Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.262-262
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2023
기후변화 및 도시화에 따른 강우 패턴의 변화는 수문 변화를 야기시키며, 이에 따른 영향을 평가하고 예측하기 위해서는 수문학적 모델을 통해 정량화하는 과정이 필요하다. 그러나 기존에 개발되어 사용되고 있는 대부분의 수문학적 모델은 해외에서 개발되어 국내 유역 특성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 L-THIA ACN-WQ 2016과 2018 모델이 개발되어 적용성이 평가된 바 있다. 하지만 L-THIA ACN-WQ 모델의 경우 시단위 유량 및 수질 모의가 불가능한 한계점이 있다. 소규모 유역이나 도시화된 지역에서는 하루에 여러 번의 강우 이벤트가 발생하거나 단기간에 많은 양의 강우가 발생하는 경우가 많기 때문에, 이러한 강우-유출을 평가하기 위해서는 시단위 모의가 필요하다. 본 연구에서는 시단위 유량-수질 모의가 가능한 L-THIA sub-daily WQ 모델을 개발하였으며, 갑천 유역과 복하천 유역에서 적용성을 평가하였다. L-THIA sub-daily WQ 모델은 SCS-CN 방법과 Green-Ampt 방법을 함께 고려할 수 있도록 개발하였으며, 국내의 토지이용 및 강우 특성을 고려할 수 있도록 점근 CN과 강우 계급별 EMC를 활용하였다. 갑천 유역과 복하천 유역에서 시단위 유량 예측 결과 R2는 0.61~0.69, NSE는 0.61~0.65, PBIAS는 -4.0~-7.3으로 모의된 시단위 유량이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 수질 예측 결과 T-P와 SS가 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 개발된 L-THIA sub-daily WQ 모델은 점오염원을 포함하고 있는 도시유역에서 비점오염원에 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1139-1143
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2010
대청호 수질관리를 위한 대책 수립시 상류유역의 유출 및 오염부하배출 특성을 평가하는 것이 중요하다. 유역의 수환경 영향을 평가하기 위해서 복잡한 수문 수질 모델을 이용하는데 사용자 편의성을 고려한 모델 개발과 이용이 필요하다. L-THIA ArcView GIS 모형은 토지이용도, 토양도, 일강우 자료만으로 직접유출의 모의가 가능하여 전 세계적으로 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 L-THIA ArcView GIS 모형을 이용하여 대청호 상류유역인 안내천, 월외천 유역의 직접유출 및 비점오염 배출부하 특성을 평가하였다. 직접 유출량 평가 결과, 결정계수($R^2$)와 유효지수(EI)가 월외천 유역 및 안내천 유역에서 각각 0.95, 0.93 및 0.81, 0.71로 나타나, L-THIA ArcView GIS 모형이 실측치를 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우유출수에 포함된 SS 및 T-P 오염부하량 평가결과, 결정계수($R^2$)가 월외천 유역과 안내천 유역에서 각각 0.53, 0.95 및 0.89, 0.89로 평가되었다. 또한 유효지수(EI)가 월외천 유역과 안내천 유역에서 각각 0.44, 0.95 및 0.98, 0.99로 평가되었다. SS 부하량 평가 결과에서 월외천 유역이 안내천 유역보다 정확성이 낮은 것은 지역특성에 따라 SS 부하량 차이가 크기 때문이다. 따라서 L-THIA ArcView GIS 모형의 지속적인 개선이 이루어진다면 대청호 만입부 상류유역에서의 각종 수질관리대책 평가에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Jung-Jin;Kim, Tae Dong;Choi, Dong Hyuk;Lim, Kyoung Jae;Engel, Bernard;Jeon, Ji-Hong
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.25
no.2
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pp.311-321
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2009
Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) was modified to improve runoff and pollutant load prediction for Korean watersheds with changes in land use classification and event mean concentration produced from observed data in Korea. The L-THIA model was linked with SCE-UA, which is one of the global optimization techniques, to automatically calibrate direct runoff. Modified L-THIA model was applied to Gumho River Basins to analyze spatial distribution of nonpoint source pollution. The results of model calibration during 1991~2000 and validation during 1981~1990 for direct runoff represented high model efficiency of 0.76 for calibration and 0.86 for validation. As a results of spatial analysis of nonpoint source pollution, the BOD was mainly loaded from urban area but SS, TN, and TP from agricultural area which is mainly located along the stream. Modified L-THIA model improve its accuracy with minimum imput data and application efforts. From this study, we can find out the L-THIA model is very useful tool to predict direct runoff and pollutant loads from the watershed and spatial analysis of nonpoint source pollution.
