• Title/Summary/Keyword: 유역강수량

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Spatial Impact Assessment of Heat Wave on River Water Quality using Big Data (빅데이터를 이용한 폭염과 하천수질의 공간적 영향 평가)

  • Lee, Jiwan;Lim, Hyeokjin;Shin, Hyungjin;Kim, Seongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.87-87
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    • 2021
  • 이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.

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Evaluation of multiple-satellite precipitation data by rainfall intensity (다중 위성 강수자료의 강우강도별 특성 평가)

  • Kim, Kiyoung;Lee, Seulchan;Choi, Minha;Jung, Sungho;Yeon, Minho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.383-383
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    • 2021
  • 강수는 수자원 분석 및 지리학적 연구에 가장 핵심적으로 쓰이는 수문인자이며, 최근 기후변화와 방재 관련한 다양한 연구에서 정확한 강수자료의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 강수는 지표에서의 유출, 침투, 증발 등 다양한 수문현상으로 이어지므로, 수문순환, 물수지 분석에 있어 강우강도 등 강수 발생 양상과 유형에 대한 정확한 자료는 필수불가결하다. 강수량은 Automatic Weather Station (AWS)을 통해 비교적 정확하게 측정되고 있으나, 이러한 계측자료는 기상학적, 지형적 영향을 크게 받으며 대표성이 좁다는 단점을 가지고 있어 유출 및 기후 등 공간적 범위를 대상으로 한 연구에 활용하기에 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지상강우레이더를 통한 국지적 강수자료 및 인공위성 기반 전 지구적 강수 관측 자료가 활용되고 있다. 특히 인공위성을 활용한 강우 측정방법은 미계측 유역에서 수자원 측정 및 관리 계획을 세우거나 전 지구적으로 장기적 변화를 분석하는데 있어 가장 활용도가 높다. National Aeronautics and Space Administration (NASA)의 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)을 포함한 기존 강수측정 보조 위성에 더하여 2014년 Global Precipitation Measurement (GPM) 핵심 위성이 발사된 이후 다양한 기관에서 여러 인공위성을 결합한 강수 산출물들을 제공하고 있다(NASA-IMERG, JAXA-GSMAP, NOAA-CMORPH). 본 연구에서는 세 가지 위성 기반 강수 자료의 산출 알고리즘을 비교□분석하고, 강우강도에 따른 산출물들의 정확도를 평가하였다. 본 연구결과는 높은 강우강도 발생 시 나타나는 위성 강수자료의 불확실성을 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이후 신뢰도 높은 다중 위성 융합 강수 산출물을 구현하기 위한 바탕이 될 것으로 기대된다.

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A study on the simulation of flooding in Top-down construction site considering extreme rainfall (극한강우를 고려한 Top-down 현장 침수모의에 관한 연구)

  • Im, JangHyuk;Cho, HyeRin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.30-30
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    • 2022
  • 최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

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Drought Countermeasures against Climate Change considering Regional Characteristics - Focused on the Irrigation Water - (지역특성을 고려한 기후변화대비 가뭄대책 마련 - 농업용수를 중심으로 -)

