• Title/Summary/Keyword: 격자강우

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Runoff Accuracy Comparison Between Distributed Model and Lumped Model Based on Observed Data (분포형 모형과 집중형 모형의 유출해석 정확도 비교)

  • Kang, Bo-Seong;Yang, Sung-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.430-430
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    • 2015
  • 기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

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Effectiveness of satellite-based vegetation index on distributed regional rainfall-runoff LSTM model (분포형 지역화 강우-유출 LSTM 모형에서의 위성기반 식생지수의 유효성)

  • Jeonghun Lee;Dongkyun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.230-230
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    • 2023
  • 딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km2)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

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Estimation of SOA Weighting Factors for Radar Rainfall Adjustment and Evaluation of Hydrologic Accuracy (레이더강우 보정을 위한 SOA방법의 가중치 산정 및 수문학적 정확성 평가)

  • Noh, Hui-Seong;Kang, Na-Rae;Shin, Hyun-Seok;Kim, Byung-Sik;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.155-155
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    • 2012
  • 최근 집중호우에 따른 자연재해가 크게 증가하여 수문 및 기상분야에서 강우를 관측 및 예측하기 위한 레이더 활용성이 증대되고 있으며, 이에 따라 정부 각 관련부처에서는 레이더의 도입 및 확충을 위한 방안을 계획 제시하고 있다. 특히, 레이더강우 자료는 수문해석분야에서의 GIS 등 디지털정보를 이용하여 유역매개변수를 추정함에 따라 더 정확하고 상세한 수문자료 확보가 가능하게 되어, 격자기반의 분포형 강우-유출모형 등을 이용하여 수문해석을 하는데 있어 그 활용성이 크게 증가하고 있다. 그러나 레이더강우 자료의 정확성은 아직까지 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있기 때문에, 그 불확실성으로 인하여 레이더강우 자료의 활용 및 적용에 한계를 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 지상강우를 이용한 레이더강우 보정을 위하여 SOA(Statistical Objective Analysis)보정방법을 이용하였으며, 기존 SOA방법에서의 거리에 따른 가중치($_{kd}$)와 함께 지형(고도)에 따른 가중치($W_{ike}$), 바람의 영향에 따른 가중치($W_{ikw}$)를 추가로 산정하여 적용하였으며, 이를 통하여 보정된 강우장을 생성하였다. SOA방법을 통해 생성된 강우장이 어느 정도의 강우정확도를 가지고 강우분포를 재현하는지 검증하기 위하여 2011년 7~9월의 수문학적 분석에 활용 가능한 강우사상과 낙동강유역을 대상으로, 분포형모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 산정된 유출량과 관측 유출량과의 비교를 실시하였다. 또한, 유출량에 대한 오차 및 ME(Model Efficiency)를 통해 레이더강우 자료의 유출모형에서의 효율성을 검토하고자 하였다. 본 연구에서 수행된 보정 강우장에 따른 유출량 비교를 통해 레이더 강우의 정확도에 대한 정량적 평가 방법 도출이 가능할 것으로 판단된다.

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Validation of the rainfall-runoff ratio of the Namgang Dam flood inflow using physically-based runoff model for upstream residual basin (댐상류 잔유역의 물리기반 유출모형을 이용한 남강댐 유입홍수 유츌률 검증)

  • Lee, Jun;Hong, Sug-Hyeon;Kang, Boosik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.308-308
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    • 2021
  • 다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

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Improving Accuracy of RDAPS Prediction Precipitation using Artificial Neural Networks (인공신경망을 이용한 RDAPS 강수량 예측 정확도 향상)

  • Shin, Ju-Young;Choi, Gi-An;Jeong, Chang-Sam;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1013-1017
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    • 2008
  • 이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

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The estimation of Flood and Inundation risk index based on Rainfall Radar (강우레이더 기반 홍수 및 침수 위험 지수 산정)

  • Kang, Narae;Yoon, Jungsoo;Hwang, Seokhwan;Lee, Keon-Haeng;Won, Wooseung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.281-281
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    • 2021
  • 본 연구에서는 재해와 홍수 발생에 대한 대응성을 높이고자 강우레이더 격자 기반으로 홍수 및 침수 위험도 정도를 산정하고자 한다. 홍수 위험 지수는 중소하천 상류 지역에 내린 비로 인해 하류 지점의 홍수 위험도가 얼마나 변화하는지 상대적으로 파악하기 위한 지표이며, 침수 위험 지수는 내수침수에 대한 위험도를 나타내는 것으로 단기간 강한 비에 의한 상대적인 침수 위험도의 증가를 파악하기 위한 지표를 말한다. 강우레이더 기반 전국 단위 홍수 및 침수 위험 지수 개발을 통해 기존 하천홍수예보에 국한된 홍수예보의 제공 범위를 중소하천유역 및 도시지역까지 확대할 수 있을 것으로 예상된다.

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High resolution mapping of future forcasts for precipitation using AWE-GEN-2D over South Korea (AWE-GEN-2D를 이용한 국내 미래 강우의 고해상도 예측)

  • Doi, Manh Van;Kim, Jongho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.328-328
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    • 2022
  • GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.

