• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.58 no.5
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• pp.11-18
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• 2016

The objective of this study was to develop the simple method to estimate ungauged river section for flood stage analysis. Damage prediction should be prioritized using hydrological modeling to reduce flood risk. Mostly, the geographical data using hydrological modeling depends on national river cross-section survey. However because of the lack of measured data, it is difficult to apply to many local streams or small watersheds. For this reason, this study suggest the method to estimate unguaged river cross-section. Simple regression equations were derived and used to estimate river cross-section by analyzing the correlation between the river cross-sectional characteristics (width, height and area). The estimated cross-sections were used to simulate flood level by HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System). The applicability of this method was verified by comparing simulated flood level between measured and estimated cross-section. The water surface elevation of the flood stage analysis was 6.56-7.24 m, 5.33-5.95 m and 6.12-6.75 m for measured cross section, for estimated cross section and for estimated cross section based on DEM elevation, respectively. Further study should consider other factors for more accurate flood stage analysis. This study might be used one of the guidelines to estimate ungauged river section for flood stage analysis.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.38 no.3
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• pp.112-126
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• 1996

This study was conducted to develop an optimal runoff bydrograph model by comparison of the peak discharge and time to peak between observed and simulated flows derived by four different models, that is, linear time-invariant, linear time-variant, nonlinear time-invariant and nonlinear time-variant models under the conditions of heavy rainfalls with regionally uniform rainfall intensity in short durations at nine small watersheds. The results obtained through this study can be summarized as follows. 1. Parameters for four models including linear time-invariant, linear time-variant, nonlinear time-invariant and nonlinear time-variant models were calibrated using a trial and error method with rainfall and runoff data for the applied watersheds. Regression analysis among parameters, rainfall and watershed characteristics were established for both linear time-invariant and nonlinear time-invariant models. 2. Correlation coefficients of the simulated peak discharge of calibrated runoff hydrographs by using four models were shown to be a high significant to the peak of observed runoff graphs. Especially, it can be concluded that the simulated peak discharge of a linear time-variant model is approaching more closely to the observed runoff hydrograph in comparison with those of three models in the applied watersheds. 3. Correlation coefficients of the simulated time to peak of calibrated runoff hydrographs by using a linear time-variant model were shown to be a high significant to the time to peak of observed runoff hydrographs than those of the other models. 4. The peak discharge and time to peak of simulated runoff hydrogaphs by using linear time-variant model are verified to be approached more closely to those of observed runoff hydrographs than those of three models in the applied watersheds. 5. It can be generally concluded that the shape of simulated hydrograph based on a linear time-variant model is getting closer to the observed runoff hydrograph than those of three models in the applied watersheds. 6. Simulated hydrographs using the nonlinear time-variant model which is based on more closely to the theoritical background of the natural runoff process are not closer to the observed runoff hydrographs in comparison with those of three models in the applied watersheds. Consequently, it is to be desired that futher study for the nonlinear time-variant model should be continued with verification using rainfall-runoff data of the other watersheds in addition to the review of analyical techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1134-1138
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• 2010

