우리나라의 12개 주요측후소-서울, 인천, 전주, 광주, 목포, 제주, 여수, 대구, 부산, 포항, 마산, 울릉도의 이용가능한 년최극 일강수량, 기온 및 기압관측치로부터 최극치의 빈도분포를 추정하였다. 첫 단계로 Jenkinson방법에 의한 극치확률을 추정하는 방법이 이용되었다. 추정결과는 재현년수에 대한 각 측후소의 일강수량, 기온 및 기압을 제시하는 그래프형태로서 제시되었으며 빈도분포형태가 토의되었다.
A model for estimating daily effective rainfall of upland crops was developed. The infiltration process was described by Green-Ampt infiltration model developed by Chu(1978). The model considers delayed surface ponding and surface detention storage under a uniform soil profile. The Green-Ampt parameters, that is, average hydraulic conductivity and average capillary pressure head on a sandy loam soil were determined from field experiment using Air-entry permeameter developed by Bouwer(1966). The model was verified by comparing measured and simulated surface runoff. The ratios of effective rainfall to total rainfall for red pepper, soybean, sesame and Chinese cabbage were evaluated using Borg's root growth model( 1986) respectively. The followings are a summary of this study results; 1.In a sandy loam soil average hydraulic conductivity was 3.28cm/hr and average capillary pressure head was 3.00cm. 2.The root growth of upland crops could be expressed by Borg's root growth model successively. 3.The measured and simulated surface runoff was agreed well with each other. 4.As the rainfall amount was increased, the ratio of effective rainfall to total rainfall was decreased exponentially till a certain growing period.
IPCC 제5차 평가보고서에 따르면 극한강우의 빈도 및 강도가 증가할 가능성이 매우 높을 것으로 예측되고 있다. 실제로 극한강우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 기후변화의 영향을 반영한 미래 확률강우량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화 RCP 8.5 시나리오로부터 도출된 미래 연 최대 일강수량 자료의 추세분석과 scale-invariance 기법을 이용하여 미래 확률강우량을 추정하였다. 먼저, 기상청 관할 60개 기상관측소의 관측 강우자료를 이용하여 관측소별로 스케일 특성을 검토한 후, 현재기후 모의자료를 이용하여 scale-invariance 기법의 적용가능성을 검증하였다. 그 후, 미래 일 강수량 시계열을 scale-invariance 특성에 따라 유도된 IDF 곡선식에 적용하여 기후변화의 영향을 반영한 지속시간별 확률강우량을 추정하였다. 대부분의 지점에서 확률강우량이 증가할 것으로 예측되었으나, 일부 지역의 경우에는 감소할 가능성도 있음을 살펴볼 수 있다.
This study is to suggest the SWAT model as inputs for the estimation of CN (Curve number) if we do not have hourly rainfall and runoff data in the ungaged watershed. The daily CNs were estimated by using SWAT model for Chungju dam watershed and the CNs by hourly rainfall and runoff data in the same period with daily CN estimation were also estimated. Then the daily and hourly CNs were compared each other. The CNs by SWAT model were larger than the actual CNs. 7.4% larger in AMC-I, 1.2% in AMC-II, and 6.3% in AMC-III respectively. If we consider various uncertainties in the estimation of CN, the error of 6.8% could be acceptable for the application in the field.
본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 장기 수자원계획시 유역내 가용 수자원을 파악하는데 이용할 수 있는 새로운 연유출량 추정모형의 개발을 시도하였다. 연구범위는 우리나라 전역으로 1945년부터 1988년 까지의 육수량, 유출량 자료를 이용하였다. 모형개발을 위한 표준유역은 유출의 인공조작이 없고 수위자료가 양호하며, 수위-유량 관계곡선이 작성되어 있는 46개 지점을 택하였으며, 표본 유역별로 일수위 자료를 수집, 정리하여 일유출량을 산정하고 합산하여 연유출량을 산정하였다. 또한, 연평균강수량을 산정하여 지점별로 연유출율을 계산하고 이것을 기초로 우리나라 연평균 유출율을 추정하였다. 그리고, 연유출량과 역특성인자들을 이용하여 연유출량 추정모형을 개발하였으며, 실제유역에 적용하여 모형의 합리성을 검토하였다.
This study is to perform the rainfall-runoff analysis of the basin of Yongdam dam where is loacted in the Geumriver basin. The model used is the SAC-SMA model which was developed by U.S. National Weather Service. The Precipitation data used as the input data of the model are daily ones observed in 2002 and the mean of values recorded in 5 rainfall stations. The evaporation data are used observed in Daejeon meteorological station. The geographical data such as basin slope and stream gradient are elicited from the numerical map analysis. In the verification through the comparison of calculated daily inflow with observed one, parameters used in the model are estimated manually. As the result of verification, total annual calculated inflow is 13,547CMS and agree accurately with the observed one. During the period of one year of 2002, before 100 days and after 250 days, the soil moisture condition in the upper zone was significantly dry and in spite of the rainfall in this period, the runoff was not generated. Through this result, we can observe that the moisture condition in the soil affects strongly the runoff in a basin.
Two sites with different average daily traffic volume at an intersection were selected in order to investigate water quality of the first flushes in the surface runoffs. The effects of rainfall intensities and accumulated non-rainy days before rainfall events on the water quality were also delineated. Samples were collected at every 2 min. interval from each first flush from February to May, 2004 for 4 major rainfall events. $COD_{cr}$ or SS concentrations at the site with an average daily traffic volume (ADTV) of 23,000 vehicles were 2-7 times higher than those at the site with an ADTV of 1,400 vehicles. The longer the accumulated non-rainy days were, the higher the concentration of heavy metals were than those of $COD_{cr}$ and SS in the first flushes.
This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.
본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree (CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여장기간의수문자료를보유하고있는기상청산하의한강유역강수네트워크에대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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