• Title/Summary/Keyword: 수위 자료

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A Study on Prediction of Bed Changes in the Imjin River Using the HEC-6 Model (HEC-6 모형을 이용한 임진강 하상변동 예측에 관한 연구)

  • Lee, Nam-Joo;Hwang, Seung-Yong;Lee, Sam-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1566-1570
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    • 2006
  • 이 연구는 하상변동 수치모형을 적용하여 임진강의 장기간 하상변동과 그에 따른 하천 수위 변화의 예측, 안정하상 검토, 하상변동이 계획홍수위에 미치는 영향, 그리고 하상준설이 수위 및 하상변동에 미치는 영향의 검토를 통해 해당 하천에서 하상변동 특성의 파악에 필요한 자료 및 중.장기 수방대책 수립을 위한 기본 자료를 제공할 목적으로 수행하였다. 임진강 하상변동의 예측에 적절한 일차원 정상 하상변동모형으로 HEC-6 모형을 선정하였다. 모형적용을 위한 현황분석으로 하상토 특성 자료를 수집.분석하였으며, 지형자료에 대한 분석도 수행하였다. 그리고 모형의 적용영역 내에 위치한 각 수위표 지점의 수리.수문자료를 수집하여 분석하였다. HEC-6 모형의 보정을 고정상 보정과 이동상 보정으로 구분하여 수행하였다. 고정상 보정에서는 설정한 조건에 적합한 Manning계수의 결정이 곤란하여 하천의 지형자료와 하상토 자료 등을 고려하여 구간별로 적정한 Manning 계수 값을 선정하였다. 이동상 보정을 통해 HEC-6 모형에서 사용하는 유사량 산정공식 중 하류경계에서 상류로 약 8 km 구간에 대한 하상상승 현상을 가장 잘 보여주는 유사량 공식인 Madden(1963)이 수정한 Laursen(1958) 공식을 선택하였다. 하천망 유사이동 수치모형인 HEC-6 모형을 사용하여 20년간의 장기하상변동을 수치모의하였다. 임진강의 최심하상고 변동량 예측결과 상류경계로부터 약 52 km까지는 하상저하가 지배적이며, 중 하류는 하상상승이 지배적인 것으로 나타났다. 연구 대상구간에서 대체로 퇴적에 의한 하상상승이 예상되었다.

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Dam Effects on Spatial Extension of Flood Discharge Data and Flood Reduction Scale I (홍수 유출자료의 공간확장과 홍수저감효과에 대한 댐 영향 분석 I)

  • Kim, Nam Won;Jung, Yong;Lee, Jeong Eun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.3
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    • pp.209-220
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    • 2015
  • In this study, the effects of changed environment on spatial extension of flood discharge data which is generating discharge data at ungauged watersheds. Especially, effects of dams on spatial extensions of flood discharge data and on natural flow generation were studied. This is somehow an intial trial of flood discharge data generation for heterogeneous watersheds because of dam installation. Data extensions have been performed based on the flood discharge data from YeoJoo water gauge station located on the Nam-Han River. For the evaluation of flood discharge data spatial extension under dam effects and producing natural flow, 41 flood events associated with YeoJoo water gauge station were selected from 1986 to 2010. When flood discharge data were extended based on YeoJoo water gauge station, 77% of selected flood events were over the satisfaction ranges (NSE>0.5) of Nash-Sutcliffe Efficiency for model validation. Extended flood discharge data at Yangpyung has 0.84 NSE obtained from spatial data extension based on YeoJoo water gauge station. Generated natural flow at YeoJoo was influenced strongly by Chungju Dam which has larger effects on streamflow at YeoJoo than Hoangsung Dam. Observed peak discharges after the 1986 of Chungju Dam installation were smaller than those of the obtained natural flow. Through these results, spatial extension of flood discharge data with installed dams works efficiently for ungauged watersheds and natural flow can be generated using extended flood discharge data.

Derivation and Uncertainty Analysis of Rating Curve Using Hierarchical Bayesian Model (Hierarchical Bayesian 방법을 이용한 수위-유량 관계 곡선 유도 및 불확실성 분석)

  • Kwon, Hyun-Han;Moon, Young-Il;Choi, Byung-Kyu;Kim, Seok-Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1211-1214
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    • 2008
  • 정확한 유량산정은 수자원 연구에서 기초가 되는 자료를 생산한다는 관점에서 홍수 및 가뭄관리에서 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 국내에서 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하게 된다. 즉 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 추정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량 관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성 또한 정량화할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 불확실성 분석과 함께, 저수위-고수위를 정량적으로 구분할 수 있는 Hierarchical Bayesian 방법을 도입하여 수위-유량곡선식을 유도하고자 한다.

