• 제목/요약/키워드: Rainfall-runoff model

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금강 유역에 대한 SURR 모형의 적용성 평가 (Applicability of SURR Model for Geum-River Basin)

  • 임예진;허재영;응옥 티엔 즈엉;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.361-361
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    • 2022
  • 최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.

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Dilemma of a small dam with large basin area under climate change condition

  • Jeong-Hyeok Ma;Chulsang Yoo;Tae-Sup Yun;Dongwhi Jung
    • Computers and Concrete
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    • 제33권5호
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    • pp.559-572
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    • 2024
  • Problems of under-sized dams (small dams with large basin area) could get worse under the global warming condition. This study evaluates the possible change of these problems with the Namgang Dam, an under-sized dam in Korea. For this purpose, first, this study simulates the dam inflow data using a rainfall-runoff model, which are then used as input for the reservoir operation. As a result, daily dam storage, dam release, and dam water supply are derived and compared for both past observed period (1973~2022) and future simulated period (2006~2099) based on the global warming scenarios. Summarizing the results are as follows. First, the inflow rate in the future is expected to be increased significantly. The maximum inflow could be twice of that observed in the past. As a result, it is also expected that the frequency of the water level reaching the high level is increasing. Also, the amount and frequency of dam release are to be increased in the future period. More seriously, this increase is expected to be concentrated on rather extreme cases with large dam release volume. Simply, the condition for flood protection in the downstream of the Namgang Dam is becoming worse and worse. Ironically, the severity of water shortage problem is also expected to become much worse. As the most extreme case, the frequency of no water supply was zero in the observed period, but in the future period, it becomes once every five years. Both the maximum consecutive shortage days and the total shortage volume are expected to become more than twice in the future period. To prevent or mitigate this coming problem of an under-sized dam, the only countermeasure at this moment seems to be its redevelopment. Simply a bigger dam with larger dam reservoir can handle this adverse effect more easily.

기후변화에 따른 라오스인민공화국의 시방파이 유역의 수문현상 예측에 대한 연구: SWAT 모델을 이용하여 (Study on Climate Change Impacts on Hydrological Response using a SWAT model in the Xe Bang Fai River Basin, Lao People's Democratic Republic)

  • 비라시드 폼수반;바나폰 페라수스;박수진
    • 대한지리학회지
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    • 제51권6호
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    • pp.779-797
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    • 2016
  • 보정된 수문모델은 기후변화와 지표피복변화가 하천의 유량과 수질, 그리고 하천퇴적물의 양에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있는 수단이 된다. 라오스 중부에 위치한 시방파이(Xe Bang Fai) 유역($10,064km^2$)은 태풍의 영향권에 놓여 있으며, 여름철은 높은 강우강도로 인해 매년 주기적인 범람의 위험을 안고 있다. 특히 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 태풍의 빈도와 강도가 크게 변할 것으로 예상되기 때문에 홍수로 인한 피해의 위험성은 점차 높아지고 있다. 이 연구의 목적은 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델을 이용하여 예상되는 기후변화 시나리오에 따라 하천유량에 미치는 영향을 예측하는 것이다. 이 연구에서 SWAT 모델은 2001년과 2005년 사이 기후 및 유량자료를 통해 보정하였으며, 2006년과 2010년의 예측치와 실측치 비교를 통해 검증하였다. 모의한 월별 유량과 실제 측정된 유량간의 일치도는 $R^2$ 값이 0.9(ENS>0.9)를 넘어 모델의 예측력이 높은 것으로 나타났다. 세 개의 기후모델(IPSL CM5A-MR 2030, GISS E2-R-CC 2030 and GFDL CM3 2030)은 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 가까운 미래인 2030년에는 여름 몬순기간 동안 강우량이 약 10% 증가할 것으로 예측된다. 이 경우 우기인 7월과 9월 사이 시방파이 다리 부근에서 관측되는 하천의 유량은 현재보다 약 $800m^3/s$ 정도 증가할 것으로 예측되었다. 이 연구에서 보정된 SWAT 모델은 향후 홍수저감과 라오스의 지속가능한 발전정책의 수립에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