  • Jang, Yu seon;Baek, Chang Hyun;Lee, Min Ho;Lee, Bae sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.222-222
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    • 2022
  • 최근 기후변화로 인해 지역 및 시기별로 강수량이 편중되면서 가뭄(0.72회/년) 등 물 관련 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 가뭄의 강도 또한 심화되는 추세이다. 본 연구대상 지역인 태안군과 괴산군의 경우 기후변화 시나리오(RCP 4.5)를 적용, 미래(~2100년) 기상조건에 대하여 기존 농업용 저수지의 용수공급능력을 평가한 결과, 가뭄대응(내한) 능력이 감소하는 것으로 분석되었다. 한편, 농업가뭄의 경우 주로 영농기에 발생하여 장마가 시작되면서 해소되었으나, 최근 기후변화로 인해 지속기간이 점차 증가하여 가뭄피해가 매년 반복되고 있다. 그러나, 현재까지 추진된 가뭄대책의 경우 관정개발, 저수지 준설 등 단기·사후처방 중심의 대책이 마련되어 지속적인 재해관리와 예방에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 지역 맞춤형 가뭄대응 종합대책을 마련하여 기후 변화대비 안정적인 영농기반을 구축하고자 하였다. 기존시설 개선, 수요관리 등 최근 정부정책 방향과 재원조달 방안을 고려, 법적근거(농어촌정비법 등)에 의한 실현 가능한 사업계획을 수립하는 한편, 다목적 농촌용수 개발, 용수이용체계 재편 등 사업유형을 구분한 후 단계별(장·단기) 가뭄대책을 마련하였다. 가뭄대책 수립 시 한국농어촌공사에서 개발한 '수리수문 설계 시스템(K-HAS)'을 이용하여 용수 수요량을 산정하였고, 기존 수리시설물별 물 수지 분석을 통해 여유수량이 확보된 수원을 최대한 활용코자 하였다. 저수지 개발 등 신규 수자원 확보가 용이한 내륙·산간지역의 경우 중·대규모 저수지(유효저수량 1백만m3, 유역면적 200ha이상) 개발계획을 수립하는 한편 지역특성(형상, 표고차 등), 개발여건 및 경제성 등을 고려하여, 적정 개발범위(수혜면적 20ha이상)을 설정하였다. 한편, 신규 수자원개발이 어려운 도서·해안지역의 경우 용수 재이용(회귀수 활용) 및 담수호 내 염해방지시설을 도입하는 등 지역 맞춤형 가뭄대책을 수립하였다. 본 연구에서 제시한 단계별(장·단기) 가뭄대책이 차질없이 시행될 경우 기후변화 대비 안정적인 농업용수공급이 가능하고, 상습가뭄 발생(물 부족) 지역에 대하여 효율적이고 합리적인 물(수요·공급)관리가 가능할 것으로 기대된다.

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Analysis of groundwater recharge based groundwater level monitoring data by administrative districts in Korea (국내 행정구역 별 관측 지하수위 기반 지하수 함양량 분석)

  • Lee, Jae Beom;Kim, Dong Geon;Lee, Won Young;Yang, Jeong Seok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.452-452
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    • 2022
  • 수문순환의 측면에서 지하수는 지속적인 하천의 흐름을 유지하고, 국내 물 이용의 측면에서 가용수량을 만족할 수 있는 취수량을 확보하기가 어려운 중·소규모 하천 유역에서 필요한 농업 및 생활용수 등 각종 용수를 확보할 수 있는 중요한 수원으로써의 역할을 하고 있다. 기존의 수자원 정책은 하천에서의 취수량 확보를 위한 수공 구조물의 설치 및 운영을 통한 용수 확보의 형태로 입안되었으나, 최근 2012~2018 한반도 가뭄 사태로 대표되는 강수 패턴의 변화로 인하여 하천에서의 취수량 부족 사태에 대응하기 위하여 지표수-지하수 연계를 고려한 수원 확보에 대한 정책적·공학적 관심과 요구가 증가하고 있다. 지하수의 효율적 운영과 안정적 관리를 위해서 지하수 이용에 대한 관리도 중요하나, 강수 사상의 발생 시 지하수 함양량을 정량적으로 평가하는 것 또한 매우 중요하다. 지하수 함양량은 강수량이나 하천유량 및 수위 등과 같이 정확한 양을 관측하기 어렵기 때문에 지하수 함양량을 산정하는 방법은 매우 다양하게 제시되어 있다. 본 연구에서는 지하수 함양량 산정 방법 중 비교적 간단한 방식의 지하수위 변동법(Water Table Fluctuation Method, WTF Method)를 이용하여 전국 행정구역 별 지하수 함양량을 분석하였다. 지하수위 변동법의 경우 신뢰도 있는 지하수위 관측 자료의 확보가 매우 중요한 단계이기 때문에 국가지하수관측망 및 농촌지하수 관측망, 해수침투관측망 등 공공기관에서 제공하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하여 적용하였다. 수집된 자료를 바탕으로 지하수 함양량을 산정하고, 최근 국내의 강수패턴의 변화와의 비교 분석을 통해 강수와 지하수 함양 간의 관계를 정량적으로 제시하였다. 본 연구의 연구 결과는 안정적인 지하수 개발 및 관리를 위한 기초적인 정책적 판단 근거로써 제시될 수 있고, 추후 연구에서 지하수위 회복 및 지하수자원 관리 방안 적용에 따른 효과 분석 연구에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