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Improving Performance of National Quality Control System for the Hydrological Data (국가 수문자료 품질관리시스템 개선)

  • Kim, Hyoung-Seop;Cho, Chang-Hun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.633-633
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    • 2012
  • 우리나라는 지형학적, 수문학적 특성상 연중 편차가 심한 수문순환 특성을 보이고 있고, 최근에는 지구온난화와 기상 이변 등으로 인해 수문현상의 변동성이 더욱 커지고 있다. 따라서 수자원을 효율적으로 계획, 관리하기 위해 수문현상을 지속적으로 파악하고 정보화하는 일은 국가 차원에서 매우 중요하다. 국토해양부에서는 이러한 사회적 요구에 부응하기 위해 2007년부터 국가 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 적극적인 품질관리의 일상화를 지원하고 신뢰성 있는 강수량, 수위 수문자료를 축척할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 기 구축된 국가 수문자료 품질관리시스템에 수위관측소 지점별 현장 및 수문자료 특성을 반영하였고 유량자료 품질관리를 도입하고, 레이더 강수량자료를 활용한 강수량자료의 정성적 분석, 이상치자료의 자동보정 기능 추가 등 개선내용을 제시하였다. 이를 통해 구축된 국가 수문자료 품질관리시스템을 4대강 홍수통제소에서 적극적으로 활용하도록 지원함으로써 국가 수문자료의 전반적인 신뢰도를 향상시키고 수문자료의 손실을 최소화하는데 기여할 것으로 기대된다.

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Development of river discharge estimation scheme using Monte Carlo simulation and 1D numerical analysis model (Monte Carlo 모의 및 수치해석 모형을 활용한 하천 유량 추정기법의 개발)

  • Kang, Hansol;An, Hyunuk;Kim, Yeonsu;Hur, Youngteck;Noh, Joonwoo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.4
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    • pp.279-289
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    • 2022
  • Since the frequency of heavy rainfall is increasing due to climate change, water levels in the river exceed past historical records. The rating-curve is to convert water level into flow dicscharge from the regression analysis of the water level and corresponding flow discharges. However, the rating-curve involves many uncertainties because of the limited data especially when observed water level exceed past historical water levels. In order to compensate for insufficient data and increase the accuracy of flow discharge data, this study estimates the flow discharge in the river computed mathematically using Monte Carlo simulation based on a 1D hydrodynamic numerical model. Based on the existing rating curve, a random combination of coefficients constituting the rating-curve creates a number of virtual rating curve. From the computed results of the hydrodynamic model, it is possible to estimate flow discharge which reproduces best fit to the observed water level. Based on the statistical evaluation of these samples, a method for mathematically estimating the water level and flow discharge of all cross sections is porposed. The proposed methodology is applied to the junction of Yochoen Stream in the Seomjin River. As a result, it is confirmed that the water level reproducibility was greatly improved. Also, the water level and flow discharge can be calculated mathematically when the proposed method is applied.

Application Examples of Daecheong Dam for Efficient Water Management Based on Integrated Water Management (통합물관리 기반 효율적 물관리를 위한 대청댐 실무적용 사례)

  • Kang, Kwon-Su;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.85-85
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    • 2017
  • 효율적 물관리란 거대한 물순환 과정에서 인간이 편안한 삶을 사는데 필요한 물의 이용효율을 극대화하는 것이다. 과거의 물관리는 이원화된 수량과 수질관리, 수량중심에서는 용수공급과 홍수조절이 주요한 관심사였다. 현재는 과거의 물관리에 친수와 환경을 더한 복잡한 분야로 확대되고 있다. 통합물관리란 물을 최적으로 관리하기 위해 물관리 이해당사자간의 소통과 물 기술의 고도화를 기반으로 기존에 분산된 물관리 구성요소들(시설 정보, 수량 수질 등)을 권역적으로 관리하는 것을 말한다. 본 연구에서는 대청댐 방류에 따른 금강 하류부의 홍수추적을 위해 수행한 댐하류 소유역별 강우량 빈도분석 과정, 용담댐 방류를 고려한 대청댐 홍수도달시간 검토, Poincare Section과 신경망기법을 이용한 수문자료 예측, 추계학적 다변량 해석과 다변량 신경망해석에 의한 대청댐 유입량 산정과정, 보조여수로 건설에 따른 주여수로와 보조여수로간의 연계운영방안, 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 고려한 대청댐 확보수위 산정, 저수지 중장기 운영계획 수립과 댐 운영 기준수위를 결정하기 위해 누가차분방식으로 적용되는 갈수기 유입량 빈도분석에 대한 실무적용 사례를 소개하고자 한다. 강우량 빈도분석 과정은 L-모멘트방법(Hosking과 Wallis, 1993)을 적용하였고, 홍수도달시간 검토는 평균유속, 하류 수위상승 기점 영향검토, 수리학적 모형(FLDWAV, Progressive lag method 등)을 활용하였다. 카오스 이론을 도입하여 대청댐 수문자료의 상관성 검토 및 추계학적 모형을 이용한 모의발생을 유도하여 수문자료 예측을 시행하였다. 추계학적 모형과 신경망모형 연구의 대상은 대청댐으로, 시계열 자료는 댐의 월강우량, 월유입량, 최고기온, 평균기온, 최소기온, 습도, 증발량 등의 자료를 기반으로 하였다. 적용기간은 1981~2009년의 자료를 이용하여 2010년 1월부터 12월까지 12개월 동안의 월유입량을 예측하였다. 수문자료 해석의 기본이 되는 약 30년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 대청댐의 유입량 예측을 위해 적용된 모형으로는 추계학적 모형인 ARMA모형, TF모형, TFN 모형 등이 적용되었고, 또한 신경망 모형의 종류인 다층 퍼셉트론, PCA모형 등을 활용하여 실측치와 가장 가깝게 근사화시키는 방법론을 찾고자 하였다. 또한, 기존여수로와 보조여수로 연계운영을 위해 3차원 수치해석을 통한 댐하류 안정성 검토 및 확보수위 산정을 통해 단계(관심, 주의, 경계, 심각)별로 대처가 가능한 수위를 산정하였다.

