• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1B
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• pp.1-9
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• 2008

The impact of snow accumulation and snowmelt in rainfall-runoff modelling was analyzed for the Soyanggang dam basin by comparing the measured and simulated discharges simulated by the NWS-PC model. Sugawara's conceptual model was used to simulate the snow accumulation and snowmelt phenomena and NWS-PC model was employed to simulate rainfall-runoff. Parameters in model calibration were estimated by the Multi-step Automated Calibration Scheme and optimized using SCE-UA algorithm in each step. The results of the model calibration and verification show that the model considering snowmelt process is better than the one without consideration of snowmelt under the performance criteria such as RMSE, PBIAS, NSE, and PME. The measured discharge time series has over 60 days of persistence. Correlograms for each simulation showed that the simulated discharge with snowmelt model reproduce the persistence closely to the measured discharge's while the one without snow accumulation and snowmelt model reproduce only 20 days of persistence. The study result indicates that the inclusion of snow accumulation and snowmelt model is important for the accurate simulation of rainfall-runoff phenomena in the Soyanggang dam basin.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.833-844
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• 1998

The objectives of this study are to adopt a snowmelt model for coupling a rainfall-runoff model and to study snowmelt effects for long-term runoff analysis on the northeast mountaneous area in Korea. The NWS temperature-index snowmelt model was selected and tested on the 1,059+,6 km$^2$ Naerinchen basin. It can be observed that the time variations of the computed areal extents of snow cover from the model are well agreement with those of the observe station snowfall records on the Inje meteorological station. It is also evident that the computed soil water contents and river flows indicate quite different behaviors with or without snowmelt model. It is concluded that the snowmelt model works well and the snowmelt effects for multi-decadal river flow computations are important on the study area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.194-199
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• 2006

쌍천유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 융설효과를 확인하였고 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 쌍천유역의 지하수위와 GOI의 상관관계를 분석한 결과 70일 이동평균값을 이용한 GOI가 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 융설효과를 고려하기 위해서 먼저 유역의 DEM 자료를 이용하여 100m 간격으로 고도별 면적분포를 구하고 기온이 100m당 $0.5^{\circ}C$씩 감소하는 것을 고려하여 강수사상이 발생하면 $0^{\circ}C$ 이하가 되는 고도에서는 강설사상이 발생하는 것으로 가정하였다. 이 때 고도별 면적분포에서 구해지는 면적비를 고려하여 강수사상을 강우와 강설로 나누었다. 이후에 고도를 고려한 기온이 $0^{\circ}C$ 이상인 날에 그 고도의 설적이 모두 녹는 것으로 가정하였고 강우가 발생한 것으로 처리하였다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 70일 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 40mm가 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 쌍천유역의 경우 40mm가 한계침투량이다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 쌍천유역의 2003년부터 2005년까지 2개년 자료에 대해서 융설을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있고 한계침투량을 고려했을 때도 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있으며 융설효과와 한계침투량을 동시에 고려했을 경우에 가장 높은 상관관계를 얻을 수 있었다.$2.8g/cm^3$로 가정했을 때, 경상분지의 화강암류의 압력평균값이 약 $0.73{\sim}3.16kbar$의 범위를 가졌고, 경상분지내 백악기 화강암류의 정치 깊이는 $2.6{\sim}11.4km$범위를 가졌다. 이는 경상분지 화강암류에 대해 유추된 기존의 정성적인 생각과 일치한다는 것을 알 수 있었고, 각섬석의 $Al^T$함량을 이용한 여러 경험적, 실험적인 압력계가 많은 제한점이 있지만 경상분지의 백악기 불국사화강암류에는 정성적으로 유효함을 알 수 있었다. 우리는 최종적으로 경상분지내 백악기 화강암류는 천부관입 암체이고 노출된 화강암류가 천부지각이라는 것을 알 수 있었다. 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인

• The Journal of Engineering Geology
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• v.19 no.3
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• pp.313-321
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• 2009

The relationship between precipitation and groundwater level and the correlation between the moving average of precipitation and goundwater level were analyzed for the Han river watershed in Korean peninsular. Fourteen regions in the watershed were selected and there were somewhat different patterns of seasonal fluctuation of groundwater level data. The groundwater level data tends to decrease in dry spell and increase in wet spell however the range between maximum and minimum values is quite different for each gauging point. We could have stronger correlation between groundwater level for fractured rock aquifer and the moving average of precipitation than the groundwater level for alluvial aquifer. The critical infiltration, which is the maximum daily infiltration averaged throughout watershed, value is turned out to have the range of 10 to 90 mm. We could have stronger correlation when we consider critical infiltration and modify the original precipitation data than we use original precipitation data. We also could have higher correlation coefficient when we consider snowmelt effect for the watershed that has considerable snow event.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.2
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• pp.97-103
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• 2014

