This study is to develop a distributed urban flood runoff model that simulates the road runoff and to test the applicability of the model by applying to Pyeongtaek city of $12.2km^2$. To generate the runoff along the runoff, agree burned DEM (Digital Elevation Model) with road networks was suggested and the proper spatial resolution of DEM was identified finer than 15 m. To test the model applicability, 32 points on the road networks were selected and the hydrographs of each point were generated. The test showed reasonable results that increase the road runoff from the high elevation roads to the low elevation roads and the road runoff considering rainwater drainage from the road also showed reasonable results.
The development of a basin-wide runoff analysis model is to analysis monthly and daily hydrologic runoff components including surface runoff, subsurface runoff, return flow, etc. at key operation station in the targeted basin. h short-term water demand forecasting technology will be developed fatting into account the patterns of municipal, industrial and agricultural water uses. For the development and utilization of runoff analysis model, relevant basin information including historical precipitation and river water stage data, geophysical basin characteristics, and water intake and consumptions needs to be collected and stored into the hydrologic database of Integrated Real-time Water Information System. The well-known SSARR model was selected for the basis of continuous daily runoff model for forecasting short and long-term natural flows.
본 연구에서는 자료동화기법의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 유량자료의 실시간 품질향상을 수행하였다. 확장 칼만 필터의 상태-공간모형은 강우-유출모형과 관측유량자료를 이용하여 구성하였다. 본 연구에서는 실시간 품질향상 목적을 댐 유입량의 비정상적 고변동성 억제 및 관측유량의 결 오측 보완으로 구분하였으며, 각각의 경우에 적절한 확장 칼만 필터 모형을제시하였다. 이들 모형의 차이는 칼만이득 계산에 필요한 공분산 함수의 추정에 변동성만을 고려하는냐 또는 편의까지를 포함하느냐로 나타난다. 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 적용하였으며, 그 결과 제시된 모형들이 댐 유입량자료나 결 오측이 포함된 유량자료의 실시간 품질향상에 효과적으로 작동함을 확인하였다.
본 연구에서는 도시 소유역에 위치한 배수펌프장의 집중호우 시 운영 개선방안을 도출하기 위한 기초연구로서 강우유출을 모의하고자 하였다. 이를 위해 GIS근간의 강우유출 모의 모델인 HEC-HMS를 활용하였으며, 2001년 7월 구리시에 발생한 집중호우에 대한 홍수유출수문곡선을 모의 할 수 있었다. 이때 강우유출모의에 필요한 유역의 토지이용현황, 토양형 및 유출곡선지수 등의 모델 입력자료는 ArcView GIS 툴과 수치지도 자료를 활용하여 산정할 수 있었다.
격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
Park, Se-In;Park, Hyun-Jin;Yang, Hye In;Kim, Han-Yong;Yoon, Kwang-Sik;Choi, Woo-Jung
한국환경농학회지
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제37권3호
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pp.151-159
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2018
BACKGROUND: In this review paper, the effects of surface cover (SCV), vegetative filter strip (VFS), and vegetated ridge (VRD) on the pollutant runoff from steep-sloping uplands were analyzed to compare the pollutant reduction efficiency in runoff ($PRE_{runoff}$) of the practices and to investigate how slope and rainfall parameters affect the $PRE_{runoff}$. METHODS AND RESULTS: The $PRE_{runoff}$ of SCV, VFS, and VRD for pollutants including suspended solids and biological oxygen demand was compared by analysis of variance. The effect of slope and rainfall parameters on the $PRE_{runoff}$ was explored by either mean comparison or regression analysis. It was found that the $PRE_{runoff}$ differs with the practices due to different pollutant reduction mechanisms of the practices. Though the $PRE_{runoff}$ was likely to be affected by site condition such as slope and rainfall (amount and intensity), more comprehensive understanding was not possible due to the limited data set. CONCLUSION: The $PRE_{runoff}$ of SCV, VFS, and VRD differed due to the distinctive mechanisms of pollutant removal of the practices. It is necessary to accumulate experimental data across a variety of gradient of slope and rainfall for comprehensive understanding of the effects of the practices on pollutant runoff from steep-sloping uplands.
The purpose of this research is to understand the change of runoff characteristics by estimated spatial rainfall. Therefore, this paper largely composed of two parts. First, we compared the simulated result according to estimation method, ID(Inverse Distance Method, ID2(Inverse Square Distance Method), and Kr(General Covariance Kriging Method), after letting miss rainfall data to the observed data. Second, we reviewed the runoff characteristics of the distributed runoff model according to the estimated spatial rainfall. On the basis of Yuseong water level station, we select the target basin as Gabchun watershed. We assumed 1 point or 2 point of the 6 rainfall gauge stations in watershed were missed. We applied the spatial rainfall distributed by Kr to Hy-GIS GRM, distributed runoff model. When 1 point rainfall data is missed, Kr is superior to others in point rainfall estimation and runoff estimation of Hy-GIS GRM. However, in case rainfall data of 2 points is missed, all of three methods did not give suitable result for them. In conclusion, Kr showed better applicability than other estimated methods if rainfall's data less than 2 points is missed.