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A Study on the Data Driven Neural Network Model for the Prediction of Time Series Data: Application of Water Surface Elevation Forecasting in Hangang River Bridge (시계열 자료의 예측을 위한 자료 기반 신경망 모델에 관한 연구: 한강대교 수위예측 적용)

  • Yoo, Hyungju;Lee, Seung Oh;Choi, Seohye;Park, Moonhyung
    • Journal of Korean Society of Disaster and Security
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    • v.12 no.2
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    • pp.73-82
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    • 2019
  • Recently, as the occurrence frequency of sudden floods due to climate change increased, the flood damage on riverside social infrastructures was extended so that there has been a threat of overflow. Therefore, a rapid prediction of potential flooding in riverside social infrastructure is necessary for administrators. However, most current flood forecasting models including hydraulic model have limitations which are the high accuracy of numerical results but longer simulation time. To alleviate such limitation, data driven models using artificial neural network have been widely used. However, there is a limitation that the existing models can not consider the time-series parameters. In this study the water surface elevation of the Hangang River bridge was predicted using the NARX model considering the time-series parameter. And the results of the ANN and RNN models are compared with the NARX model to determine the suitability of NARX model. Using the 10-year hydrological data from 2009 to 2018, 70% of the hydrological data were used for learning and 15% was used for testing and evaluation respectively. As a result of predicting the water surface elevation after 3 hours from the Hangang River bridge in 2018, the ANN, RNN and NARX models for RMSE were 0.20 m, 0.11 m, and 0.09 m, respectively, and 0.12 m, 0.06 m, and 0.05 m for MAE, and 1.56 m, 0.55 m and 0.10 m for peak errors respectively. By analyzing the error of the prediction results considering the time-series parameters, the NARX model is most suitable for predicting water surface elevation. This is because the NARX model can learn the trend of the time series data and also can derive the accurate prediction value even in the high water surface elevation prediction by using the hyperbolic tangent and Rectified Linear Unit function as an activation function. However, the NARX model has a limit to generate a vanishing gradient as the sequence length becomes longer. In the future, the accuracy of the water surface elevation prediction will be examined by using the LSTM model.

Application of groundwater-level prediction models using data-based learning algorithms to National Groundwater Monitoring Network data (자료기반 학습 알고리즘을 이용한 지하수위 변동 예측 모델의 국가지하수관측망 자료 적용에 대한 비교 평가 연구)

  • Yoon, Heesung;Kim, Yongcheol;Ha, Kyoochul;Kim, Gyoo-Bum
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.23 no.2
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    • pp.137-147
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    • 2013
  • For the effective management of groundwater resources, it is necessary to predict groundwater level fluctuations in response to rainfall events. In the present study, time series models using artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs) have been developed and applied to groundwater level data from the Gasan, Shingwang, and Cheongseong stations of the National Groundwater Monitoring Network. We designed four types of model according to input structure and compared their performances. The results show that the rainfall input model is not effective, especially for the prediction of groundwater recession behavior; however, the rainfall-groundwater input model is effective for the entire prediction stage, yielding a high model accuracy. Recursive prediction models were also effective, yielding correlation coefficients of 0.75-0.95 with observed values. The prediction errors were highest for Shingwang station, where the cross-correlation coefficient is lowest among the stations. Overall, the model performance of SVM models was slightly higher than that of ANN models for all cases. Assessment of the model parameter uncertainty of the recursive prediction models, using the ratio of errors in the validation stage to that in the calibration stage, showed that the range of the ratio is much narrower for the SVM models than for the ANN models, which implies that the SVM models are more stable and effective for the present case studies.

