신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문학적으로 규명하고자 하였다. 이를 위한 방법으로서 홍수발생의 직접적인 원인인 강우패턴을 신경회로망의 입력패턴으로하고 이에 따른 출력패턴을 유출수문곡선이라는 가정하에 신경회로망모형을 구성하고 평창강유역에서 발생된 과거 홍수기록자료를 이용하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구결과에 의하면 신경회로망의 학습이 수행되는 동안 어떠한 형태로든 수문학적 개념을 토대로 구성된 모형의 구조에 잘 적응되고 있음을 알수 있었다. 이 결과를 토대로 지금까지 복잡한 과정을 거쳐야하는 강우-유출 모형화 과정에서 발생되는 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 접근방법으로서 활용될수 있을 것으로 기대된다.
This study was carried out to investigate the applicability of SAC-SMA model with parameters which were derived from analytical relationships proposed by Koren etc. (2000), with various data of soil properties in a basin. The studied basin is Yongdam dam basin and the daily runoff with 2003-year hydrological data was simulated. Simulated runoff results were compared with those measured at three check points(Chuchun, Donhyang and Yongdam) and analyzed through the statistical techniques such as VE(Volume Error), RMSE(Root Mean Squared Error) and CORR(Correlation). As a result of analyses, the good agreement was obtained between simulated and measured results.
인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를 결정할 수 있는 확정론적인 방법이나 이론식이 없고, 지도배열은 주로 육각형 배열(hexagonal array)을 이용하여 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 나주지점을 대상으로 강우-유출관계의 분할특성을 나타내는 지도크기와 배열을 복합적으로 검토하여 나주지점의 강우-유출 해석을 위한 적절한 지도구조를 결정하였다. 그 결과 8개의 패턴으로 구분된 지도크기 20$\times$16의 육각형배열 구조가 나주지점의 강우-유출해석을 위한 적절한 지도구조로 결정되었다.
유역에서의 정확한 유출을 계산하기 위해서는 강우-유출현상의 비선형성을 고려해야한다. 그러나 대부분의 강우-유출모형이 선형성을 가정하고 있거나 해석하기가 복잡하여, 비선형성을 고려하면서도 비교적 간단히 계산이 가능한 저류함수법을 유출계산에 이용해오고 있다. 저류함수법은 강수특성과 유역특성에 따라 달라지는 5개의 매개변수를 포함하고 있으며, 주로 유역별로 개발된 회귀식이나 유전자 알고리즘 등 최적화 기법을 이용하여 추정하나, 그 정확한 산정이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 Metamodel을 이용하여 매개변수 최적화를 시도하였다. 제안된 기법은 두 단계로 나누어지는데, 첫 번째 단계에서는 기존의 강우-유출관계를 인공신경망에 입력하여 일대일대응 관계를 규명한 후, 두 번째 단계에서는 훈련된 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 강우사상에 대한 저류함수법의 매개변수를 최적화한다. 제안된 모형은 평창강 유역 21개 강우사상에 적용되어 그 적용성을 입증하였다.
We have examined the runoff characteristics of nonpoint source (NPS) in fields. Two monitoring sites were equipped with an automatic velocity meter and water sampler. Monitoring was conducted at fields 1 and field 2 during the rainfall event. Ten rainfall-runoff events were monitored and analyzed during the study period. The results show that runoff occurred if daily rainfall and intensity were higher than 40 mm and 1.6 mm/hr except a few extreme rainfall events with very high intensity. Runoff of field 1 was approximately twice of that of field 2. Event mean concentrations (EMC) and pollution load of analyzed water quality indices were also higher in field 2 than in field 1. Especially, TN load from field 2 was $75.4 mg/m^2$ and was about 5 times higher than that from field 1. Analysis of Pearson correlation coefficient of water quality parameter indicates that besides of TN all items in fields 1 have tight relationship respectively (p < 0.01). But those of fields 2 have a significant (p < 0.05). Estimating units loading of NPS, we suggested that variable such as soil texture, rainfall amount and intensity and slope were needed to be considered from agricultural landuses. The results of this study can be used as a basic data in the development and implementation of total maximum daily loads (TMDL) in Korea.