호소의 수질오염 문제를 해결하기 위해선 우선 소하천에서 강우유출에 의한 비점오염물질이 어디서 얼마나 발생하는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 그러나 유역의 오염원에 대한 정량적인 조사가 이루어지려면 많은 비용과 시간 그리고 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대청호 상류유역의 소하천인 안내천을 대상으로 강우유출수 조사를 실시하고, 높은 예측 정확성 때문에 세계적으로 널리 쓰이고 있는 Long-Term Hydrologic Impact Assessment(L-THIA)을 이용하여 실측데이터와 L-THIA 모델의 결과를 비교하였다. 안내천의 유역면적은 16.5 $km^2$로 유역의 약 69.5%가 산림, 농업 및 초지지역이 25.3% 그리고 주거지역이 2.6%로 조사되었다. 수질분석을 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712)를 설치하여 시간단위의 시료를 채취한 뒤 수질농도를 측정하였다. 수질항목은 유기물질인 $BOD_5$, TOC, T-N, T-P 항목에 대하여 수질오염 공정시험법으로 분석하였다. WHAT 시스템을 이용하여 분리된 직접유출량은 315.5~161,835.1 $m^3$의 범위로 나타났다. 직접유출량을 이용하여 산정한 유역의 EMC 농도는 안내천 유역의 $EMC_{BOD}$는 1.0~2.4 mg/L, $EMC_{TOC}$는 1.429~5.491 mg/L, $EMC_{COD}$는 2.2~10.2 mg/L, $EMC_{TN}$은 2.906~10.864 mg/L, $EMC_{TP}$는 0.029~0.285 mg/L의 범위를 보였다. 또한 실측된 유량과 농도를 이용하여 산정한 오염부하는 안내천 유역이 $BOD_5$ 37.9~390.9 g, $COD_{Mn}$ 0.8~1,657.5 g, TOC 0.54~791.83 g, T-N 0.968~1,758.174 g, T-P 0.011~42.139 g의 범위로 나타났다. L-THIA 모델을 이용하여 직접유출량의 산정된 결과와 실측 결과를 비교 분석한 결과 결정계수와 유효지수가 0.95와 0.93으로 높게 나타나 대청호 상류유역에서 발생하는 유출량을 모의하는데 적절할 것으로 판단된다. 토지이용도와 토양도 그리고 일 강우자료만으로 구축되는 L-THIA 모델을 이용하여 대청호 상류의 소하천 유역에 대하여 비점오염원 유출특성을 해석하는 것이 가능 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.103-103
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• 2012

본 연구에서는 시험포장($1276.6m^2$)에서의 지표피복 BMPs (Best Management Practices) 시나리오를 적용하여 얻은 평균 유출저감율을 HSPF 모델에 적용하여 유역차원에서의 비점원오염 저감효과를 평가하고자 한다. 본 연구에서는 별미천 유역($1.21km^2$)을 대상으로 모형의 적용을 위한 입력자료로 기상자료와 지형자료를 구축하였으며 기상자료로 수원, 양평, 이천 기상관측소 자료를 구축하였으며, 지형자료로 격자크기 2m의 DEM (Digital Elevation Model)과 토지이용도는 2006년 5월 1일 QuickBird 영상을 제공받아 기존 환경부, 건교부, USGS의 토지피복분류체계 및 현장조사를 통하여 QuickBird 영상으로부터 추출 가능한 정밀농업정보에 대한 항목을 결정하였으며, 정사보정된 QuickBird 영상을 스크린 디지타이징 기법(On-Screen Digitizing Method)을 이용하여 총 21개 토지이용항목의 정밀토지이용도를 구축하였다. 실제모니터링으로 측정된 자료를 바탕으로 수위-유량곡선 산정 및 오염부하곡선을 선정, 2011년 6월 8일부터 10월 31일 분석기간으로 HSPF 모델링을 실시하였으며 모의결과 월별 통계에 따른 적용성 분석으로 RMSE (Root Mean Square Error) 는 1.15 ~ 1.76(mm/day), $R^2$는 0.62 ~ 0.78, Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE)는 0.62 ~ 0.76로 모의치는 실측치와 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한, Sediment, T-N, T-P의 $R^2$는 각각 0.72, 0.62, 0.63으로 상관성을 보이는 것으로 분석되었다. 시험포장으로부터 얻어진 event별 볏짚을 이용한 지표피복시나리오적용 후 밭에서의 평균 유출 약 10 % 유출율 감소 조건과 실제 평균 비점원오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %의 결과로부터 지표피복효과의 침투효과를 HSPF 모델로 적용하기 위해 침투량(INFILT)를 조절하여 평균유출 약 10 %가 감소되는 16.0 mm/hr 값을 선정하였다. 그 결과, Sediment. T-N, T-P의 평균 저감율은 각각 87.2 %, 28.5 %, 85.1 %로 나타났으며 이는 시험포장에서의 실제 평균 비점오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %에 근접함을 알 수 있었다. 이 결과로부터 침투량 조절에 따른 지표피복(침투짚단)효과는 Sediment, T-P에서 저감효율이 80 % 이상으로 높았지만 T-N은 약 30 %로 낮은 저감율을 보임으로써 저감효과가 크지 않음을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.521-521
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• 2012

