This paper introduces the new generic dynamic neuro-fuzzy local modeling system (DNFLMS) that is based on a dynamic Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy inference system for complex dynamic hydrological modeling tasks. The proposed DNFLMS applies a local generalization principle and an one-pass training procedure by using the evolving clustering method to create and update fuzzy local models dynamically and the extended Kalman filtering learning algorithm to optimize the parameters of the consequence part of fuzzy local models. The proposed DNFLMS is applied to develop the inference model to forecast the flow of Waikoropupu Springs, located in the Takaka Valley, South Island, New Zealand, and the influence of the operation of the 32 Megawatts Cobb hydropower station on springs flow. It is demonstrated that the proposed DNFLMS is superior in terms of model accuracy, model complexity, and computational efficiency when compared with a multi-layer perceptron trained with the back propagation learning algorithm and well-known adaptive neural-fuzzy inference system, both of which adopt global generalization.
수문학적 가뭄은 하천, 저수지, 지하수 등과 같은 가용 수자원의 부족과 직접적으로 연관되어 있어 가뭄에 대한 체감이 기상학적 가뭄에 비하여 크다. 특히, 우리나라의 경우 홍수기에 집중되는 강우 특성으로, 비홍수기에는 댐과 저수지의 저류량에 크게 의존하여 수자원 관리가 이루어지므로 효율적인 수자원 관리를 위해서는 수문학적 가뭄을 분석하는 것이 중요하다. 일반적으로 수문학적 가뭄은 정상보다 낮은 유량이 발생하는 것으로 정의된다. 대부분 수문학적 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 주로 임계수준방법(threshold level method)을 많이 사용한다. 그러나 임계수준방법은 작은 미소가뭄으로 인한 독립성 문제를 야기시킬 수 있다. 본 연구에서는 홍수통제소에서 제공하는 12개 지점의 유량자료를 활용하여 독립성 검정을 실시한 후, 우리나라의 수문학적 가뭄 특성 분석을 위한 적정 임계수준을 제시하였다. 일별 유황곡선을 작성하고 50 ~ 99 백분위수를 적용하여 가뭄사상을 추출하였다. 적정 임계수준 범위를 결정하기 위해 독립성 검정을 실시하였다. 포아송 분포의 독립성 검정결과, 여주시 지점과 평택시 지점을 제외하고 대부분 지점들은 87~99 백분위수 구간이 적정한 것을 나타났으며, 일반 파레토 분포의 독립성 검정결과, 80~90 백분위수 사이가 가장 적절하였으며, 평균 초과도표에서는 80 ~90 백분위수 구간이 가장 많이 나타났다. 본 연구에서는 각 권역별로 적정 임계수준을 제시하기 위하여 권역에 해당하는 지역들의 공통범위를 검토하였다. 그 결과, 한강권역에서는 70~76 백분위수, 낙동강권역은 87~91 백분위수, 금강권역에서는 86~98 백분위수, 영산 및 섬진강권역에서 85~87 백분위수 구간이 적정한 임계수준인 것으로 나타났다.
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
본 연구에서는 하천에서의 흐름과 수질변화를 실시간으로 감시할 수 있는 수문 수질관측시스템을 구축하고자 한다. 이를 통해 하천에서의 오염사고에 대비한 수질감시와 수질변화를 모의할 수 있는 하천관리시스템을 구축하고자 한다. 횡성댐 상류 계천 유역에 시험유역을 선정하였으며, 보다 정확한 수문 및 수질자료를 얻기 위해 우량관측소 3개소, 수위관측소 3개소 및 수질관측소 1개소를 설치하여 실시간 수문 수질관측시스템을 운영하고 있다. 이와 같이 구축된 관측시스템을 통해 강우량, 수위, 유속, 유량 및 수질 등과 같은 자료들을 축적하고, 다양한 분야의 활용을 위해 자유롭게 공개함으로써 관측자료에 대한 활용도를 높이고자 한다.
