• 제목/요약/키워드: Antecedent Rainfall

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SCS방법 및 회귀분석에 의한 유출 강우량 결정 (Determination of Effective Rainfall by US SCS Method and Regression Analysis)

  • 선우중호;윤용남
    • 물과 미래
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    • 제10권2호
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    • pp.101-111
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    • 1977
  • The analysis performed here is aimed to increase the familiarity of hydrologic process especially for the small basins which are densely gaged. Kyung An and Mu Shim river basins are selected as a represectative basin according to the criteria which UNESCO has establisheed back in 1964 and being operated under the auspice of Ministry of Construction. The data exerted from these basins is utilized for the determination of the characteristics of precipitation and runoff phenomena for the small basin, which is considerred as a typical Korean samll watershed. The methodology developed by Soil Conservation Service, USA for determination of runoff value from precipitation is applied to find the suitability of the method to Korean River Basin. The soil cover complex number or runoff curve number was determined by considering the type of soil, soil cover, land use and other factor such as antecent moisture content. The averag values of CN for Kyung An and Mushim river basins were found to be 63.9 and 63.1 under AMC II, however, the values obtained from soil cover complex was less than those from total precipitation and effective precicpitation by 10-30%. It may be worth to note that an attention has to be paid in the application of SCS method lo Korean river basin by adjusting 10-30% increase to the value obtained from soil cover complex. Finally, the design flood hydrograph was consturcted by employing unit hydrograph technique to the dimensionless mass curve. Also a stepwise multiple regression was performed to find the relationship between runoff and API, evapotranspiration rate, 5 days antecedent precipitation and daily temperature.

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과수재배지 비점오염부하량 추정회귀식 비교 검증 (Verification of Nonpoint Sources Runoff Estimation Model Equations for the Orchard Area)

  • 권헌각;이재운;이윤정;천세억
    • 한국물환경학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.8-15
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    • 2014
  • In this study, regression equation was analyzed to estimate non-point source (NPS) pollutant loads in orchard area. Many factors affecting the runoff of NPS pollutant as precipitation, storm duration time, antecedent dry weather period, total runoff density, average storm intensity and average runoff intensity were used as independent variables, NPS pollutant was used as a dependent variable to estimate multiple regression equation. Based on the real measurement data from 2008 to 2012, we performed correlation analysis among the environmental variables related to the rainfall NPS pollutant runoff. Significance test was confirmed that T-P ($R^2=0.89$) and BOD ($R^2=0.79$) showed the highest similarity with the estimated regression equations according to the NPS pollutant followed by SS and T-N with good similarity ($R^2$ >0.5). In the case of regression equation to estimate the NPS pollutant loads, regression equations of multiplied independent variables by exponential function and the logarithmic function model represented optimum with the experimented value.

다중선형 회귀모형과 천리안 지면온도를 활용한 토양수분 산정 연구 (Estimation of Soil Moisture Using Multiple Linear Regression Model and COMS Land Surface Temperature Data)

  • 이용관;정충길;조영현;김성준
    • 한국농공학회논문집
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    • 제59권1호
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    • pp.11-20
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    • 2017
  • This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.

Soil Water Balance 모델을 이용한 강우유출 모형의 초기함수 조건 추정 (Estimation of Antecedent Moisture Condition in Rainfall-Runoff Modeling Based on Soil Water Balance Model)

  • 이예린;강수빈;심은증;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.307-307
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    • 2021
  • 개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.

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댐저수지 유역의 오염부하 유출특성 - 섬진강댐 저수지를 중심으로 - (Characteristics of Pollutant Load from a Dam Reservoir Watershed - Case study on Seomjinkang Dam Reservoir -)

  • 이요상;강병수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.757-764
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    • 2000
  • 댐저수지 유역의 오염부하 특성 조사를 위하여 강우기와 비강우기로 나누어 섬진강댐 저수지 상류 유입하천에 대한 수질조사를 실시하였다. 비강우기시에 조사된 각 조사 지점의 수질항목별 농도는 상대적으로 인구와 가축 등 오염원이 많은 용산교 지점에서 가장 높게 나타났다. 강수시 유출부하는 매번 조사 시점에 따라 다르게 나타나며 강우량과 강우강도 그리고 선행강우상태 등에 따라서도 다르게 나타난다. 1998년과 1999년에 조사된 자료에서 수질변화를 살펴본면 조사기간 중 측정된 평균 수질농도는 비강우기에 매월 측정한 평균 수질농도에 비해 BOD는 약 1.2∼1.4배, COD는 1.2∼1.7배, SS는 2.6∼5.4배, T-N은 2.3∼3.0배, T-P는 2.4∼7.5배 증가하는 것으로 조사되었따. 1999년에 조사된 7회의 강우기간중 산정된 부하량을 1999년 총 부하와 비교해보면 조사된 7회의 강우량은 1999년 총강우량 대비 17.5%이나 그 부하는 BOD, COD가 약 28%로 약 1.6배 높은 것으로 나타났으며, 댐저수지 부영양화에 주요한 요인으로 평가하는 T-N과 T-P는 각각 49.3%과 49.9%로 나타나 일년 총부하량의 50%에 육박하는 것으로 나타났고 SS는 72.8%로 나타나 강우시에 유입되는 양이 매우 큰 것을 확인할 수 있었다. 따라서 호소로 유입되는 유입부하를 정확히 산정하기 위해서는 강우기시에 수질측정을 반드시 실시해야 할 것으로 판단되며 재형성을 포함한 정량화에 많은 노력을 하여야 할 것이다.

