This paper presents the systematic approach to positively skewed shape of instantaneous unit hydrograph (IUH), that is one of the universal features of hydrologic response function. To this end an analytical expression of statistical moments for IUH is derived within the framework of geomorphologic instantaneous unit hydrograph (GIUH) theory and quantified according to the concept of hydrodynamic, geomorphologic and kinematic heterogeneity. There is a big scale difference between hillslope and channel flow path system. Although the former has the much smaller level of scale its variation coefficient tends to be higher and coefficient of skewness has the different trend than the latter. The shape of IUH is likely to be much more affected by kinematic heterogeneity rather than hydrodynamic heterogeneity and its combined effect with geomorphologic heterogeneity is the major cause of skewing hydrologic response function. Statistical features of hillslope and channel flow path can be transferred into hydrologic response function in the form of dimensionless statistics and their relative importance forms the general shape of hydrologic response function.
For the first time, this study identifies Nash model parameters by GIUH theory based on grid of GIS with heterogeneity of drainage path. Identified parameters have advantages to improve accuracy and usefulness with considering hillslpoe-flow, geomorphological dispersion and easily extracting geomorphological factors by GIS in the watershed. Calculated results by identified parameters compare with observation data for verification of this model. The comparison is well correspondence between observed data and calculated results. And the comparison results of changing trends about lag time and the variance as hillslope and channel characteristic velocities sensitively present changes about hillslope characteristic velocity. Thus this model justifies that estimation of hillslope characteristic velocity demands with the great caution.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
The relative contribution of between hillslope-flow and stream-flow by heterogeneity of drainage path are quantitatively assessed in the present study with GIUH model based on grid of GIS. Application watersheds are selected Pyeongchang, Bocheong and Wi river basin of IHP in Korea. The mean and variance of hillslope and stream length are estimated and analyzed in each watershed. And coupling with observation storm events, estimate hillslope and stream characteristic velocity which dynamic parameters of GIUH model. The mean and variance of distribution of travel time (i.e. IUH) calculate using estimated pass lengths and characteristic velocities. And the relative contributions are assessed by heterogeneity of drainage path. As a result, the effect of the variance that determine shape of IUH dominate with hillslope's effect in the small watershed area (within 500 $km^2$). Thus, GIUH in the small watershed area must consider hillslope-flow.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.466-466
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2015
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
The regional frequency analysis is the method which uses not only sample of target station but also sample of neighborhood stations in which are classified as hydrological homogeneous regions. Consequently, identification of homogeneous regions is a very important process in regional frequency analysis. In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis of precipitation were identified by the self-organizing map (SOM) which is one of the artificial neural network. Geographical information and hourly rainfall data set were used in order to perform the SOM. Quantization error and topographic error were computed for identifying the optimal SOM map. As a result, the SOM model organized by $7{\times}6$ array with 42 nodes was selected and the selected stations were classified into 6 clusters for rainfall regional frequency analysis. According to results of the heterogeneity measure, all 6 clusters were identified as homogeneous regions and showed more homogeneous regions compared with the result of previous study.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.298-298
