the regression analysis, whose coefficient of determination was estimated about 0.6. (3) The duration and the maximum intensity of rainfall were found not to affect significantly on the characteristic velocity of GIUH. The coefficients of determination were estimated less than 0.3 for all cases considered. (4) For the rainfall events used in this study, the characteristic velocities of GIUH were found to follow the Gaussian distribution with its mean and the standard deviation 0.402 m/s and 0.173 m/s, respectively. Most of the values are within the range of 0.4∼0.5 m/s, and its coefficient of variation was estimated to be 0.43, much less than that of the runoff itself (about 1.0).
Recently, due to global warming and climate change in Korea, local heavy storm occurs frequently. In this study, the risky areas for flooding in urban areas are analyzed for flood inundation based on two-dimensional urban flood runoff model (XP-SWMM) focusing on coastal high flood-risk urban areas. In addition, the MCDM (Multi-Criteria Decision Making) technique is utilized in order to establish the flood defense structural measures. The alternative flood reduction method are compared and the optimum flood defense measures are selected. A simulation model was used with three structural flood prevention measures (drainage pipe construction, water detention, flood pumping station). In order to decrease the flooding area, flood assessment criteria are suggested (flooded area, maximum inundation depth, damaged residential area, construction cost). Priorities of alternatives are determined by using compromise programming. As a result, the optimal flood defence alternative suggested for Janghang Zone 1 is flood pumping station and for Janghang Zone 2, 3 are drainage pipe construction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.265-265
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2016
호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.
This study was conducted to evaluate the characteristics of nonpoint source pollutants discharge from a small rural watershed. A typical rural area in Gongju City, Korea, was selected as the research site. Water quality and quantity in streams and rainfall samples were analyzed periodically from May to October 2005. Pollutant loads were estimated from a nonpoint source pollution model (AvSWAT, Arcview Soil and Water Assessment Tool). During the rainy season, from June 26 to 30 September 2005 and the dry season, before 26 June and after 30 September 2005, biological oxygen demands and chemical oxygen demands accounted for 91.3% and 93.7% of annual load, respectively, while total-N and total-P were 97.1% and 91.1% of annual load, respectively. The observed stream flow was $66.5m^3sec^{-1}$, while simulation stream flow was $66.2m^3sec^{-1}$. That can be assumed that simulation can be used to estimate the stream flow without practical measurement. However, the runoff trend following the occurrence of a storm event was not recorded properly.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.3
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pp.273-283
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2020
Because of climate change, the occurrence of localized and heavy rainfall is increasing. It is important to predict floods in urban areas that have suffered inundation in the past. For flood prediction, not only numerical analysis models but also machine learning-based models can be applied. The LSTM (Long Short-Term Memory) neural network used in this study is appropriate for sequence data, but it demands a lot of data. However, rainfall that causes flooding does not appear every year in a single urban basin, meaning it is difficult to collect enough data for deep learning. Therefore, in addition to the rainfall observed in the study area, the observed rainfall in another urban basin was applied in the predictive model. The LSTM neural network was used for predicting the total overflow, and the result of the SWMM (Storm Water Management Model) was applied as target data. The prediction of the inundation map was performed by using logistic regression; the independent variable was the total overflow and the dependent variable was the presence or absence of flooding in each grid. The dependent variable of logistic regression was collected through the simulation results of a two-dimensional flood model. The input data of the two-dimensional flood model were the overflow at each manhole calculated by the SWMM. According to the LSTM neural network parameters, the prediction results of total overflow were compared. Four predictive models were used in this study depending on the parameter of the LSTM. The average RMSE (Root Mean Square Error) for verification and testing was 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s for the four LSTM models. The minimum RMSE of the verification and testing was calculated as 1.1655 ㎥/s and 0.8797 ㎥/s. It was confirmed that the total overflow can be predicted similarly to the SWMM simulation results. The prediction of inundation extent was performed by linking the logistic regression with the results of the LSTM neural network, and the maximum area fitness was 97.33 % when more than 0.5 m depth was considered. The methodology presented in this study would be helpful in improving urban flood response based on deep learning methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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