본 연구에서는 국내 소규모 산지유역을 대상으로 홍수 위험지역에 대한 예·경보 시스템을 구축하기 위한 기초연구로 유출 특성 분석을 수행하였다. 연구 유역은 충청북도 단양군에 위치한 단양1교 유역을 선정하였으며, 연구유역의 수치표고 모형(DEM)을 바탕으로 Q-GIS를 활용하여 유역특성인자를 산정하였다. 또한, 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 수문기상자료를 활용 하여 2020년부터 2023년 기간 동안 9개의 호우사상을 선정하였다. 소규모 산지유역의 유출특성을 분석하기 위하여 HEC-HMS 강우-유출모형을 활용하였으며, 9개의 호우사상과 산정된 유역특성인자를 반영하여 강우-유출 모형 모의를 수행하였다. 강우-유출 모형을 바탕으로 모의된 사상 중 오차율이 크게 발생한 6개의 호우사상을 대상으로 하여 매개변수 최적화를 수행 후, 소규모 산지 유역인 단양1교 유역에 적합한 매개변수 범위를 0.8~3.4로 산정하였다. 본 연구의 결과는 소규모 산지유역에 대한 홍수 예·경보 시스템 구축의 기초자료로 활용될 것이며, 추가적인 연구를 통하여 유역특성에 따른 매개변수 범위를 도출하고자 한다.
A novel method of transient stability analysis is presented in this paper. The proposed method extracts data points near the basin-of-attraction boundary and then builds a support vector machine (SVM) model learned from the generated data. The constructed SVM classifier has been shown to reduce dramatically the conservativeness of the estimated basin of attraction.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
This study was carried out to investigate the applicability of SAC-SMA model with parameters which were derived from analytical relationships proposed by Koren etc. (2000), with various data of soil properties in a basin. The studied basin is Yongdam dam basin and the daily runoff with 2003-year hydrological data was simulated. Simulated runoff results were compared with those measured at three check points(Chuchun, Donhyang and Yongdam) and analyzed through the statistical techniques such as VE(Volume Error), RMSE(Root Mean Squared Error) and CORR(Correlation). As a result of analyses, the good agreement was obtained between simulated and measured results.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.884-887
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2006
This paper focuses on minimizing flood damage in the Yeongdeok basin of South Korea by establishing a flood prediction model based on a geographic information system (GIS), remote sensing, and geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph (GcIUH) techniques. The GIS database for flash flood prediction was created using data from digital elevation models (DEMs), soil maps, and Landsat satellite imagery. Flood prediction was based on the peak discharge calculated at the sub-basin scale using hydrogeomorphologic techniques and the threshold runoff value. Using the developed flash flood prediction model, rainfall conditions with the potential to cause flooding were determined based on the cumulative rainfall for 20 minutes, considering rainfall duration, peak discharge, and flooding in the Yeongdeok basin.
Nash 모형의 매개변수를 유역의 수문지형특성과 시간응답의 상사성을 이용하여 분석하고 이를 미계측 유역에 대한 추정방법으로 적용하여 보았다. 유역의 수문지형특성의 상사성은 유역의 지형학적 동질성에 대한 검증방법인 자기상사성을 통해 파악하였으며 시간응답의 상사성은 Nash 모형의 매개변수들과 지체시간 및 도달시간과의 관계를 수립하여 이용하였다. 위천유역의 경우 이러한 상사성에 대한 주목할만한 특징이 발견되었는데 이를 미계측 유역에 대한 매개변수 측정에 이용한 결과 좋은 성과를 얻을 수 있었다.
Amount of soil loss is important information for the proper water quality management, In this research, annual average soil loss of the Geum River basin was estimated using RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) and GIS (Geographic Information System). Input data were manipulated using ArcGIS ver. 8.3. From crop field which constitute 8.2% of the Geum River Basin, annual average soil loss was estimated as 53.6 ton/ha/year. From the rice paddy field which constitutes 20% of the Geum River Basin, soil loss was estimated as 33.5 ton/ha/year, In comparison, forestry area which constitutes 61.8% of the basin discharged 2.8 ton/ha/year, It could be known from this research that appropriate measures should be implemented to prevent excessive soil loss from the agricultural areas.
A series of numerical experiments are performed to examine the generation of inter-annual variations by an inertial current in an idealized semi-enclosed basin with dimension comparable to that of the East Sea. Model results indicate that the inter-annual variations dominate the kinetic energy spectrum with a peak around the time scales of 2-3 years. These variations are mostly due to the westward propagating meanders and large eddies induced by the instability of current, indicating their dependency on the eddy-resolving capacity of the model. They are generated in the interior of the basin but their energy is largely confined near the western boundary such that the east-west dimension of the basin cannot be considered as a critical factor as long as the basin covers enough western boundary region. Overall, this study suggests that the inter-annual variation observed in the East Sea is due to the meandering and large eddies induced by the instability of the current.
최적화 방법을 이용하여 대표적 침투 모형으로 잘 알려진 Horton모형의 최적 매개변수를 결정하였다. Horton침투 모형내 초기 침투능은 10일 단위 선행 강수량과 선형 조합의 관계를 갖는다고 가정하였다. 그리고 종기 침투능과 감쇄지수 값은 유역내 하나의 대표치로 결정하였다. 이렇게 하여 유역을 대표하는 모형의 매개변수 최적치를 얻었고 호우 사상별로 Horton의 침투식을 결정하였다. 본 연구에서 적용한 10개의 호우 자료는 임진강 내에 있고 배수 면적이 $8.5km^2$되는 설마천 시험 유역내 전적비교 지점에서 관측된 것이다.
The purpose of this research was to develop a methodology to determine whether conjunctive surface water and groundwater management could significantly reduce deficits in a river basin with a relatively limited alluvial aquifer. The Geum River basin is one of major river basins in South Korea. The upper region of the Geum River basin is typical of many river basins in Korea where the shape of river basin is narrow with small alluvial aquifer depths from 10m to 20m and where most of the groundwater pumped comes quickly from the steamflow. The basin has two surface reservoirs, Daecheong and Yongdam. The most recent reservoir, Yongdam, provides water to a trans-basin diversion, and therefore reduces the water resources available in the Geum River basin. After the completion of Yongdam reservoir, the reduced water supply in the Geum basin resulted in increasing conflicts between downstream water needs and required instream flows, particularly during the low flow season. Historically, the operation of groundwater pumping has had limited control and is administered separately from surface water diversions. Given the limited size of the alluvial aquifer, it is apparent that groundwater pumping is essentially taking its water from the stream. Therefore, the operation of the surface water withdrawals and groundwater pumping must be considered together. The major component of the conjunction water management in this study is a goal-programmin g based optimization model that simultaneously considers surface water withdrawals, groundwater pumping and instream flow requirements. A 10-day time step is used in the model. The interactions between groundwater pumping and the stream are handled through the use of response and lag coefficients. The impacts of pumping on streamflow are considered for multiple time periods. The model is formulated as a linear goal-programming problem that is solved with the commercial LINGO optimization software package.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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