Unpaved forest roads are common accessways in mountain areas being used for forestry purposes. The presence of forest roads produces large volumes of surface runoff and sediment yield due to changes in soil properties and hillslope profile. Rainfall simulation experiments were conducted to estimate the impacts of above-ground vegetation and antecedent soil water condition on hydrology and sediment processes. A total of 9 small plots($1m{\times}0.5m$) were installed to represent different road surface conditions: no-vegetation(3 plots), vegetated surface(3 plots), and cleared vegetation surface(3 plots). Experiments were carried out on dry, wet, and very wet soil moisture conditions for each plot. Above ground parts of vegetation on road surface influenced significantly on surface runoff. Runoff from no-vegetation roads(39.24L) was greater than that from vegetated(25.05L), while cleared-vegetation condition is similar to no-vegetation roads(39.72L). Runoff rate responded in a similar way to runoff volume. Soil erosion was also controlled by land cover, but the magnitude is little than that of surface runoff. Even though slight differences among antecedent soil moisture conditions were found on both runoff and soil erosion, runoff rate and soil losses were increased in very wet condition, followed by wet condition. The experiments suggest that vegetation cover on forest road surface seems most effective way to reduce surface runoff and soil erosion during storm periods.
Recently, Low Impact Development (LID) is being used in Korea to control urban runoff and nonpoint source pollution. In this study, we evaluated the reduction of surface runoff from a study area, as the effect of connecting three bioretention as LID-BMP. Surface runoff and storage volume of bioretention is estimated by the Curve Number (CN) method. In this study, the storage volume of bioretention is divided by the volume of surface runoff and precipitation which directly enters the bioretention. The ratio of captured surface runoff volume to storage volume is highly influenced by the ratio of drainage area to surface area of bioretention. The high bioretention surface area-to-drainage area ratio captures more surface runoff. The ratio of 1.2 captures 51~54% of the total surface runoff, ranging from 5-30cm of bioretention depth; a ratio of 6.2 captures 81~85%. Three connected bioretentions could therefore captures much more runoff volume, ranging from $35.8{\sim}167.3m^3$, as compared to three disconnected bioretentions at their maximum amount of precipitation with non-effluent from the connecting three bioretentions. Hence, connecting LID-BMPs could improve the removal efficiencies of surface runoff volume and nonpoint source pollution.
Using artificial rainfall simulator, the soil loss, which is deemed as most cause of muddy water problem among Non-point source(NPS) pollutant, was studied by the analysis of direct runoff flow, groundwater runoff, and groundwater storage properties concerned with rainfall intensity, slope of area, and land cover. The direct runoff showed increasing tendency in both straw covered and bared boxes which are 5%, 10%, and 20% sloped respectively. Also the direct runoff volume from straw covered surface boxes were much lower than bared surface boxes. It's deemed as that the infiltration capacity of straw covered surface boxes were increased, because the surface sealing by fine material of soil surface didn't occurred due to the straw covering. Under the same rainfall intensity and slope condition, 2.4 ${\sim}$ 8.2 times of sediment yield were occurred from bared surface boxes more than straw covered surface boxes. The volume of infiltrated were increased due to straw cover, the direct runoff flow were decreased with decreasing of tractive force in surface. To understand of relationship the rate of direct runoff flow, groundwater runoff, and groundwater storage by the rainfall intensity, slope, and land cover, the statistical test was performed. It shows good relationship between most of factors, expect between the rate of groundwater storage and rainfall intensity.
This study is daytime and nighttime runoff image data caused by heavy rain on May 27, 2013 at Oedo Water Treatment Plant of Oedo-Stream, Jeju to compute runoff by applying Surface image velocimeter (SIV) and analyzing correlation according to current. At the same time, current was comparatively analyzed using ADCP observation data and fixed electromagnetic surface current meter (Kalesto) observed at the runoff site. As a result of comparison on resolutions of daytime and nighttime runoff images collected, correlation coefficient corresponding to the range of 0.6~0.7 was 6.8% higher for nighttime runoff image compared to daytime runoff image. On the contrary, correlation coefficient corresponding to the range of 0.9~1.0 was 17% lower. This result implies that nighttime runoff image has lower image quality than daytime runoff image. In the process of computing current using SIV, a rational filtering process for correlation coefficient is needed according to images obtained.