A Study on the Effective Management of Image Stage Gauge System (영상수위계 시스템의 효율적 운영에 관한 연구)

  • Kwon, Sung-Ill;Kim, Won;Lee, Chan-Joo;Kim, Dong--Gu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1916-1920
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    • 2010
  • 영상수위계는 카메라에 의해서 수위표를 촬영하여 촬영된 영상을 처리하여 수위값으로 변환하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비이다. 이 수위계는 기존 수위측정 장비인 부자식, 압력식, 기포식, 초음파식, 레이다식과는 달리 수위표를 촬영한 영상으로부터 수위를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 영상자료로부터 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 관측지점 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 영상수위계 시스템은 크게 메인제어기, 전원부, 서버부 및 카메라부로 구성되어 있다. 현재 운영되고 있는 시스템은 전원장치 리셋시 전 시스템을 리셋해야하고, 상전 단전시 전 시스템이 off된다. 그리고 별도의 통신모듈을 사용하여 장비간 통신이 이루어지고 있다. 또한 카메라부에는 렌즈와 팬/틸트를 제어하기 위한 별도의 장비가 포함되어 있고, 백색 LED 조명이 사용되어 야간에 수위인식주기마다 조명이 on/off 되고 있다. 위와 같은 전원장치의 운영으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 없다. 그리고 수위 오인식을 최소화하기 위해서는 연속적인 수위 인식이 필요하지만, 백색 LED조명과 1초에 2프레임을 캡쳐하는 비디오 캡쳐방식에 의해 시스템을 상시로 운영하는 것이 곤란하다. 현재 운영 중인 영상수위계를 안정적으로 운영할 수 있도록 장비별로 제어가 가능하도록 전원 제어장치를 개발하였고, 상전 단전시 최소 30분 정도 전원을 유지할 수 있도록 무정전전원장치(UPS)를 설치하였으며, 측정자료의 저장장치를 하드디스크 타입에서 Flash SSD 메모리 타입으로 교체하였다. 또한 영상수위계 시스템을 상시 운영할 수 있도록 백색 LED조명을 적외선 LED조명으로 교체하였고, 1초에 1회 수위를 인식하도록 수위인식주기와 1초에 25프레임 캡쳐할 수 있도록 비디오 캡쳐방식을 개선하였다. 위와 같은 시스템의 개선으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 되어 시스템 고장에 의해 발생하는 수위 결측을 감소시킬 수 있고, 시스템의 상시 운영으로 수 위 오인식을 최소화시킬 수 있을 것으로 판단된다.

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Two-dimensional Unsteady Flow Modeling for a Tidal River Using Water Stage Boundary Conditions (수위경계조건을 사용한 감조하천의 비정상 이차원 흐름모델링)

  • Lee, Nam-Joo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.313-314
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    • 2011
  • 감조하천에 대한 이차원 모델링 연구의 대부분은 상류 경계조건은 유량을 사용하고 있으며, 상류경계에서 역류가 발생하는 감조하천의 경우 상류로 갈수록 오차가 커지는 단점을 가지고 있다. 이런 오차를 줄이기 위해서는 상하류 모두 수위 경계조건을 사용하는 것이 바람직하다. 이 연구는 평상시에 역류가 발생하는 한강하구부터 전류수위표까지의 구간에 대해 수위 경계조건을 사용하여 이차원 흐름모델링을 수행하고, 수위-수위 경계조건의 적용성으로 검토하기 위해 수행하였다. 대규모 홍수에 대한 흐름 모형의 보정을 위해 2002년 8월 7일 6시부터 8월 10일 22시까지 88시간 동안 행주대교 관측소의 수위 기록을 사용하여 수치모형에 대한 보정을 수행하였다. 행주대교 관측소의 수위 예측 결과는 Manning 계수가 커질수록 수위가 높아짐을 알 수 있었다. 비홍수기 흐름에 대한 수치모형의 보정을 위해, 2007년 7월 10일부터 7월 19일까지 약 201시간 동안 한강대교와 전류관측소의 수위 관측자료를 사용하였다. 행주대교 관측소에서 수위 관측치와 예측치의 RMS 오차가 최소가 되도록 Manning 계수와 Belanger 법칙의 유량계수를 각각 0.050과 0.86으로 결정하였다.

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