본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
The purpose of this study is to estimate the design flood runoff for ungaged forest watershed to reduce the flood damage in national park. Daewonsa watershed in Jirisan National Park was selected as study watershed, of which characteristic factors were obtained from GIS data. Flood runoff was simulated using SCS unit hydrograph module in HEC-HMS model. SCS Curve Number (CN) was calculated from forest type area weighted average method. Huff's time distribution of second-quartile storm of the Sancheong weather station, which is nearest from study watershed, was used for design flood runoff estimation. Critical storm duration for the study watershed was 3 hrs. Based on the critical duration, the peak runoff for each sub-watershed were simulated. It is recommended to monitor the long-term flow data for major stream stations in National Park for a better reliable peak runoff simulation results.
In this study, two estimation equations for preparing stream data for distributed storm runoff model were developed by analyzing the nonlinear relation between upstream flow-length and stream width, and between upstream flow-length and stream bed-slope. The equations for stream cell were tested in Chungjudam watershed (6,661 $km^2$) using KIMSTORM. Six storm events occurring between 2003 and 2008 were selected for the model calibration and verification before the test of equations. The average values of the Nash-Sutcliffe model efficiency (ME), the volume conservation index (VCI), the relative error of peak runoff rate (EQp), and the difference of time to peak runoff (DTp) were 0.929, 1.035, 0.037, and -0.406 hr for the calibrated four storm events and 0.956, 0.939, 0.055, and 0.729 hr for the two verified storm events respectively. The estimation equations were tested to the storm events, and compared the flood hydrograph. The test result showed that the estimation equation of stream width reduced the peak runoff and delaying the time to peak runoff, and the estimation equation of stream bed-slope showed the opposite results.
Temporal and spatical surface runoff by heavy rainfall during 25~28 July, 2011 causing urban flooding at Seoul were analyzed using Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA). L-THIA was calibrated for 1988~1997 and validated for 1998~2007 using monthly observed data at Hangangseoul watershed which covers 90 % of Seoul city. As a results of calibration and validation of L-THIA at Hangangseoul watershed, Nash-Sutcliffe coefficients were 0.99 for calibration and 0.99 for validation. The simulated values were good agreement with observed data and both calibrated and validated levels were "very good" based on calibration criteria. The calibrated curve number (CN) values of residential and other urban area represented 87 % and 93 % of impervious area, respectively, which were maximum percentage of impervious area. As a result of L-THIA application at Seoul city during 25~28 July, 2011, most of rainfall (54 %, 287.49 mm) and surface runoff (65 %, 247.32) were generated at 27 July, 2011 and a significant amount of rainfall and surface runoff were occurred at southeastern Seoul city. As a result of bi-hourly spatial and temporal analysis during 27 July, 2011, surface runoff during 2:00~4:00 and 8:00~10:00 were much higher than those during other times and surface runoff located at Seocho-gu during 6:00~8:00 represented maximum value with maximum rainfall intensity which caused landslide from Umyun mountain.
The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.
The purpose of this study was to develop a ridge regression (RR) model to estimate BOD and TP load using runoff weighted value. The concept of runoff weighted value, based on distributed curve-number (CN), was introduced to reflect the impact of land covers on runoff. The estimated runoff depths by distributed CN were closer to the observed values than those by area weighted mean CN. The RR is a technique used when the data suffers from multicollinearity. The RR model was developed for five flow duration intervals with the independent variables of daily runoff discharge of seven land covers and dependent variables of daily pollutant load. The RR model was applied to Heuk river watershed, a subwatershed of the Han river watershed. The variance inflation factors of the RR model decreased to the value less than 10. The RR model showed a good performance with Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.73 and 0.87, and Pearson correlation coefficient of 0.88 and 0.93 for BOD and TP, respectively. The results suggest that the methods used in the study can be applied to estimate pollutant load of different land cover watersheds using limited data.
