The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.
Many applications in the areas of agricultural, hydrological and environmental resource management require data over very large areas and with a high imaging frequency - monitoring crop growth, water stress, seasonal wetland flooding and natural vegetation development. This precludes the use of fine resolution data (Landsat, Spot) on the grounds of cost, accessibility and low imaging frequency. Meteorological satellites have the potential to fill this need, given their very wide spatial coverage, and high repeat imaging. The Remote Sensing Unit (RSU) at the Zambia Meteorological Department routinely receives, processes and archives imagery from both Meteosat and NOAA AVHRR satellites. Here I wish to present some examples of applications of these data sets that arise from the RSU work - relationships between rainfall and vegetation development as assessed by satellite, derived information and seasonal patterns of flooding in the Barotse floodplain and the Kafue flats. I also wish to outline ways in which a more widespread use of this data by the Zambian institutions canbe achieved.
최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.
수문 모형의 발전이 거듭되면서, 최적 수자원의 관리를 위한 적정한 방법으로 인식되고 있다. 특히 수자원관리에 있어서 토지이용 변화 및 기후 변화에 따른 수문학적 영향 평가에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 영향들을 평가하기 위해서는 우선 적용된 수문 모형의 강력한 검증이 요구된다. 그리고 수문모형의 적용 시 많은 지점에서 유량이 미 계측 되었거나, 측정된 자료마저 많은 오차를 포함하고 있는 경우가 있기 때문에 모형의 예측 값을 이용하여 수문분석이 이루어지는 경우가 많다. 이와 같은 경우에는 모형 결과 값에 대한 오차를 줄이기 위해서 강력한 모형 검증방법이 요구된다. 본 연구에서는 다른 물리적 특성을 가진 두 유역을 대상에 측정 유량을 통한 SWAT 모형의 검증 방법을 증명하고자 하였다. 이를 위하여, 금강유역에 위치한 수문학적 특징이 상이한 갑천유역과 용담유역을 선정하여, 먼저 갑천유역에 대하여 정밀한 검 보정을 실시하고, 갑천유역에서 개발된 방법론을 용담유역에 적용하여 모형의 검증을 시도하였다. 용담유역에 대하여 SWAT 모형을 적용한 결과 각 소유 역에서 $R_{eff}$는 0.49$\sim$0.85, $R^{2}$는 0.49$\sim$0.84로 모형은 관찰 값을 양호하게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 모의 결과는 첨두유량 값은 다소 과소 산정하였지만, 전체적인 경향 및 기저유출량을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 SWAT모형은 향후 토지이용변화 및 기후변화에 따른 유역특성변화 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서 사용된 혼용기법의 신뢰성을 높이기 위해서는 향후 추가적인 유역에 대한 방법론의 타당성 검증 절차를 거쳐야 할 것으로 사료된다.
"Hahoe Village" in Andong region is an UNESCO World Heritage Site. It should be protected against various disasters such as fire, flooding, earthquake, etc. Among these disasters, flooding has drastic impact on the lives and properties in a wide area. Since "Hahoe Village" is adjacent to Nakdong River, it is important to monitor the water level near the village. In this paper, we developed a hydrological modelling using multi-layer perceptron (MLP) to predict the water level of Nakdong River near "Hahoe Village". To develop the prediction model, error back-propagation (EBP) algorithm was used to train the MLP with water level data near the village and rainfall data at the upper reaches of the village. After training with data in 2012 and 2013, we verified the prediction performance of MLP with untrained data in 2014.
Quantifying water balance components is crucial to understanding the basic hydrology and hydrochemistry. An importance of water balace studies has been emphasized from the need to grasp the actual condition of water resources and environmental changes including climatic changes. This paper proposes a method for evaluating water balance components based on the vegetation monitor using remote sensing data. Here, the evapotranspiration model adopts a direct method by using NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) calculated from NOAA/AVHRR data and a detailed descriptionof water balance by using the evapotranspiration over the Korean Peninsula. In the study, areal distribution data sets of water balance components are produced using NDVI and a simplified water balance model. This method enables one to discuss the hydrological problems for North Korea where insufficient meteorological and hydrological data exist. The results obtained indicate the specific regional features on water inventory and fluctuation in water balance.
The continuous monitoring of the runoff in the small-scaled urban watershed and easily accessible experiment catchment is necessary to investigate the overall status of the development in the urban catchment and the varying aspects of the discharge characteristics due to the urbanization. However, the research on the management and the characteristics of the small-scaled model basin for discharge tests has not been actively performed up to now. This study selects the Dong-Eui university basin, which locates at Gaya-dong in Busan, as the experiment catchment to monitor the discharge rate in the urban watershed. EMS(DEMS, DATA-PCS EMS, mini rain gage & AWS(AWS-DEU, DATA-PCS AWS) monitoring system installed for the collection of hydrological data such as the rainfall and the waterlevel. This experiment catchment is the typical urban catchment and is under development, and it is possible to analyze the varying aspects of the discharge rate during and after the development.
The objectives of the thesis are to estimate flood using critical storm duration. The hydrological models were tested with field data from two small watersheds. The hydrological parameters were defined using the GIS system. And the results from different peak runoff equations and hydrologic models were found to simulate runoff hydrographs that are comparative to the observed.
Yi-dong experimental site is operated for research on the rural basin characteristics and accumulation of a long term data by hydrological observation equipments. This basin area is 9,300ha, length 14.4km and slope 0.67%. Hydrological observation network has 3 rainfall meter3, 3 reservoir storage levels and 2 river water levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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