• 제목/요약/키워드: 강우추정 관계식

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영산강.섬진강 수계의 논 유출곡선지수(SCS-Curve Number)산정 (Estimating SCS-Curve Numbers of Paddy Fields in Yeongsan and Seomjin River Basins)

  • 정재운;윤광식;최우정;최우영;최진규;김영주;이수형
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.775-780
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    • 2008
  • 유출곡선지수(SCS-CN)를 사용하는 유역수문모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 토지이용별 유출곡선지수가 잘 정의되어야한다. 하지만 논의 경우에는 유출곡선지수가 잘 정의되어 있지않다. 현재까지 연구된 논 CN number로는 경기지역의 조건을 반영한다. 본 연구에서는 영산강 수계와 섬진강 수계에 대한 논의 CN값을 추정하기위해 수문모니터링을 실시하였다. 시험지구는 영산강 수계 내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 학야지구와 섬진강 수계 내에 위치한 전라북도 순창군 적성면 고원리 적성지구로 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 두 시험지구에서 각각 강우량과 유출량을 조사하여 강우-유출 관계식을 유도하여 CN값을 산정하였다. 그 결과 CN-I, CN-II, CN-III 값은 학야지구에서 각각 65, 85, 94로 나타났고, 적성지구에서 각각 69, 89, 97로 나타났다. 이는 기존의 연구와 비교하여 CN-II값이 더 높은 것으로 나타났다.

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저유함수법에 의한 강우-유출모형의 변수추정 (Parameter Determination of Rainfall Runoff Model by Storage Function Model)

  • 남궁달
    • 물과 미래
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    • 제18권2호
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    • pp.175-185
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    • 1985
  • 본 연구는 유출해석을 위하여 저유함수모델의 상수와 유역의 수문인자 및 지형인자와의 관계를 명백히 할 수 있는 방법에 대하여 고찰하였다. 연구대상유역은 우리나라의 중요수계에 속하는 한강 금강 낙동강 영산강 유역의 8개소유역을 택하였다. 최적상수의 탐색은 수학적 최적치 탐색방법의 하나인 SDFP 법을 사용하였으며 적합성 검정에는 $\chi$2-기준을 적용하였다. 저유함수법과 kinematic wave 이론에 의하여 저유상수와 지대시간을 구하는 공식을 인도하였으며 kinematic wave 모델의 가정치와 저유함수 모델의 최적상수를 기준으로 하여 검토하였다. 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 저유함수법과 kinematic wave 모델의 상수 사이에는 서로 공통된 관계가 있다. 따라서 이 두 모델의 관계로부터 ⑬식을 얻었다. 2) 위에서 구한 공식을 간단히 하여 산지유역에서 실제적으로 적용될 수 있는 새로운 공식을 제안하였다. 3) 여기에서 제안된 방정식의 적합성을 검정하기 위하여 산지유역의 몇 개 지점에 몇 개의 홍수자료를 적용하여 이 방정식으로 구한 상수를 갖이고 저유함수법에 의하여 유출해석을 하여 제안식의 타당성을 확인하였다.

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위성영상자료와 GIS를 활용한 토양함수정보 추출 및 분포형 강우-유출 모형 적용 (Extraction of Soil Wetness Information and Application to Distribution-Type Rainfall-Runoff Model Utilizing Satellite Image Data and GIS)

  • 이진덕;이정식;허찬회;김석동
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.23-32
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    • 2011
  • 본 연구에서는 소유역을 정방형 격자망으로 형성하고 GIS 데이터처리를 행하여 다양한 지형적인 요소를 각 격자 단위로 해석할 수 있도록 한 다음, 분포형 모형 중 대표적인 $Vflo^{TM}$에 적용하였다. 그리고 모형을 이용함에 있어서 소유역 내에서 공간적으로 상이함을 무시하고 유역의 평균적인 토양함수조건을 적용하는 종전의 연구와 달리, 픽셀 단위로 구성되어 있는 LANDSAT 7 $ETM^+$ 위성영상으로부터 Tasseled Cap 변환을 통해 추출한 토양함수정보 를 모형의 각 격자에 적용하였다. 연구 결과, 소유역에서 토양함수의 공간적인 변화가 분포형 모형의 틀에 잘 부합할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 영상획득시기의 습윤지수와 10일 선행강우량과의 관계식을 추정하였으며, 이를 통해 구한 가중치의 적용성을 입증할 수 있었다.

