• 제목/요약/키워드: 수문관측소

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한강수계 유역유출 분석 모형 구축(II) - 모델구성을 중심으로- (Development of Rainfall-Runoff Model on Han River(II) - Model Construction -)

  • 맹승진;찬다 트리베디
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.788-791
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    • 2008
  • 본 연구에서는 한강수계의 소유역을 24개로 분할하였고 강우의 공간 분포를 작성하기 위해 151개의 강우관측소를 이용하여 강우자료를 정리하였다. 한강수계의 주요 제어지점으로 소양강댐, 충주댐, 충주조정지댐, 횡성댐, 화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐, 팔당댐을 선정하였다. SSARR(Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation) 모형을 기반모형으로 선정하여 모형의 입력자료를 작성하고 2002년의 수문자료를 이용하여 매개변수의 민감도분석을 수행하였다. 민감도 분석 결과, 유역유출과 관련된 매개변수 중 토양습윤상태별 유출율, 침투량별 지하수유입률 및 지표수와 복류수를 분리하는 매개변수가 비교적 큰 민감도를 나타내었다.

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공주보 건설에 따른 하상변동 모니터링 (Riverbed Change Monitoring According to Gongju Weir Contruction)

  • 유인상;오국열;진기현;정상만
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.685-685
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    • 2012
  • 농업용수 및 친수공간 확보, 경관 향상 등의 다양한 목적을 위한 보의 건설은 하천의 흐름을 차단하여 보를 기준으로 상 하류의 흐름특성을 변하게 하고 토사퇴적에 많은 영향을 미치게 된다. 토사의 퇴적으로 인해 하상이 상승되면 홍수시 홍수위 상승에 의한 치수적인 문제점이 발생하고 토사의 침식이나 공급차단으로 인해 하상이 저하되면 하상세굴로 인해 교각이나 수위관측소와 같은 하천시설물의 기능이 저하되며 하천부지의 변화 등 하천유역 관리에 많은 영향을 준다. 따라서 보 상 하류의 하상변동을 예측하고 분석하는 것은 하천 관리에 매우 중요하다. 본 연구에서는 공주보 건설 기간 중 공주보를 기준으로 상 하류의 하상변동 및 퇴적 토사의 입도 변화양상을 조사하기 위해 모니터링 지점을 선정하였고, 하상단면 수심측정기를 이용하여 하상의 형상 모니터링을 통해 하상변동 양상을 분석하였으며 토사시료를 채취하여 하상재료 입도분포를 분석하였다. 그 결과 공주보 상류 모니터링 지점의 하상 평균높이가 0.52m 낮아진 것으로 측정되었고, 하류 모니터링 지점 역시 하상고의 평균 높이가 0.36m 저하된 것으로 측정되었으며, 하상형상의 모습은 큰 차이를 보이지 않았다. 보의 건설로 상류측의 토사퇴적이 예상 되었으나 모니터링 시에는 수문이 개방되어 하천의 흐름이 비교적 원활하여 보 상류측에 토사의 퇴적현상이 발생하지 않은 것으로 판단된다. 또한, 하상재료를 채취하여 균등계수 및 곡률계수를 통해 입도분포를 분석한 결과 체가름시험 규정에 의해 '나쁜입도'로 분류되었다.

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기상청 RCM전망의 다지점 인공신경망 상세화를 통한 합천댐 유역의 장기유출 전망 (Prediction of Long-term Runoff for Hapcheon Dam Watershed through Multi-Artificial Neural Network Downscaling of KMA's RCM)

  • 강부식;문수진;김정중
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.948-948
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    • 2012
  • 합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.

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추계학적 기법을 이용한 강우패턴변화에 따른 확률강우량 산정 (The Probability Precipitation Estimation in accordance with Pattern Change of Rainfall Using Stochastic Technique)

  • 정안철;이범희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.268-272
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    • 2012
  • 현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.

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기후변화 시나리오의 상세화를 위한 인공신경망과 LARS-WG의 모의 기법 평가 (Comparison of Artificial Neural Networks and LARS-WG for Downscaling Climate Change Scenarios)

  • 김지혜;강문성;송인홍
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.124-124
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    • 2012
  • 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

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SOA방법을 이용한 레이더 강우의 보정 (Adjustment of Radar Rainfall using SOA(Statistical Objective Analysis)

  • 노희성;이창원;김병식;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.356-356
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    • 2011
  • 수문모형을 구동하는데 있어 가장 중요한 입력자료 중 하나가 강우 관측자료라고 할 수 있다. 지금까지 강우 관측자료는 지상 우량계의 관측자료를 공간적으로 평균하여 사용하는데 의존하였으나, 최근에는 높은 시 공간적 해상도로 제공되는 강우레이더 자료의 활용도가 증가하고 있다. 그러나 강우레이더 관측자료는 우량계를 통해 직접적으로 관측되는 지점 강우자료와는 달리 레이더 반사도를 이용한 추정치이기 때문에 QPE(Quantitive Precipitation Estimation) 산정 시 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 해당지점의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공하는 지점강우량을 이용한 보정작업을 수행하여야 하며, 현재 다양한 기법을 적용한 강우레이더 자료의 보정 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 2010년 대표 강우사상에 대한 TM자료를 이용한 지상관측자료 분포도 AWS자료를 이용한 지상관측자료 분포도· TM+AWS자료를 모두 이용한 지상관측자료 분포도를 각각 구하였다. 그리고 각각의 분포도와 비슬산 강우레이더 관측소에서 관측한 레이더 자료와 비교 분석하여 레이더 자료와 지상관측 자료를 통계적 객관 분석법인 SOA(Statistical Objective Analysis)방법에 적용하여 강우자료를 보정하고, 기존 레이더 강우 보정기법과의 비교를 통해 그 적용성을 검토하였다.

