Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.115-122
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2018
수문순환 과정 중 일부인 유출량을 산정하기 위해서는 지형학적 변수, 강우량, 토양수분, 증발산량 등의 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 미계측 지역의 유출량 산정을 위한 주요 인자인 토양수분과 증발산량을 지표면 모델을 통해 산출하고자 한다. 사용한 시스템은 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System) 프레임워크이며 LIS에 적용된 지표면 모델 중 Noah-MP을 초기 매개변수로 사용하였다. 입력 자료는 전지구 범위로 제공되는 자료를 사용하여 남한 지역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하고 지상 관측 자료, 원격탐사 기반의 토양수분과 증발산량을 통해 정확도를 평가하였고 ASOS 관측 자료를 내삽하여 산출된 토양수분 및 증발산량의 정확도도 평가하였다. 남한 지역을 대상으로 정확도를 평가한 후 대표표적 미계측 지역인 북한을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. LIS의 Noah-MP 지표면 모델로 토양수분 및 증발산량을 산출한 결과 ASOS를 내삽하여 산출한 결과가 설마천의 경우 정확도는 오히려 낮아졌고 청미천, 서산의 정확도는 높아졌다. 이는 초기 매개변수 설정을 이용한 것과 전지구 범위의 자료를 사용하여 토양수분 및 증발산량을 산출하여 발생된 오차이며 매개변수 최적화 및 고해상도의 입력자료를 사용하면 보다 높은 정확도를 확보할 수 있다. 이를 통해 미계측 지역에서도 충분히 활용 가능한 토양수분 및 증발산량을 산출하여 유출량을 산정할 수 있을 것으로 사료된다.
Future runoff analysis is influenced by climate change scenarios and hydrologic model parameters, with uncertainties. In this study, the uncertainty of future runoff analysis according to the shared socioeconomic pathway (SSP) scenario and hydrologic model parameters was analyzed. Among the SSP scenarios, the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios were used, and the soil and water assessment tool (SWAT) model was used as the hydrologic model. For the parameters of the SWAT model, a total of 11 parameter were optimized to the observed runoff data using SWAT-CUP. Then, uncertainty analysis of future estimated runoff compared to the observed runoff was performed using jensen-shannon divergence (JS-D), which can calculate the difference in distribution. As a result, uncertainty of future runoff was analyzed to be larger in SSP5-8.5 than in SSP2-4.5, and larger in the far future (2061-2100) than in the near future (2021-2060). In this study, the uncertainty of future runoff using future climate data according to the parameters of the hydrologic model is as follows. Uncertainty was greatly analyzed when parameters used observed runoff data in years with low flow rates compared to average years. In addition, the uncertainty of future runoff estimation was analyzed to be greater for the parameters of the period in which the change in runoff compared to the average year was greater.
Song, Jae Hyun;Kim, Hung Soo;Hong, Il Pyo;Kim, Sang Ug
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1B
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pp.27-38
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2006
The storage function model (SFM) has been used for the flood forecasting in Korea. The SFM has a simple calculation process and it is known that the model is more reasonable than linear model because it considers non-linearity of flood runoff. However, the determination of parameters is very difficult. In general, the trial and error method which is an manual calibration by the decision of a model manager. This study calibrated the parameters by the trial and error method and optimization technique. The calibrated parameters were compared with the representative parameters which are used in the Flood Control Centers in Korea. Also, the evaluation indexes on objective functions and calibration methods for the comparative analysis of simulation efficiency. As a result, the Genetic Algorithm showed the smallest variation in objective functions and, in this study, it is known that the objective function of SSR (Sum of Squared of Residual) is the best one for the flood forecasting.
