Two main sources of data, meteorological data and land surface characteristics, are essential to effectively run a distributed rainfall-runoff model. The specification and averaging of the land surface characteristics in a suitable way is crucial to obtaining accurate runoff output. Recent advances in remote sensing techniques are often being used to derive better representations of these land surface characteristics. Due to the mismatch in scale between digital land cover maps and numerical grid sizes, issues related to upscaling or downscaling occur regularly. A specific method is typically selected to average and represent the land surface characteristics. This paper examines the amount of flooding by applying the FLO-2D routing model, where vegetation heterogeneity is manipulated using the Manning's roughness coefficient. Three different upscaling methods, arithmetic, dominant, and aggregation, were tested. To investigate further, the rainfall-runoff model with FLO-2D was facilitated in Yongdam catchment and heavy rainfall events during wet season were selected. The results show aggregation method provides better results, in terms of the amount of peak flow and the relative time taken to achieve it. These rwsults suggest that the aggregation method, which is a reasonably realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics, is more likely to occur in reality.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.
기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 수자원 분야에서도 그로 인한 변화에 대응하기 위해 많은 연구를 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 강우관측소, 레이더 등을 사용한 강우가 아닌 전 지구적 바람장과 온도, 기후 등의 이동 등을 계산하는 기후모델 WRF-ARW를 이용하여 공간 분포된 강우 자료의 사용가능성을 평가해 보려한다. 이를 위하여 청미천 유역을 격자 형식으로 구분 할 수 있는 분포형 모형인 ModClark은 WRF-ARW의 강우자료를 이용하고, 집중형 모형은 강우관측소 강우자료를 사용하여 이들을 청미천 수위관측소 유출자료와 비교하였다. 대상유역에 대하여 유출모의를 수행한 결과 WRF-ARW의 강우자료를 이용한 분포형 모형의 유출곡선은 관측된 유출곡선과 비교 시 첨두시간과 첨두 유출량이 유사하였으며 전체적인 유출곡선의 경향도 실제 유출곡선의 경향을 추구하는 것을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의 매개변수 및 불확실성 범위를 추정하였다. 특히, 레이더 강우 및 지상 관측 강우를 각각 적용하여, 입력자료 차이가 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 자동 보정 모형은 GUI (graphic user interface)에 대한 접근 없이 모형구동이 가능하도록 개선된 GRM-MP (multiple projects) 버전과 병렬 PEST 버전을 결합하여 매개변수 추정에 소요되는 시간을 단축시켰다. 이를 낙동강 수계 금호강 유역과 감천 유역에 대해 적용하여, 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균 누적시계열은 비슷하거나 지상 강우가 조금 큰 경향을 보였으나, 공간분포에 있어서는 지상 강우에 비해 레이더 강우에서 큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를 보였다. 추정된 매개변수는 레이더 강우 적용 시, 토양 투수계수의 보정계수가 일관되게 1보다 작은 경향을 보였으며, 이는 강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더 및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과, 동일 유역 및 호우사상에 대해서도 강우 추정 방법에 따라 서로 다른 최적 매개변수 값을 갖는 것을 알 수 있었으며, 이는 향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.
The determination of soil parameters is important in predicting the simulated surface runoff using either a distributed or a lumped rainfall-runoff model. Soil characteristics can be collected using remote sensing techniques and represented as a digital map. There is no universal agreement with respect to the determination of a representative parameter from a gridded digital map. Two representative methods, i.e., arithmetic and predominant, are introduced and applied to both FLO-2D and HEC-HMS to improve the model's accuracy. Both methods are implemented in the Yongdam catchment, and the results show that the former seems to be more accurate than the latter in the test site. This is attributed to the high conductivity of the dominant soil class, which is A type.
본 논문의 목적은 지상 우량계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model I, Model II)을 사용하였다. Model II의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model I의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 I, II에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교 분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.
Probable Maximum Flood (PMF) is mostly applied for the designs of large-scale hydraulic structures and it is estimated by computing the runoff hydrograph where Probable Maximum Precipitation (PMP) is inserted as design rainfall. The existing PMP is estimated by transferring the heavy rainfall from all watersheds of korea to the design watershed, however, in this study, PMP was analyzed by selecting only rainfall events occurred in the design watershed. And then, Catchment-scale Soil Erosion Model (CSEM) was used to estimate the PMF and sediment-runoff yield according to the watershed-based estimated PMP. Although the PMF estimated in this study was lower than the existing estimated PMF in the Yongdam-dam basin, it was estimated to be higher than the 200-year frequency design flood discharge. In addition, sediment-runoff yield was estimated with a 0.05 cm of the maximum erosion and a 0.06 cm of the maximum deposition, and a total sediment-runoff yield of 168,391 tons according to 24-hour PMP duration.
본 연구(II)에서는 앞선 연구(I)에서 개발된 모형의 적용성을 증명하기 위해 2가지 등경사 가상유역에 대해 적용하였다. 먼저, 불투수조건의 1차원 흐름 추적에 대해 적용하고, 두 번째로 원추모양의 일부분처럼 되어있는 V자형 불투수 가상유역에 2차원 흐름추적을 적용하였다. 각자의 경우에서 모형의 결과와 관측치는 잘 일치하였다. 또한, 본 도형을 8$\textrm{km}^2$의 유역면적을 가지는 설마천 유역과 33.2$\textrm{km}^2$의 유역면적을 가지는 동곡 유역에 각각 적용하였고, 모의된 결과는 관측치와 잘 일치하는 것으로 나타났다. Monte Carlo 모의 역시 같은 유역에 적용하여 평가하였다. 본 모형은 향후 실시간 강우-유출해석 및 예보에 적극 사용될 수 있으며 유역단위 홍수조절에도 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료되었다.
본 연구는 집중형모형으로서 저류함수법을 근간으로 수자원공사 현업에서 실시간 물관리에 사용하고 있는 KOWACO홍수분석모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 Vflo모형을 이용하여 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하여 양 모형의 구조적인 장단점 등을 비교분석하였다. 모의결과 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요 없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포형모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상 독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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