• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.268-268
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• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.165-174
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• 2019

As a nonstationarity is observed in hydrological data, various studies on nonstationary frequency analysis for hydraulic structure design have been actively conducted. Although the inherent diversity in the atmosphere-ocean system is known to be related to the nonstationary phenomena, a nonstationary frequency analysis is generally performed based on the linear trend. In this study, a nonstationary frequency analysis was performed using climate indices as covariates to consider the climate variability and the long-term trend of the extreme rainfall. For 11 weather stations where the trend was detected, the long-term trend within the annual maximum rainfall data was extracted using the ensemble empirical mode decomposition. Then the correlation between the extracted data and various climate indices was analyzed. As a result, autumn-averaged AMM, autumn-averaged AMO, and summer-averaged NINO4 in the previous year significantly influenced the long-term trend of the annual maximum rainfall data at almost all stations. The selected seasonal climate indices were applied to the generalized extreme value (GEV) model and the best model was selected using the AIC. Using the model diagnosis for the selected model and the nonstationary GEV model with the linear trend, we identified that the selected model could compensate the underestimation of the rainfall quantiles.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.465-465
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• 2015

강우/무강우 정보는 재해의 관점에서는 중요성이 덜하지만 농업, 건설 등의 산업분야나 우리의 일상생활에 큰 영향을 미치는 인자이다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 강우발생을 판단하는데 있어 그 정확성을 살펴보고, 아울러 이를 높이기 위한 방법으로 가강수량의 역할을 평가하였다. 본 연구에서는 관악산 레이더 자료, 관악산 레이더 반경 내 위치한 30개 AWS지점의 강우 자료를 분석하였다. 30개 AWS지점은 관악산 레이더 반경을 전체적으로 포괄할 수 있도록 임의로 선정하였다. 또한, 오산과 백령도 고층기상관측자료를 이용하여 산정한 가강수량을 레이더 강우발생 판단에 적용하여 정확성 개선을 검토하였다. 아울러 본 연구의 결과를 2차원 평면에 나타내어 공간적인 변화를 비교하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.19 no.1
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• pp.27-37
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• 2001

Soil erosion by outflow of water or rainfall has caused many environmental problems as declining agricultural productivity, damaging pasture and preventing flow of water. As the interest in environment is increasing lately, soil erosion is considered as a serious problem, whereas the systematic regulation and analysis for that have not established yet. This research shows the method of extracting factor entered model which expects soil erosion by GSIS. There are several erosion model such as ANSWER, WEPP, RUSLE. The research used RUSLE erosion model which could expect general soil erosion connected easily with GSIS data. RUSLE's input factors are composed of rainfall runoff factor(R). soil erodibility factor(K), slope length factor(L), slope steepness factor(S), cover management factor(C) and support practice factor(P). The general equation used to extract L, S factor on the RUSLE to be oriented for agricultural area has some limitation to apply whole watershed. So, on this study we used a revised empirical equation applicable to the watershed by grid on the GSIS. Also, we analyzed RUSLE factors by watershed being analyzed with watershed extraction algorithm. Then we could calculate the minimum, maximum. mean and standard deviation of RUSLE factors by watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.339-339
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• 2021

XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.293-293
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• 2021

자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1152-1156
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• 2004

수자원분야에서 강우-유출의 해석은 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 특히 기존에 수위 측정 자료가 존재하는 지역에 대한 유출의 분석은 측정 자료를 통한 정밀한 강우-유출의 분석이 가능하나 유량 기록이 전혀 없는 산악지역이나 미개발지역의 f하천에서 댐이나 제방과 같은 수공구조물의 설계 및 수자원 개발을 위해선 강우-유출 관계에 의한 유출량 산정은 상당히 복잡한 과정일 것이다. 미계측 유역에 유출모형을 적용하기 위해서는 모형변수의 초기치 설정과 과거 유출자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야 하기 때문에 미계측 유역에 유출모형을 적용하기란 그리 쉽지 많은 않은 실정이다. 따라서 본 연구 에서는 월 유출량 산정을 위한 모형 중 기존의 Xu가 제안한 WASMOD의 매개변수를 관측된 유출량과의 검정에 의해 산정하는 것이 아니라 유출에 영향을 주는 인자 중 유역의 지형학적 인자인 토지이용과의 상관관계를 분석하여 미계측 유역의 적용을 위한 방법을 모색하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.803-807
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• 2010

