최근 기후변화 현실화로 강우 발생 시기와 패턴이 변화하면서 유역에 따라 유황이 변화하고 있는 실정이다. 이로 인한 하천 유황의 장기적 변화는 수중생태계의 구조와 기능에 커다란 변화를 야기한다. 하지만 국내에서는 기후변화와의 연계성은 물론, 유량변화와 생태학적 특성을 포함한 수생태계 관점에서의 분석은 대부분 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 인한 현재-미래의 유황 변화가 만경강 하도와 홍수터 영역에서 감돌고기의 서식환경에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 그 결과, 현재보다 미래에 홍수와 가뭄 등 극한 수문 조건이 심화됨을 확인하였고, 특히 크기, 빈도, 지속시간, 시기와 변화율 등을 비교 분석함으로써 유황 특성의 변화를 명확히 파악하였다. 그리고 유황 특성과 물리서식처 해석을 연계함으로써 기후변화로 인해 미래 생태환경 변동에 대한 위험성이 크게 증대될 것이라는 결과 제시가 가능하였다.
본 최근 지구의 온난화로 인하여 극한 홍수가 자주 발생하고 있으며, 기존 도시 유역의 우수배제시설 용량부족 등으로 도시홍수가 빈번하게 발생하고 있으므로, 주요 범람지역의 홍수량을 우회하거나 저류하여 홍수를 방지하기 위한 수로터널의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 교통기능과 수로기능을 동시에 갖춘 다기능 수로 터널의 설계 기준을 개발하기 위한 수리 실험 및 Flow3D를 이용한 수치모의을 수행하였다. 수치모의결과 동일한 수로 터널 구간 내 발생하는 마찰손실의 크기는 수치모의로 도출된 마찰손실이 이론적으로 계산한 마찰손실보다 더 크게 발생함을 관측하였으며, 이는 수로의 형상이 비원형인 경우에는 관의 기하학적 형상에 의한 흐름구조의 변화로 추가적인 마찰손실이 발생하는 것이 원인으로 판단된다. 마찰손실의 증가는 난류보다 층류에서 두드러졌다. 따라서 터널의 홍수량 흐름 시 마찰손실계수가 터널의 형상에 좌우되며, 실무에서 정확한 설계를 위해 방수로 터널의 형상을 주의 깊게 고려해야 한다는 결론을 내렸다. 이는 실제 방수로 터널 설계에 활용될 수 있는 기본 정보를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
수자원의 보전과 관리를 위해서는 갈수시의 유량감쇄 특성을 파악하는 것이 중요한 과제 중에 하나이다. 감쇄특성을 하천 유량자료를 이용하여 표현하기 위해서 여러 복잡한 특성을 고려하여야 하므로, 편의성을 위하여 선형 감쇄분석이 주로 적용되어 왔다. 그러나, 최근의 연구에서 제시된 지하수 유출과 비피압대수층의 저장능력의 비선형성을 고려하면, 비선형 감쇄모형의 적용성이 더 높다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 유출자료를 이용하여 지하수의 증발손실, 저류 및 재함양과 같은 비선형 특성을 고찰하는 데 있다. 한강의 상류인 평창강 유역의 유출자료를 이용하여 분석을 수행하였으며, 지하수 수지를 구성하는 주요한 요소인 지하수 유출, 증발손실, 저류, 재함양에 대해서 고찰하고 정량화하였다. 연구결과에 따라서, 식생에 의한 지하수 손실이 감쇄곡선을 편향시키는 것으로 나타났다. 또한, 계절적 강우와 잠재증발산 경향을 감쇄분석에 적용하여 월별 증발산 손실과 지하수 함양량을 정량화하여 제시하였다.
지형화적 순간단위도 이론을 이용하여 강우-유출 수문곡선을 재현할 수 있는 합성단위도법을 연구하였다. 지형학적 순간단위도는 Gupta등이 제한한 이론을 이용하였고, 응답함수는 2변수 감마분포를 사용하였다. 응답함수의 매개변수결정은 Rosso가 유도한 Horton의 지형법칙에 대한 회귀방정식과 유역지체시간의 저유계수에 대한 상관식을 이용하였다. 유도된 합성단위도의 적용성을 검토하기 위해 한강수계의 평창강과 낙동강수계의 위천유역에 대한 실측치와 비교하였다. 그리고 모멘트법과 불안전 감마함수를 사용한 최소자승법을 이용하여 수문응답의 재현정도를 비교 검토함으로서 본 연구에서 확립된 방법의 적용 타당성을 입증하였다. 분석결과 유도된 합성단위도는 첨두유량, 도달시간 그리고 수분곡선의 실측치에 대한 재현성이 비교적 높았으며, 미계측 유역의 유출해석에 중요한 수단을 제공할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 유역내 댐 건설과 하천내 식생성장으로 육역화 현상이 진행되는 내성천 환경 변화의 원인을 파악하기 위해 내성천 유역에 위치한 3개 관측소를 대상으로 2010년부터 2019년까지 관측된 수문자료와 항공사진 및 지형자료를 수집하여 수문특성에 따른 수위-유량관계 변화 및 횡단면의 침식·퇴적 변화율을 분석하였다. 또한 상류 지류인 월호교 관측소에서 인위적인 유량 조절 유무에 따른 영향을 비교하였다. 분석결과, 내청천에서는 2013년부터 2015년까지 지속적인 가뭄에 의해 홍수터에서는 식생활착 및 식생사주 면적 증가로 육역화가 진행되었고, 저수위에서는 흐름부 축소, 유속 및 하상소류력 증가로 지속적인 하상침식이 발생한 것으로 판단되었다.