우리나라는 산악지역이 국토의 대부분을 차지하고 있어 전체유역을 놓고 볼 때 대하천이 차지하는 부분보다는 중소하천이 차지하는 부분이 상대적으로 크고, 교량의 길이가 짧은 소교량이 수적으로 많은 부분을 차지하고 있다. 그중에서도 특히 중소하천의 유량은 시간적으로 매우 빠르게 변화하며 유속 또한 급속히 빨라져 하상의 변형이 순식간에 일어나고 있다. 이와 같은 시간적, 공간적인 호우특성과 지형특성으로 인하여 중소하천에 위치한 교량은 특히 세굴에 매우 취약함을 보여주고 있다. 하천에 건설되는 교량의 수명이나 안정성에 세굴이 미치는 영향은 매우 크며, 특히 우리나라와 같이 홍수 시 단기간에 걸쳐 유량이 급증하는 경우 유속에 의한 교량 기초의 급격한 세굴은 예상치 못한 교량 붕괴 사고를 초래할 수 있다. 현재 국내 소하천에 설치된 교량은 약 3,470개소(지방도 기준)로 다양한 하부구조로 설계되어 있다. 이렇게 하천 내에 세워진 교량과 같은 횡단 구조물들은 그 크기에 상관없이 하천의 형태에 영향을 미치게 된다. 그중에서 교량 세굴은 하천 횡단구조물로 인하여 발생되는 가장 중요한 문제 중의 하나로써 교량 건설 시 교각에 영향을 주는 세굴을 예측하고 방어하기 위하여 다양한 방정식을 통하여 신설교량의 교각세굴을 예측한다. 하지만 대부분의 교량 세굴 공식들은 실험실에서의 실험 결과를 토대로 개발되었기 때문에 이들 공식들이 산정한 국소 세굴량이 얼마나 정확한지는 실제 현장 관측 자료와의 비교를 통해서만 검증할 수 있다. 세굴 공식들의 산정 결과를 현장 실측자료와 비교하는 연구는 그 동안 다양하게 시도되었으나, 통일된 결론에는 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 세굴깊이 산정 시 일반적으로 사용되어지고 있는 세굴공식들 중 소하천 교량 규모에 적용 가능한 공식들을 선별하고, 각 세굴심 추정공식에 속한 변수별 특성분석을 위하여, 5가지의 독립변수를 설정하여 국부세굴의 현장 측정값과 예측공식의 비교결과에 대하여 불일치율을 비교분석하였다. 그 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 과대 추정의 의미로 정확성면에서 우수한 공식들은 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 나타났으며, 이런 점에서 Froehlich 공식, Inglis-Poona II, Blench-Inglis I, Breusers 공식 등의 기하평균이 1에 가장 근접한 결과를 나타내었다. 각 세굴공식 세굴심 산정결과의 불일치율을 각각 5가지의 변수별로 도시하여 분석하였으며, 그 결과로 소하천에 대하여 적용 가능한 공식과 소하천에 적용 시에는 과다추정의 우려가 있는 공식으로 분류되어 면밀한 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.3
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• pp.210-218
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• 2018

It is very important to analyze water balance in the mountain wetland for the sustainable management of the wetland. In this study, the SWAT model was used to analyze the water balance of Janggun wetland located in Geumjeong mountain of Gyungnam province, Korea. The data such as rainfall and water level measured in Janggun wetland were used for water balance analysis and from the analysis we have known that the rainfall of 10mm within 8 days is required for maintaining an appropriate water level in Janggun wetland. Also, water balance analysis in the wetland for the period of 2009 to 2017 was performed by using hydro-meteorological data obtained from Yangsan weather station which is located around Janggun wetland. From the analysis results, we have known that the amount of rainfall was relatively small in 2010, 2012 and 2015 and water shortage was occurred in the wetland. Especially, water shortage was occurred during the summer that we had intensive rainfall for very short time and faster removal of the runoff from the wetland. Therefore, we may need extend water courses from a wetland watershed to the wetland for preventing land-forming of the wetland and also store water by banking up the wetland for preventing the decrease of water level in the wetland.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.5 no.1
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• pp.27-37
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• 2002