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일강우를 고려한 SATEEC R 모듈 적용성 평가 (Evaluation of SATEEC Daily R Module using Daily Rainfall)

  • 우원희;문종필;김남원;최재완;김기성;박윤식;장원석;임경재
    • 한국물환경학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.841-849
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    • 2010
  • Soil erosion is an natural phenomenon. However accelerated soil erosion has caused many environmental problems. To reduce soil loss from a watershed, many management practices have been proposed worldwide. To develop proper and efficient soil erosion best management practices, soil erosion rates should be estimated spatially and temporarily. The Universal Soil Loss Equation (USLE) and USLE-based soil erosion and sediment modelling systems have been developed and tested in many countries. The Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system has been developed and enhanced to provide ease-of-use interface to the USLE users. However many researchers and decision makers have requested to enhance the SATEEC system for simulation of soil erosion and sediment reflecting effects of single storm event. Thus, the SATEEC R factors were estimated based on 5 day antecedent rainfall data. The SATEEC 2.1 daily R factor was applied to the study watershed and it was found that the R2 and EI values (0.776 and 0.776 for calibration and 0.927 and 0.911 for validation) with the daily R were greater than those (0.721 and 0.720 for calibration and 0.906 and 0.881 for validation) with monthly R, which was available in the SATEEC 2.0 system. As shown in this study, the SATEEC with daily R can be used to estimate soil erosion and sediment yield at a watershed scale with higher accuracy. Thus the SATEEC with daily R can be efficiently used to develop site-specific soil erosion best management practices based on spatial and temporal analysis of soil erosion and sediment yield at a daily-time step, which was not possible with USLE-based soil erosion modeling system.

적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템을 적용한 갑천유역의 홍수유출 모델링 (The Application of Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) for Modeling the Hourly Runoff in the Gapcheon Watershed)

  • 김호준;정건희;이도훈;이은태
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권5B호
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    • pp.405-414
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    • 2011
  • 본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

A Study of Soil Moisture Retention Relation using Weather Radar Image Data

  • Choi, Jeongho;Han, Myoungsun;Lim, Sanghun;Kim, Donggu;Jang, Bong-joo
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제5권4호
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    • pp.235-244
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    • 2018
  • Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.

설마천 연구지역에서의 토양수분량을 활용한 유출 발생 특성분석 (An analysis of runoff characteristic by using soil moisture in Sulma basin)

  • 김기영;이용준;정성원;이연길
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권9호
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    • pp.615-626
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    • 2019
  • 토양수분과 유출은 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 토양 내의 여러 요소들에 의해 토양의 수분보유능력과 배수의 특성이 결정된다. 본 연구에서는 2016년, 2017년 설마천 유역에서 총 40개의 사상을 분리하였다. 선정한 사상별로 constant-K 방법을 적용하여 직접유출과 기저유출을 분리하고 유출계수를 산정하였다. 산정된 유출계수는 선행토양함수와 지수함수 형태의 증가를 보였다. 또한 유출계수가 급증하기 시작하는 토양수분의 임계값을 선정하였으며, 이 값은 유출과 지하수면과의 큰 상관관계를 나타내었다. 선행토양함수뿐만 아니라 초기 토양수분, 토양 저류량, 강우량 등 여러 인자들도 유출 결과에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 선행토양수분의 임계값에 따라 강우사상을 건조, 습윤 상태로 분리하여 시작 반응과 첨두 반응을 분석해 보았으며, 습윤 상태에서의 반응이 건조 상태에서 보다 빠르게 발생하였다. 건조 상태에 속하는 대부분의 사상에서는 토양수분이 정점에 도달한 후 지하수면과 유출량 순으로 정점에 도달하는 첨두 반응이 일어났으나 습윤 상태에서는 반대로 지하수면과 유출량이 토양수분보다 먼저 정점에 도달하였다. 본 연구의 결과는 유출에 기여하는 인자들 사이의 상호작용을 확인하고 토양의 다양한 조건과 유출 사이의 관계를 규명하는 데에 크게 기여할 것으로 판단된다.

머신러닝 기법을 이용한 재해강도 분류모형 개발 (Development of disaster severity classification model using machine learning technique)

  • 이승민;백선욱;이준학;김경탁;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.261-272
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    • 2023
  • 최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.