Yongsan ward is located at central place connecting south and north ecology axis of seoul. Various environment-friendly Yongsan development could pose positive effects on NPS(non pollutant source) pollutant reductions and water quality improvement at Han-rive because BOD, T-N, and T-P NPS discharges took 90% of total pollutant from this area. In this study, direct runoff and NPS pollutant loads were evaluated before and after development using spatio-tamporal change in CN(curve number) and EMC(event mean concentration) data. It was found that direct runoff value is $23,584,724m^3$, and BOD, T-N and T-P loads are 104,456 kg/year, 111,483 kg/year and 7,500 kg/year under pre-development condition, respectively. Annual runoff, BOD, T-N and T-P reducing rate were 12.9%, 33.3%, 35.6% and 40.7% under integrated post-development condition, respectively. Based on the results obtained in this study, environment-friendly urban development could be achieved at Yongsan area.
지하수 수요예측과 개발계획을 수립하기 위해서 지하수 함양율을 적절히 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 초정리 일원의 소유역을 선정하고 이 유역에 대해서 지하수 함양량 추정기법중 물수지분석법. SCS-CN 방법. 지하수위 강하곡선법 및 유출수문곡선법으로 함양율을 추정하였다. 물수지분석법과 SCS-CN 방법에서는 청주기상대의 10년 강우자료가 이용되었다. 지하수강하곡선법을 위해서는 1997년 한해 동안 3개의 관측정으로부터 얻은 지하수위자료를 이용하였고, 유출수문곡선법 적용시에는 3개년도의 수위.유량곡선자료가 이용되었다. 각 방법에 의한 함양율은 물수지분석법이 19%. SCS-CN 방법이 12.95%, 지하수강하곡선법이 16.5%. 그리고 유출수문곡선법이 10.9% 정도의 결과값을 보였다. 상기 방법들에 의해 계산된 이 유역의 지하수 평균함양율은 14.84%이었다.
최근에 GSIS는 여러분야에 도입되고 있다. 특히, 수문분야에서 GSIS의 이용은 유역분석에 필요한 매개변수들을 분석하는데 강조되고 있다 이 연구에서는 직접유출량을 산정하기 위해서 미계측 유역에서 직접유출량을 계산하는데 이용되는 SCS-CN 방법을 이용하였다. 그러나 이 SCS-CN 방법은 많은 공간 자료를 취급해야 하기 때문에 GSIS을 이용하면, 쉽게 많은 자료를 취급할 수 있다. GSIS 데이터베이스는 토양종류, 토지이용에 관련된 자료를 이용하여 구축된다. 그리고 연구지역에서 유출곡선 지수는 이들 데이터베이스에 의하여 평가된다. 또한 각각의 부유역에 있는 강우관측소의 면적이 티센 다각망 기법에 의해서 산정되었다. 직접유출량은 강우관측소에 있는 이들 부유역 면적에 의해서 계산되었다. 이 연구에서 GSIS을 이용하면 빠르고 정확하게 직접유출량 분석에 필요한 매개변수들을 계산할 수 있다.
The NRCS curve number (CN) method has been widely adopted in practice to synthesize runoff hydrographs from small watersheds with complex land use. It may not be valid to apply this model for irrigated paddies, since hydrological characteristics of irrigated rice paddies are not sufficiently considered in CN method. This paper attempts to extend the capability of the well-known SCS TR-20 model to local conditions by formulating a submodel for the runoff-processes in paddies. The modified model was tested with field data from the Baran watershed. The results were in good agreement with field data. It was also applicable to simulate runoff changes resulting from land use changes within the watershed.
