• Title/Summary/Keyword: 월 유출량

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Evaluation of Applicability of Monthly Runoff Forecasting Techniques for Water Supply Outlook (유역의 물공급 전망을 위한 월단위 유출예측기법에 대한 적용성 평가)

  • Jeong, Woo-Chang;Hwang, Man-Ha;Chong, Koo-Yol
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1160-1164
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    • 2008
  • 본 연구에서는 유역유출예측시스템인 RRFS(Rainfall Runoff Forecasting System)를 이용하여 금강유역에 대해 기법별 월단위 유출예측을 수행하였다. 적용된 유출예측기간은 '07년 1월부터 12월까지이며 월단위로 유출예측이 수행되었으며, 유출예측 검증을 위한 주요지점으로는 금강유역 내에 있는 용담댐 지점, 대청댐 지점 그리고 공주지점이다. 본 연구에 적용된 유출예측기법으로는 1) 과거 관측 월유출량 자료를 이용한 유출량 예측 기법, 2) ESP 기법을 통한 유출량 예측 기법, 3) 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측 기법, 4) 기상수치예보 자료를 이용한 유출량 예측 기법이다. ESP 기법에서는 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였으며, 이를 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률값을 최종적으로 결정하여 유출예측에 적용하였다. 또한 기상전망을 고려한 ESP 기법에서는 기상청에서 제공하는 강수전망(N:평년, A:많음, B:적음)에 대한 정보를 고려하여 ESP 확률을 결정하여 유출예측을 수행하였다. 그림 1과 2는 예로서 4월과 10월에 대해 예측기법에 따른 주요지점별 유출예측결과를 비교한 것이며, 기법별 유출예측결과에 대한 비교분석결과 전반적으로 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측기법이 가장 우수한 것으로 나타났다.

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2020 Han River Basin flood runoff(dam) (2020년 홍수기 한강 유역(주요 댐) 유출 검토)

  • Hwang-Bo, Jong Gu;Shin, In Jong;Kim, Ji Hun;Kang, Jin Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.318-318
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    • 2021
  • 2020년 한강 유역의 홍수기(7월 ~ 9월) 3개월 강수량은 1,110.9mm에 달하며 평년대비 131.7%의 상당히 많은 강수량이 관측되었다. 특히 8월은 평년대비 215.2% 강수량을 보이며 큰 홍수사상이 발생하였다.(출처 한강홍수통제소 월간수자원현황및전망) 본 연구에서는 2020년 홍수기 한강 유역 주요 댐의 유입량과 유출량을 분석하였다. 유출입량 산정은 실측자료와 댐 방류량자료를 이용하였다. 산정 결과 달천 괴산댐의 경우 2020년 7월 ~ 2020년 9월, 3개월 동안 유입량(후영교)은 약 5.15억m3이었으며 이 기간의 유출량(댐 방류량)은 약 5.24억m3으로 조사되었다. 같은 기간의 북한강 유역 화천댐 유입량은 산정이 불가능 하였으며 유출량(댐 방류량)은 약 22.24억m3, 춘천댐 유입량(화천댐 방류량 + 용신교 + 오탄교)은 26.86억m3, 유출량(춘천댐 방류량)은 33.60억m3, 의암댐 유입량(춘천댐 방류량 + 소양강댐 방류량)은 55.39억m3, 유출량(의암댐 방류량)은 64.69m3, 청평댐 유입량(의암댐 방류량 + 한덕교 + 목동교)은 78.29억m3, 유출량(청평댐 방류량)은 75.86억m3으로 나타났다. 같은 기간 댐 저류 변화량은 괴산댐 0.002억m3, 춘천댐 0.07억m3, 의암댐 0.15억m3, 청평댐 0.02억m3으로 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 기본적으로 댐 유출량과 유입량의 차는 저류량(저류변화량)과 같아야 한다. 2020년 홍수기(7월~9월) 주요 댐의 유입량, 유출량, 저류량을 검토한 결과 다소 큰 차이를 보였다. 이는 실측 유량의 오차도 일부 있겠지만 댐 저수지 수위 계측의 불확실성, 여수로 방류량의 정확도, 저수지 증발량, 미계측유역의 유출 미고려 등에서 발생하는 오차도 있는 것으로 판단된다.