Kim, Jong-Gun;Lim, Kyoung-Jae;Park, Youn-Shik;Heo, Sung-Gu;Park, Joon-Ho;Ahn, Jae-Hun;Kim, Ki-Sung;Choi, Joong-Dae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1558-1562
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2007
우리나라 지형은 전체의 70%가 산지로 이루어져 있다. 특히 강원도 지역과 같이 산지가 대부분인 지역에서는 경사도에 따라 강우에 의한 유출특성이 크게 달라질 수 있으므로 지형의 경사가 고려된 유출량 산정방식이 필요하다. 현재 유출량 산정 방식에 많이 이용되고 있는 SCS의 CN값은 미국의 중서부 지역과 같이 경사도 5%미만인 지역에서의 유출량 산정에 적합한 유출곡선지수이다. 경사도 5%에서 유출량 산정에 적합한 CN값을 우리나라의 강원도 지형과 같이 복잡하고 경사도가 심한 지역에 적용하기에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 연구대상지역인 도암댐 유역의 평균 25.8% 경사도를 고려한 직접유출량을 산정하여 기존 평균 경사도 5%일 때의 직접유출량과 비교분석하였다. 본 연구의 비교분석에 있어서 직접유출의 모의가 가능한 Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) ArcView GIS 모델을 사용하였고 모델의 적용성 평가를 위해 수문분석에 사용되고 있는 WHAT 모듈을 이용하여 분리된 직접유출과 비교하였다. 그 결과 유출량 산정을 위해 CN값 산정시 강원도 지형과 같이 지형이 복잡하고 경사가 심한 지형에 있어서는 유역의 경사도를 고려하여 유출을 모의해야 한다는 것을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1134-1138
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2010
호소의 수질오염 문제를 해결하기 위해선 우선 소하천에서 강우유출에 의한 비점오염물질이 어디서 얼마나 발생하는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 그러나 유역의 오염원에 대한 정량적인 조사가 이루어지려면 많은 비용과 시간 그리고 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대청호 상류유역의 소하천인 안내천을 대상으로 강우유출수 조사를 실시하고, 높은 예측 정확성 때문에 세계적으로 널리 쓰이고 있는 Long-Term Hydrologic Impact Assessment(L-THIA)을 이용하여 실측데이터와 L-THIA 모델의 결과를 비교하였다. 안내천의 유역면적은 16.5 $km^2$로 유역의 약 69.5%가 산림, 농업 및 초지지역이 25.3% 그리고 주거지역이 2.6%로 조사되었다. 수질분석을 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712)를 설치하여 시간단위의 시료를 채취한 뒤 수질농도를 측정하였다. 수질항목은 유기물질인 $BOD_5$, TOC, T-N, T-P 항목에 대하여 수질오염 공정시험법으로 분석하였다. WHAT 시스템을 이용하여 분리된 직접유출량은 315.5~161,835.1 $m^3$의 범위로 나타났다. 직접유출량을 이용하여 산정한 유역의 EMC 농도는 안내천 유역의 $EMC_{BOD}$는 1.0~2.4 mg/L, $EMC_{TOC}$는 1.429~5.491 mg/L, $EMC_{COD}$는 2.2~10.2 mg/L, $EMC_{TN}$은 2.906~10.864 mg/L, $EMC_{TP}$는 0.029~0.285 mg/L의 범위를 보였다. 또한 실측된 유량과 농도를 이용하여 산정한 오염부하는 안내천 유역이 $BOD_5$ 37.9~390.9 g, $COD_{Mn}$ 0.8~1,657.5 g, TOC 0.54~791.83 g, T-N 0.968~1,758.174 g, T-P 0.011~42.139 g의 범위로 나타났다. L-THIA 모델을 이용하여 직접유출량의 산정된 결과와 실측 결과를 비교 분석한 결과 결정계수와 유효지수가 0.95와 0.93으로 높게 나타나 대청호 상류유역에서 발생하는 유출량을 모의하는데 적절할 것으로 판단된다. 토지이용도와 토양도 그리고 일 강우자료만으로 구축되는 L-THIA 모델을 이용하여 대청호 상류의 소하천 유역에 대하여 비점오염원 유출특성을 해석하는 것이 가능 할 것으로 판단된다.
Sang Joon Bak;Gwan Jae Lee;Seo Ro Lee;Yeon Ji Jeong;Dong Hyuk Kum;Ji Chul Ryu;Woon JI Park;Kyoung Jae Lim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.212-212
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2023
비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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