• 대한토목학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.495-501
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• 2024

SWAT-K(Soil and Water Assessment Tool-Korea) 모형은 토양 중심의 물수지 방정식을 기본으로 하는 장기유출모형이다. 모형의 필수 입력자료로 공간적인 정보를 나타내는 수치주제도인 토양도를 적용할 경우, 토양통(Soil series)으로 분류된 각 토양의 속성정보에 대한 데이터베이스(usersoil.dbf)의 구축을 필요로 한다. 국외에서 개발된 토양전이함수에 의해 추정된 토양 속성정보는 국내 토양특성을 반영하지 못하기 때문에 한국건설기술연구원에서는 국립농업과학원의 국내 토양 조사결과 및 연구결과를 반영한 토양DB를 구축한 바 있다. 본 연구에서는 토양 속성정보의 수문성분 모의과정을 보다 상세히 기술하고, 기구축된 토양DB를 최신 SWAT 모형에서 구동되도록 수정·보완하였다. 또한, 통합물관리 플랫폼을 통하여 구축된 토양DB를 제공함으로써, SWAT-K 모형 뿐만 아니라 토양을 고려하여 개발된 다양한 유역수문모형에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.283-287
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• 2010

Stochastic simulation of hydrologic data has been widely developed for several decades. However, despite the several advances made in literature still a number of limitations and problems remain. In the current study, some stochastic simulation approaches tackling some of the existing problems are discussed. The presented models are based on nonparametric techniques such as block bootstrapping, and K-nearest neighbor resampling (KNNR), and kernel density estimate (KDE). Three different types of the presented stochastic simulation models are (1) Pilot Gamma Kernel estimate with KNNR (a single site case) and (2) Enhanced Nonparametric Disaggregation with Genetic Algorithm (a disaggregation case). We applied these models to one of the most challenging and critical river basins in USA, the Colorado River. These models are embedded into the hydrological software package, Pros and cons of the models compared with existing models are presented through basic statistics and drought and storage-related statistics.

• 물과 미래
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• 제24권4호
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• pp.73-84
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• 1991

도시화로 인한 유출량의 증가 및 도달시간의 단축으로 유발되는 유수지 저류량을 산출하는 계획모형들을 조사 정리하고 이를 비교 분석하였다. 도시화로 인한 유출양상을 나타내는 도시화 인자 $\alpha$, $\gamma$가 유수지 용량결정에 미치는 영향을 분석하였으며 새로운 유수지 계획모형을 제시하였다. 신정 1, 면목 및 한남 유수지의 유역자료를 이용하여 도시화로 인한 유수지 소요 용량을 산출하고 그 결과를 비교하였으며, 예비설계를 위한 근사계산에의 적용성을 검토하였다. 전반적으로 Mori 모형과 합리식 모형이 과대한 결과치를 보여주었으며, 반면에 Abt와 Grigg 모형 및 Kadoya 모형은 과소한 결과치를 보여주었다. 기타 모형들은 비교적 안정된 범위의 값을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1992년도 수공학연구발표회논문집
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• pp.411-418
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• 1992

The purpose of this study is to develop dynamic-stochastic models that can forecast the inflow into reservoir during low/drought periods and flood periods. For the formulation of the models, the discrete transfer function is utilized to construct the deterministic characteristics, and the ARIMA model is utilized to construct the stochastic characteristics of residuals. The stochastic variations and structures of time series on hydrological data are examined by employing the auto/cross covariance function and auto/cross correlation function. Also, general modeling processes and forecasting method are used the model building methods of Box and Jenkins. For the verifications and applications of the developed models, the Chungju multi-purpose reservoir which is located in the South Han river systems is selected. Input data required are the current and past reservoir inflow and Yungchun water levels. In order to transform the water level at Yungchon into streamflows, the water level-streamflows rating curves at low/drought periods and flood periods are estimated. The models are calibrated with the flood periods of 1988 and 1989 and hourly data for 1990 flood are analyzed. Also, for the low/drought periods, daily data of 1988 and 1989 are calibrated, and daily data for 1989 are analyzed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2018

The Numerical Weather Prediction (NWP) models provide information for weather forecasts. The highly nonlinear and complex interactions in the atmosphere are simplified in meteorological models through approximations and parameterization. Therefore, the simplifications may lead to biases and errors in model results. Although the models have improved over time, the biased outputs of these models are still a matter of concern in meteorological and hydrological studies. Thus, bias removal is an essential step prior to using outputs of atmospheric models. The main idea of statistical bias correction methods is to develop a statistical relationship between modeled and observed variables over the same historical period. The Model Output Statistics (MOS) would be desirable to better match the real time forecast data with observation records. Statistical post-processing methods relate model outputs to the observed values at the sites of interest. In this study three methods are used to remove the possible biases of the real-time outputs of the Weather Research and Forecast (WRF) model in Imjin basin (North and South Korea). The post-processing techniques include the Linear Regression (LR), Linear Scaling (LS) and Power Scaling (PS) methods. The MOS techniques used in this study include three main steps: preprocessing of the historical data in training set, development of the equations, and application of the equations for the validation set. The expected results show the accuracy improvement of the real-time forecast data before and after bias correction. The comparison of the different methods will clarify the best method for the purpose of the forecast skill enhancement in a real-time case study.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권1호
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• pp.93-109
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• 2007

Gamma distributions are some of the most popular models for hydrological processes. In this paper, a very flexible family which contains the gamma distribution as a particular case is introduced. Evidence of flexibility is shown by examining the shape of its pdf and the associated hazard rate function. A comprehensive treatment of the mathematical properties is provided by deriving expressions for the nth moment, moment generating function, characteristic function, Renyi entropy and the asymptotic distribution of the extreme order statistics. Estimation and simulation issues are also considered. Finally, a detailed application to drought data from the State of Nebraska is illustrated.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.149-156
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• 2019

기후변화에 대한 기존 댐의 수문학적 안전성을 평가하고 적응방안을 마련하는 것은 장기적인 물공급과 관리 측면에서 중요하다. 국내 주요 댐은 '시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법'에 따른 주기적인 점검과 유지보수를 통해 안전을 확보하도록 하고 있다. 특히 정밀안전진단을 수행할 경우에는 가능최대강수량(PMP)을 이용한 수문학적 안전성을 평가하고 위험에 대비하도록 하고 있다. 본 연구에서는 기후변화가 댐의 수문학적 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 RCP4.5와 RCP8.5 온실가스 배출시나리오에 기반해 산정한 미래 가능최대강수량(PMP)을 이용하였다. 분석기간은 2011년~2040년, 2041년~2070년, 2071년~2100년으로 선정하였다. 국내 4개 댐(A, B, C, I)을 대상으로 가능최대홍수량(PMF)에 대해 평가한 결과 RCP 시나리오와 분석기간에 따라 다소 차이는 있으나 기후변화가 3개 댐(A, B, I)의 월류 위험성을 증가시킬 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 댐의 기후변화 적응을 위해서는 비구조적 대책과 더불어 장기적인 구조적 대책 마련도 필요함을 시사하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.769-779
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• 2017

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국습지학회지
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• 제22권1호
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• pp.15-23
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• 2020

본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로 부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균 40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과 유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다.