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Estimating Seasonal Runoff Ratio of Paddy Field (논의 시기별 유출율 산정)

  • Jung, Jae-Woon;Yoon, Kwang-Sik;Choi, Woo-Jung;Choi, Woo-Young;Lee, Soo-Hyung;Chang, Nam-Ik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.770-774
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    • 2008
  • 현장 계측을 통한 오염부하량 산정은 많은 시간, 노력, 비용을 필요로 한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 오염부하 추정에 관한 많은 방법론들이 제시되고 있으며 개발되고 있는 중이다. 논오염부하 추정을 위한 일환으로 강우사상평균농도(Event Mean Conentration, EMC)에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만, 오염부하량 산정을 위해서는 농도이외의 주요 매개변수인 유출량 산정 또한 중요하다. 하지만 논의 경우 실제 유출량 자료는 흔치 않다. 우리나라의 경우 영농활동이 시기별, 지역별로 비슷한 형태를 가지고 있으므로 이러한 점을 이용하면 유출율을 추정하는데 용이할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 2004년부터 2007년 영농기 강우-유출량 실측 자료를 이용하여 시기별 유출특성을 파악하고, 논의 시기별 유출율을 제안하였다. 논의 시기별 유출율을 산정하기 위한 시험지구는 영산강 수계내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 13.69 ha 논지구이며, 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 논 배수로 말단에 수위계를 설치하여 수위-유량관계식을 이용하여 유량을 구하였고, 직선분리법을 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리한후 강우량과 유출량의 비를 통하여 월별 평균 유출율을 산정하였다. 5월, 6월, 7월, 8월, 9월에 내린 평균 강수량은 각각 40.2, 50.1, 75.4, 75.8, 136.8 mm로 나타났고, 영농기 월별 평균 직접유출량은 각각 9.1, 26.6, 34.6, 42.9, 79.6 mm로 나타났다. 강우량과 유출량의 비를 통해 4개년 5월, 6월 7월 8월 9월 평균 유출율은 각각 0.18, 0.42, 0.40, 0.44, 0.49로 나타나 논의 경우 시기별로 유출율이 차이가 있는 것으로 조사되었다.

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Long-term runoff prediction of Gyeongan-cheon watershed using statistically forecasted weather information (통계적 기상예측정보를 이용한 경안천 유출량 장기 전망)

  • Kim, Chul-Gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Hyeonjun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.413-413
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    • 2022
  • 본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

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Estimation of irrigation water need with climate change in Jeju Island (AR5 기후변화 시나리오에 따른 제주도 효돈천 유역의 수문학적 영향 전망)

  • Kim, Chul-Gyum;Kim, Nam-Won;Cho, Jaepil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.362-362
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    • 2018
  • 본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

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The Forecasting of Monthly Runoff using Stocastic Simulation Technique (추계학적 모의발생기법을 이용한 월 유출 예측)

  • An, Sang-Jin;Lee, Jae-Gyeong
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.33 no.2
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    • pp.159-167
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    • 2000
  • The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.

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섬진강 월강우량에 대한 월유출량의 시계열모형

  • 이종남
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1984.07a
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    • pp.89-98
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    • 1984
  • 우리나라의 월강우량 기록은 풍부하나 월유출량 기록은 희박하여, 월유출량 시계열의 모형식을 개발하고저 하여 월강우량 기록만으로 하천유량의 정확한 파악을 할 수 있도록 한다. 이 연구는 월강우와 유출량의 시계열에 의한 추계학적 이론에 의거한 복스와 젠킨스의 대체함수(Transfer function model)와 아리마(ARIMA)의 잔차모양을 합한 형이다. 이 선형 추계학적 차분 시계열식 모형은 공본산(coveriance) 을 갖는다는 가정에서 강우량과 유출량의 변화에 따라서 식의 구조가 유도되며 정확하게 잘 적용이 된다. 본 식의 최적모형은 일반식으로 아래와 같이 얻어진다. $ Y$:월유출량, X$:월강우량, C$:유출물, $: 대체변수, a$:백색잡음(white noise), $\theta$(B) 및 (B):MA(Moving average)와 AR(autoregressive)조작, 이번 연구 결과 섬진강 하천의 대체조작(Transfer operator)은 잔차승(Sum of residual) R$0.9로 높은 정도의 수치를 나타내는 것으로 보인다.