The classification accuracy of land cover has been considered as one of the major issues to estimate pollution loads generated from diffuse landuse patterns in a watershed. This research aimed to assess the effects of the acquisition methods and sampling size of training reference data on the classification accuracy of land cover using an imagery acquired by optical sensor(OPS) on JERS-1. Two kinds of data acquisition methods were considered to prepare training data. The first was to assign a certain land cover type to a specific pixel based on the researchers subjective discriminating capacity about current land use and the second was attributed to an aerial photograph incorporated with digital maps with GIS. Three different sizes of samples, 0.3%, 0.5%, and 1.0% of all pixels, were applied to examine the consistency of the classified land cover with the training data of corresponding pixels. Maximum likelihood scheme was applied to classify the land use patterns of JERS-1 imagery. Classification run applying an aerial photograph achieved 18 % higher consistency with the training data than the run applying the researchers subjective discriminating capacity. Regarding the sample size, it was proposed that the size of training area should be selected at least over 1% of all of the pixels in the study area in order to obtain the accuracy with 95% for JERS-1 satellite imagery on a typical small-to-medium-size urbanized area.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.931-940
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• 2019

In hydrologic models, parameters are mainly used to reflect hydrologic elements or to supplement the simplified models. In this process, the proper selection of the parameters in the model can reduce the uncertainty. Accordingly, this study attempted to quantify the uncertainty of SWAT parameters using the General Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE). Uncertainty analysis on SWAT parameters was conducted by using the formal and informal likelihood measures. The Lognormal function and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were used for formal and informal likelihood, respectively. Subjective factors are included in the selection of the likelihood function and the threshold, but the behavioral models were created by selecting top 30% lognormal for formal likelihood and NSE above 0.5 for informal likelihood. Despite the subjectivity in the selection of the likelihood and the threshold, there was a small difference between the formal and informal likelihoods. In addition, among the SWAT parameters, ALPHA_BF which reflects baseflow characteristics is the most sensitive. Based on this study, if the range of SWAT model parameters satisfying a certain threshold for each watershed is classified, it is expected that users will have more practical or academic access to the SWAT model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.424-424
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• 2015

본 연구에서는 소유역에서 발생하는 오염물질의 정량화를 위해 오염원 그룹별 발생부하와 배출부하를 분석하고자 하였다. 대상유역은 경기도 가평군 일대이며, 소유역을 8개의 세유역으로 구분하여 발생부하와 배출부하를 산정하였다. 오염원 현황자료는 2012년 전국오염원 조사자료를 기초로 하였으며, 행정구역 단위의 오염원 조사 및 행정구역과 유역의 경계가 일치 하지 않는 경우의 오염원별 점유율은 토지종합정보망(Land Management Information System, LMIS)의 연속지적도 자료를 이용하여 면적비로 산정하였다. 또한 발생원 단위는 실측자료를 우선으로 하되 실측자료가 없는 경우 수질오염총량관리기술지침에서 제시하는 발생원단위를 적용하였다. 대상유역 내에는 산업계, 양식계, 매립계의 오염원은 없었으며, 생활계와 축산계, 토지계 중 축산계의 발생부하량이 BOD, T-N, T-P 모두 가장 높은 것으로 분석되었다. 대상유역의 BOD 발생부하량은 총 891.51kg/day로 산정되었으며, 이 중 축산계가 포함되어 있는 유역의 BOD 발생부하량이 전체의 76.4%에 해당하는 680.70kg/day로 가장 높게 나타났다. 반면, 배출부하량은 생활계, 축산계, 토지계 중 BOD와 T-N은 토지계 배출부하량이 차지하는 비율이 가장 높았으며, T-P의 경우 축산계의 발생부하량이 가장 높은 것으로 나타났다. 유역의 BOD 배출부하량은 총 89.84kg/day로 산정되었으며, 이중 유역 하류에 위치하고 있는 세부 소유역의 BOD 배출부하량이 전체의 30.5%에 해당하는 27.4kg/day로 가장 높게 나타났다. 그러나 총 T-P 발생부하량은 14.12kg/day로 산정되었으며, 축산계가 포함되어 있는 소유역의 T-P 발생부하량은 전체의 64.3%에 해당하는 9.08kg/day로 가장 높았다. 이는 대상유역 내 축산농가의 분뇨가 위탁 처리됨에 따라 발생 부하량에 비해 배출부하량은 상당량 감소하는 것으로 분석되었다. 특히, BOD와 T-N의 경우 축산농가의 영향이 적었지만, T-P의 경우 자연농도가 낮기 때문에 축산농가의 배출부하량이 높은 비중을 차지하는 것으로 판단된다. 그러나 오염원의 정량적인 발생원 규명을 위해서는 오염원 그룹이 포함되어있는 지역에 대하여 장기적인 실측 모니터링 결과를 바탕으로 오염부하를 산정하여 비교?분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.569-569
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• 2016