Temporal and spatical surface runoff by heavy rainfall during 25~28 July, 2011 causing urban flooding at Seoul were analyzed using Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA). L-THIA was calibrated for 1988~1997 and validated for 1998~2007 using monthly observed data at Hangangseoul watershed which covers 90 % of Seoul city. As a results of calibration and validation of L-THIA at Hangangseoul watershed, Nash-Sutcliffe coefficients were 0.99 for calibration and 0.99 for validation. The simulated values were good agreement with observed data and both calibrated and validated levels were "very good" based on calibration criteria. The calibrated curve number (CN) values of residential and other urban area represented 87 % and 93 % of impervious area, respectively, which were maximum percentage of impervious area. As a result of L-THIA application at Seoul city during 25~28 July, 2011, most of rainfall (54 %, 287.49 mm) and surface runoff (65 %, 247.32) were generated at 27 July, 2011 and a significant amount of rainfall and surface runoff were occurred at southeastern Seoul city. As a result of bi-hourly spatial and temporal analysis during 27 July, 2011, surface runoff during 2:00~4:00 and 8:00~10:00 were much higher than those during other times and surface runoff located at Seocho-gu during 6:00~8:00 represented maximum value with maximum rainfall intensity which caused landslide from Umyun mountain.
In order to examine the effect of impermeable surface (rooftop, outdoor parking lot) and rainwater infiltration facilities on runoff pH, pH was measured. pH measurement spots were splash blocks accepted roof runoff of 3 sites, infiltration boxes and trenches accepted parking lot runoff and plastic rainwater harvesting facility accepted roof runoff. These measurements were operated at 3 housing complexes from 2006 to 2009. The rainwater runoff pH was influenced by the quality of the runoff surface material (concrete), the age of the building, waterproofing methods according to each housing site, antecedent rainfall conditions and others. Rain garden, infiltration boxes and trenches decreased the alkalinity of runoff by detention and infiltrating the roof and outdoor parking lot runoff. These results mean that decentralized rainwater management facilities of housing complexes can reduce effect on the outskirt aquatic ecosystem by the accumulation of substances causing pH rising in the infiltration facilities and rain garden.
The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.
Physically-based resampling scheme for roughness coefficient of surface runoff considering the spatial landuse distribution was suggested for the purpose of effective operational application of recent grid-based distributed rainfall runoff model. Generally grid scale(mother scale) of hydrologic modeling can be greater than the scale (child scale) of original GIS thematic digital map when the objective basin is wide or topographically simple, so the modeler uses large grid scale. The resampled roughness coefficient was estimated and compared using 3 different schemes of Predominant, Composite and Mosaic approaches and total runoff volume and peak streamflow were computed through distributed rainfall-runoff model. For quantitative assessment of biases between computational simulation and observation, runoff responses for the roughness estimated using the 3 different schemes were evaluated using MAPE(Mean Areal Percentage Error), RMSE(Root-Mean Squared Error), and COE(Coefficient of Efficiency). As a result, in the case of 500m scale Mosaic resampling for the natural and urban basin, the distribution of surface runoff roughness coefficient shows biggest difference from that of original scale but surface runoff simulation shows smallest, especially in peakflow rather than total runoff volume.
본 연구는 도시 배수구역에서 지표면유출과 우수로의 홍수추적 과정을 통하여 홍수량을 산정하는데 있어서, 지표면유출 해석방법이 결과치에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면유출 해석이론의 비교연구를 위해서는 RUNOFF, ILLUDAS, SBUH, RRL 등의 해석모형들을 사용하였으며, 배수관망내 흐름 해석에는 EXTRAN을 사용하였다. 가상 및 실측 강우, 유출량자료가 있는 유역에 대하여 각각 유출해석을 실시하였다. 각 도시 소배수구역의 유출모형에 의한 결과는 도시홍수량 산정에 상당한 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 지표면유출 해석 결과치에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 도달시간으로 판단되었다. 적용 모형 중 RUN-EX(RUNOFF-EXTRAN) 법이 포장, 비포장유역의 해석에 모두 적합하였으며, 다른 모형들에 비해 실측치에 가장 근사하였다.
Rainwater runoff has been identified as a significant source of contaminants having tremendous impact on the receiving aquatic environment. In the present study, trace element transport by the surface runoff in the predominantly urban catchment of Guwahati city, India was monitored with a view to determine the chemical denudation rates of the land surface. A number of trace metals, namely Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn were measured in the runoff after 70 major rain events within the city. Cadmium was found to be the least abundant metal and Iron was the most abundant metal in the runoff. The results are interpreted on the basis of temporal and spatial variations in their concentrations. These variations are quite large in some of the events and reflect changes in the local environmental setting, differences in water utilization, variations in runoff volume, gradient and quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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