Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.21-21
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2016
인천 영종도는 물부족 위험평가 분석을 위해 Smart Water Grid연구단에서 선정한 데모플랜트로섬으로 고립된 지역이다. 영종도는 공촌정수장으로부터 상수도를 공급받고 있으며 관로 파손 등의 사고가 발생할 경우 외부 수자원으로부터 수도를 공급 받기 어려운 실정이다. 따라서 상수도 공급의 어려움이 발생할 경우 대체 수자원을 활용한 가용수량 산정과 이를 적용하기 위한 물수급평가 프로그램이 영종도에 적용 될 예정이다. 본 연구에서는 물수급평가를 위해 수문분석의 기초자료인 장래 예측 강수량을 제공하는 프로그램을 개발하였다. 장래 강수예측자료는 기상청 기상예보와 기후변화시나리오를 활용하였으며 Visual Studio2013을 통해 강수제공 프로그램을 개발하였고, 데이터의 저장과 DB서버 연동을 위해 Oracle 프로그램이 이용되었다. 기상청에서는 3일, 10일, 1달, 3달로 기간을 구분하여 강수확률 예보를 제공하고 있기 때문에 3개월 이내의 중 단기 예측은 기상청에서 제공되는 기상확률예보를 사용하였고, 3개월 이후의 장기 예측은 RCP 8.5시나리오에 의한 일단위 강수량이 활용될 수 있도록 하였다. 기상청 확률예보의 경우 퍼센트 확률을 정량적 수치로 환산하여 일단위 강수량으로 변환하여 제공하였다. 연구를 통해 개발된 강수제공 프로그램에서는 영종도 지역 내 행정구역 별 면적평균강수량이 제공되며, 기후변화시나리오에 의한 강수데이터 취득 시 고해상도(1km 격자단위)로 추출이 가능하도록 하였다. 사용자는 위 경도 좌표에 따라 일 및 월 단위의 강수데이터를 텍스트 파일 형태로 취득할 수 있고, 프로그램 화면 내 표출되는 그래프를 통해 현재대비 장래 강수량 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 향후 Smart Water Grid 연구성과로 개발된 물부족위험평가프로그램과 연동하여 물수급평가, 가용수량 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.138-138
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2017
가뭄, 집중호우와 같은 자연적인 요인과 불투수면적의 증가, 각종 용수로서의 지하수 이용 증가, 지하구조물 공사 등과 같은 인위적인 요인에 의한 지하수위 하강이 이슈화 되고 있다. 지하수 위의 하강은 지하수 고갈 같은 1차적 피해뿐만 아니라 생태계 교란, 농작물 피해, 지반 침하, 싱크홀 등의 2차 피해를 야기한다. 이에 따라 지하수위 시계열 자료를 이용하여 지하수위 관리 취약성에 대한 분석을 실시하였다. 연구지역으로 낙동강 중류에 위치한 상주, 대구, 밀양 지역으로 선택하였다. 자료 수집으로 국가지하수정보센터(www.gims.go.kr)에서 제공하는 국가지하수관측망 관측정 중 자료길이가 11개년 이상인 상주, 대구, 밀양의 지하수위 관측소의 일단위 지하수위 자료와 지하수이용량 자료를 수집하였다. 관측소 인근의 하천수위 자료는 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)에서 수집하였으며, 관측소 인근의 강수자료는 기상청(www.kma.go.kr)에서 해당 지역 관측소의 일단위 강수 자료를 수집하였다. 연구지역의 지하수 함양 자료는 국가통계포털(www.kosis.kr)에서 수집하였다. 수집한 일 단위 수문 자료를 이용하여 각 관측소의 연평균, 갈수기, 풍수기에 대해서 연구지역의 지하수위 관리 취약성 분석을 실시했고, 자료 분석 시 충적층 지하수위 자료는 인근 수계에 따른 변동이 크기 때문에 암반층 지하수위 자료에 대해서 분석을 실시하였다. 분석한 결과는 표준화 과정을 거쳐 지수로 산정하였고, 산정된 지수를 통해 연구지역 내 지하수위 관리 취약성 분석을 실시하였다. 본 연구를 전국단위 국가지하수관측망으로 적용하게 되면 지하수 개발 및 관리 정책 수립에 있어 큰 도움이 될 것으로 생각된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1007-1012
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2008
유역통합수자원관리의 시작은 기상예측정보의 제공으로부터 시작된다. 하지만, 기상예측정보는 단기, 중기, 장기로 구분되며, 제공되는 정보가 수자원 운영에 필요한 정보와 시간적으로나 공간적으로 차이가 나며, 가공에 많은 전문가들의 노력이 필요하여 실무에서의 적용에 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하고 용이하게 수자원 운영자에게 필요한 기상정보를 적절한 형태의 가공을 통하여 자동적으로 제공해 주는데 그 목적이 있다. 이러한 시스템의 구축을 통해 향후 수자원 운영에 있어 필수적인 의사결정 정보를 제공해 주어 수자원의 이용효율을 높이고자 한다. 구축된 시스템은 금강 유역에 대해 소유역단위로 장기 유출의 입력자료인 일단위 예측 강수를 30일간 제공하도록 시스템을 구축하였다. 단기(1일$\sim$2일)에는 RDAPS의 모의 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 예측 강수를 제공한다. 1일에 두 번 모의되는 RDAPS의 결과를 일단위로 제공하기 위해 여러 가지 case별 분석을 실시하여 가장 적합한 기법을 이용하여 일단위 시계열을 구축하는 시스템을 설계하였다. 중기(3일$\sim$10일)에는 GDAPS 결과인 Grib파일을 자동 추출하여 유역단위 시계열을 구축한 뒤 과거 자료를 이용한 연 평균 자료를 이용하여 가중치를 곱하여 시계열을 구축하였다. 장기(11일$\sim$30일) 시계열의 구축을 위해서는 단기 및 중기 예측 시계열을 이용하여 과거 시계열 자료와의 통계적 비교 분석을 이용하여 유사 시계열을 추출한 후 과거 자료에 대한 평균값과 기상 전망을 이용하여 가중치를 부여하는 방법 등을 이용하여 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 한국수자원공사에서 운영 중인 RRFS모형의 입력 자료를 자동 생성할 수 있는 기능을 제공하도록 설계되었다. 이러한 시스템의 구축을 통해 기상정보를 다루는데 익숙하지 않은 수자원 운영자들에게 비교적 용이하게 유역단위 기상예측 정보를 추출하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