In this study, three different unit hydrograph methods (Snyder, SCS, Clark) in the HEC-HMS were compared to find better fit with the observed data in the small agricultural watershed. Baran watershed, having $3.85km^2$ in size, was selected as a study watershed. The watershed input data for HEC-HMS were retrieved using HEC-GeoHMS which was developed to assist making GIS input data for HEC-HMS. Rainfall and water flow data were monitored since 1996 for the study watershed. Fifty five storms from 1996 to 2003 were selected for model calibration and verification. Three unit hydrograph methods were compared with the observed data in terms of simulated peak runoff, peak time and total direct runoff for the selected storms. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$) for the observed peak runoff was $0.8666{\sim}0.8736$ and root mean square error, RMSE, was $5.25{\sim}6.37\;m^3/s$ for calibration stages. In the model verification, $R^2$ for the observed peak runoff was $0.8588{\sim}0.8638$ and RMSE was $9.57{\sim}11.80\;m^3/s$, which were slightly less accurate than the calibrated data. The simulated flood hydrographs were well agreed with the observed data. SCS unit hydrograph method showed best fit, but there was no significant difference among the three unit hydrograph methods.
In order to support the basic information for planning and performing the environment management such as Total Maximum Daily Loads (TMDLs), it is highly recommended to understand the spatial distribution of water quality and runoff data in the unit watersheds. Therefore, in the present study, we applied Self-Organizing Map (SOM) to detect the characteristics of spatial distribution of Biological Oxygen Demand (BOD) concentration and runoff data which have been measured in the Yeongsan, Seomjin, and Tamjin River basins. For the purpose, the input dataset for SOM was constructed with the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of the respective data measured from the stations of 22-subbasins in the rivers. The results showed that the $4{\times}4$ array structure of SOM was selected by the trial and error method and the best performance was revealed when it classified the stations into three clusters according to the basic statistics. The cluster-1 and 2 were classified primarily by the skewness and kurtosis of runoff data and the cluster-3 including the basic statistics of YB_B, YB_C, and YB_D stations was clearly decomposed by the mean value of BOD concentration showing the worst condition of water quality among the three clusters. Consequently, the methodology based on the SOM proposed in the present study can be considered that it is highly applicable to detect the spatial distribution of BOD concentration and runoff data and it can be used effectively for the further utilization using different water quality items as a data analysis tool.
Unmeasured value of water for human lives is widely approved, but the water as one of natural resources cannot be evaluated with ease since it changes itself ceaselessly by flowing-out or transforming the phase. Major objectives of the study concerned consequently with investigating its potentiality and evaluating its time seriesly availabity in a volumatic unit. And the study was performed to give the accurate original data to the planners concerned. Some developed rational methods of predicting runoff related to hydrological factors as precipitation, were to be discusseed for their theorical background and to be introduced whether they needed some corrections or not, comparing their estimation with actual runoff from synthetic unit-hydrograph methods. To do so, the study was performed to select Kongju Station, located at the watershed of the Keum River, and to collect such hydrological data from 1962 to 1972 as runoff, water level, precipitation, and so on. On the other hand, the hydrological characteristics of runoff were concluded more reasonably in numerical values, with calculating the the ratio of daily runoff to annual discharge of the flow in percentage, as. the distribution ratio of runoff. The results of the study can be summarized as follows; (1) There needed some consideration to apply the Kajiyama's Formula for predicting monthly runoff of rivers in Korea.(2) The rational methods of predicting runoff might be recommended to become less theorical and reliable than the unique analyzation of data concerned in each given water basin. The results from the Keum River prepared above would be available to any programms concerned. (3) The most accurate estimation for runoff could be suggested to synthetic unithydrograph methods calculated from the relation between each storm and runoff. However it was not contained in the study. (4) The relations between rainfall and runoff at KongJu Station were as following table. The table showed some intersting implications about the characteristics of runoff at site, which indicated that the runoff during three months from July to September approached total of 60% of quantity while precipitation concentrated on the other three from June to August. And there were some months which had more amount of runoff than expected values calculated from the precipitation, such as Febrary, March, August, September, Octover, and December, shown in the table. Such implications should be suggested to meet any correction factors in the future formulation concerned with the subjects, if any rational methods would be required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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