본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 표준화된 한국토양유실도 자료를 제공하여 자료의 객관화를 이루도록 함을 목적으로 하고 있다. 한국토양유실도 제공 시스템은 2단계에 걸쳐서 수행할 계획이다. 1단계에서는 한국토양유실량 분포도를 RUSLE를 이용하여 작성하였다. 이 RUSLE모에서 강우 에너지인자 산정을 위한 강우량 자료는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지의 30년간의 자료를 이용하여 24시간 지속시간의 전국 R값을 빈도별로 산정하여 강우에너지인자에 대한 주제도를 작성하였다. 또한 사용한 GIS자료는 USGS DTED Level-2, 국립농업과학원의 정밀 토양도, 환경부의 중분류 토지피복도 자료이고 이들 자료를 이용하여 RUSLE의 각인자별 주제도를 작성하였고, 이를 웹사이트(http://krsc.kict.re.kr/RUSLE/rusle.asp)를 통해 신청인으로부터 메일로 범위(행정구역경계, 1/25,000수치지도 도엽번호, 수자원단위지도 등)를 요청 받거나 수자원단위지도의 중권역 및 표준권역의 경우 사용자가 직접 자료요청을 하여 토양유실도를 제공받는 시스템이다. 2단계에서는 작성된 한국토양유실량 분포도를 제공하는 것은 물론이며, 사용자가 원하는 범위에 대하여 shape 파일을 입력, 강우에너지인자(R) 입력, 그리고 토지피복별에 따른 RUSLE의 C 혹은 P값을 수정하여 분석하거나, 현재 토양통별로 제시된 K값을 사용자가 직접 관측한 값을 이용하여 Web-RUSLE시스템에 입력하면 자동으로 토양유실량을 산정할 수 있는 시스템으로 구축할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.60-64
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• 2005

강우-유출 모형을 수행하기 위해서는 지표면의 성질을 나타내는 보조 자료로서 식생피복자료, 토양분포, DEM 등이 주어지는데, 이러한 인자들이 흐름을 지배하게 되므로 중요하다. 그러므로 강우-유출 모형에서는 지표에서의 식생을 적절하게 나타내 줄 필요가 있는데, 최근의 원격 탐사 기술이 하나의 대안으로 제시되어 왔으며 식생 정보는 2차원 디지털 지도로 작성되어 수치모형에서는 이 디지털지도로부터 조도계수의 값을 전환하는 다단계 방법을 이용하여 오고 있다. 그러나 강우-유출 모형의 격자 간격이 식생 피복을 나타내기 위한 디지털 지도의 격자 간격과 항상 일치하는 것이 아니고 디지털 지도의 격자 간격이 일반적으로 더 세밀하므로 강우-유출 모형에서 디지털 지도를 이용하기 위해서는 적당한 방법의 스케일 확장 (up-scaling)이 필요하며, 이 연구에서는 질량 보존의 법칙을 사용하여 이론적 기반에 근거한 하나의 전략적인 방법이 제시된다. 이 연구의 목적은 강우-유출 모형의 수행 시 이질성을 보이는 지표면에서 식생과 관련된 매개변수를 통합/확장 처리하는 하나의 기법을 대기모형에서 이미 제시된 방법을 모사하여 제시함으로써 이질성을 보이는 지표면의 처리할 때 방향을 설정해 주고자함이다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.119-124
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• 2009

In this study, the characteristics of estimating methodology for RUSLE factors such as soil erodibility factor, slope length-steepness factor, and cover management factor were reviewed and then the relative error according to each methodology was analyzed. RUSLE was applied to experimental watershed for 42 storm events and their results were compared with measured sediment yield to examine the applicability of RUSLE. As a result, this paper found that it should be necessary to consider vegetation effect for forest application of RUSLE as cover management was the most sensitive factor. Also, soil erodbility factor was calculated from data of soil series by National Academy of Agricultural Science caused sediment yield to be overestimated because there were big differences between the soil series and on-site soil texture. The 22.7% of maximum relative error was shown according to selecting the rain energy equation. In addition, it will be necessary to verify the RUSLE factors with more data in order to improve their accuracy.