• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2255-2265
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• 2013

본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.

• 농업과학연구
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• 제10권2호
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• pp.324-333
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• 1983

장기유출해석(長期流出解析) 모형(模型)은 물수지(收支)에 그 기반(基盤)을 두고 있다. 하천(河川) 유출량(流出量)의 물수지(收支)를 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量), 토양수분변화량(土壤水分變化量)으로 단순화(單純化)하여, 이를 강우량(降雨量)pan증발량(蒸發量), 전기유출량(前期流出量)의 변수(變數)로 회귀모형화(回歸模型化)하여 회귀계수(回歸係數)로 부터 다음과 같은 유역(流域) 수문반응(水文反應)의 일반화(一般化) 경향(傾向)을 모색하였다. 이들 회귀계수(回歸係數), $b_1$, $b_2$, $b_3$로부터 개괄적(槪括的), 정성적(定性的), 연역적(演譯的)으로 유역(流域)의 수문반응(水文反應)을 해석(解析)할 수 있었다. 물수지(收支) 회귀모형(回歸模型)의 특성(特性)은 다음과 같다. 1. 회귀계수(回歸係數) $b_1$은 강우중(降雨中)에서 차단(遮斷), 지표저류량(地表貯溜量) 및 하도손실(河道損失)을 뺀 직접유출성분(直接流出成分)으로, 수계별(水系別)로 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 $b_1$값은 작아진다. 2. 회귀계수(回歸係數) $b_2$는 토양수분변화에 따른 유출 체(滯)를 나타내는 기저유출(基底流出)의 Index로 유역면적(流域面積)이 커지고 유역평균경사(流域平均傾斜)가 완만할수록 유역(流域)의 저류능(貯溜能)이 커지므로 $b_2$값도 커진다. 3. 회귀계수(回歸係數) $b_3$는 토양수분과 토양피복상태에 따른 유역증발산(流域蒸發散)에 의(依)한 손실(損失)을 나타내어 부치(負値)를 가지며 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 지표(地表), 지하저류능(地下貯溜能)이 커지므로 $b_3$값도 커진다. 4. 강우일수(降雨日數)가 많은 달은 대체로 Pan증발량(蒸發量)이 적으므로 큰 유출(流出)이 발생(發生)하여 전(前)달의 유출(流出)이 많았으면 그 달에 강우(降雨)가 없어도 기저유출(基底流出)이 나타내는 등(等) 유출(流出)의 계절적변화를 해석(解析)할 수 있다. 5. 월(月) 유출(流出)에 대한 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量) 토양수분변화(土壤水分變化)의 상대적(相對的) 기여도(寄與度)는 ${\beta}$ Coeff.의 백분율(百分率)로 나타내면 각각(各各) 80%, 11%, 9%이다.