본 연구에서는 소유역 내 오염원 현황에 따른 발생부하와 배출부하를 분석하고자 하였다. 대상유역은 경상북도 영천시 북안천 일대이며, 소유역을 6개의 세유역으로 구분하여 발생부하와 배출부하를 산정하였다. 오염원 현황자료는 2013년 전국오염원 조사자료를 기초로 하였으며, 행정구역 단위의 오염원 조사 및 행정구역과 유역의 경계가 일치 하지 않는 경우의 오염원별 점유율은 토지종합정보망(Land Management Information System, LMIS)의 연속지적도 자료를 이용하여 면적비로 산정하였다. 대상유역의 전체 인구는 총 5,140명이며, 이 중 시가 인구가 2명, 비시가 인구가 5,138명으로 나타났다. 생활계 오염원은 소유역 별 인구를 분석한 결과, FW-'1은 3,113명, FW-'2는 298 명, FW-'3은 604 명, FW-'4는 836 명, FW-'5는 283 명, 그리고 FW-'6은 6 명으로 분석되었다. FW-'1의 인구는 총 3,113명으로 대상유역에서 가장 많은 인구가 분포하고 있는 것으로 나타났다. 축산계 오염원은 FW-'1 지점에 총 115 가구의 농가가 위치하여 소유역 중 가장 많은 축산 농가가 위치하고 있으며. 가축 사육 두수는 돼지 8,040두, 젖소 394두, 한우 1,587두, 사슴 10두 그리고 가금(기타) 수가 292,158두로 다른 지점들과 비교하여 사육 두수가 가장 많은 것으로 나타났다. FW-'2 지점은 돼지 1,350두가 있는 돼지 농가가 1가구 위치하고 있는 것으로 나타났다. FW-'3 지점은 돼지 14,692두, 한우 1,287두, 가금(기타) 100두가 있으며, 축산 농가는 총 42가구가 위치하고 있는 것으로 나타났다. 다른 지점들과 비교하여 돼지 사육 두수가 가장 많은 것으로 나타났다. FW-'4 지점의 가축현황은 돼지가 900마리, 한우 1,222 마리이며, 총 57개의 농가가 위치하고 있고, 이 중 돼지 농가는 1가구이며, 그 외 56개의 농가는 모두 한우 농가이다. FW-'5 지점은 한우 407마리 가금(기타) 150마리가 있는 것으로 나타났으며, FW-'6 지점은 축산 농가가 존재하지 않는다. 또한 대상유역 내에는 총 14개의 산업체가 있으며, $800.33m^3/day$만큼의 폐수를 발생시키고 있다. 이중 FW-'1 지점 산업체 개수는 12개이며, 폐수 발생량은 $730.59m^3/day$로 가장 많은 양의 폐수가 발생하고 있다. 대상유역 내에는 산업계, 양식계, 매립계의 오염원은 없는 것으로 나타났다. 오염원 자료를 바탕으로 발생부하량과 배출부하량 산정결과 생활계와 축산계, 토지계 중축산계의 BOD, T-N, T-P 모두 가장 높은 것으로 분석되었다. 배출부하량 비교 결과에서도 BOD, T-N, T-P 모두 축산계 배출부하량의 비율이 높게 나타났으며, 이 중 BOD는 토지계 배출부하량이 차지하는 비율이 축산계 배출부하량보다 약간 높게 나타났다. T-N과 T-P는 축산계 배출부하량 비율이 가장 높은 것으로 분석되었다. 그러나 오염원의 정량적인 발생원 규명을 위해서는 오염원 그룹이 포함되어있는 지역에 대하여 장기적인 실측 모니터링을 통해 얻은 오염부하를 산정하여 비교?분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.