본 연구에서는 섬진강유역에 위치한 주요 수위관측소 지점의 유출률을 산정하기 위해서 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)을 적용하였다. 유출률 산정에 이용된 GIS 소프트웨어로는 ArcInfo와 ArcView 등을 이용하였으며, 대상유역의 수치유역도, 강우관측망도, 수위관측망도, 수계망도, 주암댐 유역도, 섬진강댐 유역도, 순유역도 등을 일차적으로 생성하였다. 또한 수치표고모델(Digital Elevation Model : DEM), 토양도, 토지피복도, 유출곡선지수도(Curve Number : CN) 등의 기본도를 생성하였다. 일반적으로 미계측 유역에서의 유출률 산정은 강우모형과 유역모형, 하도모형 등에 의한 수문학적 방법으로 산정되나, 계측 유역은 수위관측소 지점의 수위-유량관계곡선식에 의해 수위 수문곡선을 유량 수문곡선으로 변환하여 산정하게 된다. 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식에 의하여 유출수문곡선을 산정하였으며, 또한 산정된 유출률의 적정성을 파악하기 위해 GIS를 이용하여 산정한 CN의 값과 비교하였다. 본 연구는 섬진강유역을 대상으로 하는 유출률 산정에 관한 연구로 강우량자료의 일관성 분석 등도 수행하였다. 유출률 산정에 이용된 강우자료는 기상청 자료이며 평균 강우량은 강우의 시간적 분포와 강우량의 양적분포 등을 분석한 후 산술평균법에 의해 산정하였다.
The objective of the research is to analyze changing trend of water discharge in precipitation, according to changing land use, through an environment-friendly urban development method called LID. The study chose S1 basin (Separated Sewer districts) in Cheongju region for survey. Among LID methods, relatively more applicable methods of green rooftop space and parking lot with permeable material were selected to construct plausible scenarios. Curve Number (CN) value was calculated due to land use patterns in each scenario, and SWMM model simulation were conducted during 2008 for comparative analysis. For Case 1, only parking lot with permeable material was applied to the scenario. Green rooftop space I and II were applied to Case 2 and 3 respectively. For Case 4 and 5, green rooftop space I and II were applied, in addition to parking lot with permeable material, Calculation of CN value showed that for S1 basin, the value was 88.1 (prior to scenario application), 86.5 (Case 1), 81.9 (Case 2), 68.5 (Case 3), 80.4 (Case 4) and 67.2 (Case 5). Changing pattern of rain water discharge was analyzed for each scenario. For Case 1, the change was not remarkable before and after application of scenario. In Case 2 and 4, the impact of rain water discharge as source of pollutant fell to 20~30%. The rate dropped to 30~50% in Case 3 and 5 respectively. The result demonstrates that the amount of rain water discharge, amount and frequency of sewer overflow, frequency of rain water discharge, and pollution load decreased in accordance with declining CN value in each scenario. In installing green rooftop space, the effect was twice greater when rain water discharge was directly infiltrated into soil.
Sediment-laden water leads to water quality degradation in streams; therefore, best management practices must be implemented in the source area to control nonpoint source pollution. Field monitoring was implemented to measure precipitation, direct runoff, and sediment concentrations at a control plot and straw-applied plot to examine the effect on sediment reduction in this study. A hydrology model, which employs Curve Number (CN) to estimate direct runoff and the Universal Soil Loss Equation to estimate soil loss, was selected. Twenty-five storm events from October 2010 to July 2012 were observed at the control plot, and 14 storm events from April 2011 to July 2011 at the straw-applied plot. CN was calibrated for direct runoff, and the Nash-Sutcliffe efficiency and coefficient of determination were 0.66 and 0.68 at the control plot. Direct runoff at the straw-applied plot was calibrated using the percentage direct runoff reduction. The estimated reduction in sediment load by direct runoff reduction calibration alone was acceptable. Therefore, direct runoff-sediment load behaviors in a hydrology model should be considered to estimate sediment load and the reduction thereof.
태풍에 따른 폭우의 영향을 검토하기 위하여 강우 유출의 실측 자료로 홍수 유역내의 유출 변화에 따른 영향 분석이 필요하다. 또한 강우 유출 해석시 유역 전체에 동일한 강우가 발생하는 것으로 해석하는 경우가 있지만, 실제 유역에서의 강우량 분포는 매우 불규칙한 경우가 있어서 이를 반영한 해석이 이루어져야 한다. 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형, 토지이용, 토양 등의 공간정보를 생성하였으며, WMS와 연계하여 대상 유역의 지형학적 특성인자를 도출하고 유역의 유출곡선지수(CN)를 계산하였다. 또한 WMS상에 연결되어 있는 HEC-1 모형과 합리식을 이용하여 홍수량을 산정하였다. GIS와 WMS를 연계 활용하므로써 건설공사지역에서 폭우에 따른 유역의 영향과 강우에 의한 유출량을 산정하고 유출을 모의, 분석할 수 있었으며, 보다 효율적인 홍수량의 해석에 기초자료로 활용할 수 있었다.
직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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