Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.276-276
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2020
공유하천유역에서의 수자원 관리는 두 국가의 제도적 및 기술적 차이로 인하여 다른 유역에서의 수자원 관리보다 복잡하고 어렵다. 특히 두 국가 사이의 공유하천에서의 유량의 변화는 실질적인 측정을 이용하여 면밀하게 측정됨으로써 신뢰도 높은 자료를 통해 지속적으로 분석되어야 궁극적으로 공유하천에 대한 두 국가 간의 이해관계를 바탕으로 한 대책을 수립할 수 있다. 북한강 유역의 상류유역은 북한에 속해 있고, 특히 임남댐 건설 이후 화천댐 유입량은 지속적으로 감소하고 있어 이에 대한 물순환 영향을 면밀히 분석하고 대책을 수립할 필요가 있다. 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967년~017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수를 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99 억 ㎥/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.26
no.3
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pp.131-139
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2014
Infra-gravity waves (IGWs) with a period of 1~3 minutes are a factor that directly influences the motion analysis of moored ships inside a harbor and longshore sediment transport analysis. If significant levels of IGWs from far seas are transferred to a harbor and amplified, they may cause downtime of large ships and induce economic loss. In this study, transfer characteristics of the IGWs intruding from outside to inside Pohang New Harbor were analyzed using statistical analysis and transfer function of wave data measured at both outside and inside the harbor for around 5 years. Transfer characteristic analysis was limited to events where IGWs had wave heights above 0.1 m. The wave height distribution of inside the harbor was similar to that of outside the harbor, while the wave period variance of the former was larger than that of the latter. The parameters of the transfer function was optimally estimated according to each event. The estimated average RMS error of the wave height inside the harbor was around 0.013 m. The estimated parameters had a strong correlation with the linear combination information of IGW wave height, period, and direction (R = 0.95). The transfer function suggested in this study can quickly and easily estimate information on IGWs inside the harbor using IGW information predicted beforehand, and is expected to reduce damage due to unexpected restrictions on harbor usage.
Evapotranspiration, one of the hydrometeorological components, is considered an important variable for water resource planning and management and is primarily used as input data for hydrological models such as water balance models. The FAO56 PM method has been recommended as a standard approach to estimate the reference evapotranspiration with relatively high accuracy. However, the FAO56 PM method is often challenging to apply because it requires considerable hydrometeorological variables. In this perspective, the Hargreaves equation has been widely adopted to estimate the reference evapotranspiration. In this study, a set of parameters of the Hargreaves equation was calibrated with relatively long-term data within a Bayesian framework. Statistical index (CC, RMSE, IoA) is used to validate the model. RMSE for monthly results reduced from 7.94 ~ 24.91 mm/month to 7.94 ~ 24.91 mm/month for the validation period. The results confirmed that the accuracy was significantly improved compared to the existing Hargreaves equation. Further, the evaporative demand drought index (EDDI) based on the evaporative demand (E0) was proposed. To confirm the effectiveness of the EDDI, this study evaluated the estimated EDDI for the recent drought events from 2014 to 2015 and 2018, along with precipitation and SPI. As a result of the evaluation of the Han-river watershed in 2018, the weekly EDDI increased to more than 2 and it was confirmed that EDDI more effectively detects the onset of drought caused by heatwaves. EDDI can be used as a drought index, particularly for heatwave-driven flash drought monitoring and along with SPI.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.5
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pp.322-330
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2020
Modeling for outliers in time series was carried out using the MSL and extreme high, low tide levels (EHL, HLL) data set in the Busan and Mokpo stations. The time-series model is seasonal ARIMA model including the components of the AO (additive outliers) and LS (level shift). The optimal model was selected based on the AIC value and the model parameters were estimated using the 'tso' function (in 'tsoutliers' package of R). The main results by the model application, i.e.. outliers and level shift detections, are as follows. (1) The two AO are detected in the Busan monthly EHL data and the AO magnitudes were estimated to 65.5 cm (by typhoon MAEMI) and 29.5 cm (by typhoon SANBA), respectively. (2) The one level shift in 1983 is detected in Mokpo monthly MSL data, and the LS magnitude was estimated to 21.2 cm by the Youngsan River tidal estuary barrier construction. On the other hand, the RMS errors are computed about 1.95 cm (MSL), 5.11 cm (EHL), and 6.50 cm (ELL) in Busan station, and about 2.10 cm (MSL), 11.80 cm (EHL), and 9.14 cm (ELL) in Mokpo station, respectively.
