지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
The objective of this study is to develop water saving irrigation method using water balance model in order to save rural water. Daily water balance components such as irrigation water, drainage water, effective rainfall, ET, and infiltration were measured in paddy fields. Model simulations were performed for different outlet heights and ponding depths. The outlet heights and the ponding depths are 2 cm, 4 cm, 6 cm, 8 cm, and 10 cm, respectively. Based on the simulation very shallow ponding depth of 2 cm with 10 cm outlet height showed the largest effective rainfall ratio and the smallest irrigation amount. Until the introduction of laser leveling dozer and automatic inlet control devices, it would be desirable to adopt 4cm ponding depth because of difficulty of land leveling and frequency of farmer's field visit. The results of this study will be applied in the paddy farming and can improve water use efficiency.
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for inigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. And the objective of this study is to develop a reservoir release rate model and then to calibrata the parameters. The release rates model considers daily water demands , water supply for transplanting, minmum release for maintaining canal flow, and maxirnun and regular flooding depth for determining effective rainfall on paddy fields. Each of the factors in the model was regarded as a lumped pararuter representing the average condition of a whole irrigated area. The water demand was estimated form the potential evapotranspiration by Penman method, the effective rainfall, and the infiltration on paddy fields. The release model was found to be capable of adequately simulating daily reservoir releases based on meteorological data.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.41-46
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1999
In the practice , ET was mainly estimated by Blaney-Criddle or FAO Penman method. But these methods were found to frequently overestimate ET. And calculation of effective rainfall by empirical formula is hardly to explain drop property and soil texture. Since 1990, FAO recommended the adoption of Penman-Moneteith combination method as a new standard for reference ET. Purpose of this study is establish new estimate method of upland crop requirements. We asopt P-M method to estimate ET and set up soil moisture balance equation to equation to calculate effective rainfall and irrigation water requirements. We expect that this new method rise efficiency to upland water management.
The genetic algorithm is investigated fer parameters estimation of SED (storage - effective drainage) model from the Wi-stream watershed in Nakdong river basin. In the practical application of model, as a number of watershed parameters do not measure directly, it is desirable to make a good estimation from the known rainfall and runoff data. For the estimation of parameters of the SED model using the genetic algorithm, parameters of Green-Ampt equation(SM, K$\_$s/) for the estimation of an effective rainfall and initial storage(y$\_$in/) used in SED model are obtained a regression equation with 5, 10, 20 days antecedent precipitation. And as a consequence of computation, the parameters were obtained to satisfy the proposed objective function. From the comparison of observed and computed hydrographs, it shows a good agreement in the shape and the rising limb, peak, falling limb of hydrograph, so the SED model using the genetic algorithm shows a suitable model for runoff analysis in river basin.
The monitoring technique based on electrical conductivity (EC) can provide researchers with some advantages in maintenance management and is cost-effective as compared with existing CSOs monitoring. In this study, the flow rate estimation using EC data was executed in two sites where storm overflow chamber had installed. In the result of A-site, R2 of second order multinomial between dilution ratio of EC and observed flow rate was showed the range of 0.68 ~ 0.77. And $R^{2}$ of B-site was 0.62 ~ 0.81. On the other hand, cumulative frequency of A-site was 43.4 ~ 52.2% in the relative error level of under 20%. And B-site was 10.1 ~ 46.5%. The flow rate estimation formula was improved through consideration of some parameters including antecedent dry days and rainfall duration. And difference between estimated flow rate and observed flow rate in total rainfall event was very small.