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기상레이더 합성영상 종류별 면적강수량 추정오차 (Area Rainfall Estimation Error for Each Types of Weather Radar Composite Images)

  • 김태정;김장경;송재현;이충대;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.310-310
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    • 2023
  • 기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.

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온도인자를 활용한 비정상성 기준증발산량 대체모형 개발 (Nonstationary Surrogate Model for Reference Evapotranspiration Estimation Based on In-situ Temperature Data)

  • 김호준;응웬 티 흐엉;강동원;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.96-96
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    • 2021
  • 수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

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토양수분량 자료의 품질관리를 위한 Savitzky-Golay 필터링 적용결과 비교 (Comparison of Savitzky-Golay filtering results for quality control of soil moisture data)

  • 이용준;김기영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.268-268
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    • 2020
  • 토양수분량은 수문연구에 있어 중요한 인자 중의 하나이며, 그 필요성이 점차 강조되고 있다. 국내에서도 최근 새로운 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등에 관한 연구가 점차 활발하게 이뤄지고 있으나, 토양수분량 자료의 생산, 품질관리 및 배포 시스템에 관한 연구 및 개발이 부족한 실정이다. 반면에 해외에서는 International Soil Moisture Network(ISMN)을 통해 토양수분량 자료의 품질관리 및 배포가 활발하게 이루어지고 있는데, ISMN에서는 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용해 토양수분량 관측 자료를 품질관리 하고 있다. 본 연구에서는 ISMN의 spike 검출 알고리즘에서 그래프 평활화(smoothing)를 위해 이용되는 Savitzky-Golay 필터의 window size와 polynomial order(filter order)를 다양하게 변화시키고, 이를 설마천 관측소에서 측정한 토양수분량 원시자료에 적용하여 window size와 polynomial order별로 편의(bias), 변동(variation), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 산정하였다. 통계산정 결과 원시자료와의 bias는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 적용했을 때 가장 작은 것으로 나타났으며, variance는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 이용했을 때가 원시자료와 가장 유사한 것으로 나타났다. 또한, RMSE는 window size가 5이고 polynomial order가 3일 때 가장 작은 것으로 나타났다. 이는 추후 토양수분량 품질관리를 수행하기 위해 적절한 필터 계수 값을 제시할 수 있는 논문으로 사료된다.

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홍수유출에서의 지하수 영향 분석 (Effects of groundwater on the flood runoff)

  • 주재원;;정수종;안상억
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.314-314
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    • 2021
  • 홍수(floods)는 인간의 생명과 재산에 큰 피해를 발생시키는 자연재해 중 하나로 최근 지구 온난화와 기후 변화로 인하여 홍수 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 때문에, 홍수 발생 시 정확한 홍수량 산정을 위하여 유역 내 지표수 및 지하수 흐름 분석을 통하여 전반적인 물 순환의 이해가 필수적이다. 이에 본 연구는 지표수-지하수 연계 모형을 활용하여 홍수 발생 시 미호천 유역에서 지하수가 하천 유량에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구는 Hydrological-Ecological Integrated watershed-scale Flow (HEIFLOW) 모형을 적용하여, 국내 유역 특성을 고려하여 시간단위 홍수 사상 분석을 수행한다. 모형 구축을 위하여 2013년과 2014년도의 미호천내의 7개 기상 및 강우관측소, 1개의 수위 관측소의 정보를 활용하여 지표수 모형을 구축하며, 같은 기간의 지하수 모형 구축을 위해 7개의 국가 지하수 관측망의 지하수 수위 자료와 유역의 수문지질도(Hydrogeological map)의 정보를 활용한다. 미호천 유역 내 HEIFLOW 모형의 홍수 모의 결과 산정된 하천 유량은 관측 유량과 0.79 R2의 우수한 모의 성능을 나타내고 있으며, 지하 수위 모의 역시 지하수 수위 변동을 적절하게 모의한다. 또한, 미호천 유역의 하류 지역은 하천으로 유출되는 지하수가 하천의 기저 유량에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타나며 홍수 시에는 지하수 유출의 증가로 인한 급격한 첨두 홍수량의 상승을 보인다. 이와 같은 결과는 홍수 모의 시 지표면 유출 분석에 초점을 두고 있는 홍수 국내의 홍수량 산정 방법에 지하수의 거동 및 하천 유량에 미치는 영향을 정량적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단되며, 추후 국내 홍수량 산정의 새로운 방법의 하나로 활용될 가능성을 보여준다.

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