An artificial neural network model was developed to analyze and forecast real time river runoff from the Naju watershed, in Korea. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$ is great than 0.99) for calibration data sets. Increasing the time horizon for validation data sets, thus making the model suitable for flood forecasting, decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting real time runoff consists of ten rainfall and four and ten runoff data (ANN0410 and ANN1010 models). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$ is great than 0.92).
유사의 침식 이송 퇴적으로 인해 발생할 수 있는 문제를 최소화하기 위해 하천에서의 정기적인 유사량 자료의 획득이 필수이다. 하지만 현재 국내에서의 유사량 측정 계획으로는 유사량 추정에 어려움이 있어 이를 대체하기 위해 경험식이나 수치모형을 활용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 유역에서의 유사량 산정과 자료의 연속성 확보를 위해 국내에서 개발된 격자기반 강우-유출-유사 모형인 K-DRUM 모형을 적용하였다. 17개의 중권역에 대한 유량과 유사량을 산정하고 실측자료와 비교를 통해 모형의 적용성을 검토하였다. 정량적인 평가를 위해 NSE, PBIAS, RSR 등을 기준항목으로 사용하였으며, 유량에 대한 모의결과는 강우의 경향을 잘 반영하며 높은 통계값을 나타내었다. 유사량의 경우 유역의 토양침식과정을 물리적으로 잘 반영하였으며, 실측자료를 이용하여 보정을 수행하였을 때 그 유역에서 연속적인 유사량 자료를 산정하는데 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 계측자료가 부족한 유역을 대상으로 위성강우 활용 및 위성강우의 보정방법을 통해 홍수량 추정의 기술적인 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 모로코 세부강 유역을 대상으로 하였다. 세부강 유역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS(Integrated Flood Analysis System)와 GRM(Grid baed Rainfall-Runoff Model)을 이용하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 일일관측의 지상계측 자료와 시간계측 위성강우자료를 이용하였다. 위성강우를 이용한 홍수분석에서 일일 지상계측 강우량과 위성강우의 시간계측 자료를 합성하여 위성강우자료를 수정하였다. 지형자료는 90m 공간해상도의 Shuttle Radar Topographic Mission DEM(SRTM DEM)과, 1km 공간해상도의 Global map의 토지피복도와 US Food and Agriculture Organization(US FAO)의 Harmonized World Soil Database(HWSD) 토양도를 이용하였다. 과소추정되는 위성강우는 지상계측 자료를 활용하여 보정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 IFAS는 $5,878{\sim}7,434m^3/s$, GRM은 $6,140{\sim}7,437m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 그러므로 2009~2010년에 발생한 세부강 유역의 첨두홍수량은 $5,800m^3/s$에서 $7,500m^3/s$의 범위에서 발생한 것으로 추정되었다. 보정된 위성강우를 활용한 홍수량 추정결과는 두 모형 모두 유사한 홍수량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성강우의 보정기법은 계측자료가 부족한 지역의 적정 홍수량 추정에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
This study is to evaluate the use of dual-polarization radar data for storm runoff modeling in Namgang dam (2,293 $km^2$) watershed using KIMSTORM (Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). The Bisl dual-polarization radar data for 3 typhoons (Khanun, Bolaven, Sanba) and 1 heavy rain event in 2012 were obtained from Han River Flood Control Office. Even the radar data were overall less than the ground data in areal average, the spatio-temporal pattern between the two data was good showing the coefficient of determination ($R^2$) and bias with 0.97 and 0.84 respectively. For the case of heavy rain, the radar data caught the rain passing through the ground stations. The KIMSTORM was set to $500{\times}500$ m resolution and a total of 21,372 cells (156 rows${\times}$137 columns) for the watershed. Using 28 ground rainfall data, the model was calibrated using discharge data at 5 stations with $R^2$, Nash and Sutcliffe Model Efficiency (ME) and Volume Conservation Index (VCI) with 0.85, 0.78 and 1.09 respectively. The calibration results by radar rainfall showed $R^2$, ME and VCI were 0.85, 0.79, and 1.04 respectively. The VCI by radar data was enhanced by 5 %.