Climate change projections for precipitation are in general provided at daily time step. However, sub-daily precipitation data is necessarily required for hydrologic design and management. Thus, a reliable downscaling model is needed to analyze impact of climate change on water resources. While daily downscaling models have been widely developed and applied in hydrologic and climate community, hourly downscaling models have not been properly developed. In this regard, this study aims at developing a hourly downscaling model that can better reproduce sub-daily extreme rainfalls using conditional copula model. The proposed model was applied to generate extreme rainfalls under the RCP 8.5 scenario for weather stations in South Korea, and design rainfalls were then finally provided. We expected that the future design rainfalls can be used for baseline data to evaluate impact of climate change on water resources.
Jang, Suk Hwan;Lee, Jae-Kyoung;Lee, Sang Yoon;Oh, Kyung Doo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.7
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pp.507-519
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2020
This study developed the radon measurement system that can be used for crustal movement monitoring and seismic occurrence and prediction, and compared and analyzed the results of test-operated radon measurement system and observed seismic occurrence cases. First, the developed radon measurement system consists of an NB-IoT radon measurement device, data center, data analysis, and data supply server. Because the measured radon data can be remotely trasmitted by using NB-IoT, this system is very suitable for installation and operation in unmaaned groundwater station. Second, the developed radon measurement device was test-operated at two groundwater stations in Gimpo from May to July 2019. The measured radon data was compared with the groundwater-level and electrical conductivity measurement data, and it was confirmed that the radon measurement device developed in this study has some potential for commercialization. Finally, from November 2019 to February 2020, three observed seismic cases and daily measured radon, groundwater-level, electrical conductivity data by the NB-IoT radon measurement device installed at three groundwater stations in Pohang, which is a test-bed, were compared and analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that the seismic occurrence correlated with radon, groundwater level, and electrical conductivity and all of these measured data will be able to provide basic data to help in seismic monitoring and prediction in the future.
This study aims to provide a predictive model based on climate models for simulating continuous daily rainfall sequences by combining bias-correction and spatio-temporal downscaling approaches. For these purposes, this study proposes a combined modeling system by applying conditional Copula and Multisite Non-stationary Hidden Markov Model (MNHMM). The GloSea5 system releases the monthly rainfall prediction on the same day every week, however, there are noticeable differences in the updated prediction. It was confirmed that the monthly rainfall forecasts are effectively updated with the use of the Copula-based bias-correction approach. More specifically, the proposed bias-correction approach was validated for the period from 1991 to 2010 under the LOOCV scheme. Several rainfall statistics, such as rainfall amounts, consecutive rainfall frequency, consecutive zero rainfall frequency, and wet days, are well reproduced, which is expected to be highly effective as input data of the hydrological model. The difference in spatial coherence between the observed and simulated rainfall sequences over the entire weather stations was estimated in the range of -0.02~0.10, and the interdependence between rainfall stations in the watershed was effectively reproduced. Therefore, it is expected that the hydrological response of the watershed will be more realistically simulated when used as input data for the hydrological model.
