SWAT(Soil and Water Assesment Tool) 모형은 장기간에 걸친 토양과 토지이용 및 관리 상태에 따라 복잡하게 반응한 대규모 유역의 물과 토사유출 및 농업화학물질로 인해 실제 토지관리가 수환경에 끼치는 영향을 예측하기 위하여 개발되었다. 일반적으로 하천은 유역의 개발 정도에 따라 도시하천과 자연하천으로 나뉘며 도시하천의 경우 도시화가 진행됨에 따라 토지이용상태 및 토지피복상태의 변화로 불투수면적이 증가함에 따라 도시하천의 건천화가 급속도로 진행된다. 본 연구에서는 장기유출모의가 가능한 SWAT 모형을 이용하여 도시하천의 유출량을 모의하고 특히 유역의 규모가 작은 소유역의 SWAT 모형의 적용성을 제시하고자 한다. GIS와 연계한 SWAT 모형을 이용하여 조만강 유역을 모의하였고, 모형의 민감도 분석을 통해 매개변수를 최적화시킴으로서 모델의 신뢰도를 평가하고자 하였다.
하천유량의 시간적 추세에 대한 이해는 자연환경이나 인간사회를 위한 하천관리 및 수자원계획에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 기온, 강수, 유량 그리고 농업, 홍수방지활동, 저수지 및 유역간의 물이동 등과 같은 하천의 이용은 결과적으로 하천의 흐름에 반영되게 된다. 수자원 시설물 설계에서 받아들여지는 시계열 상에서 수문기상학적 특성이 불변하다는 가정은 기후변화나 하천교란에 의해 더 이상 타당하지 않을 수 있다. 그러므로 수문시계열에서 변화 특성을 검증하고 기술하는 것은 하천관리에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 섬진강에서 인위적 유량교란에 의한 유량 변동성 검정을 통계해석에 기반을 둔 단일변수와 집단변수, 그리고 시계열 분석방법으로 구분하여 수행하였다. 검정 결과, 현재 섬진강 수계의 연 유량계열은 동질성을 유지하고 있으나 갈수기 유량계열에서는 변동성이 나타났다.
Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.
The Mekong River Basin (MRB) is a crucial watershed in Asia, impacting over 60 million people across six developing nations. Accurate satellite-based precipitation products (SPPs) are essential for effective hydrological and watershed management in this region. However, the performance of SPPs has been varied and limited. The APHRODITE product, a unique gauge-based dataset for MRB, is widely used but is only available until 2015. In this study, we present a novel framework for correcting SPPs in the MRB by employing a deep learning approach that combines convolutional neural networks and encoder-decoder architecture to address pixel-by-pixel bias and enhance accuracy. The DLF was applied to four widely used SPPs (TRMM, CMORPH, CHIRPS, and PERSIANN-CDR) in MRB. For the original SPPs, the TRMM product outperformed the other SPPs. Results revealed that the DLF effectively bridged the spatial-temporal gap between the SPPs and the gauge-based dataset (APHRODITE). Among the four corrected products, ADJ-TRMM demonstrated the best performance, followed by ADJ-CDR, ADJ-CHIRPS, and ADJ-CMORPH. The DLF offered a robust and adaptable solution for bias correction in the MRB and beyond, capable of detecting intricate patterns and learning from data to make appropriate adjustments. With the discontinuation of the APHRODITE product, DLF represents a promising solution for generating a more current and reliable dataset for MRB research. This research showcased the potential of deep learning-based methods for improving the accuracy of SPPs, particularly in regions like the MRB, where gauge-based datasets are limited or discontinued.
본 논문의 목적은 기후변화가 북한지역에서 유역규모의 수문순환에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 먼저, CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)의 모형인 MRI-CGCM3모델을 선택하였으며, 추계학적 축소기법의 하나인 SDQDM(Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping)기법을 이용하여 기후변화시나리오 자료를 편의보정 하였다. 또한 관측치와 SDQDM 기법의 적용 전·후의 비교를 통해 SDQDM기법의 타당성을 검토하였다. 또한 기후변화에 따른 극한기후가 북한의 유역규모 수문순환과 유출에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 일반적으로 기후변화에 따른 수문순환을 전망하기에 앞서 분석에 사용되는 유출모형의 매개변수 최적화가 우선적으로 수행되어야 하지만 북한지역은 정치적 이유로 인해 미계측 유역으로 분류되어 있어 관측 유출량 자료를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양질의 유출량자료가 있는 남한의 16개 유역을 대상으로 M-RAT모형의 최적 매개변수를 산정하였다. 또한 유역특성변수 간 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였고, 단계적 회귀분석을 통해 미계측 유역에 적용 할 수 있는 매개변수 추정식을 산정하였다. 매개변수 추정식의 검증을 위해 남한의 오십천, 남대천, 용담댐, 영강 유역을 미계측 유역이라고 가정하고 교차검증을 수행한 결과 4개 유역 모두 효율계수 NSE가 0.8이상으로 높은 효율성을 확인하였다. 본 논문에서는 기후변화시나리오와 추정된 유출모형의 매개변수를 이용하여 북한의 압록강 유역의 기후변화에 따른 유역규모의 수문순환과정의 변화를 평가하였다. 분석 결과, 기후변화시 강수량이 증가하였고, 기온상승으로 인해 증발산량의 증가되는 것으로 전망되었고, 유역 내 유역 저류량은 감소하는 것을 확인하였다. 유황 분석결과 Future 1, 2 기간에 풍수량은 증가하고, 갈수량이 감소하고 Future 3 기간에 풍수량과 갈수량이 증가하는 것으로 전망되었다.
The temporal trends of the prioritized toxic water pollutants generated and discharged from the industrial facilities in the Geum-River basin, Korea were analyzed with the results of the nationwide Water Pollution Source Survey conducted in 2001 - 2012. The statistical results indicated rapid increase in the volume of raw toxic wastewaters whereas the amount of each toxic pollutant kept fluctuating for 12 years. Serious discrepancies in the survey data of the same type of industries demonstrated a low reliability of the survey result, which stemmed from several error factors. A unit-load for each type of industrial facility was devised to estimate the amount of prioritized toxic water pollutant based on the total volume of industrial wastewater generated from the same type of industrial facilities. The supplementary measures with an effective permit issuance policy and adding survey parameters of terminal wastewater treatment plants to use them as references to the Water Pollution Source Survey were suggested as means to minimize the errors associated with the false reports from the industries.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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