선행함수조건(AMC)에 따라 유출용적이 매우 다르게 나타날 수 있음에도 불구하고 우리나라에서의 강우-유출 해석에는 그 적용성에 대한 평가 없이 미국에서 개발된 AMC조건(SCS, 1972)이 일반적으로 그대로 이용되고 있다. 본 연구에서는 SCS의 CN 결정과정을 그대로 따라 평창강 유역의 장평 소유역에 대해 CN 값을 추정하고 이를 이용하여 AMC 조건을 평가하였다. 그 결과 CN(I), CN(II), CN(III)가 각각 72.1, 79.3, 76.7로 추정되었다. CN(II)의 경우는 기존 보고서와 유사한 값을 보여주고 있으나 나머지 값의 경우는 이론적인 값과 매우 동떨어진 결과를 나타내고 있다. 그러나 CN의 평가만으로 AMC 조건의 적절성을 판단하는 것은 어려우며, 오히려 AMC 조건의 발생 빈도를 검토하여 AMC 조건의 적절성은 판단하는 것이 바람직하다. 본 연구에서도 AMC 조건별로 호우사상의 발생빈도를 히스토그램으로 작성/비교하였으며, AMC-III 조건은 상향될 필요가, 반대로 AMC-I 조건은 하향될 필요가 있음을 확인하였다.
강우현상의 공간적 변동성에 대한 해석은 수자원 계획 및 관리를 위해 중요한 관심사가 되고 있다. 일반적으로 우리가 얻을 수 있는 강우자료는 한 지점에 설치되어 있는 우량계에 의한 관측된 지점강우량자료이다. 기존의 집중형 수문모형이 유출과정의 공간적인 분포 및 변화를 유역단위로 평균화해서 취급하는 개념기반의 모형임에 반해서 분포형 수문모형은 유역을 수문학적으로 균일한 매개변수를 갖는 소유역 또는 격자망으로 구분하여 적용하는 것으로, 도시화 등 토지이용의 변화나 기타 유역내의 물리적인 특성의 변화가 수문과정에 미치는 영향을 잘 모의할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Vflo$^{TM}$ 분포형 강우-유출 모형과 IDW, Ordinary Kriging, Thiessen 등의 강우 분포 기법을 이용하여 낙동강 제 1지류인 금호강의 동촌 수위관측소 유역($1,544km^2$)을 출구로 하여 강우-유출모의를 하였다. 이를 위하여 강우-유출에 영향을 주는 매개변수를 선정하고 동촌 수위관측소의 실측 유량자료를 바탕으로 하여 IDW, Kriging, Thiessen 등의 면적강우량 산정방법별로 모형의 보정(2007, 2009) 및 검증(2010)을 실시하였다. 모의 된 유출량과 실측유량의 상관성은 결정계수 $R^2$에서 IDW 과 Kriging의 경우 0.95 ~ 0.99의 상관성을 나타냈으며 Thiessen 의 경우 0.94 ~ 0.99의 값을 나타냈다. Nash-Sutcliffe 모형효율은 IDW의 경우 0.95 ~ 0.98, Kriging의 경우 0.94 ~ 0.99를 나타냈으며 Thiessen의 경우는 0.90 ~ 0.98의 모형효율을 나타내었다. 이때 포화투수계수와 조도계수가 전체 유량과 첨두시간에 영향을 주었다. 호우사상을 선정하여 검보정을 실시 한 결과, 유역의 유출 모의를 수행하였을 때 선행강우량에 따라서 토양의 침투능에 영향을 많이 주고 있기 때문에, 선행 토양함수조건(Antecedent Moisture Condition: AMC)으로 분류한 뒤에 AMC 조건에 따라서 유출-모의를 수행하는 것이 타당하다고 판단된다.
Increased Non-permeable areas which have resulted from civilization reduce the volume of groundwater infiltration that is one of the important factors causing water shortage during a dry season. Thus, seeking the efficient method to analyze the volume of groundwater in accurate should be needed to solve water shortage problems. In this study, two different watersheds were selected and precipitation, soil group, and land use were surveyed in a particular year in order to figure out the accuracy of estimated infiltration recharge ratio compared to Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT). The volume of groundwater was estimated considering Antecedent soil Moisture Condition (AMC) and Curve Number (CN) using Long Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model. The results of this study showed that in the case of Kyoung-an watershed, the volume of both infiltration and baseflow seperated from WHAT was 46.99% in 2006 and 33.68% in 2007 each and in Do-am watershed the volume of both infiltration and baseflow was 33.48% in 2004 and 23.65% in 2005 respectively. L-THIA requires only simple data (i.e., land uses, soils, and precipitation) to simulate the accurate volume of groundwater. Therefore, with convenient way of L-THIA, researchers can manage watershed more effectively than doing it with other models. L-THIA has limitations that it neglects the contributions of snowfall to precipitation. So, to estimate more accurate assessment of the long term hydrological impacts including groundwater with L-THIA, further researches about snowfall data in winter should be considered.