Availability of abundant water resources data in developing countries is a great concern that has hindered the adoption of deep learning techniques (DL) for disaster prevention and mitigation. On the contrary, over the last two decades, a sizeable amount of DL publication in disaster management emanated from developed countries with efficient data management systems. To understand the current state of DL adoption for solving water-related disaster management in developing countries, an extensive bibliometric review coupled with a theory-based analysis of related research documents is conducted from 2003 - 2022 using Web of Science, Scopus, VOSviewer software and PRISMA model. Results show that four major disasters - pluvial / fluvial flooding, land subsidence, drought and snow avalanche are the most prevalent. Also, recurrent flash floods and landslides caused by irregular rainfall pattern, abundant freshwater and mountainous terrains made India the only developing country with an impressive DL adoption rate of 50% publication count, thereby setting the pace for other developing countries. Further analysis indicates that economically-disadvantaged countries will experience a delay in DL implementation based on their Human Development Index (HDI) because DL implementation is capital-intensive. COVID-19 among other factors is identified as a driver of DL. Although, the Long Short Term Model (LSTM) model is the most frequently used, but optimal model performance is not limited to a certain model. Each DL model performs based on defined modelling objectives. Furthermore, effect of input data size shows no clear relationship with model performance while final model deployment in solving disaster problems in real-life scenarios is lacking. Therefore, data augmentation and transfer learning are recommended to solve data management problems. Intensive research, training, innovation, deployment using cheap web-based servers, APIs and nature-based solutions are encouraged to enhance disaster preparedness.
The analysis performed here is aimed to increase the familiarity of hydrologic process especially for the small basins which are densely gaged. Kyung An and Mu Shim river basins are selected as a representative basin according to the criteria which UNESCO has established back in 1964 and being operated under the auspice of Ministry of Construction. The data exerted from these basins is utilized for the determination of characteristics of procipitation and runoff phenomena for the small basin, which is considered as a typical Korean samall watershed. The study found that the areal distribution of preciptation did not show any significant deviation from the point rainfall. Since the area studied is less than 20 km#, the pointrainfall may be safely utilized as a representative value for the area. Also the effect of elevation on the precipitation has a minor significance in the small area where the elevation difference is less than 200m. The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to find the suitability of the method to Korean river basin. The soil cover complex number or runoff curve number was determined by comsidering the type of soil, soil cover, land use and other factors such as antecedent moisture content. The average values of CN for Kyung An and Mushim river basins were found to be 63.9 and 63.1 respectively under AMC II, however, values obtained from soil cover complex were less than those from total precipitation and effective precipitation about 10-30%. It may be worth to note that an attention has to be paid in application of SCS method to Korean river basin by adjusting 10-30% increase to the value obtained from soil cover complex. Finally, the design flood hydrograph was consturcted by employing unit hydrograph technique to the dimensionless mass curve. Also a stepwise multiple regression was performed to find the relationship between runoff and API, evapotranspiration rate, 5 days antecedentprecipitation and daily temperature.
A long-term resuspension of small particles, called persistent turbidity, is one of the most important water quality concerns in the dam reservoirs system located in North Han River. Persistent turbidity may incur aesthetic nuisance and harmful effect on the ecosystem health, in addition to elevated water treatment costs for the drinking water supply to the Seoul metropolitan area. These sufferings have been more intensified as the strength and frequency of rainfall events increase by climate change in the basin. This study was to analyze the effect of an extreme turbidity flow event that occurred in 2006 on the serial reservoirs system (Soyang-Uiam-Cheongpyung-Paldang) in North Han River. The CE-QUAL-W2 model was set up and calibrated for the river and reservoirs system using the field data obtained in 2006 and 2007. The results showed that Soyang Reservoir released turbid water, which was classified as the TSS concentration is greater than 25 mg/L, for 334 days with peak TSS of 264.1 mg/L after the extreme flood event (592.7 mm) occurred between July 10 and 18 of 2006. The turbid water departed from Soyang Reservoir reached at the most downstream Paldang Reservoir after about 20 days and sustained for 41 days, which was validated with water treatment plant data. Since the released water from Soyang Reservoir had low water temperature and high TSS, an underflow formed in the downstream reservoirs and vertically mixed at Paldang Reservoir due to dilution by the sufficient inflow from South Han River.
Frequent urban floods affect the human safety and economic properties due to a lack of the capacity of drainage system and the increased frequency of torrential rainfall. The drainage system has played an important role in flooding control, so it is necessary to establish the effective countermeasures considering the connection between drainage system and surface flow. To consider the connection, we selected SWMM5 model for analyzing transportation capacity of drainage system and FLUMEN model for calculating inundation depth and time variation of inundation area. First, Thiessen method is used to delineate the sub-catchments effectively base on drainage network data in SWMM5. Then, the output data of SWMM5, hydrograph of each manhole, were used to simulate FLUMEN to obtain inundation depth and time variation of inundation area. The proposed method is applied to Sadang area for the event occurred in $27^{th}$ of July, 2011. A total of 11 manholes, we could check the overflow from the manholes during that event as a result of the SWMM5 simulation. After that, FLUMEN was utilized to simulate overland flow using the overflow discharge to calculate inundation depth and area on ground surface. The simulated results showed reasonable agreements with observed data. Through the simulations, we confirmed that the main reason of the inundation was the insufficient transportation capacities of drainage system. Therefore cooperation of both models can be used for not only estimating inundation damages in urban areas but also for providing the theoretical supports of the urban network reconstruction. As a future works, it is recommended to decide optimized pipe diameters for efficient urban inundation simulations.
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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