• Title/Summary/Keyword: 강우의 수문학적 특성

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Development of Groundwater Dam Operation Index Using daily Precipitation data (일 강우자료를 이용한 지하댐 운영지표의 개발)

  • Park, Jae-Hyeon;Choi, Young-Sun;Kim, Dae-Kun;Park, Chang-Kun;Yang, Jung-Seok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.270-274
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    • 2005
  • 우리나라의 경우 매년 인구증가와 도시화로 인한 용수부족으로 국지적인 제한 급수를 실시하는 등 점차 물 문제가 중요한 사회 문제로 떠오르고 있는 가운데 새로운 대체 용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있다. 이 가운데 지하댐(Ground-Water Dam) 건설에 의한 지하수 자원의 개발이 제안되고 있다. 수자원의 계절적 편중에 의한 수자원 최적화 활용을 위해 지하댐 최적 운용기법의 개발이 필요한데 이를 위해 본 연구에서는 지하댐 운영지표(Groundwater Dam Operating Index, G.O.I)를 제안하였다. 이를 위해 쌍천 유역의 수문학적 자료와 강수의 경향, 지하수위 그리고 지하댐 운영 자료를 이용하여 강수와 지하수위 상관관계를 비교 분석하였다. 분석한 결과 일강우량 90일 이동평균의 대수값이 지하수위 변동특성과 가장 높은 상관도를 보였다. 이 결과 값을 G.O.I 로 정의 하였으며 G.O.I 지표가 1보다 작은 구간과 지하댐 운영시 제한급수가 실시되었던 구간이 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 G.O.I 를 이용한 지하댐 실시간 의사결정 시스템 구성이 가능할 것으로 판단하였다.

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Soil Moisture Content Estimation Using Remote Sensing Technique (원격 측정 기법을 이용한 토양 함수비의 측정)

  • Lee, Jae Soo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.14 no.3
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    • pp.535-542
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    • 1994
  • Remote sensing technique is based on the estimation of land surface characteristics from the measurement of the emitted radiation from the earth. The hydrologically related parameters studied using this approach include surface temperature, evapotranspiration, soil moisture, precipitation and snow. This study introduces a method for estimating moisture content of a bare soil from the observed and simulated brightness temperature. In a bare soil, microwave emission depends on moisture content, soil temperature, and surface roughness. The method is based on a radiative transfer model with some modifications of Fresnel reflection coefficient to take into account the effect of surface roughness. One smooth bare field and two fields with different surface roughness are prepared for the study. The results indicate that the effect of surface roughness is to increase the soil's brightness temperature and to reduce the slope of regression between brightness temperature and moisture contents.

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Uncertainty Analysis of Clark Model Representative parameter in Dam Basin (기존 댐 유역의 Clark 단위도 대표 매개변수 불확실성 분석)

  • Park, Jiyeon;Kwon, Ji-Hye;Kim, Taehyung;Lee, Jong-Keun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.454-454
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    • 2015
  • 본 연구에서는 댐 유역의 설계홍수량을 산정할 시 발생할 수 있는 대표 매개변수의 불확실성에 대하여 분석하였다. 설계홍수량 산정 방법으로는 국내에서 가장 일반적으로 활용되고 있는 강우-유출모형 중 Clark 단위도를 활용하여 확률강우량을 동일 빈도의 홍수량으로 변환하는 방식을 적용하였다. 대상 유역으로는 수문학적 안전성평가가 수행된 국내 댐 유역 중 비교적 실측 호우사상 자료 수가 많은 3개 유역을 선정하였다. 또한 단위도 매개변수 결정 시 자료의 부족으로 최적화 매개변수에 대한 신뢰도 문제가 발생할 수 있으므로 가용 자료수가 증가함에 따른 불확실성의 영향을 분석하기 위해 대상 유역 간의 시간응답 특성을 분석하였다. 이를 통해 상사성이 있는 것으로 판단되는 유역의 호우사상 매개변수를 통합하여 무차원화된 저류상수 $K_x$를 구하였다. 이 $K_x$값을 표준정규분포로 변환하고 Monte Carlo Simulation을 통해 난수를 발생시켜 100개의 무차원 저류상수 $K_x$를 산정하였다. 이 값을 사용하여 설계홍수량을 산정하기 위한 대표 매개변수의 불확실성 분석을 실시하였다. 그 결과 상사성이 있는 것으로 판별된 유역의 호우사상을 통합하는 경우 양질의 호우사상을 다수 확보하고 있는 유역이 추가되면 홍수량 산정결과가 개선되는 것으로 나타났다.

