Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.244-248
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2008
홍수량산정과 관련하여 국내 실무에서 어려움을 겪는 가장 큰 문제는 설계강우의 결정이다. 설계강우와 관련하여 세부적으로 살펴보면 크게 강우의 시간분포(예를 들면 Huff, Mononobe, 교호블록 등), 강우의 공간분포(ARF 적용 등)의 두가지 문제로 집약될 수 있다. 본 논문에서는 강우의 시간분포와 공간분포에 관련된 문제를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 교호블록형 이동설계강우에 대한 적용 방법을 제안하고 그 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 국내에서 연구된 강우의 이동속도와 여름철 저기압기단과 태풍의 이동속도 등을 감안하고 나아가 표준화된 방법으로서 적용의 용이성 등을 고려하여 강우의 이동속도 $\upsilonv\;=\;10km/hr$, $\Delta\;=\;10km$ 간격으로 직사각형 띠 형태로 연결되는 이동강우를 채택하였다. 강우의 이동방향은 서$\rightarrow$동, 남$\rightarrow$북, 남서$\rightarrow$북동의 3가지 방향을 기준하였다. 유역특성 이동강우 3가지(서$\rightarrow$동, 남$\rightarrow$북, 남서$\rightarrow$북동)와 정체강우 2가지(유역평균, 유역특성) 등 총 5가지 경우에 대하여 100년 빈도 48시간 설계강우를 한강유역의 분포형 강우-유출 모형에 적용하여 그 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 정체강우에 있어서 유역평균강우와 유역특성강우에 대한 홍수량 비교를 통하여 해당 유역의 홍수량과 강우량과의 관계를 판단할 수 있었다. 충주댐유역의 경우 한강유역 전체에 대한 평균 100년 빈도 강우가 내린다면 23,000cms까지도 발생할 수 있으나 충주댐유역 100년 빈도에 해당하는 강우량으로는 18,000cms 정도의 홍수량이 발생하여 상대적으로 강우량이 적은 지역으로 나타났다. 반면에 임진강하류부는 한강유역평균강우 보다 더 많은 강우량이 내림으로 인하여 홍수량이 증가하는 유역임을 알 수 있었다. (2) 이동설계강우에 대하여 분석한 결과 유역이 매우 크거나 매우 작으면 강우의 이동방향에 대한 영향이 상대적으로 감소해가는 반면에 중규모 유역에서 상대적으로 영향이 크게 나타났다. 한강하구와 같은 대유역의 경우 여러 방향의 유역들이 유출에 기여하기 때문에 강우의 이동방향에 대한 영향이 상쇄되기 때문으로 분석되었다. 반면에 매우 작은 소유역의 경우는 전체 유역이 단일 강우강도의 영향권에 놓이게 되므로 이동방향의 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. (3) 정체설계강우와 이동설계강우의 비교를 통하여 한강하구와 같은 대유역의 이동강우에 대한 ARF 효과를 간접 측정할 수 있었다. (4) 정체설계강우 보다 이동설계강우가 오히려 더 큰 첨두홍수량을 발생시키는 유역들이 있었다. 이와 같은 수문현상은 기존 정체형 설계강우로는 분석이 어려운 현상으로서 강우와 유역특성에 대한 보다 심층적인 연구 필용성을 제기하고 있다.
The characteristics and vertical structure of the rainfall are examined in terms of rain types using TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) PR (Precipitation Radar) data during the JJA period of 2002-2006 over three different regions; midlatitude region around the Korean Peninsula (EA1), subtropical East Asia (EA2), and tropical East Asia (EA3). The convective rain fraction in the EA1 region is 12.2%, which is smaller by 6% than those in the EA2 and EA3 regions. EA1 shows less frequent convective rain events, which are about 0.5 times as many as those in EA3. EA1 produces the mean convective rain rate of 10.4 mm/h that is about 40% larger than EA2 and EA3 while all regions have similar mean stratiform rain rate. The relationships between storm height and rain rate indicate that the rain rate is proportional to the storm height. Based on the vertical structure of radar reflectivity, EA1 produces deeper and stronger convective clouds with higher rain rate compared to the other regions. In EA3, radar reflectivity increases distinctly toward the land surface at altitude below 5 km, indicating more dominant coalescence-collision processes than the other regions. Furthermore, the bright band of stratiform rain clouds in EA3 is very distinct. In convective rain clouds, the first EOFs of radar reflectivity profiles are similar among the three regions, while the second EOFs are slightly different. The larger variability exists at upper layers for EA1 while it exits at lower levels for EA3.
