Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
강우는 유출, 증발산 등 여러 수문 현상들과 밀접한 연관이 있으며, 직관적인 측정이 가능하기 때문에 다양한 현상을 해석하고 분석하는데 빈번하게 활용되어 왔다. 한반도에서는 강우 관측소의 운영과 레이더를 활용한 측정이 주를 이루고 있으며, 정확하고 정밀한 측정이 가능한 연구수준을 보유하고 있다. 하지만 이는 인프라가 구축되지 않은 미계측 유역에서의 강우를 측정하기에는 적합하지 않으므로, 위성을 활용한 정확한 강우 분석에 대한 연구가 요구되고 있다. 위성 기반 강우자료는 10 km, 25 km 정도의 낮은 공간해상도를 갖고 있으며, 정확도에 있어서 지점 자료에 비해 신뢰도가 낮다는 인식이 있어 활용범위가 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 공간 해상도의 한계를 극복하고 지점 자료와의 정확도를 높이고자, 10 km의 공간해상도를 갖는 전지구관측 위성(GPM) 기반 강우 자료를 1 km까지 상세화하였다. 특히, 미계측 유역 등 지점 자료가 부족한 곳에서의 위성 영상 활용도를 제고하기 위해, 상세화 과정에서 지점 자료를 사용하지 않고 MODIS 기반의 구름 인자를 활용하였다. 상세화 된 강우 자료는 빌딩 등 복잡한 환경적 특성을 지닌 서울 지역에서 지점 강우 자료와 검증함으로써, 위성 기반 고해상도 강우자료의 활용 가능성을 평가하였다. 상세화가 적용된 강우 자료의 상관성은 봄에는 0.08만큼 감소하였고, 여름에는 같은 값을 가지며, 가을에는 0.01만큼 감소하였고, 겨울에는 0,04만큼 증가하였다. 지점 자료를 사용하지 않고 위성기반 강우 자료를 상세화 하는 기술은 추후 인프라의 구축이 충분하지 않은 해외 지역이나 지점 관측에 한계가 있는 미계측 유역의 강우를 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
Synthetic unit hydrograph equations for rainfall run-off characteristics analysis and estimation of design flood have long and quite frequently been presented, the Snyder and SCS synthetic unit hydrograph. The major inputs to the Snyder and SCS synthetic unit hydrograph are lag time and peak coefficient. In this study, the methods for estimating lag time and peak coefficient for small watersheds proposed by Zhao and McEnroe(1999) were applied to the Kum river basin in Korea. We investigated lag times of relatively small watersheds in the Kum river basin in Korea. For this investigation the recent rainfall and stream flow data for 10 relatively small watersheds with drainage areas ranging from 134 to 902 square kilometers were gathered and used. 250 flood flow events were identified along the way, and the lag time for the flood events was determined by using the rainfall and stream flow data. Lag time is closely related with the basin characteristics of a given drainage area such as channel length, channel slope, and drainage area. A regression analysis was conducted to relate lag time to the watershed characteristics. The resulting regression model is as shown below: ※ see full text (equations) In the model, Tlag is the lag time in hours, Lc is the length of the main river in kilometers and Se is the equivalent channel slope of the main channel. The coefficient of determinations (r$^2$)expressed in the regression equation is 0.846. The peak coefficient is not correlated significantly with any of the watershed characteristics. We recommend a peak coefficient of 0.60 as input to the Snyder unit-hydrograph model for the ungauged Kum river watersheds
최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.
각종 수공구조물 설계를 위한 첨두홍수량을 추정시 합리식(rational formula) 및 가지야마(Kajiyama)공식 등을 사용하고 있으나, 이러한 방법들을 이용하여 가능최대홍수량(PMF)을 산정하기 위해서는 가능최대강수량(PMP)의 추정이 선행되어야 하므로 미계측지역에서는 적용에 상당한 제약이 따른다. Creager 등이 1945년에 제시한 Creager방법은 비홍수량산정기법의 일종으로 유역면적과 PMF사이의 비선형성을 직접 수식화하여 제공하므로 PMP값이 주어지지 않은 상황에서 PMF산정이 가능하며, 주로 중규모이상 다목적댐의 PMF 산정시 사용되어 왔는데, 국내에는 아직 적용된 사례가 많지 않다. 본 연구에서는 PMP도를 이용한 강우-유출 모델로 산정된 상수전용댐과 다목적댐의 PMF를 이용하여 유역규모와 강우지속시간에 따라 보편적으로 적용할 수 있는 Creager 공식의 매개변수와 Creager 계수값의 결정범위 및 기준 등을 산정하여 국내 유역에 적용가능한 방법을 제시하였다.
토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 위성강수에 대한 정확도를 비교함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하고 있다. 정확도 평가 결과 전체적인 강수의 공간분포는 세 개의 이벤트 모두 지상계측강우와 위성강수가 유사한 것으로 분석되었다. 1개월간의 강수의 경우 지상계측강수(ASOS)와 위성강수의 1시간의 시간해상도에서 상관계수는 0.42~0.46정도로 분석되었다. 강수가 집중된 기간에 대한 평가에서 1시간의 시간해상도에 대한 상관계수가 IMERG는 0.55~0.66, GSMaP는 0.56~0.67로 분석되었다. 세 개의 이벤트에 대한 관측소별 총강우의 분석결과 상관계수는 IMERG와 GSMaP이 CMORPH 보다 상대적으로 우수한 것으로 분석되었고, 바이어스는 상대적으로 CMORPH가 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 3개 위성강수 모두 지상계측강수와 비교하여 과소하게 추정되고 있는 것으로 분석되었다. 향후에는 본 연구를 통해 얻어진 결과를 반영하여 북한을 포함한 한반도 전체에 대한 강수량을 추정하는 연구를 수행할 계획이다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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