• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.127-127
• /
• 2012

수자원분야에서 강우-유출의 정확한 해석은 홍수분석 및 수자원 이용의 측면에서 중요한 과제이다. 또한, 강우-유출 해석에서 유역의 지형인자 및 수문 매개변수의 산정은 홍수량 산정을 위하여 매우 중요하며, 이와 관련된 연구도 많이 진행되었다. 이에 비하여 홍수량 산정 시 첨두유량 및 첨두시간에 큰 영향을 미치는 소유역 분할에 관한 연구는 최근 들어서야 많이 진행되고 있으며, 다른 강우-유출해석 연구에 비하여 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 유출변화를 분석하기 위하여 시험유역으로 평창강, 청미천, 안동댐 및 임하댐 유역을 선정하였으며, 유출분석 방법으로 집중형 모형인 Clark 방법과 준 분포형 유출모형인 ModClark(Modified Clark) 방법을 이용하여 강우-유출을 모의하였다. 또한, 소유역 분할이 첨두유량과 첨두시간에 미치는 영향을 판단하기 위해 유출 매개변수의 보정과정을 거치지 않고 강우-유출을 모의하였다. ModClark 방법으로 모의 시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하였고, 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용함으로써 모의결과에 대한 정확도를 높이는 한편, 강우-유출 모형에서 소유역의 분할 개수에 따라 모의된 유출 형태의 변화 양상을 검토하고 실측수문곡선과 비교하였다. 소유역 분할에 따른 유출모의 결과 대체적으로 분할개수가 증가함에 따라 첨두유량은 증가하고 첨두시간은 감소하는 경향이 나타났으나, 첨두유량 및 첨두시간 모두 각각 일정분할 개수 이상에서는 변동 경향이 감소하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.192-192
• /
• 2018

토양수분량은 가뭄, 홍수 및 갈수 예보, 유출 해석, 작물의 소비수량 산정과 같이 국가 물 관리 및 수자원 계획 및 개발 등의 목적으로 활용되고 있다. 또한, 생태수문학의 중요한 인자로써 식생의 성장 및 변동의 원인과 결과를 동시에 제공한다. 이는 대기의 상호작용 및 총체적인 물 수지와 관련되며 지표면의 침투, 증발산, 오염물의 이송 및 생태계에도 중요한 인자로 활용된다. 토양수분량은 수자원 부존량에 차지하는 비중은 매우 적지만 대상유역의 유출기구 특성을 지배하는 주요인자로 작용하여 홍수량의 규모에 크게 영향을 미친다. 미국 등 여러 선진 외국에서는 오래 전부터 토양수분에 대한 이론적인 개념을 정립하여 토양수분량을 정기적으로 관측해 오고 있다. 우리나라 또한 토양수분량 관측을 하고 있으며, 주로 농업목적으로 토양수분량 관측소가 운영되고 있다. 그 중 기상청에서는 주로 농업기상관측 항목에 포함하여 농업기상관측소를 운영하고 있으며, 농촌진흥청에서는 농작물의 생육 목적으로 토양수분량 자료를 관측하고 있다. 하지만, 유역 단위의 가뭄과 물 순환을 규명하기 위한 연구가 부족하여 최근 국토교통부에서는 유역 단위의 토양수분량 자료생산 연구를 계획하고 있다. 유역 단위의 토양수분관측의 어려움은 주로 산지에서 발생하는 토양수분의 변동이다. 이는 사면의 유출과 식생의 영향 및 기반암의 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 청미천(수레의산)과 설마천(감악산) 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer)장비로 관측된 최근 3년간(2015~2017)의 데이터를 이용하여 경년변화특성을 분석하였다. 분석 결과는 유역의 물 순환을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.295-295
• /
• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.300-300
• /
• 2021

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.502-502
• /
• 2022

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.140-150
• /
• 2016

This study aims to investigate the effect of vegetation type, length of vegetative filter strip, and rainfall on trapping efficiency of the non-point source water pollution. Numerical experiments are carried out using VFSMOD-w. It is known from this study that the vegetation having the same value of revised Manning roughness coefficient shows the similar trapping efficiency in VFSMOD-w. When the length of vegetative filter strip increases twice, the trapping efficiency increases negligibly small under the same condition of rainfall. From this finding, it is also known that most of sediment are removed within a certain length of vegetative filter strips. It is concluded that the installation of vegetative filter strip is determined under the consideration of the rainfall characteristics, space of vegetation, and length of vegetative filter strip.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.136-144
• /
• 2018