직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.
유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.
토양수리특성을 규명하는 것은 사면에서의 수문과정을 이해하는 과정에서 중요한 부분이다. 이 연구에서는 토양공극발달 및 수리학적 특성의 시간적인 변화특성에 대해서 조사하였다. 특히, 대공극 흐름이나 수리전도도와 관련된 특성들을 설마천 유역의 범륜사 사면과 광릉연구유역의 원두부 소사면에서 관측하였다. 연직 흐름의 측정을 위해 사용된 기기는 장력 침투계로 약 8개월동안 토양층 표면의 수리전도도를 측정하였다. 측정된 결과는 3월, 6월, 9월의 수리전도도가 상대적으로 크지만, 5월과 10월의 경우는 낮은 값을 보여준다. 이는 식생의 세근활동 등과 관련된 공극구조의 발달양상과 선행강우사상으로 인한 토양수분의 영향으로 설명될 수 있다. 침투과정에서 있어서 대공극은 산림 유역에서의 수리전도도에 미치는 영향은 대단히 크며, 수문학적 과정에 있어서도 매우 중요한 기작이다. 본 연구는 현장에서 측정된 토양 수리특성의 시간적 불균일성을 보여주는 사례로 사면에서의 침투과정이 동적인 과정임을 보여주고 있고, 관련된 다양한 토양 수리학적 특성들은 국내 산지사면에서 발생되는 수문기작을 이해하는데 중요한 기초 자료가 된다.
The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.
하천유역의 수문현상 분석 및 예측에서 강우-유출 모형의 신뢰성 제고를 위해 대상유역에 적합한 매개변수의 선정은 매우 중요하다. 특히 단위도 이론을 이용한 유역의 홍수량 결정인자 중 하나는 유효우량이며, 이를 계산하기 위해 NRCS의 유출곡선지수방법이 주로 사용된다. 여기서 유효우량에 직접적인 영향을 미치는 인자는 선행토양함수조건(AMC 조건)이다. 본 연구에서는 국내 상황에 적합한 선행토양함수의 선정기준을 찾고자 하였다. 이를 위해 홍수량 실측자료가 양호한 댐 유입량을 이용하였으며, 유역면적을 고려해서 보령댐, 합천댐, 남강댐 등이 선정되었다. 홍수량 산정모형의 홍수사상별 적정 매개변수 검정을 위해 최적화 기법을 적용했으며, 목적함수와 매개변수에 따른 CN의 변동성을 살펴보았다. 이를 통해 SCS에서 제안한 CN이 유역의 물리적인 특성에 따른 결정론적 변수지만 실제로는 강우의 사상에 따라 달라질 수 있으며, 매개변수의 최적화 수행시에 꼭 포함되어야 함을 알 수 있었다. 강우사상별 CN의 변동성은 매우 크게 나타났지만 대부분의 상한값이 AMC-III 조건의 범위 내에 위치하였다. 이는 설계 홍수량의 산정을 위한 선행토양함수조건은 AMC-III가 적절한 기준임을 의미하는 것으로 판단되었다.
Approximately 70% of Korea is composed of forest areas. Especially 48% of agricultural field is practiced at highland areas over 400 m in elevation in Kangwon province. Over 90% of highland agricultural farming is located at Kangwon province. Runoff characteristics at the mountainous area such as Kangwon province are largely affected by steep slopes, thus runoff estimation considering field slopes needs to be utilized for accurate estimation of direct runoff. Although many methods for runoff estimation are available, the Soil Conservation Service (SCS), now Natural Resource Conservation Service (NRCS), Curve Number (CN)-based method is used in this study. The CN values were obtained from many plot-years dataset obtained from mid-west areas of the United States, where most of the areas have less than 5% in slopes. Thus, the CN method is not suitable for accurate runoff estimation where significant areas are over 5% in slopes. Therefore, the CN values were adjusted based on the average slopes (25.8% at Doam-dam watershed) depending on the 5-day Antecedent Moisture Condition (AMC). In this study, the CN-based Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) direct runoff estimation model used and the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separation from the stream flow data. The $R^2$ value was 0.65 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.60 when no slope adjustment was made in CN method. However, the $R^2$ value was 0.69 and the Nash-Sutcliffe value was 0.69 with slope adjustment. As shown in this study, it is strongly recommended the slope adjustment in the CN direct runoff estimation should be made for accurate direct runoff prediction using the CN-based L-THIA model when applied to steep mountainous areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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