In this study, spatial characteristics of rainfall in Imha basin were investigated by cross-correlation analysis among rainfall gaging stations and rainfall-runoff analysis used in HEC-HMS model for analysis of influence on observed rainfall. The Kriging technique was applied to rain(all analysis in Imha basin to reflect spatial characteristics of regional rainfall. Their results are compared to rainfall-runoff data with spatially distributed rainfall data as well as the classical thiessen method. The results by kriging technique approached by geostatistical method could reflect spatial characteristics of regional rainfall properly in Imha basin.
This study was to investigate the runoff characteristics of non-point pollutants source at the urban area in Suwon city. The highest T-N and T-P concentration of rainfall runoff observed in agricultural area. In residential area, the highest $BOD_5$ and SS concentration of rainfall runoff was investigated. During rainfall events, the peak concentrations of SS and $BOD_5$ were observed after 1~2 hours of rainfall in urban area. Whereas, the peak concentrations occurred within 1~2 hours after rainfall and then the highest concentrations of SS and $BOD_5$ sharply decreased, showing strong first flush effect in urban area. The EMC results indicated that the highest value of T-N and T-P in agricultural area was observed. While residential area was shown the lowest EMC value as T-N and T-P. Non-point pollutant loads on the land use types in urban area were investigated in the order of residential>industrial>agricultural>highway. $BOD_5$ and SS loads on urban watershed were investigated in the order of Suwon>Hwangguji>Seoho>Wonchunri. Whereas, T-N and T-P loads on urban watershed were investigated in the order of Hwangguji>Suwon>Wonchunri>Seho.
유역의 수문학적 토양피복형으로부터 유역 또는 합성곡선번호를, 강우-유출기록으로부터 관측곡선 번호를, 관측곡선번호의 중앙치로서 중위유선번호를 산정하였다. 유출기록을 기준으로 평가할 경우 AMC-II조건의 CN-II에 의하면 과소하게, AMC-III조건의 CN-III에 의하면 과대하게 유효강우량이 산정된다. 따라서 유효강우량산정의 개선방안으로 CN-II와 CN-III의 중간값인 조정곡선번호가 정의될 수 있다. 중위곡선번호에 의하여 산정된 유출이 관측치에 가장 근접하게 되는 점을 감안하면 계측유역의 대표곡선번호로서 중위곡선번호가 사용될 수 있다.
This study is to perform the rainfall-runoff analysis of the basin of Yongdam dam where is loacted in the Geumriver basin. The model used is the SAC-SMA model which was developed by U.S. National Weather Service. The Precipitation data used as the input data of the model are daily ones observed in 2002 and the mean of values recorded in 5 rainfall stations. The evaporation data are used observed in Daejeon meteorological station. The geographical data such as basin slope and stream gradient are elicited from the numerical map analysis. In the verification through the comparison of calculated daily inflow with observed one, parameters used in the model are estimated manually. As the result of verification, total annual calculated inflow is 13,547CMS and agree accurately with the observed one. During the period of one year of 2002, before 100 days and after 250 days, the soil moisture condition in the upper zone was significantly dry and in spite of the rainfall in this period, the runoff was not generated. Through this result, we can observe that the moisture condition in the soil affects strongly the runoff in a basin.
국내 유역에서 유효우량을 산정하기 위한 방법으로 주로 유역 평균 CN을 적용하는 NRCS-CN 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내 유역에 적절한 유역 대표 유효우량 산정법을 개발하기 위하여, 토지이용종류별 CN을 면적가중평균한 유역 대표 CN을 이용하여 산정한 유효우량(유효우량 I)과 토지이용종류별 CN을 이용하여 소구역 유효우량을 산정한 후 면적가중평균한 유효우량(유효우량 II)을 산정한 후, 관측된 강우-유출 자료를 이용하여 산정한 직접유출량과의 비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 유효우량 II가 유효우량 I 보다 전반적으로 크게 산정되었으며, 이는 유효우량 I이 가지는 관측 직접유출량과의 오차를 크게 줄여주는 것이다. 또한, 본 연구에서 수행한 오차분석은 유효우량 II가 유효우량 I 보다 관측 직접유출량에 대한 높은 정확성을 가지는 것을 보여주었다.
