• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.350-350
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• 2017

저수지의 설계홍수량 산정 시 인근의 기상관측 자료를 활용하고 있으나 인근에 기상관측 자료가 없거나 저수지 배후 유역이 큰 경우에는 단일 기상관측 자료를 이용하기에는 한계가 있다. 따라서 실무적으로 지점별 기상관측소의 자료를 이용하여 설계홍수량을 산정할 때에는 각 관측소 자료를 이용하여 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 한 후 면적우량환산계수 (ARF)를 곱하여 사용하고 있는데, Thiessen 방법의 경우 방법이 간단하지만 지형 고도 효과는 무시되고 우량계의 지배면적에 의한 우량계의 분포 상태만을 고려하게 된다. 그러므로 설계홍수량 산정시 사용되는 Thiessen 방법은 공간적 불확실성을 내포하고 있고, 특히 소규모 저수지의 설계홍수량을 산정하는 경우에는 저수지 유역의 국소적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 설계홍수량 산정 시 저수지 위치에 해당하는 확률강우량의 공간적 불확실성을 평가하기 위하여 SIS(Sequential Indicator Simulation) 방법을 이용하였다. SIS 방법은 Kriging 기법과 마찬가지로 베리오그램으로부터 얻어지는 공간적 상관관계를 기반으로 하고 있는 방법으로 Kriging 기법과 달리 공간분포의 국소적인 특성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.333-333
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• 2022

본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.3
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• pp.209-220
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• 2015

In this study, the effects of changed environment on spatial extension of flood discharge data which is generating discharge data at ungauged watersheds. Especially, effects of dams on spatial extensions of flood discharge data and on natural flow generation were studied. This is somehow an intial trial of flood discharge data generation for heterogeneous watersheds because of dam installation. Data extensions have been performed based on the flood discharge data from YeoJoo water gauge station located on the Nam-Han River. For the evaluation of flood discharge data spatial extension under dam effects and producing natural flow, 41 flood events associated with YeoJoo water gauge station were selected from 1986 to 2010. When flood discharge data were extended based on YeoJoo water gauge station, 77% of selected flood events were over the satisfaction ranges (NSE>0.5) of Nash-Sutcliffe Efficiency for model validation. Extended flood discharge data at Yangpyung has 0.84 NSE obtained from spatial data extension based on YeoJoo water gauge station. Generated natural flow at YeoJoo was influenced strongly by Chungju Dam which has larger effects on streamflow at YeoJoo than Hoangsung Dam. Observed peak discharges after the 1986 of Chungju Dam installation were smaller than those of the obtained natural flow. Through these results, spatial extension of flood discharge data with installed dams works efficiently for ungauged watersheds and natural flow can be generated using extended flood discharge data.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.3
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• pp.105-110
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• 2008

The cross-section data are generally used for hydraulic and hydrologic modeling. However, when the detailed data of river channel are required, it is not available to use because of too wide distance of the offset between cross-sections. Also, the actual form of river channel cannot be reflected with the general interpolation methods which is considering straight line between acquired points. The aim of this paper is to present an algorithm which is to interpolate point using bilinear method and to estimate random cross-section between two surveyed cross-section data. And it is supposed that the proposed algorithm can be able to offer available data for hydraulic and hydrologic modeling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.378-378
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• 2019

본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.894-899
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• 2010

국가적 차원에서 물을 사용하고 통제하는 일은 국민의 생활에 큰 영향을 주고 있기 때문에 대부분의 나라들은 주어진 여건에 맞게 효율적으로 물을 사용하고 홍수와 가뭄으로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 많은 일들을 하고 있다. 이와 같은 목적으로 우리나라에서는 국가유량측정망을 구축하여 2007년부터 국가적인 차원에서 유량측정을 수행하고 있다. 하지만 국가유량측정망의 경우 유량자료의 제공에 주 목적이 포함되어 있어 실제 유량자료만이 아닌 수위자료만의 목적으로 운영되고 있는 수위관측소에 대한 평가가 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 치수, 이수, 환경 목적을 위한 유량측정 지점 뿐만아니라 재난, 댐, 유지유량 관리 등과 같은 추가적인 목적으로 수위자료를 활용하는 지점들에 대하여 하천의 최상류 지점에서 하구까지 모든 지점에 대한 신뢰성 있는 수위정보를 실시간으로 파악할 수 있는 수위관측망을 구축하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 금강홍수통제소, 한국수자원공사, 환경부에서 운영하는 수위관측소를 대상으로 홍수예보, 홍수 통제시설, 재난관리, 수자원 관리 및 공급, 수리권 갈등, 수질 등과 같은 다중목적을 적용하여 기존 관측소를 활용 목적별로 평가 하여, 각 기관의 중복투자에 따른 손실을 최소화 하고, 최적의 장소에 수위관측망을 구축하는 것이다. 이와 같이 도시, 댐 저수지 운영, 산간 및 농촌 지역 등의 현재 운영되고 있는 수위관측소 현황을 파악 한 결과 국토해양부 91개소, 한국수자원공사 18개소, 지자체 35개소, 환경부 26개소를 운영하고 있으며, 이중 환경부와 중복으로 검토된 지점은 15개 지점으로 나타났다. 최종적으로 수위관측소 운영 목적 및 지형학적 검토를 통하여 수위관측망을 검토한 결과 금강 권역의 하천 재난, 운영, 유지를 위해서 103개소의 수위관측소가 필요한 것으로 평가 되었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.2
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• pp.122-133
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• 2021

Cultivar parameter calibration can be affected by the reliability of the input data to a crop growth model. In South Korea, two sets of weather stations, which are included in the automated synoptic observing system (ASOS) or the automatic weather system (AWS), are available for preparation of the weather input data. The objectives of this study were to estimate the cultivar parameter using those sets of weather data and to compare the uncertainty of these parameters. The cultivar parameters of CERES-Rice model for Shindongjin cultivar was calibrated using the weather data measured at the weather stations included in either ASO S or AWS. The observation data of crop growth and management at the experiment farms were retrieved from the report of new cultivar development and research published by Rural Development Administration. The weather stations were chosen to be the nearest neighbor to the experiment farms where crop data were collected. The Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method was used to calibrate the cultivar parameters for 100 times, which resulted in the distribution of parameter values. O n average, the errors of the heading date decreased by one day when the weather input data were obtained from the weather stations included in AWS compared with ASO S. In particular, reduction of the estimation error was observed even when the distance between the experiment farm and the ASOS stations was about 15 km. These results suggest that the use of the AWS stations would improve the reliability and applicability of the crop growth models for decision support as well as parameter calibration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.380-380
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• 2017

유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.471-471
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• 2017

최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.