In this study, statistical analysis under both stationary and non-stationary climate was conducted for rainfall data measured in Seoul. Generalised Extreme Value (GEV) distribution and Gumbel distribution were used for the analysis. Rainfall changes under the non-stationary climate were estimated by applying time variable (t) to location parameter (${\xi}$). Rainfall depths calculated in non-stationary climate increased by 1.1 to 6.2mm and 1.0 to 4.6mm for the GEV distribution and gumbel distribution respectively from those stationary forms. Changes in annual maximum rainfall were estimated with rate of change in the location parameter (${\xi}1{\cdot}t$), and temporal changes of return period were predicted. This was also available for re-evaluating the current sewer design return period. Design criteria of sewer system was newly suggested considering life expectance of the system as well as temporal changes in the return period.
Kim, Seongwon;Jeong, Anchul;Lee, Giha;Jung, Kwansue
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.19
no.12
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pp.15-23
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2018
The occurrence of soil erosions in Korea is mostly driven by flowing water which has a close relationship with rainfalls. The soil eroded by rainfalls flows into and deposits in the river and it polluted the water resources and making the rivers become difficult to be managed. Recently, the frequency of heavy rainfall events that are more than 30 mm/hr has been increasing in Korea due to the influence of climate change, which creating a favourable condition for the occurrence of soil erosion within a short time. In this study, we proposed a method to estimate the distribution of rainfall intensity and to calculate the energy produced by a single rainfall event using the cumulative distribution function that take into account of the physical characteristics of rainfall. The raindrops kinetic energy estimated by the proposed method are compared with the measured data from the previous studies and it is noticed that the raindrops kinetic energy estimated by the rainfall intensity variation is very similar to the results concluded from the previous studies. In order to develop an equation for estimating rainfall kinetic energy, rainfall particle size data measured at a rainfall intensity of 0.254~152.4 mm/hr were used. The rainfall kinetic energy estimated by applying the cumulative distribution function tended to increase in the form of a power function in the relation of rainfall intensity. Based on the equation obtained from this relationship, the rainfall kinetic energy of 1~80 mm/hr rainfall intensity was estimated to be $0.03{\sim}48.26Jm^{-2}mm^{-1}$. Based on the relationship between rainfall intensity and rainfall energy, rainfall kinetic energy equation is proposed as a power function form and it is expected that it can be used in the design of short-term operated facility such as the sizing of sedimentation basin that requires prediction of soil loss by a single rainfall event.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical Intelligence technique. The Input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rain- fall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more Improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of ralnfall.
Song, Ho Yong;Kim, Dong-Kyun;Kim, Byung-Sik;Hwang, Seok-Hwan;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.10
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pp.959-972
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2014
In this study, a space-time rainfall grid field generation model based on multifractal theory was verified using nine flood events in the upstream watershed of Chungju dam in South Korea. For this purpose, KMA radar rainfall data sets were analyzed for the space-time multifractal characteristics. Simulated rainfall fields that represent the multifractal characteristics of observed rainfall field were reproduced using the space-time rainfall grid field generation model with log-Poisson distribution and three-dimension wavelet function. Simulated rainfall fields were applied to the S-RAT model as input data and compared with both observed rainfall fields and low-resolution rainfall field runoff. Error analyses using RMSE, RRMSE, MAE, SS, NPE and PTE indicated that the peak discharge increases about 20.03% and the time to peak decreases about 0.81%.
In this study, we propose a new method that utilizes rainfall data in and out of a basin, which is greater than 25.4mm for point rainfall or 12.7mm for areal mean rainfall respectively. From our analysis, most frequent quartile for point and areal mean rainfall were found to be the same in general for various rainfall duration intervals. From an evaluation of design rainfall per each rainfall duration distributed in time by the MOCT(Ministry of Construction and Transportation) version of Huff's method and this study, peak rainfall intensity by this study was found to be greater than the one by MOCT, but there were no consistent increase or decrease of this difference with rainfall durations. Using the distributed design rainfall per each duration by MOCT and this study, corresponding flood inflow hydrographs were simulated and compared each other. Contrary to the case of peak rainfall intensity, difference in peak flow by both methods per each rainfall duration started to increase from about 12-hr duration. Especially, the difference in peak flow was significant when critical rainfall duration was considered, and this trend was similar for peak flows of other rainfall durations. Therefore, the method proposed in this study is thought to be the effective procedure for the construction of dimensionless cumulative rainfall curve that is representative of a basin while considering time distribution characteristics for different rainfall durations.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.3
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pp.57-69
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2016
In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.35-44
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2001
As one of advanced uses of radar, a physically based rainfall prediction method which uses a conceptual rainfall model assimilated by information from volume scanning radar is shown. As another example of advanced utilization of weather radar, results from analyzing a hierarchical time-scale structure in dependency of rainfall distribution en topography are shown.
Accurate and real time forecasting of runoff has a high priority in the drainage basins prone to short, high intensity rainfall events causing flash floods. To take into account the resolution of hydrological variables within a drainage basin, use of distributed system models is preferred. The Landsat Thematic Mapper(TM) observations enable detailed information on distribution of land cover and other related factors within a drainage basin and permit the use of distributed system models. This paper describes monitoring technique of rainfall excess by SCS curve number method. The time series maps of rainfall excess were generated for all the storm events to show the spatiotemporal distribution of rainfall excess within study basin. A combination of the time series maps of rainfall excess with a flow routing technique would simulate the flow hydrograph at the drainage basin outlet.
The main objective of this study is to determine the time distribution models of rainfall in Korea for estimating design floods and to suggest new runoff model(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph; GIUH) in order to be easily use the rainfall-runoff model put rainfall models practice to be suitable for the regional characteristics of hydrologic situation by practicing engineers. As a result, the reappearance of triangular hyetograph and GIUH runoff model showed promising. The historical data from about 13,000 event-rainfalls and 73 rainfall-runoff measuring data during 12 years in International Hydrological Program (IHP) basins have been used to determine the statistical factors of the time distribution for rainfalls by the Yen-Chow, Huff, Pilgrim-Cordery and Mononobe models. The Rational, Kajiyama, Nakayasu and Clark model and GIUH model that this study runoff model were used for the purpose of application limit for basin area against design concept by the estimation of flood runoff and the derivation of empirical equations to estimate the parameters for ungaged basins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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