본 연구는 도시 유역의 물 순환을 개선시키기 위해 최근 활발하게 적용되고 있는 저영향개발(low impact development, LID) 시설의 설계 및 계획 매개변수를 선정하기 위한 방법을 제시하였다. 이때 Storm Water Management Model (SWMM) 모형의 LID 시설 모의 기능을 활용하여 다양한 매개변수에 대해 민감도 분석 및 다양한 시나리오를 자동으로 수행하여 비교할 수 있도록 개발된 Water Management Analysis Module (WMAM)을 이용하였다. 본 연구는 최근 도시화가 진행되고 있는 서울의 한 유역에 적용하였다. 적용 결과 LID 중 하나인 투수성포장 시설이 없는 경우와 임의로 결정된 설계 및 계획 시나리오 보다 본 방법을 통해 도출된 시나리오가 총유출량 및 첨두유량 감소와 침투량 증가에 더 좋은 효과를 보였다. 향후 경제성을 고려한 방법을 개발한다면 실무에서도 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
수공구조물의 설계를 위해서는 충분한 기간의 관측자료가 필요하지만, 우리나라의 수문자료는 대부분 충분한 수의 관측자료를 보유하고 있지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 핵밀도함수를 이용한 비동질성 Markov 모형을 통해 시간강수량 자료를 모의하였다. 첫 번째로 시간강수량 자료에 변동핵밀도함수를 이용하여 천이확률을 산정하였으며, 두 번째로 난수와 천이확률을 통해 강수가 발생하는 시간을 결정하였다. 세 번째로 강수가 발생한 시간의 강수량의 크기를 핵밀도함수를 통해 추정하였다. 분석결과에서 모의된 시간강수량은 관측시간강수량과 비슷한 통계적 특성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 또한, 시간강수량의 모의발생을 위하여 산정한 천이확률을 이용해 강수의 무차원시간분포곡선을 유도하였다.
As the interest on biodiversity has increased around the world, researches about evaluating potential for habitat are also increasing to find and comprehend the valuable habitats. This study focus on comprehending the significance of stream in evaluating habitat's potential. The purpose of this study is to evaluate habitat potential with applying stream as a main variable, and to comprehend the relationship between the variables and habitat potential. Basin is a unit that has hydrological properties and dynamic interaction with ecosystem. Especially, biodiversity and suitability of habitat in basin area has direct correlation with stream. Existing studies also are proposing for habitat potential evaluation in basin unit, they applied forest, slope and road as main variables. Despite stream is considered the most important factor in basin area, researchers haven't applied stream as a main variable. Therefore, in this study, three variables that can demonstrate hydrological properties are selected, which are, riparian distance, stream order and land use disturbance, and evaluate habitat potential. Habitat potential is analyzed by using Maxent (Maximum entropy model), and vertebrate's presence data is used as dependent variables and stream order map and land cover map is used as base data of independent variables. As a result of analysis, habitat potential is higher at riparian and upstream area, and lower at frequently disturbed area. Result indicates that adjacent to stream, upstream, and less disturbed area is the habitat that vertebrate prefer. In particular, mammals prefer adjacent area of stream and forest and reptiles prefer upriver area. Birds prefer adjacent area of stream and midstream and amphibians prefer adjacent area of stream and upriver. The result of this research could help to establish habitat conservation strategy around basin unit in the future.
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
미국 해양대기청의 CCM3 기후모델을 이용하여 마지막최대빙하기 (Last Glacial Maximum(LGM)의 기온 및 물. 이용된 수치모델의 수평해상도는 약 75 km로 비교적 상세한 기후 기작들이 표현된다. LGM 실험은 CLIMAP 프로젝트에서 복원된 표층해수가 경계조건으로 이용되었으며 , LGM에 낮았던 대기 이산화탄소농도(200 pm) 이 적용되었고, 대륙빙하를 포함한 LGM 지표지형이 표현되었다 . LGM 경계조건하에서 전구온도는 겨울철 6.1도 여름철 5.6도 그리고 연평균 6도정도 감소한 것으로 시뮬레이션 된다 . 표층 기온의 감소는 14% 감소하고 여름에 17% 그리고 연간 13% 감소한다. 하지만, 미국, 남부유럽, 동아프리카, 남아메리카 등은 겨울에 현재보다 더 습하게 나타나며 , 캐나다 와 중동 지방은 여름철에 습윤하게 시뮬레이션 된다 . 이런 결과들은 호수면 변화기록으로부터 복원한 고기후 프락시 물수지 자료들과도 대체로 잘 일치한다 . 전체적으로 고해상도 기후모델은 지상에서 나타나는 세부적인 특징들을 잘 재현해내고 있다 .
본 연구에서는 중소하천수계에서 수문학적 예측을 위하여 Hybrid Neural Networks의 일종인 반경기초함수(RBF) 신경망모형이 적용되었다. RBF 신경망모형은 4종류의 매개변수로 구성되어 있으며, 지율 및 지도훈련과정으로 이루어져있다. 반경기초함수로서 가우스핵함수(GKF)가 이용되었으며, GKF의 매개변수인 중심과 폭은 K-Means 군집알고리즘에 의해 최적화 된다. 그리고 RBF 신경망모형의 매개변수인 중심, 폭, 연결강도와 편차벡터는 훈련을 통하여 최적 매개변수의 값이 결정되며, 이 매개변수들을 이용하여 모형의 검증과정이 이루어진다. RBF 신경망모형은 한국의 IHP 대표유역중 하나인 위천유역에 적용하였으며, 모형의 훈련과 검증을 위하여 10개의 강우사상을 선택하였다. 또한 RBF 신경망모형과 비교검토하기 위하여 엘만 신경망(ENN)모형을 이용하였으며, ENN 모형은 일단게 할선역전파(OSSBP) 및 탄성역전파(RBP)알고리즘으로 이루어져 있다. 모형의 훈련과 검증과정을 통하여 RBF 신경망모형이 ENN 모형보다 양호한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. RBF 신경망모형은 훈련시키는데 시간이 적게 들고, 이론적 배경이 부족한 수문학자들도 쉽게 사용할 수 있는 신경망모형이다.