청미천 상류유역의 오염부하량 및 유달율 산정 (Pollutant Load and Delivery Ratio in Upper Chungmi River Watershed)

  • 전상민;강문성;박지훈;송정헌;류정훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.511-511
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    • 2016
  • 오염부하량은 오염원으로부터 발생하는 발생부하량, 수체로 배출되는 배출부하량, 수체의 특정지점까지 도달하는 유달부하량으로 구분할 수 있으며, 하천의 수질관리대책 수립을 위해서는 정확한 유달부하량 산정이 필요하다. 유달부하량 산정방법에는 실측에 의한 방법, 모델링을 이용한 방법, 유달율을 이용하는 방법 등이 있다. 이중 유달율은 오염원으로부터 배출된 오염물질이 수체의 특정지점에 도달하는 비율이며, 일반적으로 배출부하량과 유달부하량의 비를 의미한다. 따라서 특정 유역의 유달율을 알고 있을 경우 배출부하량을 이용한 유달부하량의 추정이 가능하다. 유달율을 산정하는 방법은 모니터링을 통해 유달부하량과 배출부하량의 비율을 직접 계산하는 방법, 기 개발된 유역특성을 이용한 회귀식을 이용하는 방법, 모델링을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 수문 수질 모니터링을 통해 유달부하량을 계산하고, 배출부하량과의 비교를 통해 유달율을 산정하여 수질관리대책 마련의 기초자료로 이용하고자 한다. 청미천 상류유역은 경기도 용인시에 위치하고 있으며, 축사가 밀집한 지역으로 수질관리가 필요한 지역이다. 모니터링 지점은 청미천의 지류인 양가천을 따라 3개 지점, 청미천 본류에 1개 지점을 선정하였다. 유량 자료는 초음파 수위계를 이용해 측정한 수위자료와 수위-유량곡선을 이용해 구축하였으며, 수질 자료는 월1회 이상 정기 측정 및 강우시 정밀 측정을 실시하여 구축하였다. 수문 수질 자료를 이용해 유량-부하량 관계식을 도출하고, 이를 이용해 유달부하량을 계산하였다. 또한, 통계자료를 통해 각 모니터링 지점을 말단으로 하는 유역의 오염원 현황 자료를 구축하였으며, 환경부 원단위를 이용하여 모니터링 지점별 배출부하량을 산정하였다. 마지막으로, 유달율은 배출부하량과 유달부하량의 비로 계산하였으며, 선행연구들의 결과와 비교 및 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 청미천 유역의 수질관리대책 마련에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

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산지 소유역 유출곡선지수 (Curve Number for a Small Forested Mountainous Catchment)