The Ministry of the Environment conducts a water environment management plan and TMDL(Total Maximum Daily Load) for integrated watershed management, and determines whether the target water quality is achieved using water quality monitoring data. The concentration of monitoring points located in the downstream of the watershed is the outcome of complicated mechanisms such as influx of pollutants from the tributaries of the watershed and self-purification of river water. The purpose of this study is to analyze the effect of main stream and tributary water quality on the target water quality point using the water pollution source tracking and exceedance rate of watershed. In this study, FDC and exceedance rate analysis were performed on six water quality items including BOD and T-P, which are the targets of TMDL. Water quality items and points affecting the target water quality point were derived from flow rate. In this study, the pollution source tracking through FDC analysis and exceedance rate analysis will be able to establish more efficiently the water quality management strategy for each branch to achieve the target water quality.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.307-314
• /
• 2016

River restoration has recently been performed not only for the improvement of the artificial parts in the past but also for the restoration of abandoned river reaches which were blocked and isolated. For the restoration of abandoned river reaches, it is important to recover the hydraulic and ecological connectivity in the isolated space by longitudinal structures like levees. But because the assessment tools to determine whether the river restoration is performed properly are so rare at present, we aim to provide a tool for assessing ecological connectivity in a target river in this study. In the first step, one-dimensional numerical model for rainfall-runoff and channel routing was developed and then applied to the watershed of the Cheongmi Stream. In this step, a numerical model was developed to assess the restoration of connectivity. The model consists of two parts: one part is to convert the results of one-dimensional channel routing into two-dimensional spatial distribution. The other is to calculate the habitat suitability index according to time steps by using two-dimensional hydraulic features. The model was applied to a restoration area of the Cheongmi Stream. The advantage of this study is that two-dimensional hydraulic analysis can be easily obtained from one-dimensional hydraulic analysis without a complex and time-consuming two-dimensional analysis. HHS (Hydraulic Habitat Suitablility) by sections of target reaches and target species can be easily obtained using the results of this study.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.46 no.2
• /
• pp.111-122
• /
• 2013

The necessity of clear understanding of water and energy cycles has been attracted recently due to the climate change. The micrometeorological flux tower networks play a role of cornerstone of the hydrological and ecological analyses. Although the eddy covariance techniques used for flux tower have been proven to be applicable for estimation of latent heat flux, the raw data are often underestimated and needs to be corrected. Among several methods, the Bowen ratio is recognized as the most useful method in which the net radiation and other flux data (Ground heat flux, Sensible heat flux) are used and needed to be validated. In this study, in order to validate the net radiation from flux tower in Seolmacheon and Cheongmicheon watersheds, we compare it with two version of calculated net radiation: (1) FAO 56 Daily net radiation proposed by Allen et al. (1998). (2) Instantaneous net radiation proposed by Bastiaanssen (1995). The results showed that the net radiation from the flux data had similar tendency with those calculated based on physical theory. In addition, after it was applied to Bowen ratio method, the corrected latent heat flux was considerably improved with making the energy balance much more closed.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.53 no.11
• /
• pp.929-938
• /
• 2020

In this study, we estimated missing evapotranspiration (ET) data at a eddy-covariance flux tower in the Cheongmicheon farmland site using the Artificial Neural Network (ANN). The ANN showed excellent performance in numerical analysis and is expanding in various fields. To evaluate the performance the ANN-based gap-filling, ET was calculated using the existing gap-filling methods of Mean Diagnostic Variation (MDV) and Food and Aggregation Organization Penman-Monteith (FAO-PM). Then ET was evaluated by time series method and statistical analysis (coefficient of determination, index of agreement (IOA), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE). For the validation of each gap-filling model, we used 30 minutes of data in 2015. Of the 121 missing values, the ANN method showed the best performance by supplementing 70, 53 and 84 missing values, respectively, in the order of MDV, FAO-PM, and ANN methods. Analysis of the coefficient of determination (MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.673, 0.784, and 0.841, respectively.) and the IOA (The MDV, FAO-PM, and ANN methods followed by 0.899, 0.890, and 0.951 respectively.) indicated that, all three methods were highly correlated and considered to be fully utilized, and among them, ANN models showed the highest performance and suitability. Based on this study, it could be used more appropriately in the study of gap-filling method of flux tower data using machine learning method.