Ha, Kyoochul;Park, Changhui;Kim, Sunghyun;Shin, Esther;Lee, Eunhee
Economic and Environmental Geology
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v.54
no.2
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pp.161-176
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2021
In this study, one of the distributed hydrologic models, VELAS, was used to analyze the variation of hydrologic elements based on water balance analysis to evaluate the groundwater recharge in more detail than the annual time scale for the past and future. The study area is located in Yanggok-ri, Seobu-myeon, Hongseong-gun, Chungnam-do, which is very vulnerable to drought. To implement the VELAS model, spatial characteristic data such as digital elevation model (DEM), vegetation, and slope were established, and GIS data were constructed through spatial interpolation on the daily air temperature, precipitation, average wind speed, and relative humidity of the Korea Meteorological Stations. The results of the analysis showed that annual precipitation was 799.1-1750.8 mm, average 1210.7 mm, groundwater recharge of 28.8-492.9 mm, and average 196.9 mm over the past 18 years from 2001 to 2018 in the study area. Annual groundwater recharge rate compared to annual precipitation was from 3.6 to 28.2% with a very large variation and average 14.9%. By the climate change RCP 8.5 scenario, the annual precipitation from 2019 to 2100 was 572.8-1996.5 mm (average 1078.4 mm) and groundwater recharge of 26.7-432.5 mm (average precipitation 16.2%). The annual groundwater recharge rates in the future were projected from 2.8% to 45.1%, 18.2% on average. The components that make up the water balance were well correlated with precipitation, especially in the annual data rather than the daily data. However, the amount of evapotranspiration seems to be more affected by other climatic factors such as temperature. Groundwater recharge in more detailed time scale rather than annual scale is expected to provide basic data that can be used for groundwater development and management if precipitation are severely varied by time, such as droughts or floods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1364-1368
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2008
우리나라의 한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 그리고 영산강 유역에는 하나 이상의 저수지가 포함되어 있어 유역통합관리를 위한 의사결정지원시스템에 있어 저수지 운영기술은 필수적인 항목 중 하나이다. 반면, 적정한 저수지 운영율이 확립되어 있지 않아 저수지 운영을 고려한 유역통합관리에 어려움이 있으며, 저수지 운영율을 통합관리시스템에 적용하기 위한 적용방법 또한 확립되어 있지 않은 형편이므로 이에 대한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 실적자료를 이용하여 금강유역의 용담댐과 대청댐 운영율을 구하고 수문학적상태를 이용하여 운영율을 적용방법을 제안하였다. 운영율을 구하기 위하여 금강유역에서 25년간의 일단위 유량자료와 저수지 운영자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 토대로 실제 운영에 기반한 운영율을 개발하였다. 기존에 개발 검증된 금강유역의 네트워크 시스템에 개발된 운영율을 적용하기 위하여 수문학적상태를 사용하며 그 결과를 조절점의 실측유량 및 실적저수위, SSDP 저수위, SSDP-CoMOM 저수위를 사용한 명시적인 저수지 운영결과와 비교함으로써 개발된 운영율의 적용성을 검토하였다.
In Korea, the methods of estimating groundwater recharge can categorized into two groups. One is baseflow separation method by means of groundurater recession curve, the other is water level fluctuation method by using the data from groundwater monitoring wells. Baseflow separation method is based on annual recharge and lumped concept, and water-table fluctuation method is largely dependent on monitoring wells rather than water budget in watershed. However, groundwater recharge rate shows the spatial-temporal variability due to climatic condition, land use and hydrogeological heterogeneity, these methods have various limits to deal with these characteristics. For this purpose, the method of estimating daily recharge rate with spatial variability based on distributed rainfall-runoff model is suggested in this study. Instead of representative recharge rate of large watershed, the subdivided recharge rate with heterogeneous characteristics can be computed in daily base. The estimated daily recharge rate is an advanced quantity reflecting the heterogeneity of hydrogeology, climatic condition, land use as well as physical behaviour of water in soil layers. Therefore, the newly suggested method could be expected to enhance existing methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.284-284
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2023
도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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