유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
Land-use change has an important role in the hydrologic characteristics of watersheds because it alters various hydrologic components such as interception, infiltration, and evapotranspiration. For example, rapid urbanization in a watershed reduces infiltration rates and increases peak flow which lead to changes in the hydrologic responses. In this study, a physical hydrologic model the soil and water assessment tool (SWAT) was used to assess long-term continuous daily streamflow corresponding to land-use changes that occurred in the Naesungchun river watershed. For a 30-year model simulation, 3 different land-use maps of the 1990s, 2000s, and 2010s were used to identify the impacts of the land-use changes. Using SWAT-CUP (calibration and uncertainty program), an automated parameter calibration tool, 23 parameters were selected, optimized and compared with the daily streamflow data observed at the upstream, midstream and downstream locations of the watershed. The statistical indexes used for the model calibration and validation show that the model performance is improved at the downstream location of the Naesungchun river. The simulated streamflow in the mainstream considering land-use change increases up to -2 - 30 cm compared with the results simulated with the single land-use map. However, the difference was not significant in the tributaries with or without the impact of land-use change.
The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.
본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Evapotranspiration and rainfall-runoff are the major components of hydrological cycle and thereby the changes of them can directly affect the wetness/dryness or runoff characteristics of basins. In this study the wetness/dryness in Geum river basin are classified by dint of cumulative probability density function of monthly moisture index and the long term changes of them are analyzed based on climatic water balance concept. The drought events in Geum river basin are selected through evaluation of monthly moisture index and the various hydrological properties of them are investigated in detail. Also the trends of time-series of climatic water balance components are examined by Seasonal Kendall test and the variability of hydrological cycle in Geum river basin during the recent decade is inquired. It is judged that the results of this study can be contributed to establishment of the counter plan against the future drought events as the fundamental information.
기후변화에 따른 강수변화특성 연구는 장기 강수의 추세변화가 가용수자원과 관련된 여러 문제들과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 중요하다. Mann-Kendall 검정을 사용하여 한반도의 월별 및 년 강수량과 유량의 추세검증분석을 수행하였다. 한반도 강우특성의 장기추세는 총강우량 증가, 총 강우일수 감소 그리고 80mm 이상 강우일수 증가로 요약될 수 있다. 강수자료의 추세분석에서는 강수량의 증가와 강우일수의 감소 그리고 호우일수의 증가를 볼 수 있었지만 MK 검정결과 $90\%$와 $95\%$ 유의성을 가진 증가나 감소의 추세성을 보이지는 않았다. 이는 강수량의 증가로 인한 유량의 증가 추세가 유량자체의 변동 특성보다 크지 않으므로 유량자료의 추세에서 통계적 유의성을 가지는 어떠한 경향성을 찾을 수 없음을 나타낸다.
본 논문에서는 측우기 관측 자료계열(CWK)과 근대우량계 관측 자료계열(MRG)의 월별 장기변화 특성을 파악하기 위하여 각 자료계열별로 연도별 시간축과 월별 시간축을 동시에 고려한 2차원 LOWESS 회귀분석을 실시하여 강우의 변동 특성을 분석하였다. 4가지 강우특성에 대한 2차원 LOWESS 회귀분석 결과, 1980년 이후부터 강우의 양적 증가추세와 더불어 강우의 월간 변화폭도 급격한 증가추세를 보이고 있는 것으로 나타났다.
In this paper, the initial behavior of transmission tower was analyzed. This tower was firstly constructed by rock anchor foundation in domestic 154 kV transmission line and wireless real-time monitoring system was installed to obtain the measured data for analysis of the structure behavior. For this purpose, 16 strain gauges was installed in anchors of foundation and strain gauges, clinometers, anemoscope and settlement sensors was installed at superstructure. As the results, the main factor which influence the behavior of superstructure is wind velocity, wind direction, rainfall and temperature change. Especially, the uplift load at stub of transmission structure revealed about 35.4 percentages of design load. Hereafter the long term stability will be analyzed.
To support some knowledge in planning irrigation system, short or long-term irrigation scheduling or determining irrigation reservoir capacity, it is necessary to estimate peak irrigation requirements and seasonal distribution of water demands for various return periods. In this paper Dry Day Index and Probable Evapotranspiration were evaluated to decide seasonal consumptive use of paddy rice for a design year using several decades' daily rainfall data and 5 years'('82~'86) actual evapotranspiration data, respectively. To obtain Dry Day Index that is defined as the number of probable dry days for a given period, Slade unsymmetrical distribution function was adopted. Dry Day Index was analysed for 5 and 10-day intervals. Each of them was evaluated with return periods of 1, 3, 5, 10 and 20 year. Their singnificance was tested by X$^2$ method. Based on these values, the Probable Evaportanspiration, that is the average daily ET both in dry days and rainy days during a given period, was estimated. Crop coefficient was also determined by the modified Penman equation proposed by Doorenbos & Pruitt.
The purpose of this study is to estimate temporal soil loss change according to long-term land cover changes using GIS and RS. Revised USLE(Universal Soil Loss Equation) factors were made by using point rainfall data, DEM(Digital Elevation Model), soil map and land cover map. Past two decades land cover changes were traced by using Landsat MSS and TM data. Soil loss in 2000 increased $6.3\;kg/m^{2}/yr$ compared with that in 1983. This was mainly caused by the increased upland area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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