  • 오경두;전병호;한형근;정성원;조영호;박수연
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제38권8호
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    • pp.605-616
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    • 2005
  • 본 논문에서는 정밀한 수문기상자료를 보유하고 있는 설마천 시험유역의 강우유출자료를 이용하여 산지 소유역의 유출곡선지수(CN)를 산정하고, 이를 이용하여 국내 산지 소유역에 적합하다고 판단되는 선행강우량(ARC)의 적용기준을 제시하였다. 설마천 시험유역은 $97\%$가 산림으로 구성되어 있는 전형적인 미개발 산지 소유역으로서 기왕의 10개 주요 호우사상을 분석하여 산정된 CN값은 $51{\sim}89$ 범위에 있었으며 중앙값(median)은 72 정도인 것으로 나타났다. 선행강우량과 CN과의 관계에 대하여 검토한 결과 본 논문에서 제기한 가설인 ${\ulcorner}$5일 선행강우량 보다 1일 선행강우량이 산지 소유역에 대한 CN을 결정하는 데에 더욱 타당성이 높을 것${\lrcorner}$ 이라는 가설은 타당한 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 1일 또는 5일 선행강우량으로부터 산지 소유역의 CN을 추정할 수 있는 회귀분석식을 제안하였다. 국내 산지 소유역의 유출곡선지수에 대한 체계적인 분석이 거의 없는 실정에서 본 연구를 통하여 국내 산지 소유역에 대한 실측자료를 기반으로 선행강우량을 반영한 CN 산정방법을 제시함으로써, 특히 산악지역에서 실측강우에 따른 유출수문곡선 재현시 선행강우조건을 반영하는 예비적인 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.

미래 기후변화에 따른 재해위험도 예측 (Disaster risk prediction under the condition of future climate change)

  • 이정주;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.125-125
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    • 2011
  • 본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

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용담호 소유역별 인 및 부유물질 유입부하량 산정 (Phosphorus and Suspended Solid Loading in Lake Yongdam)

  • 권상용;김영길;이원호;김범철;허우명
    • 생태와환경
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    • 제38권3호통권113호
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    • pp.322-333
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    • 2005
  • 2002년 4월부터 5개의 소유역으로부터 인 및 부유물질을 측정하였으며, 이를 근거로 부하량을 산정하였다. 총인 농도와 유량의 관계식은 주자천, 정자천, 진안천, 금강 및 구량천에서 각각 $TP\;=\;6.32Q^{0.30}$, $TP\;=\;8.58Q^{0.49}$, $TP\;=\;307.92Q^{-0.10}$, $TP\;=\;17.91Q^{0.47}$$TP\;=\;20.11Q^{0.53}$ 로 진안천을 제외하고는 양의 상관관계를 보였다. 2003년의 경우 총인의 부하량은 주자천, 정자천, 진안천, 금강 및 구량천에서 각각 3,677, 11,430, 36,412 ,89,651 및 42,226 kgP ${\cdot}$ $yr^{-1}$로 계산되었으며, 전체 부하량 중 각 유입수가 차지하는 양은 금강 (48.9%), 구량천 (23.0), 진안천(19.9%), 정자천 (6.2%), 주자천 (2.0%) 순이였다. 또한 단위면적당 부하량은 주자천, 정자천, 진안천, 금강, 구량천에서 각각 0.3, 2.9, 13.6, 9.3 및 13.0 kgP ${\cdot}$ $km^{-2}$ ${\cdot}$ $yr^{-1}$로 진안천에서 가장 크게 나타났다. 용담호 유입수의 부유물질 농도와 유량의 관계식은 주자천, 정자천, 진안천, 금강및 구량천에서 각각 $SS\;=\;0.37Q^{0.40}$, $SS\;=\;0.80Q^{0.35}$, $SS\;=\;11.03Q^{0.18}$, $SS\;=\;0.88Q^{0.77}$$SS\;=\;1.16Q^{0.97}$로 양의 상관관계를 나타냈으며, 2003년의 경우 부유물질의 부하량은 주자천, 정자천, 진안천,금강 및 구량천에서 각각 673, 1,232, 4,232, 36, 902, 80, 202 ton ${\cdot}$ $yr^{-1}$로 구량천에서 가장 많았다 용담호 유입수의 총인 및 부유물질은 강우량이 많았던 시기에 높은 농도를 보였으며, 유량과는 대부분 양의 상관을 보였다. 용담호의 경우 본 연구에서 산출한 경험식을 이용하여 유량만으로도 총인 및 부유물질의 농도를 추정할 수 있을 것으로 보인다. 그러나 유입하천 중 주자천과 진안천의 경우 상관관계가 낮아 경향성은 파악할수 있으나 좀더 정확한 부하량 산정을 위해서는 차후 연구가 더 필요할 것으로 생각된다. 용담호의 경우 인부하량을 줄이기 위해서는 강우에 따른 유출 관리가 철저히 이루어져야 하며 강우에 의해 유입될 수 있는 오염원도 정확히 조사되어야 할 것으로 판단된다.

