The objective of this study is to evaluate the snowmelt effects on the hydrological components, especially on the runoff, by using the soil water assessment tool(SWAT) which is a continuous semi-distributed long term rainfall-runoff model. The model was applied to the basin located in the upstream of the Chungju Dam. Some parameters in the snowmelt algorithm were estimated for the Chungju basin in order to reflect the snowmelt effects. The snowmelt effects were assessed by comparing the simulated runoff with the observed runoff data at the outlet of the basin. It was found out that the simulated runoff with considering the snowmelt component matches more satisfactorily to the observed one than without considering snowmelt effect. The simulation results revealed that the snowmelt effects were noticeable on March and April. Similar results were obtained at other two upstream gauging points. The effect of the elevation bands which distribute temperature and precipitation with elevation was analyzed. This study also showed that the snowmelt effect significantly affects the temporal distribution as well as quantity of the hydrological components. The simulated runoff was very sensitive to the change of temperature near the threshold temperature which the snowmelt can occur. However, the reason was not accounted for this paper, Therefore, further analyses related to this feature are needed.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.3
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pp.41-54
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2015
시간-면적 기법을 이용해 유역의 수문과정을 묘사하는 분산형 (distributed) 연속 (continuous) 강우유출모형인 HYSTAR의 거동특성과 주요 매개변수에 대한 민감도를 분석하였다. 유역의 수문조건에 따른 모형거동의 변화를 분석하기 위해 연속되는 4개의 개별 강우사상에 대한 민감도를 조사하고 비교하였다. 또한, 매개변수의 상호작용이 민감도 분석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 두 가지 서로 다른 기법 (one-factor-at-a-time 과 all-factor-at-a-time 방법)을 이용하여 산정된 민감도를 비교하였다. 분석결과, 모형의 직접유출량, 첨두유량 및 도달시간 모의결과는 유출곡선번호 (curve number)에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났으며, 토양의 깊이, van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수에 큰 영향을 받았다. 한편, 모의된 기저유출량은 토양의 깊이를 비롯하여 van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수 (crop coefficient), 이방성계수 (anisotropic coefficient), 유출곡선번호의 변화에 민감하였다. 매개변수에 대한 민감도는 분석에 이용된 강우사상에 따라 다르게 나타났으며, 유역의 토양수분조건에 따라 다르게 거동하는 모형의 중요한 특성을 잘 반영하였다. 두 가지 서로 다른 기법을 이용한 민감도 분석결과는 모의된 직접유출량 및 기저유출량의 변화가 매개변수의 상호작용에 의해 제한될 수 있음을 보여 주었다. 본 연구는 HYSTAR 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석을 통해서 해당 모형의 거동을 정량적으로 보여주었고, 이를 통해 모형의 건전성 (soundness)을 입증할 수 있는 하나의 근거를 제시하였다. 본 연구결과는 향후 HYSTAR 모형을 이용한 수문분석 시 보정을 위한 매개변수 선정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구결과에서 나타난 민감도의 수문조건 (또는 선정된 강우사상)에 대한 의존성은 연속유출 모형의 민감도 분석을 위한 강우 사상 선정 및 민감도 분석결과의 해석에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
A regression water level forecasting model using data from stage and rainfall monitoring stations is developed to solve the difficulties which real-time forecasting models could not get the reliabilities by assuming future rainfall duration and intensity. The model could forecast future water levels of maximum 2 hours after using data from monitoring stations in Daejeon area. It shows stable forecasts by its maximum standard deviation is 5 cm, average standard deviations are 1~4 cm and most of coefficients of determination are larger than 0.95. It shows also more researches about the stationary of watershed which assumed in this regression method are necessary.