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돌발홍수 예보를 위한 빅데이터 분석방법 (The big data method for flash flood warning)

  • 박다인;윤상후
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권11호
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    • pp.245-250
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    • 2017
  • 돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

자료 지향형 수위예측 모형의 비교 분석 (Comparison and analysis of data-derived stage prediction models)

  • 최승용;한건연;최현구
    • 한국습지학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.547-565
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    • 2011
  • 수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

하천 제방에 의하여 차단된 홍수터에서 생태적 연결성 회복을 위한 수리분석 및 평가모형 개발 (Development of Hydraulic Analysis and Assessment Models for the Restoration of Ecological Connectivity in Floodplains Isolated by Levees)

  • 제갈선동;조길제;김창완
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제3권4호
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    • pp.307-314
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    • 2016
  • 최근 하천복원 사업은 과거 인공적인 부분을 개선하는 범위를 벗어나 격리차단된 구하도까지 복원하는 수준에 이르렀다. 구하도 복원은 하천 제방과 같은 종적 구조물에 의해 차단된 공간의 수리적 연결성 회복이 중요하다. 그러나 하천복원이 적절히 수행되었는지 관한 평가방법이 부족한 상황이기에 본 연구에서는 대상하천에서의 생태적 연결성 평가를 위한 수단을 제공하고자 한다. 이 연구에서 강우에 의한 유역유출 및 하도흐름 해석이 동시에 가능한 1차원 수치모형을 개발하여 청미천 유역에 적용한 바 있다. 특히 이 연구에서 1차원의 홍수추적 결과를 2차원의 공간분포로 변환시키고 시간에 따른 2차원의 수리특성으로부터 서식처적합도까지 산출하여 연결성 회복정도를 평가하는 수치모형을 개발하였으며, 이를 청미천 구하도 복원지역에 적용하였다. 복잡할 뿐만아니라 시간도 많이 소요되는 2차원의 분석을 수행하지 않고서도 1차원 수리특성 결과를 확장해서 2차원 수리특성을 쉽게 구할 수 있도록 한 것이 본 연구의 특징이다. 본 연구의 결과를 이용하면 구간별 대상종별 서식처적합도를 용이하게 산정할 수 있다.

수문학적 가뭄 모니터링을 위한 실적자료 기반 물순환 모델 개발 (The development of water circulation model based on quasi-realtime hydrological data for drought monitoring)

  • 김진영;김진국;김장경;전근일;강신욱;이정주;남우성;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권8호
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    • pp.569-582
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    • 2020
  • 최근 우리나라는 도시화로 인해 수자원이용 환경이 급격한 변화를 맞이하였으며, 이로 인해 유출현상을 정량적으로 규명하여 가용수자원을 최적배분 하는데 어려움이 발생하고 있다. 이를 대비하기 위하여 국가물관리계획, 하천유역수자원관리계획 등이 제안되고 있으며, 효율적인 수자원 운영 계획 수립을 위해서는 정확하며 상세한 물수지 분석이 요구되고 있다. 그러나 기존에 수행되는 물수지 분석은 유역의 물순환 상황을 충분히 반영하지 못하며, 이러한 결과는 의사결정 측면에서 활용이 어려운 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 유역을 공간적으로 상세화하여 하천을 네트워크 형태로 재구성, 실적기반 자료를 반영한 물순환 모델을 개발하였으며, 하천을 중심으로 모니터링 지점의 유량정보가 준실시간으로 제공될 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 기존 물수지 분석에서 나타나는 문제점을 개선하는데 목적이 있으며, 계측유역을 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 특히 저유량 부분에서 기존 모형에 비해 크게 개선된 효과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 보다 정확한 자연유량 보정기법 적용과 유역 내 상세화된 유역네트워크를 통해 유량정보를 준실시간으로 제공함으로써 보다 현실적인 가뭄 모니터링 및 가뭄대책을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

경향성 분석과 수문학적 민감도 기법을 이용한 화천댐 유입량의 연별 변동량 규명 (Identification of yearly variation in Hwacheon dam inflow using trend analysis and hydrological sensitivity method)

  • 김상욱;이철응
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권5호
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    • pp.425-438
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    • 2018
  • 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967~2017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수들을 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99억 $m^3/y$의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐 유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.