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Development of a Storage Level and Capacity Monitoring and Forecasting Techniques in Yongdam Dam Basin Using High Resolution Satellite Image (고해상도 위성자료를 이용한 용담댐 유역 저수위/저수량 모니터링 및 예측 기술 개발)

  • Yoon, Sunkwon;Lee, Seongkyu;Park, Kyungwon;Jang, Sangmin;Rhee, Jinyung
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.34 no.6_1
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    • pp.1041-1053
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    • 2018
  • In this study, a real-time storage level and capacity monitoring and forecasting system for Yongdam Dam watershed was developed using high resolution satellite image. The drought indices such as Standardized Precipitation Index (SPI) from satellite data were used for storage level monitoring in case of drought. Moreover, to predict storage volume we used a statistical method based on Principle Component Analysis (PCA) of Singular Spectrum Analysis (SSA). According to this study, correlation coefficient between storage level and SPI (3) was highly calculated with CC=0.78, and the monitoring and predictability of storage level was diagnosed using the drought index calculated from satellite data. As a result of analysis of principal component analysis by SSA, correlation between SPI (3) and each Reconstructed Components (RCs) data were highly correlated with CC=0.87 to 0.99. And also, the correlations of RC data with Normalized Water Surface Level (N-W.S.L.) were confirmed that has highly correlated with CC=0.83 to 0.97. In terms of high resolution satellite image we developed a water detection algorithm by applying an exponential method to monitor the change of storage level by using Multi-Spectral Instrument (MSI) sensor of Sentinel-2 satellite. The materials of satellite image for water surface area detection in Yongdam dam watershed was considered from 2016 to 2018, respectively. Based on this, we proposed the possibility of real-time drought monitoring system using high resolution water surface area detection by Sentinel-2 satellite image. The results of this study can be applied to estimate of the reservoir volume calculated from various satellite observations, which can be used for monitoring and estimating hydrological droughts in an unmeasured area.

Analysis on the Potentiality of Domestic Rainwater Harvesting in Metro Manila (마닐라 지역의 가정용 우수저류시설 잠재가용성 분석)

  • Felix, Micah Lourdes A.;Maniquiz, Marla C.;Seo, Sung-Ho;Kim, Lee-Hyung;Jeong, Sang-Man
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.13 no.3
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    • pp.633-641
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    • 2011
  • The Philippines is known for its abundant water resources such as the rainfall, where it has a mean annual rainfall range from 965 to 4,100mm. Due to the rapid urbanization of the country, the population in Metro Manila has been continuously increasing hence, the demand for a potable water supply also increases. To mitigate the scarcity of potable water supply, utilization of the water resources should be practiced. Rainwater harvesting is one way to utilize the rainfall runoff. This study analyzedthe potentiality of the rainwater harvesting on residential areas in Metro Manila. A water balance method based spreadsheet was used with input parameters including daily rainfall, catchment area, runoff coefficient, population and the water demand. The efficiency of the domestic water tank was analyzedusing the three different climatic conditions (i.e., minimum, median andmaximum annual rainfalls) and three different types of toilets (i.e., inefficient, conventional and dual-flush toilets). Furthermore, the overflow volume was used to determine which size of rainwater storage was more appropriate for the study area. The results of the study showed that for the three types of rainfall years, only the conventional and dual-flush toilets were suitable for the utilization of rainwater harvesting. The utilization of the $60m^3$ storage tank was sufficient for supplying the demandsof the 90 houses only for a small period of time, 3 months. Based from this study, to fully sustain the long-term water demand of the houses, the enlargement of the tank size having a capacity of 1,100 to $2,500m^3$ is ideal.