This study evaluated the parameters of Clark unit hydrograph (UH) estimated using the rainfall-runoff measurements and evaluated their variability. This also includes the quantification of basin and meteorological factors using probability density functions, selection of storm events with mean affecting factors, and derivation of average parameters of the Clark UH from storm events selected. Summarizing the results from this procedure are as follows. (1) It is not easy to avoid much uncertainty on the decision of runoff characteristics (that is, the concentration time and storage coefficient) even with some rainfall-runoff events are available. (2) As the distribution function of concentration time is very skewed, a simple arithmetic mean may lead a biased estimate. That is, the arithmetic mean based on the normal distribution can not be representative anymore. The mode may well be the representative in this case. On the other hand, the storage coefficient shows a symmetric distribution function, so the arithmetic mean may be used use for its representative. For the basin in this study, the concentration time in this study is estimated to be about 7 hours, and the storage coefficient about 22 hours.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.286-286
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2018
하천에서 점착성 유사의 부유사는 입자 표면의 전자기적, 생화학적 점착력과 충돌에 의해 플럭(Floc)을 형성하고 응집된 플럭은 하천의 흐름 및 난류에 의해 파괴되기도 한다. 이 과정을 응집현상이라고 한다. 하천의 점착성 유사는 보통 플럭의 형태를 띠며 응집현상으로 인해 플럭의 밀도와 크기는 지속적으로 변화한다. 일반적으로 변화하는 플럭의 크기는 높은 질량 농도에서 증가한다고 알려져 있다(McAnally and Mehta, 2000; Maggi et al., 2007). 하지만 현장 연구에서 실측된 자료들은 종종 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 경향을 보여준다(Gartner et al., 2001; Fettweis et al., 2006; Todd, 2014). 이에 따라 본 연구는 현장의 실측 자료가 일반적인 연구와 다르게 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 현상을 규명하기 위해 점착성 유사의 이동을 모의하는 1차원 연직 수치 모형으로 수치 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 수치 실험은 현장연구와 조건이 비슷한 이상적인 조류조건과 정류상태의 한 방향 흐름(Current Flow)을 함께 발생시키고 점착성 유사의 특징인 응집현상을 고려하였다. 모의 결과, 실측 자료와 같이 총 모의 수심 중 하상과 가까운 측정 수심에서는 플럭의 크기와 농도가 반비례 관계를 가지는 경향을 보였다. 그러나 측정 수심이 수표면 쪽으로 갈수록 플럭 크기와 농도가 비례하는 현상을 보였다. 이와 같이 서로 다른 두 가지 결과를 분석하기 위해 플럭의 크기를 결정하는 대표적인 매개변수인 농도와 난류의 강도를 나타내는 난류소산매개변수(Turbulent shear, G)를 가지고 새로운 매개변수를 만들었다. 플럭의 크기를 결정하는 방정식에서 농도는 응집의 과정에 G는 응집과 파괴의 과정에 관여한다고 알려져 있다. 새로운 매개변수로 총 모의 수심에 걸쳐 분석한 결과 하상에서 수표면 쪽으로 갈 때 난류와 농도 모두 줄어들지만 파괴와 응집의 우세를 나타내는 매개변수가 도치되는 현상을 보였다. 즉 하상부근의 강한 난류와 높은 농도가 응집현상을 만들지만 농도는 응집현상에, 난류는 응집과 파괴 모두 관여하므로 상대적으로 농도와 난류가 만들어내는 응집보다 난류가 만드는 파괴가 강할 때 플럭의 크기가 줄어드는 것으로 예측된다. 이에 따라 점착성 유사의 플럭 크기를 예측할 때에는 플럭의 크기가 농도와 선형의 관계를 가지는 것이 아닌 농도와 난류가 함께 작용하는 비선형 관계임을 고려해야 한다.
It is recommended to use long-term hydrometeorological data for more than the service life of the hydraulic structures and water resource planning. For the purpose of expanding rainfall data, stochastic simulation models, such as Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (BLRP) and Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) models, have been widely used. The optimal parameters of the model can be estimated by repeatedly comparing the statistical moments defined through a combination of parameters of the probability distribution in the optimization context. However, parameter estimation using relatively small observed rainfall statistics corresponds to an ill-posed problem, leading to an increase in uncertainty in the parameter estimation process. In addition, as shown in previous studies, extreme values are underestimated because objective functions are typically defined by the first and second statistical moments (i.e., mean and variance). In this regard, this study estimated the parameters of the NSRP model using the objective function with the third moment and compared it with the existing approach based on the first and second moments in terms of estimation of extreme rainfall. It was found that the first and second moments did not show a significant difference depending on whether or not the skewness was considered in the objective function. However, the proposed model showed significantly improved performance in terms of estimation of design rainfalls.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.17
no.3
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pp.149-157
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2005
Typical water quality (WQ) parameters defined in the governing equation of the WQ model are the pollutant loads from atmosphere and watersheds, pollutant release rates from sediment, diffusion coefficient and reaction coefficient etc. The direct measurement of these parameters is very difficult as well as requires high cost. In this study, the pollutant budget equation including these parameters was used to construct the linear simultaneous equations. Based on these equations, the inverse problems were constructed and WQ parameter estimation method minimizing the sum of squared errors between the computed and observed amounts of the mass changes was suggested. WQ parameters, i.e., the atmospheric pollutant loads, sediment release rates, diffusion coefficients and reaction coefficient, were estimated using .this method by utilizing the vertical concentration profile data which has been observed in Cheonsu Bay and Ulsan Port. Values of the estimated parameters show a large temporal variation. However, this technique is persuasive in that the RHS (root mean square) error was less than $5.0\%$ of the observed value ranges and the agreement index was greater than 0.95.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.54-54
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2019
최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.136-136
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2020
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.4
no.3
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pp.144-152
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1997
In this study the experiment on water retention cure was conducted by using a volumetric pressure plate extractor for two different soils (SUS and KUS). When the volumetric pressure plate extractor is used, the volume of water removed from the soil sample at each increasing pressure step can be accurately measured and retained. When pressure values are subsequently reduced, the volume of water that returns to the soil can then also be accurately measured. The hysteresis effect of water retention curve was considered in the experiment. Parameters of water retention function were estimated by fitting experimental data with three proposed equations. Results of estimation showed that parameters of Gardner, Brooks-Corey and van Genuchten equations were found to be associated with air-entry value and width of size distribution. Consequently van Genuchten equation was proved to be best fined through the measured data points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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