성덕댐 유역의 장기유출 분석체계 구축 (Development of Long-term Rainfall-Runoff Analysis System in SeongDeok Dam Watershed)

  • 최현구;김봉재;김선욱;박병우
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.429-429
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    • 2018
  • 성덕댐은 기존 농업용 저수지였던 수락저수지를 다목적댐으로 재개발한 우리나라 최초의 사례로 2006년 11월에 착공하였다. 댐재개발 사업은 장랠 물 부족이 예상되나, 현재 마땅한 댐 개발적지가 부족하여 수자원 확보를 위해 기존의 댐을 재개발하는 것으로, 기 개발된 수자원의 활용도 제고 및 환경적으로 건전하고 지속 가능한 수자원을 개발하는 사업을 말한다. 기존의 수락저수지의 재원은 높이 19.0m, 길이 150.0m, 총 저수량 $806,000m^3$이었으며, 성덕다목적댐으로 재개발 되면서 증가된 주요재원은 높이 58.5m, 길이 274.0m, 총 저수량 $27,900,000m^3$이다. 성덕다목적댐 건설이 완료됨에 따라 기존의 농업용수($8,400m^3$/일) 공급뿐만 아니라 하천유지용수 $5,800m^3$/일 및 경북 청송, 영천, 경산지역에 생활용수와 공업용수를 $42,300m^3$/일를 공급할 수 있게 되었으며, 홍수조절용량 $4,200,000m^3$을 확보하여 유역의 홍수예방에도 기여할 수 있다. 댐의 운영기준을 수립하기 위해서는 적어도 20년 이상의 댐 유입량 자료가 필요하지만 성덕댐의 경우 댐 유입량 자료의 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이에 K-water에서 개발하고 다양한 다목적 댐 유역에 적용한 경험이 있는 격자기반 강우-유출 모형인 K-DRUM(K-water Distributed Rainfall rUnoff Model)을 이용하여 성덕댐 유역의 장기유출모형을 구축하였다. 격자기반 수문모형의 장점은 공간적인 비균질성을 고려하여 물리적인 유출과정을 모형화할 수 있고, 이로 인해 신뢰성 있는 수문해석이 가능하기 때문이다. 성덕댐 유역의 K-DRUM 모형을 구축하기 위해서 토지이용도, 토양도(종류, 유효토심), 하천차수도, 유역도, 표고분포도 등을 수집하였으며, 격자는 60m의 정사각형 격자로 약 11,500개를 구성하여 적용하였다. 기상자료로는 안동, 의성, 영천 기상대의 강우자료와 안동 기상대의 기상자료를 활용하였다. 모형의 보정을 위해서는 2016년을 시단위로 모의하였으며 성덕댐 유입량와 비교하여 매개변수를 보정하였고, $R^2$는 0.72, NSE는 0.70, RMSE는 1.82로 신뢰도 높은 보정결과를 획득할 수 있었다. 보정된 매개변수를 성덕댐 유역의 장기유출에 적용하였으며, 1997년부터 2017년까지 총 21년 장기유출 모의를 수행하였으며, 모의결과는 댐 운영기준의 기초자료로 활용하였다.

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수문모형과 기계학습을 연계한 실시간 하천홍수 예측 (Linkage of Hydrological Model and Machine Learning for Real-time Prediction of River Flood)

  • 이재영;김현일;한건연
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권3호
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    • pp.303-314
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    • 2020
  • 수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.