수문학적 모델에 대한 연구보고에 의하면 유출량 모의 측면에서 집중형 모형은 분포형 모형보다 적용성이 좋다고 볼 수 있다. 분포형모형은 컴퓨터 계산환경 및 현장 실험이 허용하는 범위내에서 지형인자를 단순화하여야만 하기 때문에 양적인 오차를 가진다. 하지만 공간적 지형인자를 고려한다는 측면에서 분포형모형은 지표수 흐름을 분석하는데 더욱 효과적이다. 본 연구의 목적은 흐름의 특성을 결정짓는 최소한의 지형인자(흐름경사, 방향, 누적도)를 고려한 저류함수를 이용하여, 격자기반의 공간적 강우-유출모형을 개발하는 것이며, 이러한 작업의 과정은 개인용 컴퓨터에서 이루어진다 모형의 원형은 비교적 작은 유역인 횡성다목적댐을 대상으로 개발하여, 유역면적이 비교적 넓은 합천댐 유역을 대상으로 적용하였다. 댐지짐에 대한 유역유출 모의결과 Nash J.E. 와 Sutcliffe J.V.가 제안한 효율계수는 약 0.9를 상회하였으나, 유역내 상류 수위관측소에 대한 효율계수는 양호하지 못하였는데, 이러한 이유는 대상댐 유역에 대하여 산정된 수위-유량 곡선식의 고수위부분이 과추정 되었다고 판단된다. 본 연구결과 유역의 공간적으로 분포된 유역특성을 고려한 강우-유출모형은 GIS를 이용하여 손쉽게 구현할 수 있었다. 향후 강우레이더와 같이 공간적으로 분포된 강우량의 실시간 취득이 범용화되면, 본 연구의 분포형 모형을 직접 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 마이크로소프트 Azure(Microsoft cloud computing service)를 이용하여 낙동강 유역의 유출해석시스템을 개발하고, Azure의 가상머신(VM, Virtual Machine) 설정에 따른 시스템 실행시간을 평가하는 것이다. 이를 위해서 낙동강 유역을 20개의 소유역으로 구분하고, 각 소유역에 대해서 GRM 모형을 구축하였다. 각 유역의 유출해석은 상하류 위상관계를 유지하면서 독립된 프로세스로 실행된다. 실시간 유출해석을 위해 국토교통부의 실시간 강우레이더 자료와 댐방류량 자료를 이용한다. 유출해석시스템은 Azure에서 실행되며, 유출해석 결과는 웹을 통해서 가시화 된다. 연구결과 실시간 수문자료 수신서버와 유출해석 계산서버(Azure) 및 사용자 PC가 연계된 낙동강 실시간 유출해석시스템을 개발할 수 있었다. 유출해석을 위한 전산장비는 하드디스크와 메모리 보다는 CPU의 성능에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 유출해석시의 디스크 입출력(I/O)과 계산 프로세스를 분산함으로써 입출력과 계산 병목을 각각 감소시킬 수 있었고, 실행시간을 단축시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 고해상도의 공간 및 수문 자료를 활용하는 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템을 구축하기 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
Harmonized World Soil Database (HWSD) including the global soil information has been implemented to the runoff analysis in many watersheds of the world. However, its accuracy can be a critical issue in the modeling because of the limitation the low resolution reflecting the physical properties of soil in a watershed. Accordingly, this study attempted to assess the effect of HWSD in modeling by comparing parameters of the rainfall-runoff model using HWSD with the detailed soil map. For this, Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) was employed in the Hyangseok watershed. The results showed that both of two soil maps in the rainfall-runoff model are able to well capture the observed runoff. However, compared with the detailed soil map, HWSD produced more uncertainty in the GRM parameters related to soil depth and hydraulic conductivity during the calibrations than the detailed soil map. Therefore, the uncertainty from the limited information on soil texture in HWSD should be considered for better calibration of a rainfall-runoff model.