수문학적 분포형 모형에 적용 가능한 대수층 깊이 추정 연구 (Aquifer bottom estimation study applicable to hydrological model)

  • 윤태희;장석환;신재환;설성훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.322-322
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    • 2022
  • 유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.

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해안도시 지역에서 토지이용도를 고려한 증발산량과 미기상인자의 관계 (Relationships between evapotranspiration on land use and micrometeorological factors in the coastal urban area)

  • 김상진;강동환;유훈선;강상민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.186-186
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    • 2015
  • 본 연구에서는 해안도시(부산광역시 수영구) 지역의 토지이용도와 미기상인자를 고려하여 증발산량을 산정하였으며, 증발산량 변동에 대한 미기상인자의 영향성을 구명하였다. 수영구 지역의 토지이용도와 미기상인자는 2001년 12월부터 2011년 11월에 관측된 일별 자료를 사용하였다. 토지이용도는 불투수(건물, 도로 등) 및 산림(임야), 초지(논밭, 공원 등), 수계(하천, 호수 등) 지역으로 분류하였으며, 4개 지역 특성을 고려한 최적의 추정식을 적용하여 증발산량을 산정하였다. 수영구 지역의 전체 증발산량은 4개 지역에서 산정된 증발산량에 토지이용 비율을 곱하여 구하였다. 연간 증발산량 변동은 1월부터 7월까지 증가하다가 8월부터 12월까지 감소하는 형태를 보였다. 수영구 지역에서 증발산량은 강수량의 약 13.3% 정도이었으며, 이는 연구지역의 72%에 해당하는 불투수 지역에서 배수로를 통한 물의 유출이 강우 발생 후 짧은 시간 동안 다량 발생하였기에 지속적인 증발산이 가능한 잠재수량의 저유량이 적었기 때문이다. 증발산량과 미기상인자 간의 상관분석을 수행하였으며, 증발산량과 이슬점 온도의 상관계수가 0.63으로 가장 높았다. 증발산량에 대한 기온 및 강수량, 순복사 인자의 상관계수는 0.5 이상으로 양의 상관성을, 기압 및 일조시간은 0.5 이상의 음의 상관성을 보였다. 증발산량에 대한 상관계수가 0.5 이상인 미기상인자(이슬점온도와 기온, 순복사, 기압, 강수량)에 대한 회귀 분석을 수행하였다. 이슬점온도와 기온, 순복사, 기압에 대한 증발산량 회귀함수 그래프는 강수의 유무에 따라 2가지 경향을 보였다. 이슬점온도에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.7$, 무강수 시에는 $ET=0.25{\times}e^{0.04x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.48과 0.96 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기온에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.53$, 무강수 시에는 $ET=0.13{\times}e^{0.06x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.39와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 순복사에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.79x+0.49$, 무강수 시에는 $ET=0.22x+0.03$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.34와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기압에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=-0.04x+37.91$, 무강수 시에는 $ET=5.18{\times}10^{22}{\times}e^{-0.05x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.25와 0.45 정도로 나타났다. 강수량에 따른 증발산량 회귀함수는 $ET=0.23lnx+0.90$으로 추정되었으며, 결정계수 0.61정도 나타났다.

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인공신경망과 유전자알고리즘을 이용한 수위예측에 관한 연구 (Study on Water Stage Prediction by Artificial Neural Network and Genetic Algorithm)

  • 여운기;지홍기;이순탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1159-1163
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    • 2010
  • 최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

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