Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.309-309
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2019
기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1512-1516
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2007
자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.356-356
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2021
기존의 태화강 유역 홍수예보는 수문학적 홍수예측모형을 이용하여 수행되어왔다. 본 연구에서는 보와 같은 하천 횡단구조물과 지류 및 하류단 조위의 배수영향을 고려하지 못하는 등 기존 수문모형의 단점을 보완하고자 태화강 유역에 대한 1차원 수리학적 홍수예측모형을 신규 구축하였다. 대상 지역인 태화강 유역은 울산광역시 울주군 언양읍 언양천 합류지점부터 울산광역시 삼호교까지의 지방하천 구간과 삼호교부터 태화강 하구까지의 국가하천 구간으로 구분하여 관리되다가, 최근 지방하천의 정비가 미흡하고 기후변화에 따른 침수피해가 증가되어 국가재정 투자로 정비를 시행하고자 2020년부터 전구간이 국가하천으로 승격되었다. 수리학적 홍수예측모형 구축 대상구간은 울산시(사연교) 수위관측소부터 태화강 하구까지 20.913km 구간에 105개 단면으로 구성하였다. 그리고 구축된 모형을 2012년 태풍 산바, 2019년 태풍 미탁 사상으로 보정 후 2020년 장마 사상으로 검증을 실시하였다. 신규 구축한 태화강 수리학적 홍수예측모형을 통해 모의한 결과 2009년 지방하천 구간, 2013년 국가하천 구간의 하천기본계획 횡단면 자료를 이용함으로써 2012년 사상은 실제 수위를 정확히 모의했지만, 최근 사상은 정확도가 저하되는 것으로 나타났다. 정확도 저하의 원인을 파악하기 위해 하천기본계획, 수문조사 연보 등을 통해 관측소의 이설 및 수위-유량관계곡선의 변동사항 등을 조사하였고, 하상퇴적으로 인한 지형변화가 발생한 것으로 추측하였다. 본 연구에서는 현재 재수립중인 하천기본계획의 측량자료가 생산되기 전에 기수립된 계획의 단면 자료를 이용하여 홍수예보 업무가 가능하도록 하고자 지형변화를 조도계수를 통해 간접적으로 반영하였다. 본 연구의 성과를 이용하여 태화강 유역의 홍수예보 정확도 향상과 태화강 국가정원과 같은 이용객이 많은 친수지구에 대한 홍수정보를 제공할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1161-1165
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2006
본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.
In this study, we performed verification of VSRF (Very Short Range Forecast of precipitation) model and application of NWSPC (National Weather Service PC) rainfall-runoff model in Kyoungan-chun basin. We used two methods for verification of VSRF model. The first method is a meteorological verification that evaluates the special quality feature for rain amount between AWS and VSRF model over Kyoungan-chun basin, while second method is a hydrological verification that compares the calculated Mean Area Precipitation (MAP) between AWS and VSRF Quantitatively. This study examines the usefulness of VSRF precipitation forecasting model data in NWSPC hydrological model. As a result, correlation coefficient is over 0.6 within 3 hour lead time. It represents that the forecast results from VSRF are useful for water resources application.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.54-54
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2022
수변식생(riparian vegetation)은 하천 지형학적 프로세스에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 최근 기후변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 내성천은 사질 곡류 하천으로, 2014년과 2015년 유량 감소에 의해 급격한 식생의 정착이 나타났다. 내성천 수변식생의 정착 및 활착은 수문-지형학적 프로세스에 영향을 미쳤고, 결과적으로 하도와 범람원의 형태를 변화시켰다. 이와 같은 변화를 예측하고 분석하는 것은 이수, 치수 및 방재 정책과 생태계 사이의 균형 및 조화를 추구하는 정책결정에 필수적이다. 그러나 식생을 고려하지 않은 기존의 수문-지형 모델링에서는 이와 같은 변화를 재현할 수 없다. 본 연구의 목적은 흐름, 식생, 지형의 상호작용이 하천 지형에 미치는 영향을 시각화 및 분석하고, 식생을 고려하지 않은 기존의 모델들의 결과와 비교하고자 한다. 본 초록은 이를 위해 수문-지형학 모델인 D-Flow-FM을 수변 식생 모델과 결합한 커플링 모델(Van Oorschot et al., 2016)을 활용하여 내성천에서 2013년부터 2019년까지의 발생한 지형학적 프로세스와 식생 사이의 상호작용을 재현한 예비결과이다. 식생 모델 결과는 내성천 현장조사 자료와 원격탐사 자료를 이용해 검보정하였다. 식생을 고려한 모델의 하천 형태는 식생을 고려하지 않은 모델의 결과에 비해 좁고 깊은 형태로 나타났으며, 지형학적 변동성이 적게 나타났다. 이는 유량 변화와 관련하여 생태-지형학적 프로세스로 인한 수변 식생 변동성이 강의 형태에 영향을 미쳤다는 것을 보여준다. 모의된 하천의 형태학적 특성이나 식생의 분포 특성은 항공사진과 비교했을 때 준수한 수준이다. 본 모델은 기후변화에 따른 식생의 변동성이 하천에 미치는 영향을 연구하는 데에 활용할 수 있으며, 수문-생태-지형학적 프로세스에 의한 하천의 변화를 예측하고 분석하는 데에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