Jung, Chung Gil;Won, Won Jin;Lee, Ji Wan;Ahn, So Ra;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.114-114
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2016
토양유실에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 중 강우는 토양침식에 직접적인 영향을 미치는 인자로 토립장의 이탈로 인한 토양침식을 유발한다. 토양침식을 예측하는데 있어 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 매우 중요하다. 이러한 강우침식인자는 각 강우사상에 대한 강우에너지와 30분 최대 강우강도의 곱의 합으로 정의된다. 강우침식도를 정확하게 계산하기 위해서는 다년간 측정된 분단위 강우자료가 필요하며, 강우자료 획득의 제한과 강우의 분류 및 계산과정 등이 복잡하여 실무적으로 산정하기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2001년부터 2015년까지 15년간 전국 61개 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연 강우침식량의 공간분포맵을 작성하였다. 지점별 산정된 경험식은 연평균 강우량과 1분 강우자료로부터 산정된 강우침식도와의 상관관계로 회귀식을 도출하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70 ~ 0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 또한, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 평균 $R^2$가 0.59에서 0.80로 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.539-539
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2015
본 논문에서는 과거 호우를 이용하여 우리나라의 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)을 산정하고, 기존의 결과와 비교하고자 한다. 1973년부터 2014년까지 190개의 호우를 선정한 후 WMO(2009)에서 사용된 수문기상학적 방법을 이용하여 면적별($25km^2$, $100km^2$, $225km^2$, $400km^2$, $900km^2$, $2025km^2$, $4900km^2$, $10000km^2$, $19600km^2$), 지속시간별(1, 2, 4, 6, 8, 12, 18, 24, 48, 72시간)로 우리나라의 PMP를 산정하고 계산된 결과를 바탕으로 한강유역, 낙동강유역, 금강유역, 영산강 유역의 PMP를 추정하였다. 또한 2000년에 산정된 PMP와 비교하여 그 값이 얼마만큼 변화되었는지 비교하였다. 또한 약 15년간의 극한강우 사상의 변화와 이에 따른 PMP 값의 변화에 대한 경향성을 평가해 보았다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.8-8
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2015
기후변화에 따른 집중호우 및 태풍 발생의 증가로 강우레이더를 이용한 홍수예경보시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 국내에서 주로 활용되고 있는 단일편파 레이더는 정확도의 한계로 인해 홍수예보 활용에 어려움을 야기해왔다. 최근에는 수직반사도, 차등반사도, 비차등반사도 등 다양한 변수 취득을 통해 강우입자의 형태를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 이중편파 레이더의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 홍수예보 활용을 위해 이중편파 레이더 실황강우 및 예측강우의 정확도를 평가하고자 한다. 평가를 위해 비슬산 레이더 자료를 활용하였으며, 2012~2014년의 강우사상을 선정하였다. 단일 및 이중편파 레이더 강우를 각각 추정하고, 강우예측을 위해 추정된 레이더 강우를 이류모델(Translation model)에 연계하여 선행 6시간까지의 예측강우를 생산하였다. 강우의 탐지능력 평가를 위해 Hit rate를 이용하였으며, 레이더 관측반경 증가 및 강우강도의 증가에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 강수추정 정확도 평가를 위해 상관계수와 평균제곱근 오차를 이용하였으며, 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내에 속한 국토교통부 관할의 지상관측강우와비교하였다. 그 결과, 이중편파 레이더 실황강우가 단일편파 레이더에 비해 지상관측강우의 거동과 더욱 유사하게 나타났으며, 양적인 오차도 더 적은 것으로 확인되었다. 또한, 레이더 예측강우는 선행시간이 증가함에 따라 정확도가 감소하였으나, 선행시간 1시간까지는 활용이 가능하다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1317-1321
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2010