금강 하류는 감조 구간이며 여러개의 지류가 수지상을 형성하고 있고, 하천 단면의 지형이 불규칙한 것이 특징이다. 여기에 홍수가 발생할 경우 종래의 단순한 하도 홍수 추적법이나, 단일유로로 가정하는 지법 등으로는 만족할 만한 분석 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 수지상의 하천망으로 모형화하고 양형식의 차분법에 의한 부정류 해석법을 적용하여 1978년과 1987년 홍수를 대상으로 분석한 결과, 공주지점에서 5,000$m^3$/sec 내외가 하류할 경우 강경지점의 홍수에는 조석의 영향이 없었으며, 입포 지점의 협착부가 조석의 영향을 차단시키는 역할을 하고 있었다.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
수문순환의 이해와 효율적 수자원 관리의 측면에서 토양수분의 중요성이 조명되고 있으나, 국내에는 양질의 지점 토양수분 자료의 부재로 그 활용도가 매우 낮은 실정이다. 때문에 인공위성 기반의 토양수분을 적용할 때에도, 기준자료가 되는 지상 관측자료가 없어 객관적인 평가 및 교정이 어려운 실정이다. 코즈믹 레이 중성자 탐지센서(cosmic-ray neutron probe, CRNP)를 활용한 토양수분 관측소는 위성 자료의 검보정을 위한 기준 자료 생산에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. CRNP는 비침습식으로 설치가 가능하여 토양층 교란과 식생 환경의 피해를 최소화할 수 있고, 공간 대표성을 가진 중간 규모의 관측 범위를 가지고 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 지형이 복잡하고 식생이 우거진 지형이 많은 우리나라에서의 활용이 용이하다는 장점으로 이어진다. 따라서 본 연구는 한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템(Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System, KOSMOS) 구축의 일환으로, CRNP를 활용한 토양수분 관측소의 국내 적용성을 평가하고자 수행되었다. CRNP 관측소는 전력 및 설치 부지 확보의 용이성과 추후 타 수문기상 인자와의 효율적 활용을 고려하여, 한강홍수통제소의 홍천군 군업리 관측소에 병행 설치되었다. CRNP 토양수분 자료의 평가를 위해 12개소의 지점 토양수분 센서를 추가로 설치하였으며, 시간 안정성 분석을 통해 공간적 대표성을 평가하였다. CRNP에서 생성되는 중성자는 평균 1,087 counts per hour 정도로 설마천 관측소에 비해 낮게 나타나 홍천 관측소의 환경이 더 습윤한 환경임을 알 수 있었다. 관측된 중성자 자료의 중성자 보정과 초기교정을 통해 토양수분을 산정하였으며, 산정된 토양수분 자료는 짧은 교정 기간에도 지점 자료와의 검증에서 r=0.82로 높은 상관성을 보여주었고, root mean square error=0.02 m3/m3의 높은 정확도를 보여주었다. 추후 계절성을 반영할 수 있도록 연간 자료가 축적된 후 재교정을 수행하면 보다 높은 정확도를 보여줄 것으로 판단된다. 이러한 결과는 CRNP 토양수분 자료의 우수성을 검증한 선행연구들과 더불어, KOSMOS 구축 시 양질의 토양수분 자료를 생산할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 하천의 갈수관리를 위한 기준유량과 가뭄지수와의 일관성 분석을 수행하기 위해서, 국토교통부 홍수통제소에서 고시한 37개 갈수예보 관리지점 중 섬진강 수계의 구례2지점과 형산강 수계의 안강지점을 대상으로 하여 관측된 일별 유량 자료를 구축하였으며, 더불어 인근 기상관측소 남원지점과 포항지점의 강우량 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 하천 유량자료를 기반으로 한 수문학적 가뭄상황을 재현해줄 수 있는 유량누가가뭄지수(SADI)를 개발하였다. SADI는 유량패턴의 변동시점(Change-Point) 분석을 통해 가뭄절단수준을 결정하였고, 또한 감소계수 추정을 위해 핵밀도함수를 이용하였다. 이처럼 계산된 SADI는 표준유출지수(SRI), 표준강수지수(SPI)와 비교되었으며, 이 중 SRI와 SPI는 30일, 90일, 180일, 270일 시간단위에 대한 가뭄지수를 모두 산정한 후, ROC 곡선 분석을 이용하여 갈수예보 기준유량과 일관성이 가장 높은 시간단위를 최종 결정하였다. 갈수예보 지점의 관심단계 예보기준유량을 기반으로 하여 다양한 가뭄지수와의 ROC 곡선 분석을 실시한 결과, 섬진강 수계의 구례2지점은 SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, SPI90의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 형산강 수계의 안강지점은 SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, SADI_C2의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다.
수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동질한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 지역으로 전국을 32개의 지역으로 분할하였다. 각각의 지역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 한달 간격으로 평가하였다. 과거 가뭄 사상 년도에 대하여 기상학적 가뭄지수인 PDSI와의 비교, 분석을 통하여 수문학적인 가뭄 평가 결과에 대하여 검증하였다.
본 연구에서는 강우의 지역빈도분석에 필요한 수문학적 동질성을 갖는 지점강우의 권역화를 수행하였다. 이를 위해 전국에 걸친 기상청 산하의 60개 강우관측소에 대한 32개의 강우특성자료를 추출하였으며, 추출된 각 지점의 많은 강우자료들은 다변량 분석의 자료축약기법인 주성분분석과 그룹화 기법인 군집분석을 통하여 합리적이고 효율적으로 권역화되었다. 본 연구의 결과인 지점강우의 권역은 강우지역을 수문학적 동질성의 5개 권역과 3개의 기타지역으로 분류되었으며, 각 강우성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역의 강우특성을 상대적으로 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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