본(本) 연구(硏究)는 우리 나라 전역(全城)에 걸쳐 자연상태(自然狀態) 혹은 농촌지역(農村地城)에 있어서의 소규모(小規模) 지역(地城) 배수(排水)를 위한 수문(水門)의 설계(設計) 배수량(排水量)을 결정(決定)하는 실용적(實用的) 방법(方法) 개발(開發)하기 위한 기초연구(基礎硏究)로서 장기간(長期間)의 비교적 정확한 단시간(短時間) 호우자료(豪雨資料)를 보유(保有)하고 있는 지표지점(指標地點)을 서울로 선택하여 단시간(短時間) 호우(豪雨) 최대우량(最大雨量)-지속기간(持續期間)-재현기간관계(再現期間關係)를 수립하고 전국(全國)에 산재해 있는 우량관측소(雨量觀測所)의 일우량(日雨量) 자료(資料)의 빈도분석(頻度分析)에 의해 전국(全國)을 몇 개의 유이(類以) 강우특성(降雨特性) 지역(地城)으로 구분(區分)하여 구분(區分)된 강우특성(降雨特性) 지역(地城)과 지표지점(指標地點)의 50년(年) 확률일우량(確率日雨量)에 의해 각(各) 지역(地域)의 강우능(降雨能) 계수(係數) 결정(決定)하였다. 또한 토지이용상태(土地利用狀態)와 토양형(土壤型)에 따라 그 유역(流域)을 대표(代表)하는 유출수(流出數)를 결정(決定)하고 재현기간별(再現期間別)로 유출수(流出數) 및 강우지속기간(降雨持續期間)에 따른 유출능계수(流出能係數)를 결정(決定)할 수 있는 노모그램을 작성(作成)하였다. 유역(流域)의 잠재유출량(潛在流出量)은 단위유량도(單位流量圖)의 기본이론(基本理論)에 의거 대상지역(對象地域)의 강우능계수(降雨能係數)와 유출능계수(流出能係數) 및 유역면적(流域面積)의 적(積)으로 표시하였으며 최대잠재유출량(最大潛在流出量)의 결정절차(決定節次)도 제시(提示)하였다.
토양수분과 유출은 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 토양 내의 여러 요소들에 의해 토양의 수분보유능력과 배수의 특성이 결정된다. 본 연구에서는 2016년, 2017년 설마천 유역에서 총 40개의 사상을 분리하였다. 선정한 사상별로 constant-K 방법을 적용하여 직접유출과 기저유출을 분리하고 유출계수를 산정하였다. 산정된 유출계수는 선행토양함수와 지수함수 형태의 증가를 보였다. 또한 유출계수가 급증하기 시작하는 토양수분의 임계값을 선정하였으며, 이 값은 유출과 지하수면과의 큰 상관관계를 나타내었다. 선행토양함수뿐만 아니라 초기 토양수분, 토양 저류량, 강우량 등 여러 인자들도 유출 결과에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 선행토양수분의 임계값에 따라 강우사상을 건조, 습윤 상태로 분리하여 시작 반응과 첨두 반응을 분석해 보았으며, 습윤 상태에서의 반응이 건조 상태에서 보다 빠르게 발생하였다. 건조 상태에 속하는 대부분의 사상에서는 토양수분이 정점에 도달한 후 지하수면과 유출량 순으로 정점에 도달하는 첨두 반응이 일어났으나 습윤 상태에서는 반대로 지하수면과 유출량이 토양수분보다 먼저 정점에 도달하였다. 본 연구의 결과는 유출에 기여하는 인자들 사이의 상호작용을 확인하고 토양의 다양한 조건과 유출 사이의 관계를 규명하는 데에 크게 기여할 것으로 판단된다.
우리나라 밭토양은 70% 이상이 경사지에 위치하고 있기 때문에 침식에 의한 토양유실이 매우 심각한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토성 간 강우량 및 강우강도에 따른 토양유실량과 유출수량을 비교함으로써 토성 및 강우형태에 따른 물흐름 양상을 파악하고, RUSLE (Revised universal soil loss equation)에서 수관피복인자(Canopy cover subfactor)를 산출하여 토양유실을 방지하는데 이용하고자 하였다. 시험은 2005년 5월부터 10월까지 고추, 배추, 감자, 콩이 식재되고 15%의 경사도를 가진 라이시미터에서 실시되었고 강 우량과 강우강도, 토양 유실량과 유출수량, 강우량과 토성에 따라 유출량과의 관계를 보았다. 강우량에 따른 유출수량은 모두 강우량이 증가함에 따라 증가하는 정의 관계를 보였으나 토성에 따라 강우량이 증가함에 따른 유출수의 상대적인 증가비율은 다소 다른 경향을 나타내었다. 고추가 식재된 상태에서 토성별 강우량 단위 증가에 따른 유출수의 증가비율은 양토에서 0.44로 가장 높았고 식양토, 사양토는 0.41 mm, 0.13 mm 이었다. 유출발생 최소강우량도 사양토가 23.53 mm로 가장 높았으며 양토는 10.35 mm, 식양토는 5.46 mm 순으로 나타내었다. 고추의 수관피복인자는 사양토에서 0.425, 양토는 0.459, 식양토는 0.478를 나타내었다. 본 연구 결과 산출된 토성별 강우량에 따른 유출수량과 수관피복인자는 토양 유실량을 평가하여 저감 대책을 마련하는데 도움이 되리라 판단된다.
The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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