• Title/Summary/Keyword: 계측 유역

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A Study on Regionalization of Parameters of Continuous Rainfall-Runoff Model (연속 강우-유출모형의 매개변수 지역화에 관한 연구)

  • Jeong, Ga-In;Kim, Tae-Jeong;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.182-182
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    • 2015
  • 우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.

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A Study on Estimation of Lowflow Ungauged Basin Using Multiple Regression Analysis (다중회귀분석을 이용한 미계측 유역의 갈수유량 산정에 관한 연구)

  • Lim, Ga Kyun;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.133-133
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    • 2020
  • 갈수량이란 1년 중 355일은 유지되는 유량을 말하며 물 공급 계획 및 관리, 저수지 설계, 관개용수의 수량과 수질 관리, 생태계 보존 등에 있어서 갈수량의 크기와 빈도를 파악하는 것은 매우 중요한 과정이다. 갈수량 산정을 위해서는 오랜 기간의 관측 일유량 자료가 필요하지만 우리나라의 경우 관측 유량 자료의 결측자료가 많아 갈수량 산정에 필요한 장기간의 자료가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 전국 40개 중권역 유역을 대상으로 갈수 빈도별 갈수량 산정 회귀식 개발을 수행하였다. 갈수량 산정에 적용할 수 있는 18개의 유역인자와 4개의 수문 인자를 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였으며 상관분석 결과를 토대로 미계측 유역에 적용 가능한 인자를 선정하였다. 갈수 빈도 분석과 단계적 회귀분석을 통하여 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수 빈도별 갈수량 산정 회귀식을 개발하였다. 또한 계측 유역을 미계측 유역으로 가정하여 개발된 갈수량 산정 회귀식을 이용하여 갈수량을 산정하고 분석 결과와 실제 갈수량을 비교하여 개발된 회귀식의 적정성을 검토하였다.

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A study of regionalization of streamflow data at ungaged watershed by watershed characteristics (유역특성을 활용한 빈도별 미계측 유역 홍수량 지역화)

  • Kim, Jin-Guk;Lee, Jeong-Ju;Park, Rea-Kon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.13-13
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    • 2018
  • 우리나라의 하천 홍수량 자료는 대부분 댐 상류나 홍수위험 지역 등 유역 내 하천관리가 필요한 주요 지점에서만 측정되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료는 유역의 크기가 작아질수록 매우 제한적이며, 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 유역특성인자(유역면적, 유역경사)를 매개변수로 활용하여 권역별 설계홍수량 자료에 대한 지역화 분석을 수행하였으며, 미계측 유역에서 홍수량 추정이 가능하도록 모형을 개발 하였다. 모형에서 발생하는 불확실성을 고려하기 위하여 Bayesian GLM(generalized linear method)기법을 활용하였으며, 최종적으로 모형의 매개변수와 산정되는 홍수량 결과에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 제안된 모형을 통해 일부 유역을 미계측 유역으로 가정하여 홍수량을 추정하였으며, 통계적 지표를 활용하여 기수립된 설계홍수량 자료와의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, Bayesian 기법을 도입하여 매개변수와 도출된 결과에 대한 불확실성의 정량적인 평가가 가능한 장점을 확인하였다.

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A comparative study of conceptual model and machine learning model for rainfall-runoff simulation (강우-유출 모의를 위한 개념적 모형과 기계학습 모형의 성능 비교)

  • Lee, Seung Cheol;Kim, Daeha
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.9
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    • pp.563-574
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    • 2023
  • Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.

Prediction of the daily-flow duration curve and streamflow using the regional flow duration curve creation technique (지역화 유황곡선을 작성기법을 이용한 유역의 일유황곡선 및 유량 예측)

  • Choo, Kyung Su;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.132-132
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    • 2020
  • 유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.

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A Study on regionalization of PDM model parameters (확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화에 관한 연구)

  • Chang, Hyung Joon;Lee, Hyo Sang;Kim, Seong Goo;Park, Ki Soon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.224-224
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    • 2017
  • 지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.

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Development of Regional Regression Model for Estimating Flow Duration Curves in Ungauged Basins (미계측 유역의 유황곡선 산정을 위한 지역회귀모형의 개발)

  • Lee, Tae Hee;Lee, Min Ho;Yi, Jaeeung
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.36 no.3
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    • pp.427-437
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    • 2016
  • The objective of this study is to develop the regional regression models based on the physiographical and climatological characteristics for estimating flow duration curve (FDC) in ungauged bsisns. To this end, the lower sections with duration from 185 to 355 days of FDCs were constructed from the 16 gauged streamflow data, which were fitted to the two-parameter logarithmic type regression equation. Then, the parameters of the equation were regionalized using the basin characteristics such as basin area, basin slope, drainage density, mean annual precipitation, mean annual streamflow, runoff curve number in order that the proposed regression model can be used for ungauged basin. From the comparison of the estimated by the regional regression model with the observed ones, the model with the combination of basin area, runoff curve number, mean annual precipitation showed the best performance.

