본 연구에서는 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 5개의 수문기상수문인자 즉, 연강수량, 연강수일수, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간 자료를 각 지점별로 수집하고, 통계학적 기법인 Wald-Wolfowitz 검정, Mann-Whitney 검정을 이용하여 변동성 분석과 Wavelet Transform을 이용하여 주기성을 분석하였다. 변동성 분석결과 연평균상대습도, 연평균기온에서 공통적으로 변동성이 나타났으며, 연강수량, 연강수일수, 연일조시간은 지역에 따라 상이한 결과를 보였다. 주기성 분석에서는 연강수량, 연강수일수에서 각 지점별로 주기가 나타났으나, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간에서는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다.
본 연구에서는 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점을 대상으로 9개의 수문기상수문인자 즉, 연강수량, 연강수일수, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간, 연증발량, 연강수계속시간, 연적설일수, 연신적설일수 자료를 각 지점별로 수집하고, 수문기상인자에 대한 기본통계량, 선형회귀분석, 이동평균법을 통해 수문기상인자의 기본적인 특성을 알아보았다. 또한 통계학적기법인 Hotelling-Pabst 검정과 Mann-Kendall 검정을 통해 경향성을 분석하였다. 기본통계량 분석결과 우리나라의 기후특성상 여름철에 강우가 집중되며, 계절별 강수량의 편차가 큰 전형적인 특성을 확인할 수 있었다. 선형회귀 분석과 5년 이동평균법을 통해서는 시간이 경과함에 따라 연강수량과 연평균기온은 증가, 연평균상대습도와 연일조시간은 감소, 연강수일수는 지점별로 증가 또는 감소하는 추세를 보였다. Hotelling-Pabst 검정과 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성분석에서는 연평균상대습도, 연평균기온에서 공통적으로 경향성이 나타났으며, 연강수량, 연강수일수, 연일조시간은 지역에 따라 상이한 결과를 보였다.
The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.
The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.
Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration ($ET_0$) estimation were developed on a monthly basis (May~October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature ($T_{max}$), daily minimum temperature ($T_{min}$), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.
Simple regression models for pollutants load estimation of paddy developed by the Ministry of Environment in 1995 were tested with the data (T-N, T-P, $COD_{Mn}$, and SS) collected from Yeongsan and Seomjin river watersheds, and improvement measures were suggested. Overall, the simulated values showed a great difference from the measured values except for T-P according to the statistical analyses (RMSE, root mean square error; RMAE, root mean absolute error; RB, relative bias; EI, efficiency index). Such difference was assumed due to the fact that the models use only hydrologic factors (quantity factor) associated with precipitation and run-off as input parameters, but do not consider other factors which are likely to affect pollutant concentration (quality factor) including days after fertilization. In addition, in terms of accessibility of the models, some parameters in the models such as run-off depth and run-off amount which can not be obtained from the weather database but should be collected by on-site measurements need to be replaced with other variables.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte Carlo기법을 이용하여 수문 모형의 매개변수가 서로 다른 입력자료의 특성에 따라 변화하는 양상을 구분하여 보았다. 본 연구에서 제시된 앙상블 유량 예측방법은 기상 예측 및 기상 모형의 결과물 등의 입력자료를 이용함으로써 중/장기 유량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로 부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균 40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과 유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다.
최근 빈번한 기상이변에 따라 발생되는 자연재해에 대한 방재대책의 중요함이 절실히 요청되는 시점에서 수공구조물들의 설계빈도를 상향조정하는 등의 대책이 마련되고 있는 실정을 고려하여 유역의 수문학적 안정성을 확보하기 위한 최적방안을 마련하는데 필요한 강우의 임계지속시간 결정에 대한 연구를 수행하였다. 특히 2002년 여름 강릉지역에 발생한 태풍 "루사"로 인한 집중호우는 기존 PMP 규모를 초과하는 사상 초유의 24시간 최대 강수량(880mm)을 기록하여 댐설계기준에 대한 재고가 불가피 하게 되었다. 홍수제어를 위한 수공구조물은 그 특성상 계획홍수량 결정에 최대치 개념이 도입되어야 하므로, 설계강우의 지속기간을 결정할 경우 강우로 인한 최대유출과 홍수총량이 최대가 되는 임계지속시간을 이용하여 검토하는 것이 필요하다 본 연구에서는 합성단위도(Clark방법, Nakayasu방법, SCS방법)등 각 수문요소에 따른 임계지속시간의 변동양상을 파악한 결과 24시간 강우지속시간시 총유출량 보다 임계지속시간개념으로 산정한 유출량이 크게 산출되었으며, PMP시 적용된 시간분포모형 (Huff 4분위법, IDF곡선 분포법, Mononobe방법)별 적합성을 기왕최대 실측치와 비교ㆍ평가함으로써 수문설계시 활용 할 수 있는 자료를 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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