본 연구에서는 차량용 레인센서를 이용하여 고해상도의 강우관측을 위한 관계식을 개발하였다. 차량용 레인센서는 8개의 채널로 이루어져 있으며, 각 채널은 강우발생시 차량의 전면유리창에 내리는 우적량을 감지하여 센서시그널을 생성하는데, 강우량이 높을수록 센서시그널은 낮은 값으로 형성된다. 레인센서에서 생성되는 센서시그널의 이러한 특징을 이용하여 관계식을 개발하였다. 특정강우를 발생시키기 위하여 인공강우 발생장치를 제작하였으며, 인공강우발생장치에서 분사되는 강우량의 변화에 따른 센서시그널의 변화 값을 분석하였다. 이 중 민감도 분석을 통해 다양한 강우량을 잘 반영하는 최적의 센서 채널을 선정하였다. 선정된 채널을 이용하여 5분 단위 센서시그널를 생성하였고 생성된 5분 단위 센서시그널의 대표 값을 평균, 25분위, 50분위, 75분위로 설정하여 관계식을 구축하였다. 구축된 관계식을 이용하여 실강우 데이터에 적용하여 강우량 값을 환산하였고, 환산된 강우량은 지상강우관측소에서 관측된 강우량 값과의 비교를 통해 관계식의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 데이터의 이상치가 발견되어 관계식의 신뢰도는 다소 떨어졌지만, 해당 잔차 범위의 실험 데이터가 부족한 것으로 판단되었다. 개발된 관계식을 실강우에 적용시켜 강우량 값을 환산한 하였고, 신뢰도 검증을 위해 동시간에 관측된 지상강우 관측 장비에서 생성된 강우량 값과 비교를 하였고 관측 결과 레인센서는 0.5mm 이하의 미세한 강우량까지 측정하였고 평균 관측 오차는 0.36mm로 나타났다.
본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험으로 생성된 d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측 자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석 과정의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50개의 앙상블로 구성되어있으며, 하나의 앙상블은 60년동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000개의 연 최대 일 강우량을 수집하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000개의 연 최대 일강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10년부터 1000년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV (General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.
This study aims at the development of the techniques for the rainfall forecasting in river basins by applying neural network theory and compared with results of Multivariate Model (MVM). This study forecasts rainfall and compares with a observed values in the San Chung gauging stations of Nakdong river basin for the rainfall forecasting of river basin by proposed Neural Network Model(NNM). For it, a multi-layer Neural Network is constructed to forecast rainfall. The neural network learns continuous-valued input and output data. The result of rainfall forecasting by the Neural Network Model is superior to the results of Multivariate Model for rainfall forecasting in the river basin. So I think that the Neural Network Model is able to be much more reliable in the rainfall forecasting.
본 연구에서는 멀티프랙탈 이론을 기반으로 시 공간 격자강우장 생산 모형을 충주댐 상류유역에 발생한 9개의 홍수 사상에 대하여 검증하였다. 이를 위하여 기상청의 레이더 강우자료에 대한 시공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포와 3차원 웨이브렛 함수 기반의 시 공간 격자 강우생산 모형을 활용하여 관측강우의 멀티프랙탈 특성을 재현하는시 공간 가상강우장을 생산하였다. 생성된 가상강우장을 S-RAT 분포형 수문모형에 입력값으로 적용하여 유역출구에서의 반응을 관측강우 및 시공간적으로 균등한 분포를 가진강우장에 대하여 산출된 유역출구에서의 반응과 비교하였다. 관측 강우장과 가상강우장, 관측강우장과 저해상도 강우장에 대하여 RMSE, RRMSE, MAE, SS, 그리고 NPE, PTE 등을 이용하여 오차분석을 수행한 결과, 평균적으로 첨두홍수량은 20.03% 증가하였고, 첨두시간은 0.81% 감소하였다.
지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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