Analysis of Non-Point Source Pollution Discharge Characteristics in Leisure Facilities Areas for Pattern Classification (패턴분류를 위한 위락시설지역의 비점오염원 유출특성분석)

  • Kim, Yong-Gu;Jin, Young-Hoon;Park, Sung-Chun;Kim, Jung-Min
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.43 no.12
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    • pp.1029-1038
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    • 2010
  • In meteorology Korea has 2/3 of rain of annual total rainfall at the month of Jun through Sept and it has possibility to have serious flood damage because geographically it is composed of mountainous area with steep slope which account for 70% of its country. Also, the increase of impervious layer due to industrialization and urbanization causes direct runoff, which deteriorates contamination of rivers by moving the contaminated material on the surface at the beginning of rain. In particular, the area of leisure facilities needs the management of water quality absolutely because dense population requires space of park function and place to relax and increases moving capability of non-point pollution source. For disposition of rainfall & runoff, the standard of initial rainfall, which is to be used for the computation of disposition volume, is significant factors for the runoff study of non-point pollution source, Until now, a great deal of study has been done by many researchers. However, it is the current reality that the characteristics of runoff varies according to land protection comprising river basin and the standard of initial rainfall by each researcher is not clearly defined yet. Therefore, in this research, it is suggested that, with the introduction of SOM (Self-Organizing Map), the standard of initial rainfall be determined after analyzing each sectional data by executing pattern classification about runoff and water quality data measured at the test river basin for this research.

Prediction of multipurpose dam inflow using deep learning (딥러닝을 활용한 다목적댐 유입량 예측)

  • Mok, Ji-Yoon;Choi, Ji-Hyeok;Moon, Young-Il
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.2
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    • pp.97-105
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    • 2020
  • Recently, Artificial Neural Network receives attention as a data prediction method. Among these, a Long Shot-term Memory (LSTM) model specialized for time-series data prediction was utilized as a prediction method of hydrological time series data. In this study, the LSTM model was constructed utilizing deep running open source library TensorFlow which provided by Google, to predict inflows of multipurpose dams. We predicted the inflow of the Yongdam Multipurpose Dam which is located in the upper stream of the Geumgang. The hourly flow data of Yongdam Dam from 2006 to 2018 provided by WAMIS was used as the analysis data. Predictive analysis was performed under various of variable condition in order to compare and analyze the prediction accuracy according to four learning parameters of the LSTM model. Root mean square error (RMSE), Mean absolute error (MAE) and Volume error (VE) were calculated and evaluated its accuracy through comparing the predicted and observed inflows. We found that all the models had lower accuracy at high inflow rate and hourly precipitation data (2006~2018) of Yongdam Dam utilized as additional input variables to solve this problem. When the data of rainfall and inflow were utilized together, it was found that the accuracy of the prediction for the high flow rate is improved.

Proposal of Prediction Technique for Future Vegetation Information by Climate Change using Satellite Image (위성영상을 이용한 기후변화에 따른 미래 식생정보 예측 기법 제안)

  • Ha, Rim;Shin, Hyung-Jin;Kim, Seong-Joon
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.10 no.3
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    • pp.58-69
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    • 2007
  • The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extracted from satellite images. Current vegetation information was prepared from monthly NDVI (March to November) extracted from NOAA AVHRR (1994 - 2004) and Terra MODIS (2000 - 2004) satellite images. The NDVI values of MODIS for 5 years were 20% higher than those of NOAA. The interrelation between NDVIs and monthly averaged climate factors (daily mean, maximum and minimum temperature, rainfall, sunshine hour, wind velocity, and relative humidity) for 5 river basins of South Korea showed that the monthly NDVIs had high relationship with monthly averaged temperature. By linear regression, the future NDVIs were estimated using the future mean temperature of CCCma CGCM2 A2 and B2 climate change scenario. The future vegetation information by NOAA NDVI showed little difference in peak value of NDVI, but the peak time was shifted from July to August and maintained high NDVIs to October while the present NDVI decrease from September. The future MODIS NDVIs showed about 5% increase comparing with the present NDVIs from July to August.

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