기후변화의 영향으로 국지성 집중호우가 증가함에 따라 토석류 발생면적과 피해규모는 지속적으로 증가추세에 있다. 강우는 토석류의 유발 뿐 만 아니라 토석류 발생규모에 직접적인 영향을 미치므로 유발강우에 대한 분석은 향후 토석류 대응을 위한 경보기준이나 대책의 설계목표를 설정하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공하며(김경석, 2008) 누가강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성과 토석류 발생과의 관계를 제시하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 토석류를 유발하는 강우 특성을 레이더 강우와 분포형 수문모형을 이용하여 분석하였다. 특정 격자안에 토석류 발생부가 많이 포함될수록 강우에 의한 영향이 컸을 것이라는 가정을 바탕으로 항공사진을 이용해 취득한 발달 단계별 토석류 맵핑 결과를 활용하였으며 지점강우를 이용하여 조건부 합성방법으로 보정된 1 km 해상도의 레이더 보정강우와 GIS와 연계된 분포형 강우-유출 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 격자별 강우량을 산정하고 강우특성을 비교하였다. 연구결과 토석류는 흐름누적수가 0인 능선부위에서 대부분 발생하였으며 발생부 포인트가 많이 포함될수록 2~3시간 동안의 강우강도가 매우 크게 제시되었다.
In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.
Water cycle analysis in the Cheonggyecheon watershed(river length: 13.75 km, area: $50.96\;km^2$) was performed using WEP model, a physically based distributed rainfall-runoff model. As the application results of the model, the hydrological characteristics of the Cheonggyecheon watershed are significantly consistent with those of a typical urbanized watershed. The direct runoff from the watershed was larger and the evapotranspiration. was lower, and the response of runoff to rainfall was occurred very fast, as compared to forest watersheds. The river channel routing simulation results are similar to the change pattern and scale of the field data. The possible supply period of instream flow from Cheonggyecheoon watershed itself was estimated using WEP. According to the WEP simulation results for the annual water balance of the Cheonggyecheon watershed in 2002, the amount of direct runoff, infiltration and evapotranspiration were 830 mm, 388 mm and 397 mm respectively for an annual precipitation of 1,388 mm. The runoff to rivers was 1,288 mm. And the proportion of direct runoff, intermediate runoff and groundwater runoff were $67.6\%,\;12.7\%$ and $19.7\%$ respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.140-140
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2019
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1991-1995
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2010
도시화로 인한 토지 피복 상태의 변화로 인한 불투수면적의 증가와 강우강도가 증가함에 따라 지하수로 침투하지 못하고, 바다로 유출되는 강우량이 점차 증가하고 있다. 또한, 인구의 증가와 산업발달에 따른 무분별한 지하수의 사용은 심각한 지하수위의 하강으로 이어지고 있다. 지하수위와 강우량간의 상관관계를 분석하여 지하수의 체계적인 관리 및 운용을 하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 경상도 지역의 지하수위 관측소와 강우 관측소간의 거리가 10km 이내인 지점을 선정하여, 관측 자료와 분석결과를 토대로 13개 지점을 선정하였다. 침투현상이 침루과정을 거쳐 지하수에 유입되는 과정을 고려하면 강우가 발생한 시점보다 시간이 경과 한 후에 이 지점의 하루에 내린 강우량이 이틀에 걸쳐 지하수위에 영향을 준다고 가정하였고, 1일째의 강우를 실제 강우량의 최대 100%에서 50%까지로 설정하고 2일째에 나머지 강우가 내렸다고 가정하여 각각의 강우이동평균값과 지하수위간의 상관관계를 분석하였다. 또한, 한계침투량을 고려하여 강우이동평균값과 지하수위간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 한계침투량 고려시 상관계수가 0.5 이상인 지점들 중 약 70%가 강우량을 강우사상이 발생한 당일과 명일로 나누었을 때, 상관계수가 높게 나타났다. 그러므로 기존 강우와 지하수위 관측자료만 이용하여 강우이동평균과 지하수위의 상관관계를 분석하는 것 보다 침투율을 고려한 강우이동평균과 지하수위의 상관관계 분석으로 인해 지하수의 체계적인 관리와 분석이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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