연유출량에 영향을 미치는 가장 직접적인 인자는 강수량인데 회귀분석을 이용한 이전의 연구에서는 유출률이 20% 미만 또는 100% 이상인 경우에는 강수와 유량자료는 이상점(outlier)으로서 분석에서 제외시킨 결과 강수량은 독립변수로서 의의가 없고 대신 유역면적을 중요한 독립변수로 포함시켰다. 본 연구에서는 유출률대신 (연강수량-연유출량)을 연증발산량의 좋은 추정치로 간주하고 우리나라에서 가능한 연증발산의 범위를 벗어나는 자료를 제외시키고 회귀분석을 한 결과 수문학적인 이론에 부합되며 결정계수가 높은 다음과 같은 회귀분석식을 얻었다. R=-518.25+0.8834P 단, R: 유출고(mm) P: 연강수량(mm) 이 회귀분석식은 cross-validation을 거친 결과 계수가 매우 안정되어 있어서 우리나라의 미계측 중소수게에서 사용할 수 있는 좋은 연유출량 추정모델로서 제안한다.
Geographic data which are difficult to handle by the characteristics of spatial variation and variety turned into a possibility to analyze with tlie computer-aided digital map and the use of Geographic Information System(GIS). The purpose of this study is to develop and apply a GIS application model (GISCELWAB) for the spatial simulation of surface runoff from a small watershed. This paper discribes the modeling procedure and the applicability of the cell water balance model (CELWAB) which calculates the water balance of a cell and simulates surface runoff of watershed simultaneously by the interaction of cells. The cell water balance model was developed to simulate the temporal and spatial storage depth and surface runoff of a watershed. The CELWAB model was constituted by Inflow-Outflow Calculator (JOC) which was developed to connect cell-to-cell transport mechanism automatically in this study. The CELWAB model requests detail data for each component of a cell hydrologic process. In this study, therefore, BANWOL watershed which have available field data was selected, and sensitivity for several model parameters was analyzed. The simulated results of surface runoff agreed well with the observed data for the rising phase of hydrograph except the recession phase. Each mean of relative errors for peak discharge and peak time was 0.21% and2.1 1% respectively. In sensitivity analysis of CELWAB , antecedent soil moisture condition(AMC) affected most largely the model.
In this study, three different unit hydrograph methods (NRCS, Snyder and Clark) in the HEC-HMS were compared to find better fit with the observed data in the Namgang-Dam watershed. The Sancheong, Shinan, and Changchon in Namgang-Dam watershed were selected as the study watersheds. The input data for HEC-HMS were calculated land use, digital elevation map, stream, and watershed map provided by WAter Management Information System (WAMIS). Sixty six storms from 2004 to 2011 were selected for model calibration and validation. Three unit hydrograph methods were compared with the observed data in terms of simulated runoff volume, and peak runoff for the selected storms. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$) for the peak runoff was 0.8295~0.9999 and root mean square error (RMSE) was 0.029~0.086 mm/day for calibration stages. In the model validation, $R^2$ for the peak runoff was 0.9061~0.9916 and RMSE was 0.030~0.088 mm/day which were more accurate than calibrated data. Analysis of variance showed that there was no significant difference among the three unit hydrograph methods.
본 연구는 유출분석을 위하여 수문학적 모델에 근거한 지형적인 특성을 반영한 TOPMODEL의 적용성을 평가하는 것이다. 적용대상은 섬진강 상류유역에 위치한 산악지역으로서 쌍치 소유역이고, 유역면적은 $126.7km^2$이다. 2006~2009년에 선택된 6시간 간격의 강우-유출 자료를 가지고 Pattern Search 방법에 의한 관측유출자료를 사용하여 모델의 매개변수들을 조정하였다. 쌍치 유역의 지형학적인 인자들은 $100m{\times}100m$ 격자의 수치 표고모델에 의하여 추출하였다. 분석결과에 의하면 모델의 매개변수인 지수저류 매개변수(m), 투수량계수(T0), 불포화대 지체시간(TD)등은 수문학적인 반응에 민감하였으며, 모의된 유출자료는 관측 유출자료와 잘 일치하여 합리적인 적용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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