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-Mathematical models for time series of monthly Precipitation and monthly run-off on South Han river basin- (남한강수계의 월강우량과 월유출량의 시계별 산술모형)

  • 이종남
    • Water for future
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    • v.14 no.2
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    • pp.71-79
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    • 1981
  • This study is established of simulation models form the stochastic and statistic analysis of monthly rainfall and monthly runoff on south Han river. The time series simulation of monthly runoff is introduced with a linear stochastic model for simulating synthetic monthly runoff data. And, time series model of monthly pricipitation and monthly runoff is introduced to be a pure random time series with known statical parameter, which is characterized by an exponential recession curve with one parameter, and is develope expressing the statistical parameter for length of carryover.

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Estimation of Monthly Streamflow at Ungaged Basin Using WASMOD (WASMOD를 이용한 미계측 유역의 월 유출량 추정)

  • Cho, Doo Chan;Nam, Gung Don;Lee, Young Chul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1152-1156
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    • 2004
  • 수자원분야에서 강우-유출의 해석은 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 특히 기존에 수위 측정 자료가 존재하는 지역에 대한 유출의 분석은 측정 자료를 통한 정밀한 강우-유출의 분석이 가능하나 유량 기록이 전혀 없는 산악지역이나 미개발지역의 f하천에서 댐이나 제방과 같은 수공구조물의 설계 및 수자원 개발을 위해선 강우-유출 관계에 의한 유출량 산정은 상당히 복잡한 과정일 것이다. 미계측 유역에 유출모형을 적용하기 위해서는 모형변수의 초기치 설정과 과거 유출자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야 하기 때문에 미계측 유역에 유출모형을 적용하기란 그리 쉽지 많은 않은 실정이다. 따라서 본 연구 에서는 월 유출량 산정을 위한 모형 중 기존의 Xu가 제안한 WASMOD의 매개변수를 관측된 유출량과의 검정에 의해 산정하는 것이 아니라 유출에 영향을 주는 인자 중 유역의 지형학적 인자인 토지이용과의 상관관계를 분석하여 미계측 유역의 적용을 위한 방법을 모색하였다.

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Predicting Runoff and Sediment Yield on a Forest Dominated Watershed using HSPF and SWAT Models (HSPF와 SWAT 모형을 이용한 산림유역의 유출 및 유사량 추정)

  • Im Sang-Jun;Brannan Kevin M.;Mostaghimi Saied;Cho, Jae-Pil
    • Journal of Korean Society of Rural Planning
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    • v.9 no.4 s.21
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    • pp.59-64
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    • 2003
  • U.S. EPA의 BASINS (Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources)에 통합되어 있는 HSPF (Hydrologic Simulation Program-Fortran)와 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 Polecat Creek 유역의 유출과 유사량을 모의하였다. 모형의 보정을 위하여 1996년 9월부터 2000년 6월까지의 하천 유량 및 유사 농도 자료를 이용하였으며, 1994년 10월부터 1995년 12월까지의 관측자료를 이용하여 모형의 검정을 실시하였다. HSPF 모형에 의해 추정된 연 평균 유출량의 상대오차는 보정 및 검정기간에 각각 0.8%, 0.5%이었으며, S WAT 모형에 의해 추정된 연평균 유출량은 실측치와 각각 2.1%, 16.1%의 오차를 보였다. 연 평균 유사량을 비교하면, HSPF 모형이 보정 및 검정기 간에 각각 8.8%와 7.2%의 오차를 보인 반면에 SWAT 모형은 각각 40.0%, 188.4%의 차이를 보였다. HSPF 모형에 의해 추정된 월 평균 유출량 및 유사량의 상관계수는 보정기간에 대하여 0.94와 0.52이었으며, SWAT 모형에 의한 결과는 상관계수가 각각 0.84와 0.39이었다. 이상의 연구 결과에 의하면, HSPF 모형이 SWAT 모형보다 유출과 유사량을 관측치와 유사하게 모의함을 알 수 있었다. 하지만 입력 자료의 구축 및 모형의 적용에는 SWAT모형보다 많은 시간과 노력을 필요로 하였다.