• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2012

The Kurobe river, which runs through eastern Toyama Prefecture is one of the most famous rivers for wild water because of its steep slope in the range from 1/5 to 1/120. This river forms an alluvial fan in the range up to 13 kilometers from the sea. In this region, significant seepage flow occurs and thus the stream sometimes been intermitted. Moreover, the amount of seepage flow seems to vary with the groundwater level of the region. To keep the river environment healthy for flora and fauna, especially to conserve good condition for spawning of fishes, an appropriate environmental flow should be maintained in the river. To achieve this target, controlling of the upstream reservoir has to be studied in depth. One of the major problems to decide the amount of water to be released from the reservoir to maintain the environmental flow is to estimate the amount of water leaked into the groundwater from the river. This phenomenon is affected by the river flow rate as well as the groundwater level in the alluvial fan and the conditions vary in space and time. Thus, a grid-based hydrological cycle analysis model NK-GHM has been applied to clarify the hydrological cycle componentsin this area including seepage/discharge from/to the river. The model was tested by comparing with river flow rate, groundwater levels and other observations and found that the model described those observations well. Consequently, the seepage from the Kurobe river was found significant but it was also found that the groundwater in this region has been preserved by the recharge from the irrigation water supply into paddy fields in the alluvial fan.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.243-243
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• 2015

Low-flow simulation and forecasting is one of the emerging issues in hydrology due to the increasing demand of water in dry periods. Even though low-flow simulation and forecasting remains a difficult issue for hydrologists better simulation and earlier prediction of low flows are crucial for efficient water management. The UN has never stated that South Korea is in a water shortage. However, a recent study by MOLIT indicates that Korea will probably lack water by 4.3 billion m3 in 2020 due to several factors, including land cover and climate change impacts. The two main situations that generate low-flow events are an extended dry period (summer low-flow) and an extended period of low temperature (winter low-flow). This situation demands the hydrologists to concentrate more on low-flow hydrology. Korea's annual average precipitation is about 127.6 billion m3 where runoff into rivers and losses accounts 57% and 43% respectively and from 57% runoff discharge to the ocean is accounts 31% and total water use is about 26%. So, saving 6% of the runoff will solve the water shortage problem mentioned above. The main objective of this study is to present the hydrological modelling approach for low-flow simulation and forecasting using a model that have a capacity to represent the real hydrological behavior of the catchment and to address the water management of summer as well as winter low-flow. Two lumped hydrological models (GR4J and CAT) will be applied to calibrate and simulate the streamflow. The models will be applied to Seolmacheon catchment using daily streamflow data at Jeonjeokbigyo station, and the Nash-Sutcliffe efficiencies will be calculated to check the model performance. The expected result will be summarized in a different ways so as to provide decision makers with the probabilistic forecasts and the associated risks of low flows. Finally, the results will be presented and the capacity of the models to provide useful information for efficient water management practice will be discussed.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.61-74
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• 2019

In this study, the SPI (Standardized Precipitation Index) of meteorological drought and SDI (Streamflow Drought Index) of hydrological drought for 1, 3, 6, 9, and 12 months duration were estimated to analyse the characteristics of drought using rainfall and dam inflow data for Chungju dam ($6,661.8km^2$) with 31 years (1986-2016) and Boryeong dam ($163.6km^2$) watershed with 19 years (1998-2016) respectively. Using the estimated SPI and SDI, the drought forecasting was conducted using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model for the 5 durations. For 2016 drought, the SARIMA had a good results for 3 and 6 months. For the 3 months SARIMA forecasting of SPI and SDI, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SPI12, SDI1, and SDI6 at Chungju Dam showed 0.960, 0.990, 0.999, 0.868, and 0.846, respectively. Also, for same duration forecasting of SPI and SDI at Boryeong Dam, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SDI3, SDI6, and SDI12 showed 0.999, 0.994, 0.999, 0.880, and 0.992, respectively. The SARIMA model showed the possibility to provide the future short-term SPI meteorological drought and the resulting SDI hydrological drought.

• 한국물환경학회지
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• 제36권6호
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• pp.489-499
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• 2020

Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.