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2011
다양한 수문학적 순환 성분들의 영향을 받는 유역의 포화과정은 토양층의 공간적 이질성과 맞물려 매우 복잡한 거동특성을 보이는 것으로 알려져 왔다. 이와 관련하여 주목해 볼 만한 지형인자 중의 하나로서 지형지수(topographic index)를 들 수 있다. 지형지수는 TOPMODEL의 주요한 입력변수 중의 하나로서 그 공간적 분포에 따라 유역의 상대적인 포화도를 용이하게 평가할 수 있는 객관적인 수단을 제공한다. 하지만 신뢰성 있는 지형지수의 산정은 상당히 까다로운 작업으로서 정확한 지형지수를 산정할 수 있는 절대적인 방법은 존재하지 않는 것으로 알려져 있다. 이는 지금까지 개발된 DEM을 기반으로 한 각종 흐름방향 모의기술의 수준이 아직 자연적인 지형형상을 완전히 반영하지 못함에 기인한다. 본 연구에서는 8-흐름방향방법의 단점을 보완하기 위하여 개발된 바 있는 $\infty$-흐름방향방법에 따라 지형지수를 산정하여 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 모의하여 보았다. $\infty$-흐름방향방법은 각도의 형태로 흐름방향을 산정하여 고정된 흐름방향의 구속에서 벗어남과 동시에 최소한의 흐름분산(flow dispersion) 모의를 허용하여 유역규모의 포화과정을 효율적으로 모의할 수 있는 수단으로 판단된다. 대상유역으로는 설마천 유역을 선택하였으며 지형분석 과정에는 Arc GIS를 기반으로 운용되는 software 중의 하나인 TauDEM을 적용하였다. 아래 그림은 각각 포화도 20%, 50%, 90%에 해당하는 포화역을 도시한 것으로 하천망으로 중심으로 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 효율적으로 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구를 통하여 제시되는 방법론은 자연유역의 유출응답 속에 내재하는 동적특성이나 비선형특성에 대한 체계적인 접근을 가능하게 하는 효율적인 수단을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Park, Sung-Chun;Jin, Young-Hoon;Roh, Kyong-Bum;Yang, Dong-Hyun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.790-794
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2012
우리나라는 여름철에 강우가 편중되어 있고 동고서저의 산악지형으로 수자원확보가 어려운 실정이며 이는 곧 하천의 유지유량확보의 어려움과도 직결된다. 이러한 수자원확보를 위해 최근 기존 저수지 둑을 높이는 사업이 전국적으로 활발히 진행되고 있으며 이는 저수지나 댐의 수체와 같은 수자원을 보다 적극적으로 활용하여 그 가치를 높임과 동시에 하천에 대한 활용도를 높이고자 하는 데 그 목적이 있다. 따라서 저수지나 댐의 저류량에 기여하는 강우량, 유입량과 같은 수문학적 자료의 심도 있는 분석이 필요하며 수문변수들이 나타내는 복잡한 패턴에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 저수지나 댐의 저류량에 직접적으로 영향을 주는 수문변수들을 전체적으로 파악하기 위해 수집된 수문자료의 각각의 특성 및 자료들 사이의 복합적인 관계를 파악하였으며 이를 위하여 패턴분류 분야에서 그 적용타당성이 입증된 자기조직화 지도(Self-Organizing Map: SOM)를 이용하였다. 본 연구의 대상지점은 섬진강 유역내에 위치한 주암호를 대상지점으로 선정하였으며 패턴분석에 사용한 수문자료의 기간은 2007~2010년까지 5년간의 월평균 자료를 활용하였다. SOM의 적용 결과, 측정수문자료에 대한 전체적인 특성을 패턴분류를 통해 분류하였으며, 각 변수에 대한 패턴별 상대성을 고려한 클러스터별 특성 및 시간적 이질성을 파악할 수 있었다. 이는 측정 자료에 대한 분석 기법개발의 일환으로 향후 수자원 확보에 대한 개발 및 정책의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
전라북도 장안산의 72군락 지점에서 식물사회학적 조사에 의하여 구분된 10개 군락. 즉 신갈나무 군락, 신갈나무-철쭉꽃 군락, 신갈나무-노린재나무 군락, 신갈나무-졸참나무 군락, 졸참나무 군락, 굴참나무 군락, 서어나무 군락, 물푸레나무 군락, 층층나무 군락, 들메나무 군락에서 풍부도지수, 이질성지수, 균등도지수, 우점도지수를 산출하여 고도, 토양 특성 및 우점종군에 따른 종다양성의 변활르 분석하였으며 종서열-중요치 곡선을 이용하여 각 식물의 우점서열을 결정하고 각 종이 식물군락 내의 자원을 어떻게 분배하고 있는가를 결정하였다 고도, 토양요인(pH, base) 및 우점종의 차이는 삼림의 종 다양성에 영향을 미치는 중요한 변수로서 작용하였으며 우점종군에 따른 다양성의 변화는 지형과 교란에 의하여 영향을 받았다 종서열-중요치 곡선에서 조사된 10개 군락은 대수정규분포에 접근하고 있어서 군락간 약간의 차이는 있지만 대체적으로 어떤 특정 종이 군집 내 자원 공간을 독점하지 않고 적절히 분배하여 사용하고 있었다.
This study was carried out to classify and evaluate the land cover map using Landsat TM data in Pyeongtaeg City. DGPS data, aerial photography, topographical map were used for selection the training sets and accuracy assessment. The overall accuracy and Kappa coefficient of the land cover classification map(using supervised classification with 13 classes) with Landsat TM data(16 June. 1997) were respectively, 86.8%, 85.4%, but the user's accuracy of urban/village and vinyl-house was below 60%, and the producer's accuracy of read and vinyl-house below 70%. Maybe it was caused the spectral reflectance characteristics, heterogeneity and small distribution area on the artificial things such as urban/village, vinyl_house and road, etc. And then, the agricultural land cover classification system using remote sensing data in Korea was to classify level I and II. Level I consisted of 5 classes such as agricultural land, forest land, water, barren land, urban and built-up land.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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