• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.337-346
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• 2010

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제26권5호
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• pp.802-809
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• 2010

An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.200-200
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• 2017

강우에 의한 토양 침식 및 토사유츨량은 하천 및 유역환경관리 관점에서 가장 중요한 인자 중 하나로 보고되고 있으며, 다양한 분야에서 이에 대한 연구를 수행 중에 있다. 일반적으로 유역에서 발생한 토양침식 및 물의 이동에 의한 토사유출량을 해석하기 위해 SWAT 등과 같은 많은 모형이 적용되고 있지만, 대부분 농업지역에서 이용하는 수평형태의 수문학적 개념에 따른 overland flow 개념을 이용하고 있다. 하지만, 우리나라는 약 70% 이상이 산림으로 이루어진 지역으로 유역환경 해석에 있어 수평적인 개념과 함께 사면내에서 lateral flow와 같은 지표하 흐름의 이동에 관한 개념 역시 필요하지만, 이의 영향에 대한 관련 연구는 부족하다. 최근 수문학의 발달과 더불어 수평적인 개념을 탈피한 사면수문학 개념이 전 세계적으로 발달하고 있으며, 많은 발전을 이루고 있다. 이를 통해 GIS를 기반으로 물리학기반의 GeoWEPP 모형이 미국을 중심으로 개발되었고, 이에 대한 많은 적용 및 평가가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 평가받고 있는 process 기반의 SWAT 모형과 사면수문학 개념을 반영한 물리학기반의 GeoWEPP 모형을 이용하였다. 이 두 모형은 강우, 지형, 토양도, 토지피 복도 등 두 모형의 입력자료 역시 거의 동일하게 구성되어 있으며, 같은 FORTRAN CODE 및 ArcGIS에서 운영될 수 있도록 이루어져 있어 비교 분석하기 원활하다. 모형의 적용은 매년 심각한 조류가 발생하는 대청호 지류인 소옥천 유역내 중하류에 위치한 옥각교에서 관측된 모니터링 자료(토사유출량과 유출량)를 이용하여 모형의 정확성을 평가 후, 사면수문학 개념의 적용성에 대해 논하였다. 각각의 모형의 결과에 대한 정확성 평가는, Nash-Sutcliffee를 이용하여 실시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.47-54
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• 2014

전단파 속도는 내진설계시 중요한 설계인자이나 지반조사의 목적으로는 흔히 경제적, 시간적 제약 등으로 시험을 통한 측정이 널리 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 가장 일반적인 현장 지반조사시험인 표준관입시험 결과를 바탕으로 사질토 지반에서의 전단파 속도를 예측하는 연구를 수행하였다. 650개 데이터 세트를 이용해 표준관입시험 저항치 $N_{60}$, 함수비, 세립분함량, 비중을 입력변수로 하여 전단파속도를 추정하는 인공신경망 모델을 구축하고 입력변수별 전단파속도에 미치는 영향을 민감도 해석을 통해 조사하였다. 그리고, 기존의 국내 외 7개의 표준관입시험을 이용한 전단파속도 예측 경험식들과 인공신경망에 의한 결과를 비교하였다. 민감도 분석결과 표준관입시험 저항치의 영향이 월등히 큰 것으로 나타났으며, 모델효율계수와 평균제곱근오차를 사용하여 기존의 경험식들과 인공신경망 모델의 예측 능력을 비교한 결과 인공신경망 모델의 예측 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.71-79
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• 2017