본 연구의 목적은 유역에서의 강우-유출 과정 모의를 위해 GIS에 기반을 둔 2차원 강우-유출 해석모형의 개발이다. 본 연구가 추구하는 세부 목표는 첫째, 강우--유출해석을 위한 2차원 모형을 개발하고, 둘째, 개발된 모형과 GIS를 연계하는 것이다. 모형에 포함된 수식화 과정은 다음의 네 가지로 요약학 수 있다. 시$\cdot$공간적으로 분포하는 강우의 처리과정과 침투과성, 유역의 유출을 추적하기 위한 1, 4, 8방향 흐름 추적과정, 그리고 하도 추적을 위한 1차원 해석과정이다. 개발된 모형에 Monte Carlo 모의기법을 결합하여 추계학적 모형을 구성하였다. 모형에 필요한 입력자료(고도, 토양도, 강우자료 등)의 구축과 모의결과의 도시를 위해 Arc/Info와 ArcView를 연계ㆍ활용한 시스템을 구성하였다.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 Vflo$^{TM}$ 모형이 중랑천 유역의 유출량 모의를 위하여 사용되었다. 토양, 토지 피복, 지형 특성을 나타내는 매개변수를 입력하기 위하여 지형공간 자료가 사용되었으며 유역의 하천 배수망과 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 300m 격자 크기의 DEM을 사용하였고 강우의 공간적 분포 방법으로 크리깅 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 강우-유출 모형의 정확성을 평가하기 위하여 매개변수의 보정을 하지 않은 HEC-HMS와 Vflo$^{TM}$ 모형의 유출 수문곡선을 비교하였으며, 이 결과 물리적 기반의 완전분포 모형이 매개변수 보정이 없는 경우 HEC-HMS에 비해 총 유출체적은 적게 나오는 반면 수문곡선의 형태는 관측 수문곡선과 비슷하게 모의되었다. 매개변수 보정 후에도 이와 마찬가지로 Vflo$^{TM}$ 모형이 HEC-HMS 보다 더 정확한 첨두시간과 수문 곡선의 형태를 나타내는 것으로 보아 충분한 사용성이 있음을 확인할 수 있었다.
The determination of soil characteristics is important in the simulation of rainfall runoff using a distributed FLO-2D model in catchment analysis. Digital maps acquired using remote sensing techniques have been widely used in modern hydrology. However, the determination of a representative parameter with spatial scaling mismatch is difficult. In this investigation, the FLO-2D rainfall-runoff model is utilized in the Yongdam catchment to test sensitivity based on three different methods (mosaic, arithmetic, and predominant) that describe soil surface characteristics in real systems. The results show that the mosaic method is costly, but provides a reasonably realistic description and exhibits superior performance compared to other methods in terms of both the amount and time to peak flow.
Physics-based distributed rainfall-runoff models are now commonly used in a variety of hydrologic applications such as to estimate flooding, water pollutant transport, sedimentation yield and so on. Moreover, it is not surprising that GIS has become an integral part of hydrologic research since this technology offers abundant information about spatial heterogeneity for both model parameters and input data that control hydrological processes. This study presents the development of a distributed rainfall-runoff prediction system for the Guem river basin ($9,835km^2$) using an Object-oriented Hydrological Modeling System (OHyMoS). We developed three types of element modules: Slope Runoff Module (SRM), Channel Routing Module (CRM), and Dam Reservoir Module (DRM) and then incorporated them systemically into a catchment modeling system under the OHyMoS. The study basin delineated by the 250m DEM (resampled from SRTM90) was divided into 14 midsize catchments and 80 sub-catchments where correspond to the WAMIS digital map. Each sub-catchment was represented by rectangular slope and channel components; water flows among these components were simulated by both SRM and CRM. In addition, outflows of two multi-purpose dams: Yongdam and Daechung dams were calculated by DRM reflecting decision makers' opinions. Therefore, the Guem river basin rainfall-runoff modeling system can provide not only each sub-catchment outflow but also dam inand outflow at one hour (or less) time step such that users can obtain comprehensive hydrological information readily for the effective and efficient flood control during a flood season.
최근 기후변화에 의한 기상이변이 발생하고 국지적 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 방법으로 정확한 홍수유출량 예측을 통한 홍수예경보 구축이 필요시 된다. 정확한 홍수유출량 예측을 위해 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 정확한 홍수유출량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 이용한 입력자료의 해상도에 따른 불확실성을 감소시키기 위해 강우격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 내성천 및 감천 유역을 대상으로 이벤트를 산정하여 홍수유출 모의 및 검증을 실시하였다. GRM 모형 구성을 위한 입력자료(강우, DEM, 토지이용도, 토양도)의 해상도 격자크기는 500m 격자크기를 기본으로 각각 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km 격자크기의 지형자료를 사용하여 유출모의를 실시하고 유출량 변화를 모의하였다. 입력자료별 모의결과로 DEM의 분석결과는 모든 시험유역에서 공통적으로 DEM의 격자크기가 증가할수록 첨두유량과 총유출량이 일정하게 감소하는 경향을 나타내고 있다. 나머지 입력자료로 토지이용 및 토양도에 격자크기에 따른 모의결과는 DEM과는 상반되게 일정한 경향성을 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 특히 일정한 경향성이 나타나는 DEM의 분석결과는 DEM의 격자크기가 증가할수록 수평거리가 증가하여 경사도는 감소하는 특징으로 인해 나타나는 결과인 것으로 판단된다.
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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