토양수분 저류구조를 갖는 4단 탱크모형에 SCE-UA전역최적화 기법을 사용하여 목적함수에 따라 보정자료 기간을 달리하여 대청댐 유역에 332회, 소양강댐 유역에 대해 472회의 보정 및 검증을 수행하였다. 그리고 증발산량 산정방법에 따른 매개변수 추정 영향을 검토하기 위해 소형 증발계 증발량, 1963 Penman, FAO-24 Penman-Monteith, FAO-56 Penman-Monteith 방법을 사용하였다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형은 표준 4단 모형보다 우수한 결과를 나타내었다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형의 매개변수 추정에 적합한 목적함수 두 가지를 확인하였다. 매개변수 추정을 위해 적절한 자료기간은 3년 정도이었으며, 평균강수량 이상인 해와 가물었던 해를 포함하는 것이좋은 결과를 보였다. 그리고 유출률이 적절하지 않은 해를 포함하는 경우에는 8년 이상으로 하는 것이 적절하다고 판단된다. 4가지 증발산량 산정 방법에 의해 추정된 증발산량을 입력으로 모형을 보정한 결과 유사한 매개변수를 나타내었으며, 1963 Penman 방법만이 근소하게 열등하였다.
본 연구에서는 선형모형인 Nash 모형(1957)과 비 선형모형인 Diskin 모형(1964)의 매개변수를 최적화 기법을 사용하여 구하고 모형의 적용성을 검토하였다. 최적화 기법 중에서 최근 들어 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 비선형 계획법(Non-linear Programming)을 사용하여 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였으며, 이를 소양강댐 유역의 호우사상에 적용하여 보았다. Nash 모형과 Diskin 모형에서 각각 유전자 알고리즘과 비 선형 계획법으로 구한 매개변수는 다소의 차이를 나타내며, 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Diskin 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출 수문곡선이 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Nash 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출수문곡선에 비해 실제 유출수문곡선에 더 근접한 결과를 나타냈으며 특히, 첨두치를 더 정확히 모의하였다.
강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며, 파레토 최적해를 사용함으로써 적용 목적에 따라 최대유랑을 잘 모의할 필요가 있다거나 전체 체적을 잘 모의할 필요가 있는 경우에 적합한 매개변수를 사용자가 선택하여 사용할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
In this study, the removal efficiency of road sweeping and sand filter facility for removing total suspended solid (TSS) as nonpoint source pollution from expressway was evaluated for the last 10 years (2012~2021) using ROADMOD. ROADMOD is a screening level model and was calibrated for runoff rate and TSS loading both at the inlet, which is the loading from the drainage area, and the outlet, from the sand filter facility. The drainage area is 715 m2 and the dimensions of sand filter facility are 1.5 m (wide) × 3.8 m (length) × 1.5 m (depth). The monitoring period for model calibration was the rainfall event during Aug. 31~Sep. 1, 2021 and the amount of rainfall was 74.5 mm. As a result of calibration, the determination coefficients (R2) of the flow rate were 0.66 and 0.86, for the inlet and outlet, respectively, and those of TSS loading were 0.50 and 0.84, for the inlet and outlet, respectively. Considering that ROADMOD is a screening level model, the calibration results were reasonable to evaluate the best management practices (BMPs) on the expressway. Using ROADMOD simulation results for 2012~2021, the average yearly runoff rate from the expressway was 82% and removal efficiency was 9% for road sweeping, 35% for sand filter facility, and 39% for both road sweeping and sand filter facility.
The determination of feasible design flood is the most important to control flood damage in river management. Model parameters should be calibrated using observed discharge but due to deficiency of observed data the parameters have been adopted by engineer's empirical sense. Storage coefficient in the Clark unit hydrograph method mainly affects magnitude of peak flood. This study is to estimate the storage coefficients based on the observed rainfall-runoff events at the four stage stations in the Hantan river basin. Model calibration is the process of adjusting model parameter values until model results match historical data. An objective function which is the percent difference between the observed and computed peak flows is available for measuring the goodness-of-fit between computed and observed hydrographs. By sensitivity analysis for the storage coefficient, it has been shown that the storage coefficients affect the peak flows. The Clark parameters adopted in the River Rectification Basic Plan have been estimated through an iterative process designed to produce a hydrograph with the peak flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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