Climate change phenomenon is posing a serious threat to sustainable corn production in Ghana. This study investigated the impacts of climate change on the rain-fed corn yield in the Dangme East district, Ghana by using Aquacrop model with a daily weather data set of 22-year from 1992 to 2013. Analysis of the weather data showed that the area is facing a warming trend as the numbers of years hotter and drier than the normal seemed to be increasing. Aquacrop model was assessed using the limited observed data to verify model's sufficiency, and showed credible results of $R^2$ and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). In order to simulate the corn yield response to climate variability four climate change scenarios were designed by varying long-term average temperature in the range of ${\pm}1^{\circ}C{\sim}{\pm}3^{\circ}C$ and average annual rainfall to ${\pm}5%{\sim}{\pm}30%$, respectively. Generally, the corn yield was negatively correlated to temperature rise and rainfall reduction. Rainfall variations showed more prominent impacts on the corn yield than that of temperature variations. The reduction in average rainfall would instantly limit the crop growth rate and the corn yield irrespective of the temperature variations.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.711-720
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• 1999

서해안의 3개 실험유역을 선정, 강우-유출 현상 중 홍수수문곡선을 모의하기 위하여 선형저수지 모형을 적용하고 모형의 매개변수를 유역특성과 상관시켜 회귀분석을 실시하였다. 분석을 위하여 총 8개 모형이 이용되었으며 3개 유역, 5개 수위관측지점에서 시험·적용하였다. 선정된 모형의 매개변수 최적화는 선형계획기법의 일종인 Rosenbrock방법을 이용하였고 유도된 모형의 매개변수는 또 다른 강우-유출 사상에 모의하여 검정하였다. 그리고 검정된 모형 중 Nash모형은 저수지 수(N)와 저류상수(k), 그리고 선형저수지 모형의 경우 저류상수(k)를 유역특성치인 유역의 크기, 경사도 및 하천길이와 상관시켜 회귀분석을 실시하였으며 이 결과는 무계측 유역의 순간단위도(IUH)를 유도하는데 이용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국물환경학회지
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• 제35권5호
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• pp.425-431
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• 2019

Recently, people have been attracting attention to the good quality of water resources as well as water welfare. to improve the quality of life. This study is a papers on the prediction of benthic macroinvertebrate index (BMI), which is a aquatic ecological health, using the machine learning based CFS (Correlation-based Feature Selection) method and the random forest model to compare the measured and predicted values of the BMI. The data collected from the Han River's branch for 10 years are extracted and utilized in 1312 data. Through the utilized data, Pearson correlation analysis showed a lack of correlation between single factor and BMI. The CFS method for multiple regression analysis was introduced. This study calculated 10 factors(water temperature, DO, electrical conductivity, turbidity, BOD, $NH_3-N$, T-N, $PO_4-P$, T-P, Average flow rate) that are considered to be related to the BMI. The random forest model was used based on the ten factors. In order to prove the validity of the model, $R^2$, %Difference, NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and RMSE (Root Mean Square Error) were used. Each factor was 0.9438, -0.997, and 0,992, and accuracy rate was 71.6% level. As a result, These results can suggest the future direction of water resource management and Pre-review function for water ecological prediction.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권5호
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• pp.67-79
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• 2024

Water balance analysis in heightened reservoirs, which have been raised to ensure a stable supply of irrigation water and secure water against floods and heavy rainfall, is essential for evaluating water supply capacity and reservoir maintenance. The consecutively linked reservoir system, which involves preserving the existing embankment while constructing a new one, affects the water balance between the existing and new reservoirs. This study aims to analyze the linked water balance between reservoirs in a consecutively linked reservoir system using the DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model) model. Surveys were conducted to investigate actual water use, and multiple water supply quantities were estimated based on these findings. Methods to supplement missing data and improve the limitations of simulated inflow were proposed and applied, and the performance of the daily storage simulation was evaluated. By supplementing the missing water use data, the NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) of the Sonhang reservoir storage rate simulation improved by approximately 30%. Additionally, result of using inflow coefficients significantly enhanced the simulation performance for the Sonhang2 and Sonhang reservoirs. This study confirms the necessity of incorporating appropriate inflow coefficients in reservoir design to overcome the model's tendency to overestimate inflow, highlighting the critical importance of quality control in observational data. The findings are expected to be useful for the design and analysis of future reservoir systems through embankment heightening.