In this study, the effects of changed environment on spatial extension of flood discharge data which is generating discharge data at ungauged watersheds. Especially, effects of dams on spatial extensions of flood discharge data and on natural flow generation were studied. This is somehow an intial trial of flood discharge data generation for heterogeneous watersheds because of dam installation. Data extensions have been performed based on the flood discharge data from YeoJoo water gauge station located on the Nam-Han River. For the evaluation of flood discharge data spatial extension under dam effects and producing natural flow, 41 flood events associated with YeoJoo water gauge station were selected from 1986 to 2010. When flood discharge data were extended based on YeoJoo water gauge station, 77% of selected flood events were over the satisfaction ranges (NSE>0.5) of Nash-Sutcliffe Efficiency for model validation. Extended flood discharge data at Yangpyung has 0.84 NSE obtained from spatial data extension based on YeoJoo water gauge station. Generated natural flow at YeoJoo was influenced strongly by Chungju Dam which has larger effects on streamflow at YeoJoo than Hoangsung Dam. Observed peak discharges after the 1986 of Chungju Dam installation were smaller than those of the obtained natural flow. Through these results, spatial extension of flood discharge data with installed dams works efficiently for ungauged watersheds and natural flow can be generated using extended flood discharge data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.375-375
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2019
충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.365-365
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2017
강우의 공간분포는 홍수수문곡선에 큰 영향을 미친다. 이것은 총강우량이 같더라도 강우의 공간분포 특성에 따라 홍수수문곡선 및 첨두유량의 크기가 다를 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 강우의 공간분포는 홍수량 산정과 홍수해석은 물론 수자원 설계에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM 모형과 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 공간확장자료 생성방법은 보정 및 검증유역에서 모의유량이 관측유량을 적절히 모의한다면 추정된 매개변수값들을 상류지역에 있는 미계측유역에 적용하여 유량자료를 생성하는 방법이다. 1989년부터 2009년까지의 강우와 유출자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하고 이 사상들과 3개 관측유역에 대해 GRM 모형의 매개변수들을 보정 및 검증하였다. 그 결과 NSE > 0.5, PBIAS ${\pm}30%$, 그리고 수정상관계수인 $_{mod}>0.6$의 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 조사하기 위해 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석하였다. 그 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 20개 사상중 13개의 사상은 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 약간 좁아지는 차이가 있었다. 하지만 나머지 7개 사상의 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이것은 전체사상의 약 35 %에 대해서는 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 나타내며 또한 홍수체적에 대해서도 적절하지 않은 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 또한 강우관측소의 밀도가 홍수유출 모의 시 매우 중요하다는 것을 의미한다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.265-265
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2016
호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.
This is a continuous study on the dam effects for the spatial extension of flood data. In this study, flood reduction rates of dams and their influences on downstream using the spatially extended flood data were implemented. Nam-Han River was selected for measuring the impacts of ChoongJu and HoangSung dams. In the evaluations of flood reduction rate at dams, the larger flood events have the lower flood reduction rates for both dams. At the YeoJoo water level station, the analyses of the relations between flood reduction rates and the sizes of watersheds dams located were performed. the sizes of watersheds having a functional dam have highly influenced on the reduction rates of flood. The average of flood reduction rates was smaller than the area rate. For instances, area rates of HoangSung (0.02) and ChoongJu dams (0.6) are larger than the average flood reduction rates for HoangSung (0.01) and ChoongJu dams (0.51), respectively. However, the water level station follows the dam flood reduction characteristics of dams themselves. The spatial effects of dam flood reductions are analyzed based on the three water level stations (GangChun, YeoJoo, YangPyung). The distance of flood reduction rates lower than 0.1 as average flood reduction rate was the area 7 times of watershed having a dam with 0.02 as a minimum reduction rate.