본 연구에서는 토심 대신 유효토심을 사용함에 따라 발생하는 강우-유출 해석과정의 문제를 VIC(Variable Infiltration Capacity) 모형을 가지고 살펴보았다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 모형의 매개변수를 다음과 같이 결정하였다. 먼저, 가용한 수치 정보를 이용하여 결정할 수 있는 매개변수는 고정하였다. 직접유출 및 기저유출 등에 관여하는 매개변수는 VIC 모형의 추천값을 적용하였다. 토심의 경우 (1) 유효토심을 적용하는 경우, (2) 토양층 연직 구조 특성을 반영하여 유효토심의 1.5배를 적용하는 경우 및 (3) 유효토심의 1.25배를 가정한 토심을 적용하는 경우, (4) 유효토심의 2.0배를 가정한 토심을 적용하는 경우 총 4가지를 고려하였다. 본 연구는 한강 유역의 충주댐 유역 및 소양강댐 유역을 대상으로 1983년에서 2020년까지의 기간에 대해 모의를 수행하였다. 연구 결과, 토심 대신 유효 토심을 적용하는 경우 직접유출과 기저유출에는 정반대의 영향을 미치며, 직접유출에는 3% 이상의 증가, 기저유출에는 동일 규모의 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 추가로 충주댐과 소양강댐 유역의 유효토심 추정에 있어 가장 큰 영향을 미치는 것은 암석노출지의 비중으로 나타났으며, 그 영향으로 두 유역의 직접유출률과 기저유출률의 차이가 크게 다른 것으로 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 대관령 지역에서의 광학우적계(PARSIVEL disdrometer) 강수관측으로부터 산출된 강수율에 따른 강수입자분포 자료를 바탕으로 기존의 강수입자분포 모형을 개선하였다. 선행 연구에서 제안한 다양한 강수입자분포 모형과 측정 자료와의 상관성을 분석한 결과, 대관령 지역에 적용 가능한 원형 모형은 개선된 ${\Gamma}$ 분포 모형임을 확인하였다. 원형 모형을 대관령 지역에 적용할 수 있도록, 민감도 실험을 통해 최적의 매개변수들(${\alpha}$, A, B)을 산정하였으며, 다섯 가지 강수율에 대한 강수입자분포 모형을 제안하였다. 강수율에 따른 강수입자분포 모형의 결과는 관측에서 측정된 값과 높은 상관성($R^2=0.975$)을 보였다. 강수율에 따라 표현되는 강수입자분포 모형을 일반화 형태로 개선하기 위해 강수율과 매개변수의 상관성을 도출하여 일반식을 결정하였다. 일반화된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포 측정 자료와 높은 상관성($R^2=0.953$)을 보였으며, 이는 본 연구에서 제안한 모형이 대관령 지역의 강수입자분포를 모의하는데 효과적임을 의미한다. 그러나 본 연구에서 제안된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포에만 최적화 되었다는 한계성이 있어, 따라서 한반도를 대표하는 모형을 개발하기 위해서는 다른 지역에 대한 광범위한 측정이 필요하다.
Heavy storms rainfall has caused many landslides and slope failures especially in the mountainous area of the world. Landslides and slope failures are common geologic hazards and posed serious threats and globally cause billions in monetary losses and thousands of casualies each year so that studies on slope stability and its failure mechanism under rainfall are being increasing attention of these days. Rainfall-induced slope failures are generally caused by the rise in ground water level, and increase in pore water pressures and seepage forces during periods of intense rainfall. The effective stress in the soil will be decreased due to the increased pore pressure, which thus reduces the soil shear strength, eventually resulting in slope failure. During the rainfall, a wetting front goes downward into the slope, resulting in a gradual increase of the water content and a decrease of the negative pore-water pressure. This negative pore-water pressure is referred to as matric suction when referenced to the pore air pressure that contributes to the stability of unsaturated soil slopes. Therefore, the importance is the study of saturated unsaturated soil behaviors in evaluation of slope stability under heavy rainfall condition. In an actual field, a series of failures may occur in a slope due to a rainfall event. So, this study attempts to develop a numerical model to investigate this failure mechanism. A two-dimensional seepage flow model coupled with a one-dimensional surface flow and erosion/deposition model is used for seepage analysis. It is necessary to identify either there is surface runoff produced or not in a soil slope during a rainfall event, while analyzing the seepage and stability of such slopes. Runoff produced by rainfall may result erosion/deposition process on the surface of the slope. The depth of runoff has vital role in the seepage process within the soil domain so that surface flow and erosion/deposition model computes the surface water head of the runoff produced by the rainfall, and erosion/deposition on the surface of the model slope. Pore water pressure and moisture content data obtained by the seepage flow model are then used to analyze the stability of the slope. Spencer method of slope stability analysis is incorporated into dynamic programming to locate the critical slip surface of a general slope.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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