Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.131-131
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2011
기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.
The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved.
The purpose of this study is to evaluate the applicability of the GRM (Grid based rainfall-Runoff Model) to the continuous simulation by simulating the dam inflow. The GRM was previously developed for the simulation of rainfall-runoff events but has recently been improved to enable continuous simulation. The target watersheds are Chungju dam, Andong dam, Yongdam dam, and Sumjingang dam basins, and runoff models were constructed with the spatial resolution of 500 m × 500 m. The simulation period is 21 years (2001 to 2021). The simulation results were evaluated over the 17 year period (2005 to 2021), and were divided into three data periods: total duration, wet season (June to September), and dry season (October to May), and compared with the observed daily inflow of each dam. Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), Kling-Gupta efficiency (KGE), correlation coefficient (CC), and total volume error (VE) were used to evaluate the fitness of the simulation results. As a result of evaluating the simulated dam inflow, the observed data could be well reproduced in the total duration and wet season, and the dry season also showed good simulation results considering the uncertainty of low-flow data. As a result of the study, it was found that the continuous simulation technique of the GRM model was properly implemented and the model was sufficiently applicable to the simulation of dam inflow in this study.
The objective of this study is to assess the dual-polarization radar for flood forecasting. First, radar rainfall has temporal and spatial errors, so estimated radar rainfall was compared with ground observation rainfall to assess accuracy improvement, especially, considering the radar range of observation and increase of the rainfall intensity. The results of this study showed that the error for estimated dual-polarization radar rainfall was less than single-polarization radar rainfall. And in this study, dual-polarization radar rainfall for flood forecasting was assessed using MAP (Mean Areal Precipitation) and SURR (Sejong University Rainfall Runoff) model in Namkang dam watershed. The results of MAP are more accurate using dual-polarization radar. And the results of runoff using dual-polarization radar rainfall showed that peak flow error was reduced approximately 12~63%, runoff volumes error was reduced by approximately 30~42%, and also the root mean square error decreased compared to the result of runoff using single-polarization radar rainfall. The results revealed that dual-polarization radar will contribute to improving the accuracy of the flood forecasting.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.92-92
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2023
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1078-1083
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2009
HEC-HMS(Hydrologic Modeling System)은 강우-유출 모의를 위한 차세대 소프트웨어이며 HEC-1에 포함되어 있는 단위도 및 수문학적 홍수추적 이외에도 격자형 강우자료(레이더 데이터)를 이용하여 적용할 수있는 유사분포 유출변화와 장기 연속모의에 적용할 수 있는 간단한 수분감소 등을 추가적으로 포함하고 있다. 또한 GUI(Graphical User Interface)환경, 통합 수문분석 성분, 자료 저장 및 관리 능력, 그래�d 처리 및리포트 출력기능으로 구성되어 있으며 여러 가지 프로그램 언어(C, C++, Fortran)를 이용하여 개발되었다. 본 연구에서는 낙동강 수계의 금호강에 위치한 동촌 지점을 유출구로 선정하고 5개의 소유역과 두 개의 하도로 구성하여 유출모의를 실시하였으며 수문자료 선정은 2007년$^{\sim}$2008년에 발생한 홍수사상과 유량조사 사업단에서 개발한 수위-유량관계곡선식을 활용하였다. 또한, HEC-GeoHMS 모형을 GIS와 연계하여 지형인자를 추출하고 추출된 지형인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다. HEC-HMS 모형의 계산 조건에서 손실 우량은 SCS CN, 유출변환은 Clark 단위도법을 적용하였다. 또한 관측치와 계산치의 적합도 검증은 평균제곱 근오차(root mean squar error; RMSE)와 모형 효율성 계수(model efficiency; ME)를 산정하여 분석하였다
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.2
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pp.15-27
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2009
토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비점오염모형이 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적관리기법이 수문 수질에 미치는 영향을 평가하기위한 통합모형시스템을 개발하였다. 통합모형시스템은 DANSAT (Dynamic Agricultural Non-point Source Assessment Tool)과 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. DANSAT은 분포형 연속 강우사상 모형으로서 농업소유역에서의 유출량, 유사량, 농약 물질의 이동기작 등을 모의한다. DANSAT은 크게 동적변수 부모형, 수문 부모형, 유사 이용 부모형, 농약 물질 이동 부모형등 4개의 부모형으로 구성되어있다. 동적변수 부모형은 토양의 특성, 작물의 생장 및 작물 잔여물질의 분해 등을 모의하는 하부모형으로 구성되어있으며, 토지 이용 변화에 관계되는 내부 변수들의 시간적 변화를 모의한다. 수문 부모형은 차단, 증발산량, 침투량, 침루량 등을 모의하는 격자 단위 프로세스와 지표유출, 중간유출, 기저유출 및 하천에서의 물의 이동을 모의하는 유역 단위 프로세스로 구성되어있다. 유사 이동 부모형은 세류간 (interrill) 토양입자의 분리, 세류 (rill) 및 하천내의 토양분리, 운송가능량 등을 모의하며, 농약 물질 이동 부모형은 농약의 분해, 평형, 식물에 의한 흡수, 침출 등을 고려하여 농약 물질의 이동을 모의한다. 입력변수는 최적관리기법의 시 공간적인 변화를 고려할 수 있도록 계층구조로 구성하였다. 유역출구에서의 결과 출력 뿐만 아니라, 유역전체에 걸쳐 지표면과 지하수면 사이에서 물 및 오염물질의 이동량 분석을 위한 출력 및 격자단위의 상세 결과 출력을 통하여 최적관리기법을 평가하고 분석할 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스는 모형의 구동을 위해 요구되는 광범위한 시 공간 입력 자료를 기존에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 생성할 수 있도록 개발되었다.