Kim, Hojun;Shin, Choong Hun;Kim, Tae-Woong;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.7
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pp.481-491
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2020
The development of agricultural land at Saemangeum has required a significant increase in agricultural water use. It has been well acknowledged that salinity plays a critical role in the farming system. Therefore, a systematic study in salinity is necessary to better manage agricultural water. This study aims to develop a stochastic salinity simulation model that simultaneously simulates salinities obtained from different layers. More specifically, this study proposed a two-stage Autoregressive Exgeneous (ARX) model within a hierarchical Bayesian modeling framework. We derived posterior distributions of model parameters and further used them to obtain the predictive posterior distribution for salinities at three different layers. Here, the BIC values are used and compared to determine the optimal model from a set of candidate models. A detailed discussion of the model is provided.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.264-264
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2020
최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.
The SWMM (storm water management model) has been widely used in the world and is a watershed runoff simulation model used for a single event or a continuous simulation of runoff quantity and quality. However, there are many uncertain parameters in the watershed runoff continuous simulation module and the water quality module, which make it difficult to use the SWMM. The purpose of the study is to develop an automatic calibration module of the SWMM not only for watershed runoff continuous simulation, but also water quality simulation. The automatic calibration module was developed by linking the SWMM with the SCE-UA (shuffled complex evolution-University of Arizona) that is a global optimization algorithm. Estimation parameters of the SWMM were selected and search ranges of them were reasonably configured. The module was validated by calibration and verification of the watershed runoff continuous simulation model and the water quality model for the Donghyang Stage Station Basin. The calibration results for watershed runoff continuous simulation model were excellent and those for water quality simulation model were generally satisfactory. The module could be used in various studies and designs for watershed runoff and water quality analyses.
We have presented a nonparametric stochastic approach for the SOI(Southern Oscillation Index) series that used nonlinear methodology called Nonlinear AutoRegressive(NAR) based on conditional kernel density function and CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) lag selection. The fitted linear AR model represents heteroscedasticity, and besides, a BDS(Brock - Dechert - Sheinkman) statistics is rejected. Hence, we applied NAR model to the SOI series. We can identify the lags 1, 2 and 4 are appropriate one, and estimated conditional mean function. There is no autocorrelation of residuals in the Portmanteau Test. However, the null hypothesis of normality and no heteroscedasticity is rejected in the Jarque-Bera Test and ARCH-LM Test, respectively. Moreover, the lag selection for conditional standard deviation function with CAFPE provides lags 3, 8 and 9. As the results of conditional standard deviation analysis, all I.I.D assumptions of the residuals are accepted. Particularly, the BDS statistics is accepted at the 95% and 99% significance level. Finally, we split the SOI set into a sample for estimating themodel and a sample for out-of-sample prediction, that is, we conduct the one-step ahead forecasts for the last 97 values (15%). The NAR model shows a MSEP of 0.5464 that is 7% lower than those of the linear model. Hence, the relevance of the NAR model may be proved in these results, and the nonparametric NAR model is encouraging rather than a linear one to reflect the nonlinearity of SOI series.
This paper presents applications of the log-linear ROCOF(rate-of-occurrence-of-failure) and the Weibull ROCOF to model the failure rate of individual cast iron pipes in a water distribution system and provides a method of estimating the economically optimal replacement time of the pipes using the 'modified time-scale'. The performance of the two ROCOFs is examined using the maximized log-likelihood estimates of the ROCOFs for the two types of failure data: 'failure-time data' and 'failure-number data'. The optimal replacement time equations for the two models are developed by applying the 'modified time-scale' to ensure the numerical convergence of the estimated values of the model parameters. The methodology is applied to the case study water distribution cast iron pipes and it is found that the log-linear ROCOF has better modeling capability than the Weibull ROCOF when the 'failure-time data' is used. Furthermore, the 'failure-time data' is determined to be more appropriate for both ROCOFs compared to the 'failure-number data' in terms of the ROCOF modeling performances for the water mains under study, implying that recording each failure time results in better modeling of the failure rate than recording failure numbers in some time intervals.
Multivariate regional frequency analysis has advantages of regional and multivariate framework as adopting a large number of regional dataset and modeling phenomena that cannot be considered in the univariate frequency analysis. To the best of our knowledge, the multivariate regional frequency analysis has not been employed for hydrological variables in South Korea. Applicability of the multivariate regional frequency analysis should be investigated for the hydrological variable in South Korea in order to improve our capacity to model the hydrological variables. The current study focused on estimating parameters of regional copula and regional marginal models, selecting the most appropriate distribution models, and estimating regional multivariate growth curve in the multivariate regional frequency analysis. Annual maximum rainfall and duration data observed at 71 stations were used for the analysis. The results of the current study indicate that Frank and Gumbel copula models were selected as the most appropriate regional copula models for the employed regions. Several distributions, e.g. Gumbel and log-normal, were the representative regional marginal models. Based on relative root mean square error of the quantile growth curves, the multivariate regional frequency analysis provided more stable and accurate quantiles than the multivariate at-site frequency analysis, especially for long return periods. Application of regional frequency analysis in bivariate rainfall-duration analysis can provide more stable quantile estimation for hydraulic infrastructure design criteria and accurate modelling of rainfall-duration relationship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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