Urban flood management(UFM) strategy ought to consider the connections and interactions between existing and new infrastructures to manage stormwater and improve the capacity to treat water. It is also important to demonstrate strategies that can be implemented to reduce the flow at flooding sources and minimize flood risk at critical locations. Although the general theory of spatial impact is popular, modeling guidelines that can provide information for implementation in real-world plans are still lacking. Under such background, this study conducted a modeling research based on an actual target site to confirm the hypothesis that it is appropriate to install green infrastructure(GI) in the source area and to take structural protection measures in the impact area, as summarized in previous studies. The results of the study proved the hypothesis, but the results were different from the hypothesis depending on which hydrological performance indicators were targeted. This study will contribute to demonstrating the effectiveness of strategies that can be implemented to reduce the flow at flooding sources and minimize the risk of flooding in critical locations in terms of spatial planning and regeneration.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
산악터널이 건설되는 지역에 있는 우물이나 작은 하천들은 흔히 주민들의 일상생활용수원으로 사용되고 있다. 이때 터널이 굴착됨에 따라 우물의 수위 저하와 같은 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 설계단계에서 터널 주위의 지하수에 대한 부정적인 영향을 경감시키기 위해 MODFOLOW와 같은 수치모델링 기법을 사용하여 터널내 지하수 유입량과 지하수위 저하 지역에 대한 평가를 실시하였다. 또한 수문학적인 방법에 의해서 터널주변 지역의 지하수의 용수량을 평가하였다.
The interest in hydrological modeling has increased significantly recently due to the necessity of watershed management, specifically in regards to lumped models, which are being prosperously utilized because of their relatively uncomplicated algorithms which require less simulation time. However, lumped models require empirical coefficients for hydrological analyses, which do not take into consideration the heterogeneity of site-specific characteristics. To overcome such obstacles, a distributed model was offered as an alternative and the number of researches related to watershed management and distributed models has been steadily increasing in the recent years. Thus, in this study, the feasibility of a grid-based rainfall-runoff model was reviewed using the flood runoff process in the Han River basin, including the ChungjuDam, HoengseongDam and SoyangDam watersheds. Hydrological parameters based on GIS/RS were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover, soil map and rainfall depth. The accuracy of the runoff analysis for the model application was evaluated using EFF, NRMSE and QER. The calculation results showed that there was a good agreement with the observed data. Besides the ungauged spatial characteristics in the SoyangDam watershed, EFF showed a good result of 0.859.
In South Korea, the concept of water environment was expanded to include aquatic ecosystems with the Integrated Water Management implementation. Watershed-scale modeling is typically performed for hydrologic component analysis, however, there is a need to expand to include ecosystem variability such that the modeling corresponds to the social and political issues around the water environment. For this to be viable, the modeling must account for several distinct features in South Korean watersheds. The modeling must provide reasonable estimations for peak flow rate and apply to paddy areas as they represent 11% of land use area and greatly influence groundwater levels during irrigation. These facts indicate that the modeling time intervals should be sub-daily and the hydrologic model must have sufficient power to process surface flow, subsurface flow, and baseflow. Thus, the features required for watershed-scale modeling are suggested in this study by way of review of frequently used hydrologic models including: Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX), Catchment hydrologic cycle analysis tool(CAT), Hydrological Simulation Program-FORTRAN(HSPF), Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model(STREAM), and Soil and Water Assessment Tool(SWAT).
The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change urbanization of Anseong-cheon watershed $(585.09km^2)$. WMS (Watershed Modeling System) HEC-1 was adopted, and burned DEM with $200{\times}200m$ resolution and soil map reclassified by hydrologic soil groups were prepared. Land cover for 1985, 1990, 1995 and 2000 were classified by maximum likelihood method, using Landsat MSS and TM imageries. Calibration and verification of HEC-1 were conducted using 4 storm events. Peak flow at Pyeong taek station increased $25.9m^3/sec$ during the past 15 years due to paddy and forest decrease. Streamflow impact by just paddy area decrease and forest area decrease were also analysed keeping watershed CN values unchanged of the given year, respectively.
The design storm is a crucial element in urban drainage design and hydrological modeling. The total rainfall depth of a design storm is usually estimated by hydrological frequency analysis using historic rainfall records. The different geostatistical approaches (ordinary kriging, universal kriging) have been used as estimators and their results are compared and discussed. Variogram parameters, the sill, nugget effect and influence range, are analysis. Kriging method was applied for developing contour maps of design storm depths In bocheong stream basin. Effect to utilize weather radar data and grid-based basin model on the spatial variation characteristics of storm requires further study.
본 연구는 기상-수문 분야에서 고해상도 수문기상요소를 산출하기 위해 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형은 미국 대기 연구 국립센터(NOAA)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델이므로 미국 등에서 활발히 활용되기 시작하였으나 아직 우리나라 적용성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위해 표면유출, 보수깊이, 표면거칠기와 같은 파라미터를 보정하였다. WRF-Hydro는 지역 기상모형인 WRF와 연계하여 coupled WRF/WRF-Hydro 모형을 구동하였으며, 고해상도 유출값을 얻기 위해 미국 지질조사국(USGS)에서 제공한 HydroSHEDS(Hydrological data and map based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales)를 이용하였다. 본 연구에서는 관측된 유출값을 Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 방법을 활용하여 모형값과 비교하여 파라미터 보정을 수행하였으며, 파라미터 보정된 WRF/WRF-Hydro를 활용해 한반도 과거 홍수 및 가뭄 사상을 모의하여 결과를 분석하였다.
SWAT-K model is a modified version of the original SWAT, and is known to more accurately estimate the streamflows and pollutant loadings in Korean watersheds. In this study, its hydrological components were compared with those of HSPF in order to analyse the differences in total runoff including evapotranspiration(ET), surface flow, lateral flow and groundwater flow from the Chungju Dam watershed during $2000{\sim}2006$. Averaged annual runoff with SWAT-K overestimated by 1%, and HSPF underestimated it by 3% than observed runoff. Determination coefficients($R^2$) for observed and simulated daily streamflows by both the models were relatively good(0.80 by SWAT-K and 0.82 by HSPF). Potential ET and actual ET by HSPF were lower in winter, but similar or higher than those by SWAT-K. And though there were some differences in lateral and groundwater flows by two models because of the differences in hydrological algorithms, the results were to be reasonable. From the results, it was suggested that we should utilize a proper model considering the characteristic of study area and purposes of the model application because the simulated results from same input data could be different with models used. Also we should develop a novel model appropriate to Korean watersheds by enhancing limitations of the existing models in the future.
본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 2가지 수문학적 과정을 통하여 유출량을 산정하는 수문모형의 모형 최적화를 시도하였으며, 수문모형으로는 융설량과 유출량을 동시에 산정할 수 있는 분포형 수문모형인 HL-RDHM을 이용하였다. 대상유역으로는 융설량 자료를 수집할 수 있는 미국 콜로라도의 Durango River 유역을 선정하였다. 다중최적화기법으로는 MOSCEM을 활용하였으며, 융설과 관련된 매개변수 5개와 유출에 관련된 매개변수 13개를 선정하여 매개변수 보정과 수문모형 최적화를 시도하였다. 모형 최적화를 위해 2004 - 2005년의 자료가 활용되었고, 2001 - 2004년 자료를 이용하여 검증하였다. 융설량과 유출량을 동시에 최적화함으로써 RMSE 기준으로, 3개의 SNOTEL 지점에서 초기해에 의한 모의치 보다 7% - 40%까지 RMSE 오차를 줄일 수 있었고, 유출구의 USGS 관측점에서 초기해에 비해 약 40% 값이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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