• 한국물환경학회지
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• 제37권6호
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• pp.520-530
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• 2021

Multivariate statistical analysis and an environmental hydrological model were applied for investigating the causes of water pollution and providing best management practices for water quality improvement in urban and agricultural watersheds. Principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) for water quality time series data show that chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), suspended solids (SS) and total phosphorus (T-P) are classified as non-point source pollutants that are highly correlated with river discharge. Total nitrogen (T-N), which has no correlation with river discharge and inverse relationship with water temperature, behaves like a point source with slow and consistent release. Biochemical oxygen demand (BOD) shows intermediate characteristics between point and non-point source pollutants. The results of the PCA and CA for the spatial water quality data indicate that the cluster 1 of the watersheds was characterized as upstream watersheds with good water quality and high proportion of forest. The cluster 3 shows however indicates the most polluted watersheds with substantial discharge of BOD and nutrients from urban sewage, agricultural and industrial activities. The cluster 2 shows intermediate characteristics between the clusters 1 and 3. The results of hydrological simulation program-Fortran (HSPF) model simulation indicated that the seasonal patterns of BOD, T-N and T-P are affected substantially by agricultural and livestock farming activities, untreated wastewater, and environmental flow. The spatial analysis on the model results indicates that the highly-populated watersheds are the prior contributors to the water quality degradation of the river.

• 한국습지학회지
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• 제16권2호
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• pp.235-243
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• 2014

현재 국내 일정규모 이상 댐들에 대해서는 "안전점검 및 정밀안전진단 세부지침(댐)" 기준에 따라 정밀안전진단을 수행하고 있다. 하지만 여러 평가 기준 중 수문학적 안전성 평가는 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)에 대한 기존 댐 안전성을 평가하는 것으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 적용성이 많이 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 계수화 모델과 AHP 기법을 통해 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성을 재평가하고자 한다. 이를 위하여 농업용저수지의 다양한 인자를 반영하기 위한 수문학적 안전성 상 하위 평가항목을 선정하여 계수화 모델을 개발하였다. 평가항목 별 지표 점수의 총합을 산출한 후 전문가 집단의 응답에 대한 검증절차를 실시하였고, 평가항목의 가중치를 산정하여 최종적으로 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성 평가를 위한 실용계수를 산정하였다. 본 연구 결과 기존 평가기준은 댐의 가능최대홍수량에 대한 수문학적 안전성을 평가하는 기준으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 홍수방어능 부족에 따른 제체의 월류로 저수지의 파괴위험성이 큰 것으로 분류되었다. 그리고 가능최대홍수량에 대한 여유고 기준을 만족하는 저수지에 대해서는 댐의 형식 및 상태별 여유고에 대한 평가만으로 필댐을 평가하는 것으로 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권6호
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• pp.491-499
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• 2001

GIS S/W의 지리정보 처리기법을 이용하여 얻을 수 있는 수리지형 특성인자는 사면안정성 분석이나 하천환경 분석 등과 같은 다양한 수문학적 응용 연구의 기본적인 정보로 사용된다. 또한 실무적으로 적용 가능한 GIS의 확장 프로그램들은 이러한 기본 정보 뿐 만 아니라, 이전에는 복잡한 정보처리과정을 통하여 얻을 수 있었던 특성 정보들을 체계화되고 자동화된 과정을 통하여 손쉽게 분석이 가능하도록 하고 있다. 본 연구에서는 GIS S/W 수리응용 연구에서 확장 프로그램의 실제적인 적용성을 살펴보기 위하여 ArcView GIS S/W와 이를 기반으로 한 수리정보 분석 프로그램 등을 이용하여 예미지역(1:50,000)의 유수 및 지형인자를 추출하였으며, 여러 가지 매개변수를 통하여 사면안정도에 대한 평가분석을 예시하였다. 본 연구 결과로 확장 프로그램들을 이용하여 얻은 정보들은 실제 정보와 높은 상관도를 보이는 것으로 나타나서, 현장에서의 직접적으로 활용이 가능한 것으로 나타났고, 본 연구 대상지역내의 전반적인 사면안정도는 사면안정지수와 S-A Plot의 적용 결과로 이론적으로는 비교적 안정적인 것으로 나타났다. 본 적용 방법은 실제측정치와 함께 수리지형 특성과 관계된 기타 지역에 적용이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.263-274
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• 2013

본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.437-450
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• 2020

본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2023

The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.