In this study, the method considering the influence of the high-rise building in urban rainfall-runoff analysis using SWMM was proposed. The method proposed in this study was to calculate the time of reaching the surface of the rainwater considering the size and height of the building, and to modify the basin width to reflect this. In the method proposed in this study, the concentration time considering the size and height of the building is calculated and based on this time the basin width is modified. The proposed method was verified with the experimental result of Isidoro et al. (2012). As a result, the proposed method was found to be valid since the simulated hydrograph was fairly identical to experimental result. In both hydrographs, it was confirmed that the change of the discharge characteristic, such as decrease of peak discharge and lag of peak time, over increasing density of the building was similar each other.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4B
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pp.347-359
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2010
A simple web-based flood forecasting system using data from stage and rainfall monitoring stations was developed to solve the difficulty that real-time forecasting model could not get the reliabilities because of assumption of future rainfall duration and intensity. The regression model in this research could forecast future water level of maximum 2 hours after using data from stage and rainfall monitoring stations in Daejeon area. Real time stage and rainfall data were transformed from web-sites of Geum River Flood Control Office & Han River Flood Control Office based MS-Excel 2007. It showed stable forecasts by its maximum standard deviation of 5 cm, means of 1~4 cm and most of improved coefficient of determinations were over 0.95. It showed also more researches about the stationarity of watershed and time-series approach are necessary.
Recently, an increase in the occurrence of sudden local flooding of great volume and short duration due to global climate changes has occasioned the significant danger and loss of life and property in Korea as well as most parts of the world. Such a local flood that usually occurs as the result of intense rainfall over small regions rises quite quickly with little or no advance warning time to prevent flood damage. To prevent the local flood damage, it is important to quickly predict the flood severity for flood events exceeding a threshold discharge that may cause the flood damage for inland areas. The aim of this study is to develop the NFI (New Flood Index) measuring the severity of floods in small ungauged catchments for use in local flood predictions by the regression analysis between the NFI and rainfall patterns. Flood runoff hydrographs are generated from a rainfall-runoff model using the annual maximum rainfall series of long-term observations for the two study catchments. The flood events above a threshold assumed as the 2-year return period discharge are targeted to estimate the NFI obtained by the geometric mean of the three relative severity factors, such as the flood magnitude ratio, the rising curve gradient, and the flooding duration time. The regression results show that the 3-hour maximum rainfall depths have the highest relationships with the NFI. It is expected that the best-fit regression equation between the NFI and rainfall characteristics can provide the basic database of the preliminary information for predicting the local flood severity in small ungauged catchments.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.24-24
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2017
홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.
원격탐사 자료를 이용한 토지피복도로부터 유역의 식생상황을 고려한 지표면 조도계수를 추정하기 위한 물리적 기반의 지표면 조도계수 추정방법을 제안하였다. 사전 연구로써 지표면 조도계수의 변화에 따른 첨두유량, 유출체적, 첨두시간에 대한 반응을 분석하기 위하여 NWS-PC 모형을 사용하였다. predominant, arithmetic mean, aggregation방법으로 구해진 지표면 조도계수가 강우-유출 모형의 매개변수에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면 조도계수에 대한 민감도 분석에서는 첨두유량이 약 10%의 변화를 나타내었고, 유출체적의 경우 약 2%의 변화를 나타내었다. 첨두시간은 지표면 조도계수에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.710-714
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2005
가능최대홍수량(Probable Maximum Flood; PMF)은 "지역에서 합리적으로 가능한 극심한 기상학적 그리고 수문학적인 조건들의 가장 심각한 조합으로 예상되는 홍수"라 정의되며, 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 입력으로 한 강우-유출관계에 의해서 산정되어진다. 본 연구에서는 댐과 같은 대규모 수공구조물의 설계와 평가의 기준이 되는 PMF 산정시 영향을 미치는 요소와 그에 따른 PMF를 비교$\cdot$검토하였다. PMF 산정방법 중 시간분포방법에 따른 가능최대호우(Probable Maximum Storm; PMS)의 구축과 단위도의 선정이 PMF의 값에 영향을 크게 미침을 알 수 있었다. 또한 기존 댐설계시 산정된 PMP/PMF와 재산정한 PMP/PMF의 변화를 비교$\cdot$고찰하였다. 평균적으로 기존 댐설계시에 비해 금회 산정한 PMP는 약 $27\%$, PMF는 약 $42\%$의 증가를 보였다. PMF의 증가는 PMP의 증가와 더불어 기존 단위도보다 실측자료에 근거한 단위도가 더 빠르고 강한 강도의 유역반응을 초래한 영향으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.424-424
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2018
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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