• 한국수자원학회논문집
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• 제49권10호
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• pp.863-876
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.407-424
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• 2004

본 연구는 지형 기후학적 단위유량도(Geomorphoclimatic Unit Hydrograph, GCUH)가 산악지역의 유출량과 돌발홍수 기준우량을 산정하는데 적절한지를 검토한 것으로, 우선 산악지역의 유출량을 산정하는데 적절한 방범인지를 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 지형기후학적 단위유량도의 첨두유량과 기존 보고서의 착률 홍수량 자료를 비교하는 방법과 실측 호우사상을 HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) 모형과 지형기후학적 단위유량도에서 산정된 첨두 유량을 태수지점의 실측자료와 비교함으로써 지형기후학적 단위유량도의 타당성을 검증하려했고 지형기후학적 단위유량도와 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 돌발홍수 기준우량을 산정함으로써 산악지역의 돌발홍수 기준우량 산정 방법을 제시했다. 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 첨두 유량을 비교한 경우 표 11과 같이 대체로 30년 빈도를 제외하곤 비율이 1.1을 초과하지 않았고, 실측 호우사상으로 첨두유량을 비교한 경우 표 12와 같이 지형기후학적 단위유량도 결과가 HEC-HMS 모형보다 모두 크게 나타났고 태수 수위표의 실측치와 대체로 유사하게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 지형기후학적 단위유량도를 이용한 산악지역의 유출량 산정이 타당함을 확인했고 이를 이용해 덕천강 유역의 돌발홍수 기준우량을 산정한 결과 한계유출량이 95.59 $m^3$/sec일때, 최초 10분 동안에 12.96 mm가 발생하면 위험한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권5호
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• pp.481-493
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• 2012

가뭄의 불확실성은 우리가 관리할 수 있는 범위를 넘어서는 현상으로 용수공급시스템의 불확실성 역시 우리가 제어할 수 있는 한계를 벗어날 수 있다. 따라서 수자원 시설물 운영에 필요한 의사결정은 여러 가지 불확실한 상황을 고려하여 다루어져야한다. 특히 극단적 강우 부족이나 저유량 상황이 장시간 지속되는 경우에는 수자원 공급에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 하천오염, 수생태계파괴, 저수지고갈, 용수공급 장애 그리고 하천미관의 악화 등이 포함될 수 있다. 그중 극한가뭄의 지속으로 인해 용수공급의 중단과 같은 사태가 발생할 경우 피해한계를 예측할 수 없는 매우 심각한 결과가 초래될 수 있다. 이런 측면을 고려하여 본 연구는 장기지속가뭄을 포함하여 극한 가뭄사상에 대한 한강수계 용수공급 시스템의 가뭄 영향을 종합적으로 평가하였다. 이를 위해 5개 소유역에 대한 추계학적 수문시계열모형을 이용하여 월 유량 기준의 지속기간별, 재현기간별 가뭄 시나리오를 개발하여 팔당댐을 기준지점으로 하는 한강유역 용수공급 시스템에 적용하여 용수공급의 이행도를 평가하였다. 평가결과 예기치 못한 가뭄의 영향을 알기 위해서는 수문학적 다양성을 반영하는 장기지속가뭄에 대한 평가가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• Water Engineering Research
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• 제4권3호
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• pp.111-126
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• 2003

Meteorological data are often needed to evaluate the long-term effects of proposed hydrologic changes. The evaluation is frequently undertaken using deterministic mathematical models that require daily weather data as input including precipitation amount, maximum and minimum temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed. Stochastic generation of the required weather data offers alternative to the use of observed weather records. The precipitation is modeled by a Markov Chain-exponential model. The other variables are generated by multivariate model with means and standard deviations of the variables conditioned on the wet or dry status of the day as determined by the precipitation model. Ultimately, the objective of this paper is to compare Richardson's model and the improved weather generation model in their ability to provide daily weather data for the crop model to study potential impacts of climate change on the irrigation needs and crop yield. However this paper does not refer to the improved weather generation model and the crop model. The new weather generation model improved will be introduced in the Journal of KWRA.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.823-832
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• 2006

강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 두개의 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)에 대하여 검토해 보았으며, 이에 의한 오차가 비선형 수치수문모형에서 수문인자(유출)를 모의할 때 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보았다. 지상에서 관측된 강우 관측을 이용하여 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 레이더 강우, 그리고 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우관측을 비교 검토하였으며, 세 가지의 서로 다른 강우와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM (Community Land Model) 수문모형으로 유출량을 모의하였다. 이 연구에서 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문 모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료는 시공간적으로 다른 양상을 보여 주며, 수치모형의 실험 결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 앞으로 우리나라에서 개발 및 활용가능성이 있는 레이더 강우와 인공위성 강우에 대한 사전 지식을 제공하고, 동시에 수치 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권4호
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• pp.419-430
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• 2012

도로 배수시설 설계시 수리 및 수문요소 분석이 적절하게 적용되어야 하지만, 현재는 계산의 복잡함 때문에 충분히 고려되지 못하고 있다. 본 연구에서는 강우지속시간이 10분 이하인 도로배수유역에 적합한 분단위 강우강도식의 개발, 국내 도로배수유역의 지형 특성을 사실적으로 반영할 수 있는 운동파 모형 이론을 접목한 표면 박류 강우-유출 모형의 개발및검증, 노면배수시설설계, 암거단면규격산정및각종수로설계등의모형개발, 개발된 모형들을 도로설계자가 쉽게 익혀서 신속 정확하게 활용할 수 있도록 사용자 편의를 고려한 도로배수설계 전산프로그램을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 적용성 검토를 수행하였으며, 현행 설계 방법과 개발된 설계 방법을 비교한 결과 노면 배수시설의 설치 간격은 6~65% 짧게 계산되었으며, 횡단 배수시설의 단면 크기는 6~140% 크게 계산되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.143-148
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• 2005

The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.901-910
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• 2003

논의 수문학적인 거동은 물관리에 따른 담수심 상태, 벼의 생육시기별 물꼬관리에 크게 지배 받는다. 강우사상에 의한 논에서의 저류 및 배수량은 하천유량에 적지 않은 영향을 준다. 본 연구에서는 홍수기 논의 저류효과를 정량적으로 파악하기 위하여 논의 저류량을 모의할 수 있는 일별 물수지 모형을 개발하고, 수원과 여주의 논을 대상으로 4년간(1996, 1997, 2001, 2002) 측정한 자료를 이용하여 모형의 적용성을 검토하였다. 모형에서 물꼬높이와 기준 담수심(관개를 해야하는 한계 달수심)을 10일 단위의 매개변수로 처리하여 일별 담수심을 재현할 수 있었다. 홍수기 논의 저류량은 425.1 mm - 850.8 mm의 강우량 변동폭에 대하여 305.9 mm - 343.6 mm의 상대적으로 작은 저류량 변동폭을 보였다.