In the processes of hydrological cycle, when precipitation reaches the ground surface, water may become surface runoff or infiltrate into soil and then possibly further percolate into groundwater aquifer. A part of the water is returned to the atmosphere through evaporation and transpiration. Soil moisture dynamics driven climate fluctuations plays a key role in the simulation of water transfer among ground surface, unsaturated zone and aquifer. In this study, a one-layer canopy and a four-layer soil representation is used for a coupled soil-vegetation modeling scheme. A non-zero hydraulic diffusivity between the deepest soil layer modeled and groundwater table is used to couple the numerical equations of soil moisture and groundwater dynamics. Simulation of runoff generation is based on the mechanism of both infiltration excess overland flow and saturation overland flow nested in a numerical model of soil moisture dynamics. Thus, a comprehensive hydrological model integrating canopy, soil zone and aquifer has been developed to evaluate water resources in the plain region of Huaihe River basin in East China and simulate water transfer among precipitation, surface water, soil moisture and groundwater. The newly developed model is capable of calculating hydrological components of surface runoff, evapotranpiration from soil and aquifer, and groundwater recharge from precipitation and discharge into rivers. Regional parameterization is made by using two approaches. One is to determine most parameters representing specific physical values on the basis of characterization of soil properties in unsaturated zone and aquifer, and vegetations. The other is to calibrate the remaining few parameters on the basis of comparison between measured and simulated streamflow and groundwater tables. The integrated modeling system was successfully used in the Linhuanji catchment of Huaihe plain region. Study results demonstrate that (1) on the average 14.2% of precipitation becomes surface runoff and baseflow during a ten-year period from 1986 to 1995 and this figure fluctuates between only 3.0% in drought years of 1986, 1988, 1993 and 1994 to 24.0% in wet year of 1991; (2) groundwater directly deriving from precipitation recharge is about 15.0% t of the precipitation amount, and (3) about half of the groundwater recharge flows into rivers and loses through evaporation.
최근 레이더 강우량을 수문학적으로 활용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기상레이더의 경우 관측 특성상 산악 효과 등으로 인한 관측 영역의 한계로 빔의 차폐가 발생하며, 이는 강우량의 과소 추정의 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 기상 레이더의 수문학적 활용을 위해 Hybrid Surface Rainfall (HSR)기법을 활용하여 레이더 강우를 추정하였으며, 분포형 유출모형인 GRM 모형을 활용하여 유출 해석을 수행하였다. 5개의 강우 사상에 대해 강우 보정 및 유출 모의를 수행한 결과 HSR 기법을 활용한 이중편파 레이더 강우량(Q_H_KDP)이 지상 강우량의 15% 이내의 오차를 보이며 정확성이 가장 높았으며, 이를 활용하여 유출 해석을 수행한 결과 역시 R2 0.9 이상 NRMSE가 0.8 이하, NSE 0.5 이상의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통하여 이중편파 레이더 강우의 적용성을 확인할 수 있었으며, 향후 레이더의 수문학적 활용에 관련된 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran)는 미국과 우리나라에서 특히 많이 사용하는 유역 수문 및 수질 모델이다. 이 모델은 분산형 모델로서 각 유역의 지형, 지질 및 오염부하특성을 정확하게 반영하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 HSPF의 매개변수 중 조도계수(NSUR), 침투(INFILT), 토양 하부의 증발산(LZETP)에 대하여 실제 용담댐 유역의 토지피복과 토양의 종류에 따라 값을 차등 입력함으로써 단일 값을 입력했을 때에 대비하여 유량, 수문 성분 및 수질의 정확도 향상 여부를 분석하였다. 조도계수와 식물의 밀도를 의미하는 토양 하부의 증발산은 토지피복의 종류에 따라 입력하였고, 침투는 유역의 수문학적 토양 그룹의 분포에 따라 입력하였다. 분석 결과 유량과 수질은 단일 값을 입력했을 때보다 각 매개변수를 토지피복과 토양의 종류별로 차등 설정하였을 때 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 또한, 조도계수(NSUR) 입력에 의해 지표유출과 첨두유량이 증가하였고, 침투(INFILT) 입력에 의해 기저유출이 감소하고 지표유출이 증가하였으며, 증발산(LZETP) 차등 입력으로 중간유출과 지표유출이 증가하고 지하수유출이 감소하는 등 각 매개변수의 설정이 유역 말단의 유량뿐 아니라 모든 수문 성분의 구성 비율에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 유역의 토지피복 및 토양의 비균질한 특성을 정확하게 표현하는 것이 이 모델을 이용한 유량 및 수질 예측의 정확도 제고에 중요하다는 것을 시사한다.
This study is to develop a distributed urban flood runoff model that simulates the road runoff and to test the applicability of the model by applying to Pyeongtaek city of $12.2km^2$. To generate the runoff along the runoff, agree burned DEM (Digital Elevation Model) with road networks was suggested and the proper spatial resolution of DEM was identified finer than 15 m. To test the model applicability, 32 points on the road networks were selected and the hydrographs of each point were generated. The test showed reasonable results that increase the road runoff from the high elevation roads to the low elevation roads and the road runoff considering rainwater drainage from the road also showed reasonable results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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