• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.1
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• pp.51-61
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• 2010

Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, it is important to understand the spatial-temporal features of rainfall. In this study, RADAR rainfall was used to calculate gridded areal rainfall which reflects the spatial-temporal variability. In addition, Kalman-filter method, a stochastical technique, was used to combine ground rainfall network with RADAR rainfall network to calculate areal rainfall. Thiessen polygon method, Inverse distance weighting method, and Kriging method were used for calculating areal rainfall, and the calculated data was compared with adjusted areal RADAR rainfall measured using the Kalman-filter method. The result showed that RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method well-reproduced the distribution of raw RADAR rainfall which has a similar spatial distribution as the actual rainfall distribution. The adjusted RADAR rainfall also showed a similar rainfall volume as the volume shown in rain gauge data. Anseong-Cheon basin was used as a study area and the RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method was applied in $Vflo^{TM}$ model, a physical-based distributed model, and ModClark model, a semi-distributed model. As a result, $Vflo^{TM}$ model simulated peak time and peak value similar to that of observed hydrograph. ModClark model showed good results for total runoff volume. However, for verifying the parameter, $Vflo^{TM}$ model showed better reproduction of observed hydrograph than ModClark model. These results confirmed that flood runoff simulation is applicable in domestic settings(in South Korea) if highly accurate areal rainfall is calculated by combining gauge rainfall and RADAR rainfall data and the simulation is performed in link to the distributed hydrological model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.372-372
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• 2023

강우 유출 시 지표면 토양수분포화도는 직접유출량 및 지하수 저류에 영향을 미칠 수 있기 때문에 강우에 의한 유역 유출량 산정에서 토양수분포화도는 보다 실제와 유사한 모의 결과를 도출하는데 중요한 인자가 될 수 있다. 기존의 모형 기반의 유출량 산정 연구에서 토양수분포화도의경우 강수량, 하천수위, 유량, 지하수위 등 타 수문순환 요소에 비하여 관측 지점 및 관측 자료가 부족하기 때문에 유역 내 수문환경 특성에 따라 가정 된 값을 입력하여 유출량을 산정하였다. 최근 IoT, 5G 통신 등 정보 기술의 혁신과 이상 홍수에 의한 피해 저감을 위한 실시간 유출량 해석 모형 개발 등에 적용할 경우 모의 결과가 실제와 매우 다르게 나타나는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 토양수분포화도의 지상 관측 자료와 위성 관측 자료를 동기화 하는 기법을 개발함으로써 중권역 단위의 유출량 산정 정확도를 향상시키고자 하였다. 기존의 지상 관측 자료는 토양수분포화도의 비교적 정확한 데이터를 제공하나 관측 자료를 유역의 대푯값으로 적용할 수 있는 지에 대한 추가 검증이 필요하다. 위성 관측자료는 유역 전반의 토양수분포화도 정보를 관측할 수 있으나 고해상도의 자료를 제공하지 못하기 때문에 유역 전체에 일관된 데이터를 적용할 수밖에 없는 한계가 발생한다. 지상 관측자료와 위성관측자료의 동기화 기법을 개발함으로써 본 연구진은 중권역 단위의 유역 내 비교적 정확한 토양수분포화도 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과물은 유출량 해석 결과의 정확도를 높임으로써 급격한 호우 사상 발생에 따른 이상홍수에 대응할 수 있는 유역 물 관리 대책의 기초 자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.71-71
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• 2017

하천에서 평수기 유량측정은 도섭법을 이용하기 위한 지점식 측정보다는 초음파 도플러 유속계(ADCP, Acoustic Doppler Current Profiler)를 보트에 탑재하여 운용하는 측정 방식이 점차 일반화되고 있다. ADCP는 초음파의 도플러효과를 이용하여 수심이나 횡방향의 유속 분포를 측정할 수 있는 측정 장비로 일반적으로 사용되는 down-looking ADCP는 수심방향의 유속분포와 수심을 측정하여 보트의 이동속도와의 벡터 내적을 이용하여 유량을 산정하게 된다. 그러나, 이동식 ADCP 유량 측정 성과의 불확도는 제공되지 않고 있는 상황인데, 이는 불확도 산정 표준안 미비, 유속 및 수심 등 측정 요소의 관측 환경 별 불확도 정보 부족, 불확도를 산정할 수 있는 툴의 부재 등에 기인한다. 본 연구에서는 이동식 ADCP 불확도 산정 표준안을 개발하고 현장 실험을 통해 불확도 요인에 대한 규명, 불확도를 편리하게 산정할 수 있는 툴을 개발하고자 하였다. 불확도 산정 표준안으로 최근 WMO를 위시한 국제적으로 하천 유량 측정 불확도 표준안으로 채택되고 있는 GUM(Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)을 기반으로 이동식 ADCP 유량 산정 알고리즘을 적용하여 불확도 적용 기법을 개발하였다. GUM 표준안을 기반으로 유량 측정불확도를 산정하기 위한 불확도 요인분석은 실규모 하천의 특성을 대부분 모의할 수 있는 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터에서 수행된 실험자료를 기반으로 다양한 인자들에 대한 요소 별 불확도 분석을 수행하였다. GUM 표준안에 의하면 불확도 요인들은 오차전파의 법칙에 기반하여 전체 불확도에 전파되며, 이렇게 합성된 불확도는 t-분포의 신뢰수준 95%일 경우의 보정계수 2를 곱하여 최종적으로 확장불확도를 산정하게 된다. 이동측정방식의 ADCP의 경우 GUM 표준안에 적용하여 불확도를 평가하기 위해서 사용되는 수식이 방대하고, 매우 복잡하기 때문에 이를 실무자가 평가하기에는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 ADCP의 유량 측정불확도를 보다 편리하게 평가하기 위하여 ADCP 유량 측정불확도 평가 소프트웨어인 AQUA(ADCP Discharge Uncertainty Assesment)를 개발하였으며, 이를 통해 실무자나 연구자들이 ADCP의 불확도 평가에 보다 편리하게 접근할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.335-335
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• 2011

