본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.
Land use and climate changes are the important factors to determine the runoff and sediment loads from the watershed. The changes also affected to runoff volume/pattern to the dam operation and may cause flood and drought situations in the downstream area. Sirikit Dam is one of the biggest dams in Thailand which cover about 25 % of the runoff into the Central Plain where the Bangkok Capital is located. The study aims to determine the effect of land use change to the runoff/sediment volume pattern and the rainfall-runoff-sediment relationship in the different land use type. Field measurements of the actual rainfall, runoff and sediment in the selected four sub-basins with different type of land use in the Upper Nan Basin were conducted and the runoff ratio coefficients and sediment yield were estimated for each sub-basin. The effect of the land use change (deforestation) towards runoff/sediment will be investigated. The study of the climate change impact on the runoff in the future scenarios was conducted to project the change of runoff volume/pattern into the Sirikit Dam. The improvement of the Sirikit Dam operation rule was conducted to reduce the weakness of the existing operation rules after Floods 2011. The newly proposed dam operation rule improvement will then be evaluated from the water shortage situations in the downstream of Sirikit Dam under various conditions of changes of both land use and climate when compared with the situations based on the existing reservoir operation rules.
본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.
본 논문은 이상호와 이길성(1995)에 의해서 제안된 LRCS(Linear Reservoir and Channel System) 강우-유출 모형의 기본 이론을 소개하였고, 모형의 민감도 분석 및 보정과정에서 나타나는 목적함수에 따른 모형 출력의 변화를 파악하고자 하였다. 보정시 매개변수 영향성 분석을 위한 "hat" 행렬과 영향성 척도의 사용을 제안하였고, 매개변수 추정시 오차 전파에 따른 모형 출력의 변화 정도 및 모형 예측치 분산과 매개변수 변화에 따른 모형 출력의 민감도와의 관련성을 조사하였다. 민감도계수와 hi의 대각 요소와 Di 값의 분석으로 매개변수 추정치의 정확성을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
본 연구에서는 비점오염원의 효율적인 관리방안을 확립하기 위하여 단위재배지로부터의 오염물질 배출특성을 조사하였다. 무강우일수가 상대적으로 길었던 약 20%의 강우사상을 제외한 나머지 강우사상에 대해서는 강우량과 강우에 의한 유출수량의 상관성은 상관계수 0.92로 매우 높았으며, 유출수량이 유출계수에 미치는 영향인자로는 유출직전의 강우강도가 주요인자임을 알 수 있었다. 한편, 유출수로부터 발생하는 오염물질의 EMCs(유량가중평균농도)가 높은 강우사상의 결과로 무강우일수가 길었던 강우사상에서 무강우에 의해 건조된 토양의 영향에 기인한 것임을 알 수 있다. 유출수로부터 발생되는 TSS, BOD, COD, TN 및 TP 등의 부하량은 동일한 강우사상에서 유사한 경향을 나타내므로 부유물질을 제어함으로써 다른 오염물질의 제거도 가능할 것으로 추정된다. 따라서 강우량계급별 유출계수 만을 이용한 오염물질부하량은 많은 오차를 나타낼 것이며, 오염부하 예측시스템을 개발할 때에는 강우량, 무강우일수, 선행강우량 등을 인자로 고려한 재배지토양조건을 충분히 고려하여야 할 것이다.
미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.
우리나라에는 측우기에 의한 강수량 관측 자료가 장기간 존재하고 있으나 이를 수자원 계획 수립 등에 활용하는 것은 상대적으로 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 측우기 자료를 수자원 계획 수립 과정 등에 하나의 시나리오로 활용할 수 있도록 측우기 자료를 기반으로 한강유역의 하천유출량을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 강수량-유출량 관계를 도출하여 제시한 후 그 결과를 측우기 관측 강수량 자료에 적용하여 하천유출량 자료를 추정하였다. 추정된 하천유출량에 대한 분석을 통해 1900~1902년까지 3년 연속으로 매우 심각한 가뭄이 발생하였음을 확인할 수 있었으며, 1901년의 경우 평균 대비 8.6%의 매우 적은 유출이 발생한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 수자원 계획이나 가뭄 대응 계획 수립 과정에서 고려할 수 있는 시나리오로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
합리식은 구조가 간단하고 사용하기 편리하기 때문에 소배수유역의 우수관거 설계에 가장 많이 사용되고 있다. 합리식을 이용한 유출해석에서 가장 중요한 요소인 유출계수 값은 강우강도, 재현기간, 강우의 지속시간, 지표특성 등에 따라 달라지지만 토지이용도에 따라 제시된 일정한 값을 그대로 사용하고 있다. 그러므로 실무자들이 합리식을 이용하여 우수관거 설계를 위한 적정 설계홍수량 산정을 위해서는 유출계수에 영향을 미치는 중요한 인자들을 고려한 통합유출계수의 산정이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 합리식에 대한 기본이론을 검토하고 유출계수에 영향을 미치는 주요인자와 유출과의 관계를 연구하여 합리식에서의 유출계수(C)와 강우지속시간, 재현기간(T) 및 NRCS(Natural Resources Conservation Service)방법에서 CN(유출곡선지수)와의 관계를 연구하여 보다 합리적으로 유출계수를 산정할 수 있도록 하였다.
장기 유역 유출모형인 SWAT에 도시지역의 영향을 적절히 고려할 수 있도록 SWMM 모형을 포함시킨 SWAT-SWMM 결합모형을 테스트하기 위해 시험유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT 모형과 SWAT-SWMM 결합모형에 의한 수문순환요소(지표수, 지하수, 하천유출, 증발산 등)를 비교${\cdot}$분석하였다. 또한 각 모형이 수문순환요소를 모식하는 방법을 비교${\cdot}$분석하여 SWAT-SWMM 결합모형을 개선하였다.
Sumber Jaya (54,194 hectares) is a district in West Lampung, Indonesia, located at the upper part of Tulang Bawang watershed. This watershed is one major water resource for Lampung Province, but has become a focal point of discussion because of the widespread conversion of forestland to coffee plantations and human settlements which lead to environmental and hydrological problems. This research aimed to evaluate Sumber Jaya watershed affecting by rapid land use change using hydrological methods as a base for watershed management. Nested catchment structure consisted of eight sub-catchments was employed in this research to assess scaling issues of land use change impacts on rainfall-runoff connections. Six tipping bucket rain gages were installed on the hill slopes of each sub-catchment and Parshall flumes were installed at the outlets of each sub-catchment to monitor stream flow. First, unit hydrograph that expressed the relationship of rainfall and runoff was computed using IHACRES model. Second, unit hydrograph was also constructed from observations of input and response during several significant storms with approximately equal duration. The result showed that most of the storm flow from these catchments consisted of slow flow. A maximum of about 50% of the effective rainfall became quick flow, and only less than 10% of remaining effective rainfall which was routed as slow flow contributed to hydrograph peaks; the rest was stored. Also, comparing peak responses and recession rates on the hydrograph, storm flow discharge was generally increased slowly on the rising limb and decreased rapidly on the falling limb. These responses indicated the soils in these catchments were still able to hold and store rain water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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