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Analysis of Flowaccumulation Threshold Value to Extract Stream Network from DEM (DEM으로부터 하천망 추출을 위한 흐름누적 임계값의 분석)

  • 김연준;양인태
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.20 no.3
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    • pp.255-264
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    • 2002
  • The topography is recognized as an important factor in determining the streamflow response of watershed to precipitation. In watershed analysis, stream networks are very important parameters. Each DEM grid size and flowaccumulation threshold value of drainage accumulation matrix have influence on stream networks extracted by using grid DEM. Therefore, stream networks extracted from DEM varies with each DEM grid size and flowaccumulation threshold value. Generally, small threshold values will generate more detailed stream network with higher drainage density High threshold values will generate coarser stream networks. In this paper, total stream length in the study area was used to calculate the flowaccumulation threshold value by each DEM grid size. Stream network was derived by each DEM grid size, which is applied flowaccumulation threshold value. Regression equation was derived by correlation between flowaccumulation threshold value and each DEM grid size.

Application of convolutional autoencoder for spatiotemporal bias-correction of radar precipitation (CAE 알고리즘을 이용한 레이더 강우 보정 평가)

  • Jung, Sungho;Oh, Sungryul;Lee, Daeeop;Le, Xuan Hien;Lee, Giha
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.7
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    • pp.453-462
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    • 2021
  • As the frequency of localized heavy rainfall has increased during recent years, the importance of high-resolution radar data has also increased. This study aims to correct the bias of Dual Polarization radar that still has a spatial and temporal bias. In many studies, various statistical techniques have been attempted to correct the bias of radar rainfall. In this study, the bias correction of the S-band Dual Polarization radar used in flood forecasting of ME was implemented by a Convolutional Autoencoder (CAE) algorithm, which is a type of Convolutional Neural Network (CNN). The CAE model was trained based on radar data sets that have a 10-min temporal resolution for the July 2017 flood event in Cheongju. The results showed that the newly developed CAE model provided improved simulation results in time and space by reducing the bias of raw radar rainfall. Therefore, the CAE model, which learns the spatial relationship between each adjacent grid, can be used for real-time updates of grid-based climate data generated by radar and satellites.

Development of Long-term Rainfall-Runoff Analysis System in SeongDeok Dam Watershed (성덕댐 유역의 장기유출 분석체계 구축)

  • Choi, Hyun Gu;Kim, Bong Jae;Kim, Seon Uk;Park, Byeong Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.429-429
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    • 2018
  • 성덕댐은 기존 농업용 저수지였던 수락저수지를 다목적댐으로 재개발한 우리나라 최초의 사례로 2006년 11월에 착공하였다. 댐재개발 사업은 장랠 물 부족이 예상되나, 현재 마땅한 댐 개발적지가 부족하여 수자원 확보를 위해 기존의 댐을 재개발하는 것으로, 기 개발된 수자원의 활용도 제고 및 환경적으로 건전하고 지속 가능한 수자원을 개발하는 사업을 말한다. 기존의 수락저수지의 재원은 높이 19.0m, 길이 150.0m, 총 저수량 $806,000m^3$이었으며, 성덕다목적댐으로 재개발 되면서 증가된 주요재원은 높이 58.5m, 길이 274.0m, 총 저수량 $27,900,000m^3$이다. 성덕다목적댐 건설이 완료됨에 따라 기존의 농업용수($8,400m^3$/일) 공급뿐만 아니라 하천유지용수 $5,800m^3$/일 및 경북 청송, 영천, 경산지역에 생활용수와 공업용수를 $42,300m^3$/일를 공급할 수 있게 되었으며, 홍수조절용량 $4,200,000m^3$을 확보하여 유역의 홍수예방에도 기여할 수 있다. 댐의 운영기준을 수립하기 위해서는 적어도 20년 이상의 댐 유입량 자료가 필요하지만 성덕댐의 경우 댐 유입량 자료의 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이에 K-water에서 개발하고 다양한 다목적 댐 유역에 적용한 경험이 있는 격자기반 강우-유출 모형인 K-DRUM(K-water Distributed Rainfall rUnoff Model)을 이용하여 성덕댐 유역의 장기유출모형을 구축하였다. 격자기반 수문모형의 장점은 공간적인 비균질성을 고려하여 물리적인 유출과정을 모형화할 수 있고, 이로 인해 신뢰성 있는 수문해석이 가능하기 때문이다. 성덕댐 유역의 K-DRUM 모형을 구축하기 위해서 토지이용도, 토양도(종류, 유효토심), 하천차수도, 유역도, 표고분포도 등을 수집하였으며, 격자는 60m의 정사각형 격자로 약 11,500개를 구성하여 적용하였다. 기상자료로는 안동, 의성, 영천 기상대의 강우자료와 안동 기상대의 기상자료를 활용하였다. 모형의 보정을 위해서는 2016년을 시단위로 모의하였으며 성덕댐 유입량와 비교하여 매개변수를 보정하였고, $R^2$는 0.72, NSE는 0.70, RMSE는 1.82로 신뢰도 높은 보정결과를 획득할 수 있었다. 보정된 매개변수를 성덕댐 유역의 장기유출에 적용하였으며, 1997년부터 2017년까지 총 21년 장기유출 모의를 수행하였으며, 모의결과는 댐 운영기준의 기초자료로 활용하였다.

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