• Title/Summary/Keyword: 자연의 미

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A Study on Estimation of Hydraulic Coefficient in Ungaged Basin (미계측 유역의 수리계수 산정을 위한 연구)

  • Lee, Jong-So;Kim, Soo-Jun;Kim, Duck-Gil;Lee, Lim-Yeol;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.161-165
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    • 2011
  • 수리계수는 하천의 수리학적 특성을 대표하는 인자라고 할 수 있다. 따라서 우리는 하천정비기본계획에 의하여 하천을 측량하고 그 측량성과를 바탕으로 수리계수를 산정하여 왔다. 이러한 수리계수는 하천의 홍수위, 유사량, 수질 산정을 위하여 중요한 매개변수로 활용할 수 있다. 하지만, 하천 측량성과가 없는 미계측 유역의 경우 수리계수를 산정할 수 없는 한계가 있는 것이 사실이다. 이러한 문제점을 극복하고자 SWAT 모형의 방법론을 검토하고 미계측 유역에서 수리계수를 산정하는 방안을 제시하고자 하였다. SWAT에서는 하도 단면을 사다리꼴로 가정하여 대상 유량에 대한 유속 및 수위를 산정하게 되는데, 이의 관계를 활용하면 유량-유속, 유량-수심에 대한 회귀방정식을 지수식으로 산정 할 수 있다. 본 연구에서 검토하고자 하는 방법론을 적용하고자 계측유역인 경안천 유역을 미계측 유역으로 가정하여 SWAT 모형을 적용하였다. 따라서 계측유역에 일반적으로 적용하는 방법인 HEC-RAS 모형을 이용한 수리계수 산정 결과와 본 연구에서 미계측 유역을 대상으로 적용하고자 하는 SWAT을 이용한 결과를 비교하였다. 비교결과 SWAT 모형을 이용한 방법론이 일반적인 방법론과 차이가 있음을 확인할 수 있었으며 이는 경안천이 자연하천이 아닌 정비된 제방하천이기 때문인 것으로 판단되었다. 따라서 자연하천에 대한 적용을 통한 검증 또는 제방하천에 대한 적용 방법의 개선이 필요할 것으로 판단되었다.

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Estimation of Flood Quantile in Ungauged Watersheds for Flood Damage Analysis Based on Flood Index of Natural Flow (미계측 유역의 홍수피해분석을 위한 자연유량의 홍수지표 기반 확률홍수량 산정)

  • Chae, Byung Seok;Choi, Si Jung;Ahn, Jae Hyun;Kim, Tae-Woong
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.1
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    • pp.175-182
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    • 2018
  • In this study, flood quantiles were estimated at ungauged watersheds by adjusting the flood quantiles from the design rainfall - runoff analysis (DRRA) method based on regional frequency analysis. Comparing the flood frequency analysis (FFA) and DRRA, it was found that the flood quantiles estimated by the DRRA method were overestimated by 52%. In addition, a practical method was suggested to make an flood index using natural flows to apply the regional frequency analysis (RFA) to ungauged watersheds. Considering the relationships among DRRA, FFA, and RFA, we derived an adjusting formula that can be applied to estimate flood quantiles at ungauged watersheds. We also employed Leave-One-Out Cross-Validation scheme and skill score to verify the method proposed in this study. As a result, the proposed model increased the accuracy by 23.2% compared to the existing DRRA method.