Choi, Yun-Seok;Park, Sang Hoon;Kim, Joo Hun;Kim, Kyung-Tak
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.372-372
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2019
본 논문에서는 격자 기반의 2차원 침수해석 모형인 G2D(Grid based 2-Dimensional land surface flood model)의 GUI 개발에 대해서 기술하였다. G2D 모형은 ASCII 래스터 포맷의 DEM을 이용하여 정형 사각격자로 구성되는 침수모의 도메인을 설정하고, 수위, 수심, 유량 등의 경계조건과 강우와 유량을 연속방정식의 생성항으로 사용하여 2차원 침수모의를 한다. 주요한 침수모의 결과는 ASCII 래스터 포맷을 가지는 수심과 수위 등이다. 이와 같이 G2D 모형은 ASCII 래스터 파일을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 우선 래스터 파일의 전후처리와 침수모의 결과의 가시화에 대한 편의성을 높이기 위해서 GIS 소프트웨어를 이용하여 GUI를 개발하고자 하였다. 이와 더불어 사용자들이 소프트웨어 구매 비용에 대한 부담을 없애고, 편리하게 사용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어를 이용하고자 하였으며, 이 두 가지 조건을 만족할 수 있는 QGIS를 이용해서 G2D 모형의 GUI인 QGIS-G2D를 개발하였다. QGIS-G2D는 QGIS의 plug-in으로 실행된다. QGIS-G2D는 G2D 모형의 실행에 필요한 프로젝트 파일(.g2p)을 GUI를 이용해서 만들 수 있으며, 모의결과를 애니매이션 등으로 가시화 할 수 있는 후처리 기능을 포함하고 있다. 또한 QGIS-G2D는 DEM 수정 기능과 같이 G2D 모형의 입력자료 전처리를 위해서 QGIS plug-in으로 제공되는 여러 가지 기능을 함께 이용할 수 있다. 또한 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 QGIS plug-in인 QGIS-GRM과 연계하여, 유역 유출모의와 침수모의를 QGIS 환경에서 함께 수행할 수도 있다. 개발된 소프트웨어는 오픈소스 플랫폼인 GitHub(https://github.com/floodmodel/)를 통해서 제공된다. 본 연구를 통해서 홍수해석에 필요한 강우-유출 모의와 침수모의를 위한 모형을 제공하고, 이를 편리하게 활용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어를 제공할 수 있었다. 이러한 연구들은 홍수 분야의 전문가들에 의해서 다양한 분야의 홍수해석에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
The objective of this study is to evaluate the applicability and simulation capability of PRMS, developed by U.S. Geological Survey, over the seven multi-purpose dam watersheds in Korea. The basic concepts of model components and their parameters are investigated for the evaluation of model applicability and the possibility of model parameter estimation is suggested based on the data availibility. For model parameter estimation, some parameters are directly estimated from measurable basin characteristics, but the others are estimated by Rosenbrock's automatic optimization scheme. The results show that the simulated flows from the model were very close to the observed ones. Although the default values for snowmelt model parameter are used, the results from snowmelt simulation is also acceptable. The model shows that the simulation capability is not sensitive to the basin size, however, according to increasing basin area, simulation characteristics are close to those for lumped model rather than semi-distributed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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