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Probabilistic Approach to Estimation of Drought Possibility for Vegetation Based on Satellite Observation (위성관측 기반의 식생의 가뭄 가능성 추정을 위한 확률론적 접근방법)

  • Won, Jeongeun;Kim, Sangdan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.115-115
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    • 2021
  • 식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

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Outlook for Temporal Variation of Trend Embedded in Extreme Rainfall Time Series (극치강우자료의 경향성에 대한 시간적 변동 전망)

  • Seo, Lynn;Choi, Min-Ha;Kim, Tae-Woong
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.12 no.2
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    • pp.13-23
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    • 2010
  • According to recent researches on climate change, the global warming is obvious to increase rainfall intensity. Damage caused by extreme hydrologic events due to global change is steadily getting bigger and bigger. Recently, frequently occurring heavy rainfalls surely affect the trend of rainfall observations. Probability precipitation estimation method used in designing and planning hydrological resources assumes that rainfall data is stationary. The stationary probability precipitation estimation method could be very weak to abnormal rainfalls occurred by climate change, because stationary probability precipitation estimation method cannot reflect increasing trend of rainfall intensity. This study analyzed temporal variation of trend in rainfall time series at 51 stations which are not significant for statistical trend tests. After modeling rainfall time series with maintaining observed statistical characteristics, this study also estimated whether rainfall data is significant for the statistical trend test in near future. It was found that 13 stations among sample stations will have trend within 10 years. The results indicate that non-stationary probability precipitation estimation method must be applied to sufficiently consider increase trend of rainfall.

Parameters Estimation of Probability Distributions Using Meta-Heuristic Algorithms (Meta-Heuristic Algorithms를 이용한 확률분포의 매개변수 추정)

  • Yoon, Suk-Min;Lee, Tae-Sam;Kang, Myung-Gook;Jeong, Chang-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.464-464
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    • 2012
  • 수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

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Application on Prediction of Stream Flow using Artificial Neural Network with Mutual Information and Wavelet Transform (상호정보량기법과 웨이블렛변환을 적용한 인공신경망의 하천유량 예측 활용)

  • Ryu, Yong-Jun;Jung, Yong-Hun;Shin, Ju-Young;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.116-116
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    • 2012
  • 하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

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Calculation of TDR Sensor Coefficient through Measurement of Soil Sample (토양시료 측정을 통한 TDR 센서 계수 보정)

  • Moon, Duck Young;Lim, Kwang Suop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.76-76
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    • 2015
  • 토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.

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Stability Analysis of Levee by Infiltration Analysis for Watershed (도시하천 유역의 침투해석을 통한 제방의 안정성 평가)

  • Lee, Hoo Sang;Lee, Jea Joon;Heo, Jun Heang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.231-231
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    • 2016
  • 산업혁명 이후 인간사회의 산업화 및 도시화의 가속으로 지구온난화는 기후변화를 야기해 왔으며, 이로 인한 각종 부정적인 영향과 심각성은 날로 커져가고 있는 현실이다. IPCC(Intergoverment Panel on Climate Change)는 기후변화의 주범인 온실가스를 감축할 지라도 기후의 탄성 때문에 앞으로 수세기 이상 계속 진행될 것으로 전망하였으며, 기후변화 영향의 근원적 방지는 불가능하기 때문에 결국 수자원 관리 측면에서도 기후변화에 적응하기 위한 각종 적응전략 개발의 필요성을 강조하였다(IPCC, 2007). 또한, 극한강수의 발현비율이 도시 및 비도시 지역의 구분 없이 과거 30년에 비해 크게 증가하고 있으며 이러한 추세는 수공구조물의 치수안전도 저하에 큰 영향을 준다. 우리나라는 그동안 하천, 유역 홍수저감 시설물과 댐 등 대형 수공구조물에 대한 안전성 평가를 주기적으로 수행해 왔으나 단순히 모니터링을 통하여 현재의 안전기준의 부합 여부만을 판단하는 수준에 그치고 있다. 장래 증가하는 홍수피해에 대처하기 위해서는 다양한 극한강우 및 극한홍수시나리오를 기반으로 시설물 설계기준별 홍수 위험도와 취약성을 평가하고, 극한홍수 방어기준을 재설정하여 현재 설계기준을 제고할 필요가 있으며, 시설물별 안전도 평가와 위험도 저감계획 및 경제성 평가를 종합적으로 고려한 실행프레임워크 개발이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SEEP/W 모형을 이용하여 일반적인 하천 제방을 바탕으로 침투해석을 실시하여 그 결과를 이용하여 안정성 평가에 대하여 검토하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 수문특성 변화분석 결과를 바탕으로 향후 발생할 수 있는 극치 수문사상의 값을 반영한 설계기준 강화 수방시설 계획 등의 연구에 활용하며, 여러 가지 수문학적 불확실성에 의하여 가변 가능한 도시하천 유역의 취약성 평가 및 위험도 분석을 통한 기후변화 대응과 수공구조물 설계 및 수방전략 수립에 활용하고자 한다.

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Nonlinear Prediction of Streamflow by Applying Pattern Recognition Method (패턴 인식 방법을 적용한 하천유출의 비선형 예측)

  • 강관원;박찬영;김주환
    • Water for future
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    • v.25 no.3
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    • pp.105-113
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    • 1992
  • The purpose of this paper is to introduce and to apply the artificial neural network theory to real hydrologic system for forecasting daily streamflows during flood periods. The hydrologic dynamic process of rainfall-runoff is identified by the iterated estimation of system parameters that are determined by adjusting the weights of the network according to the non-linear response characteristics which is formed the model. Back propagation algorithm of neural network model is applied for the estimation of system parameters with past daily rainfall and runoff series data, and streamflows are forecasted using the parameters. The forecasted results are analyzed by statistical methods for the comparison with the observed.

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