토양유실은 농업환경지표를 비롯한 국제 규범에서 농업에 의한 환경오염의 핵심문제로 제기되고 있다. 이러한 토양유실의 문제점을 해결하기 위해 USLE를 기반으로 한 SATEEC모형을 사용하여 토양유실량 및 유사량을 산정하였다. SATEEC모형은 USLE입력자료와 DEM을 이용하여 산정된 토양유실량 과 GA-SDR모듈을 통해 산정된 유달률(Sediment Delivery Ratio, SDR)을 통하여 최종유출구에서의 유사량을 산정한다. 많은 연구자들은 최종유출구에서의 유사량을 실측유사량과 비교하여 비슷하게 모의되면 유역의 특성을 잘 반영한다고 판단하므로 SATEEC모형의 단점인 토양유실량이 과하게 산정되는 문제점을 중요하게 생각하지 않는다. 하지만 SATEEC 모형의 결과값인 유사량의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 토양유실량 검증을 통한 정확한 입력자료 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 여러개의 토양유실량 시나리오를 만들어 이에 따른 SATEEC 모형의 유사량을 비교/평가하고, 이를 이용하여 토양유실량의 검증이 필요함을 제시하고자 한다. 본 연구에서 사용한 토양유실량 시나리오는 총 4개로써, 시나리오 1은 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량이며, 시나리오2~4는 ArcGIS를 사용하여 기존의 토양유실량 값에 ${\pm}0.25$의 범위를 주어 새롭게 산정된 토양유실량으로 SATEEC모형을 이용한 유사량 산정시 입력자료로 활용하였다. 그 결과 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량은 시나리오별로 차이를 보였다. 또한 SATEEC GA-SDR모듈을 통해 예측된 토양유실량 값과 실측유사량을 이용하여 유달률을 산정하였으며 유달률도 토양유실량 시나리오별로 차이를 보였다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 최종유출구에서의 유사량 산정 결과 토양유실량의 차이에도 불구하고 유사량은 거의 비슷한 값을 나타내고 있으며, 최종유출구에서의 모의된 예측 유사량이 실측유사량과 비교 시 R2=0.688, EI=0.643 정도로 실측유사량과 비슷한 경향을 나타냈다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 유사량 산정시 먼저 문헌을 통한 토양유실량 검증이 필요하리라 판단되며, 문헌을 통해 토양유실량 검증 후 정확한 입력자료를 구축하여 유역에서의 유사량 저감을 위한 최적관리 기법 분석에 사용할 수 있도록 프로세서를 구축해야 할 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.207-207
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• 2019

최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.150-150
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• 2017

기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.355-355
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• 2019

본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 보령댐 유역 상류에 위치한 삼산저수지의 저류량을 분석하였다. 연구기간은 2012~2017년이며 2015년 발생한 가뭄 대책의 일환으로 2016년 이후 금강과 보령댐을 잇는 도수로를 설치하여 유역내로 외부유입량이 유입되었다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 저류량 산정을 위해 모의 기간을 2012~2015년 및 2016~2017년으로 나누어 연구를 수행하였다. 매개변수 보정에 앞서 CAT에서 제공하는 세 가지 침투해석방법인 Rainfall Excess, Green&Ampt, Horton 방법을 모두 적용하여 모의하였으며 그 결과 Rainfall Excess 침투방법을 적용했을 때의 모의 정확도가 비교적 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 Rainfall Excess 침투방법의 주요 토양 관련 매개변수인 토양수분율(${\theta}s$), 연직방향 투수계수(ks) 및 사면방향 투수계수(ksi)를 대상으로 전역최적화기법(SCEUA-P)을 이용한 보정을 수행하였으며 보정 전 후의 모의 저류량과 관측 저류량을 연도별로 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.365-365
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• 2012

이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.