Runoff data availability is a substantial factor for precise flood control such as flood frequency or flood forecasting. However, runoff depths and/or peak discharges for small watersheds are rarely measured which are necessary components for hydrological analysis. To compensate for this discrepancy, a lumped concept such as a Storage Function Method (SFM) was applied for the partitioned Choongju Dam Watershed in Korea. This area was divided into 22 small watersheds for measuring the capability of spatial extension of runoff data. The chosen total number of flood events for searching parameters of SFM was 21 from 1991 to 2009. The parameters for 22 small watersheds consist of physical property based (storage coefficient: k, storage exponent: p, lag time: $T_l$) and flood event based parameters (primary runoff ratio: $f_1$, saturated rainfall: $R_{sa}$). Saturated rainfall and base flow from event based parameters were explored with respect to inflow at Choongju Dam while other parameters for each small watershed were fixed. When inflow of Choongju Dam was optimized, Youngchoon and Panwoon stations obtained average of Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were 0.67 and 0.52, respectively, which are in the satisfaction condition (NSE > 0.5) for model evaluation. This result is showing the possibility of spatial data extension using a lumped concept model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.460-460
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2017
본 연구에서는 규모가 비슷한 두 개 댐의 홍수조절 경향성과 영향을 시공간적으로 분석하고 하류에 미친 영향에 대해 조사하였다. 이를 위해 낙동강 유역의 안동댐과 임하댐을 선정하였다. 댐 하류에 위치하여 직접적인 영향을 받는 성주 수위관측소를 기준으로 하였다. 성주 수위관측소의 시작은 1995년 3월로, 이를 기준으로 2010까지의 31개 홍수 사상에 대해 홍수조절 능력과 영향을 검토하였다. 홍수사상의 관측치를 기준으로 한강홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수법을 활용하였다. 관측치에 대한 모의를 통해 매개변수를 최적화하고 이를 기준으로 자연상태의 홍수 발생량을 측정하였다. 성주 수위관측소를 중심으로 홍수 조절에 대한 댐 영향을 유역면적의 비와 홍수저감률의 관계로 분석하였으며 수위관측소의 평균저감률과 유역면적의 비와 비교하였다. 댐 운영에 따른 Resevoir Index (RI)를 활용하여 댐에 따른 하류지점에서의 영향성을 분석하였으며 홍수저감 효과를 분석하고 이를 한강유역에서 분석한 자료와 비교 분석하여 분석의 유사성을 통해 다른 유역에 대한 적용 가능성을 제시하고자 한다.
The effects of initial conditions and input values of the rainfall-runoff model were studied in the applications of a lumped concept model for flood event data extension. For the initial conditions of the rainfall-runoff model, baseflow effects and spatial distributions of saturation points ($R_{sa}$) for the storage function methods (SFM) were analyzed. In addition, researches on the effects of rainfall data conditions as input values for the rainfall-runoff model were performed. The Chungju Dam watershed was selected and divided into 3 catchments including smaller size of 22 sub-catchments. The observed discharge and inflow amounts at Yeongwol 1, Chungju Dam, and Yeongwol 2 water level stations were individually operated as criteria for flood data extension in 30 flood events from 1993 to 2009. Direct and base flow were distinguished from a stream flow. In order to test capability of flood data extension, obtained base flow was applied to the rainfall-runoff model for three water level stations. When base flow was adopted in the model, the Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE) was increased. The numbers of over satisfaction for model performance (>0.5) were increased over 10%. Saturation points ($R_{sa}$) which strongly influence the runoff amount when rainfall starts were optimized based on the runoff amount at three water level stations. The sizes of saturation points for three locations were similar which means saturation point size is not depending on the runoff amount. The effects of rainfall information for flood runoff were tested at 2002ev1 and 2008ev1. When increased the amount of rainfall information, the runoff simulations were closer to the simulations with full of rainfall information. However, the size of improvement was not substantial on rainfall-runoff simulations in terms of the size of total amount of rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1047-1051
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2009
최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.
This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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