Empirical Relationships for Flood Frequency Inference in Ungaged Watersheds (미계측유역의 홍수빈도 추론을 위한 경험관계)

  • Lee, Jeong Eun;Kim, Nam Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.274-274
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    • 2016
  • 일반적으로 수공구조물의 설계지점은 홍수량 자료가 없는 경우가 대부분이다. 이러한 미계측유역의 홍수빈도를 추정하기 위한 여러방법들 중 지수홍수법을 이용한 지역홍수빈도분석을 본 연구에서 수행하였다. 특히, 지수홍수법의 주요인자 중 하나인 평균홍수량의 지역화를 위한 방법으로 홍수량과 유역면적과의 관계가 멱함수 법칙(power law)을 따른다는 가정에 따른 경험관계를 도출하였다. 보다 세밀한 분석을 위해 대상유역 전체를 하나의 그룹, 공간 근접성에 따른 추가적인 세부적인 그룹으로 분류하여 각각의 결과를 분석하였다. 연구결과에 의하면, 미계측 지점의 홍수량 추정시에는 인근의 계측지역 즉, 직상하류 유역의 비유량의 관계를 사용하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 또한 미계측 유역에 대한 홍수빈도를 추론하기 위해서는 지역홍수빈도해석 자체도 중요하지만, 지역의 세밀한 구분과 그에 따른 지역화 경험관계 개발이 중요함을 확인할 수 있었다.

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An operation of experimental catchment to assess the hydrological effect by urbanization (도시화에 따른 수문학적 영향평가를 위한 시험유역의 운영)

  • Kim, Hyeon-Jun;Chang, Cheol-Hi;Kim, Chul-Gyum
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.149-154
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    • 2005
  • 최근에 이르러 농촌 인구의 도시유입으로 도시의 주거공간이 절대적으로 부족해지고 있으며, 이는 대도시의 아파트 가격 상승을 유발하는 등 부수적인 사회/경제적 문제를 일으키고 있다. 정부나 지방자치단체에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대규모의 신도시 개발계획을 추진하고 있으며, 이러한 신도시 개발은 도시화로 인하여 환경적, 수문학적으로 부정적인 영향을 미치는 것으로 조사되고 있다. 도시화는 수문학적으로 산림이나 농경지와 같은 투수지역을 건물, 도로 등의 불투수지역으로 변화시키는 것이며 (Im 등, 2003), 이로 인하여 홍수파의 도달시간이 줄어들고 첨두유량이 증가하는 등의 수문변화를 수반하게 된다. 도로나 건물 등이 대부분을 차지하고 있는 도시지역에서는 지표면이나 식생으로부터 대기중으로 방출되는 증발산량이 농촌이나 산림지역보다 상대적으로 적으며, 강우시 토양중의 침투량과 지표면의 저류량도 도시지역에서는 매우 적게 나타난다. 신도시 개발 전후의 수문순환을 평가하는 방법 중의 하나는 개발예정지에 대한 장$\cdot$단기의 수문/수질 관측을 통하여 개발 전과 개발 후의 유출특성과 수질부하를 정량적으로 비교하는 것이다. 본 연구에서는 도시화로 인하여 대규모의 토지이용 변화가 예상되는 신도시 개발예정지구를 시험유역으로 선정하여 장기적인 수문/수질 모니터링을 실시하고자 한다. 또한, 시험유역에서 계측된 자료와 유역수문모형을 활용하여 개발전후의 홍수 및 유출특성을 분석하고 도시화가 하천의 수문 및 수질에 미치는 영향을 정량적으로 비교분석 함으로써 효율적인 저감 대책의 수립에 활용할 계획이다. 본 연구에서는 국내$\cdot$외의 시험유역의 운영 실태를 조사하고, 신도시 개발 등으로 인하여 급격한 도시화가 진행되고 있는 지구를 시험유역으로 선정하여 유역의 물순환 체계를 조사하고자 한다. 이를 위하여 신도시 개발지구와 도시정비사업지구를 대상후보지로 선정하여 개발계획 및 유역의 특성 등을 조사하고, 시험유역의 선정기준을 수립하여 연구의 목적과 부합되는 지구를 시험유역으로 선정하였으며 선정된 시험유역에 대하여 수문$\cdot$수질 조사 계획을 수립하고, 계측시설을 설치하여 시험운영을 실시하고, 향후 시험유역의 수문계측 및 관리방안을 수립하고자 한다.

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Evaluation of stream flow prediction performance of hydrological model with MODIS LAI-based calibration (MODIS LAI 자료 기반의 수문 모형 보정을 통한 하천유량 예측 성능 평가)

  • Choi, Jeonghyeon;Kim, Sangdan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.288-288
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    • 2021
  • 수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.

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