• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.1
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• pp.1-15
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• 2017

Information on radar rainfall with high spatio-temporal resolution over large areas has been used to mitigate climate-related disasters such as flash floods. On the other hand, a well-known problem associated with the radar rainfall using the Marshall-Palmer relationship is the underestimation. In this study, we develop a new bias correction scheme based on the quantile regression method. This study employed a bivariate copula function method for the joint simulation between radar and ground gauge rainfall data to better characterize the error distribution. The proposed quantile regression based bias corrected rainfall showed a good agreement with that of observed. Moreover, the results of our case studies suggest that the copula function approach was useful to functionalize the error distribution of radar rainfall in an effective way.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.396-396
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• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.342-342
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• 2022

본 연구에서는 금강 최상류 용담댐에 유입되는 오염부하를 효과적으로 관리하기 위하여 용담댐 상류 유역에 수문-수질 모델을 적용하고 보정한 결과를 보고하고자 한다. 유역의 유출유량과 오염물질 부하를 산정하기 위해 미국환경부의 Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)을 적용하였고 강우에 의한 용담댐 유역의 유입유량과 오염물질 부하 특성을 분석하였다. 용담댐은 금강수계 최상류에 있는 다목적댐으로 국내에서 5번째로 규모가 큰 댐으로서 도수터널을 이용한 유역변경을 통해 전라북도 지역의 용수를 공급하고 있다. 용담댐 유역을 환경부의 소유역 구분에 따라 51개의 소유역으로 세분화한 후 티센망을 고려하여 12개의 그룹으로 범주화하였고, 강우 관측지점 12곳의 2017-2021년 강우 자료를 각 소유역에 입력하였다. 강우를 제외한 여타 기상 자료는 자료의 한계로 인해 장수기상청과 전주기상청의 동일 기간의 것을 사용하였다. 수질 모의 항목은 총부유물질(TSS), 총인(TP)과 총질소(TN)이며, 유량과 수질 항목의 보정은 측정망의 2017~2021년 실측자료에 대하여 시행하였다. 보정 결과는 R², RMSE, MAE로 평가하였다. 본 연구의 결과는 용담댐 내부의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.11
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• pp.1041-1052
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• 2013

In this study, we estimate parameters of a distributed hydrologic model, GRM (grid based rainfall-runoff model), using a model-independent parameter estimation tool, PEST. We implement auto calibration of model parameters such as initial soil moisture, multipliers of overland roughness and soil hydraulic conductivity in the Geumho River Catchment and the Gamcheon Catchment using radar rainfall estimates and ground-observed rainfall represented by Thiessen interpolation. Automatic calibration is performed by GRM-MP (multiple projects), a modified version of GRM without GUI (graphic user interface) implementation, and "Parallel PEST" to improve estimation efficiency. Although ground rainfall shows similar or higher cumulative amount compared to radar rainfall in the areal average, high spatial variation is found only in radar rainfall. In terms of accuracy of hydrologic simulations, radar rainfall is equivalent or superior to ground rainfall. In the case of radar rainfall, the estimated multiplier of soil hydraulic conductivity is lower than 1, which may be affected by high rainfall intensity of radar rainfall. Other parameters such as initial soil moisture and the multiplier of overland roughness do not show consistent trends in the calibration results. Overall, calibrated parameters show different patterns in radar and ground rainfall, which should be carefully considered in the rainfall-runoff modelling applications using radar rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.310-310
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• 2018

Generally, precipitation measurement were conducted with various authrities. Among these, the MOLIT conduct the hydrological survey for the water resource management such as flood and low-flow forecasting, drought countermeasure, streamflow management. There is totally 424 observatory were existed and each precipitation measurement were obtained and quality assuranced with 10-min interval. It could be arranged or estimated with nearby observatory and radar reflectivity when the total amount of precipitation are existed. The objective of the study is therefore to suggest the method to estimate missing data with rain radar reflectivity. To validate suggested method, 50 observartory were obtained, and the efficiency were analyzed with estimated and observed precipitation. As the result of the study, the suggested method has reliability, and can be used as a method for quality assurance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.971-975
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• 2009

본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.423-423
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• 2022

수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.7 no.4
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• pp.97-107
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• 2005

As the distributed model is developed and widely used, the accuracy of a rainfall measurement and more dense rainfall observation network are required for the reflection of various spatial properties. However, in reality, it is not easy to get the accurate data from dense network. Generally, we could not have the proper rainfall gages in space and even we have proper network for rainfall gages it is not easy to reflect the variations of rainfall in space and time. Often, we do also have missing rainfall data at the rainfall gage stations due to various reasons. We estimate the distribution of mean areal rainfall data from the point rainfalls. So, in the aspect of continuous rainfall property in time, we should fill the missing rainfall data then we can represent the spatial distribution of rainfall data. This study uses the Fuzzy-Genetic algorithm as a interpolation method for filling the missing rainfall data. We compare the Fuzzy-Genetic algorithm with arithmetic average method, inverse distance method, normal ratio method, and ratio of distance and elevation method which are widely used previously. As the results, the previous methods showed the accuracy of 70 to 80 % but the Fuzzy-Genetic algorithm showed that of 90 %. Especially, from the sensitivity analysis, we suggest the values of power in the equation for filling the missing data according to the distance and elevation.