Park, Yoonkyung;Choi, Minha;Ahn, Jaehyun;Kim, Sangdan
Journal of Korea Water Resources Association
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v.46
no.7
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pp.735-744
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2013
The effect of climate and landscape characteristics on hydrologic partitioning and vegetation response is analyzed in this study. After quantifying hydrologic partitioning using the Horton index, the relation between regional climate characteristics and the Horton index is investigated. In addition, using the comparison between the predictability of the Horton index with only regional climate characteristics and the predictability of the Horton index with landscape characteristics as well as regional climate characteristics, the relative contribution of landscape characteristics on hydrologic partitioning is analyzed. Finally, investigating the predictability of the aridity index and Horton index on the normalized difference vegetation index, the effect of climate and landscape characteristics on vegetation response is estimated.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1412-1416
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2009
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.262-262
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2023
기후변화 및 도시화에 따른 강우 패턴의 변화는 수문 변화를 야기시키며, 이에 따른 영향을 평가하고 예측하기 위해서는 수문학적 모델을 통해 정량화하는 과정이 필요하다. 그러나 기존에 개발되어 사용되고 있는 대부분의 수문학적 모델은 해외에서 개발되어 국내 유역 특성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 L-THIA ACN-WQ 2016과 2018 모델이 개발되어 적용성이 평가된 바 있다. 하지만 L-THIA ACN-WQ 모델의 경우 시단위 유량 및 수질 모의가 불가능한 한계점이 있다. 소규모 유역이나 도시화된 지역에서는 하루에 여러 번의 강우 이벤트가 발생하거나 단기간에 많은 양의 강우가 발생하는 경우가 많기 때문에, 이러한 강우-유출을 평가하기 위해서는 시단위 모의가 필요하다. 본 연구에서는 시단위 유량-수질 모의가 가능한 L-THIA sub-daily WQ 모델을 개발하였으며, 갑천 유역과 복하천 유역에서 적용성을 평가하였다. L-THIA sub-daily WQ 모델은 SCS-CN 방법과 Green-Ampt 방법을 함께 고려할 수 있도록 개발하였으며, 국내의 토지이용 및 강우 특성을 고려할 수 있도록 점근 CN과 강우 계급별 EMC를 활용하였다. 갑천 유역과 복하천 유역에서 시단위 유량 예측 결과 R2는 0.61~0.69, NSE는 0.61~0.65, PBIAS는 -4.0~-7.3으로 모의된 시단위 유량이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 수질 예측 결과 T-P와 SS가 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 개발된 L-THIA sub-daily WQ 모델은 점오염원을 포함하고 있는 도시유역에서 비점오염원에 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Hong, IL;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik;Kim, Ji sung;Kim, Kyu ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.562-562
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2015
하천의 유황특성을 분석하는 것은 하천생태계의 변화를 파악하고 예측하는데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근에는 수문학적인 변화과정을 통계학적 기법을 적용하여 정량적인 지표로 산정하고 분석하는 모델을 개발하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 미국 Nature Conservancy에서 개발한 수문변화지표법(IHA)은 일(daily)유출량 자료로부터 수문학적 관점에서의 특성지표와 환경유량 관점에의 변화지표를 분석함으로써 하천 유황변동을 정량화 할 수 있다. 본 연구는 기후변화가 향후 하천유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위해 중규모 하천유역인 만경강을 대상으로 하고 RCP 8.5 기후변화시나리오를 기반으로 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 일(daily)단위의 유출모의 시나리오를 작성하였다. 그리고 수문변화지표법(IHA)을 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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