An isotopic hydrograph separation technique has been able to determine the contribution of new water (event water such as rain or snowmelt) and old water (pre-event water like groundwater) to a stream hydrograph for last several decades using stable water isotopes. It is based on the assumption that the isotopic compositions of both new water and old water at a given instant in time are known and the stream water is a mixture of the two waters. In this study, we show that there is a systematic error (standard error in the new water fraction) in the isotopic hydrograph separation if the average isotopic compositions of new water were used ignoring the temporal variations of those of new water. The standard error in the new water fraction is caused by: (1) the isotopic difference between the average value and temporal variations of new water; (2) the new water fraction as runoff contributing to the stream during rainfall or spring melt; and (3) the isotopic differences between new and old water (inversely). The standard error is large, in particular, when new water dominates the stream flow, such as runoff during intense rainfall and in areas of low infiltration during spring melt. To reduce the error in the isotopic hydrograph separation, incorporation of fractionation in the isotopic composition of new water observed at a point should be considered with simultaneous sampling of new water, old water and stream water.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.1
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• pp.35-44
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• 2024

Research in dam inflow prediction has actively explored the utilization of data-driven machine learning and deep learning (ML&DL) tools across diverse domains. Enhancing not just the inherent model performance but also accounting for model characteristics and preprocessing data are crucial elements for precise dam inflow prediction. Particularly, existing rainfall data, derived from snowfall amounts through heating facilities, introduces distortions in the correlation between snow accumulation and rainfall, especially in dam basins influenced by snow accumulation, such as Soyang Dam. This study focuses on the preprocessing of rainfall data essential for the application of ML&DL models in predicting dam inflow in basins affected by snow accumulation. This is vital to address phenomena like reduced outflow during winter due to low snowfall and increased outflow during spring despite minimal or no rain, both of which are physical occurrences. Three machine learning models (SVM, RF, LGBM) and two deep learning models (LSTM, TCN) were built by combining rainfall and inflow series. With optimal hyperparameter tuning, the appropriate model was selected, resulting in a high level of predictive performance with NSE ranging from 0.842 to 0.894. Moreover, to generate rainfall correction data considering snow accumulation, a simulated snow accumulation algorithm was developed. Applying this correction to machine learning and deep learning models yielded NSE values ranging from 0.841 to 0.896, indicating a similarly high level of predictive performance compared to the pre-snow accumulation application. Notably, during the snow accumulation period, adjusting rainfall during the training phase was observed to lead to a more accurate simulation of observed inflow when predicted. This underscores the importance of thoughtful data preprocessing, taking into account physical factors such as snowfall and snowmelt, in constructing data models.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.6
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• pp.2237-2244
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• 2013

In this study, physics based K-DRUM(K-water Distributed RUnoff Model) using GIS spatial hydrologic data as input data was developed to account for the temperature variation according to the altitude change considering snow melt and cover. The model was applied for Pakistan Kunhar River Basin($2,500km^2$) to calculate long-term discharge considering snow melt and cover. Time series analysis of the temperature and rainfall data reveals that temperature and rainfall of the river basin differs significantly according to altitude change compared to domestic basin. Thus, applying temperature and altitude lapse rate during generate input data generation. As a result, calculated discharge shows good agreement with observed ones considering snow melt and accumulation characteristic which has the difference of 4,000 meter elevation above sea level. In addition, the simulated discharge strongly showed snow melting effect associated with temperature rise during the summer season.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.281-281
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• 2016

기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.211-211
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• 2017

장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.3D
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• pp.431-436
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• 2008

Recently, the rapid development of GIS technology has made it possible to handle a various data associated with spatially hydrological parameters with their attribute information. Therefore, there has been a shift in focus from lumped runoff models to distributed runoff models, as the latter can consider temporal and spatial variations of discharge. In this research, a distributed rainfall-runoff model based on physical kinematic wave for analysis of surface and river flow was used to simulate temporal and spatial distribution of long-term discharge. The snowfall and melting process model based on Hydro-BEAM was developed, and various hydrological parameters for input data of the model was extracted from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map. The developed model was applied for the Shonai River basin(532) in Japan, which has sufficient meteorological and hydrological data, and displayed precise runoff results to be compared to the hydrograph.