• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.47-56
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• 2004

본 연구는 강우-유출 침식성 인자의 빈도별에 따른 토양유실량을 평가하고 이롤 바탕으로 유역의 토침칭식 위험지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. RUSLE는 토양침식량을 분석하는데 이용하였다. 연구지역은 섬진강 수계의 관촌유역을 선정하였다. 빈도별 강우-유출 침식성인자를 얻기 위하여 39년간의 일일최대 강우량 자료를 이용하였다. 확률강우량은 Normal 분포, Log-Normal 분포, Pearson type III 분포, log-Pearson type III 분포 및 Extreme-I 분포를 이용하였다. 이 중 적합도가 가장 높은 것으로 판단되는 Log-Pearson type III 분포를 채택하였다. Log-Pearson type III 분포는 24시간 확률 강우량을 산정하는데 이용하였고, 빈도별 강우-유출 침식성 인자는 Huff 분포비로 평가하였다. 분석결과 2년빈도에서 200년 빈도까지 토양유실량은 평균 $12.8{\sim}68.0ton/ha{\cdot}yr$로 분석되었다. 유역의 토양유실량 분포를 4개 분류등급으로 구분하여 토양침식 위험지역을 분석하였으며, 침식발생 위험지역으로 판단되는 지역은 분류등급 IV로 하였다. 분류등급 IV의 면적은 $0.01{\sim}5.28km^2$로 전체 농경지 면적의 0.02~9.00%로 나타났다. 특히, 200년빈도의 경우 분류등급 IV에서 밭작물 재배지역이 전체 농경지 면적의 77.1%를 차지하는 것으로 나타났다. 농경지의 경작상태에 따라 토양유실이 큰 영향을 받는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.887-901
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• 2022

개별 강우-유출 사상을 대상으로 최적 매개변수를 산정하는 경우 사상별로 매개변수가 서로 다르며 물리적인 범위를 중심으로 변동성이 커 유역의 대표 매개변수를 결정하는데 어려움이 있다. 매개변수 추정 시 변동성 증가는 강우의 시공간적 변동성과 함께, 유역 내 일부 홍수량 산정지점 기준으로 강우-유출 자료만이 이용 가능하여 매개변수의 식별성(identifiability)이 매우 낮다. 추정되는 매개변수의 변동성 확대에 따른 문제점을 개선하기 위하여, 본 연구에서는 다수의 사상들을 동시에 고려한 매개변수 최적화 방법을 제안하였으며, NSE를 목적함수로 하여 매개변수를 최적화하였다. 개별 사상들을 통합적으로 고려하여 최적매개변수를 산정하는 경우 매개변수의 물리적인 특성을 유지함과 동시에 유역의 공동 매개변수 효율적으로 추정이 가능하였다. 개별 매개변수와 공통 매개변수 NSE의 차이가 최대 0.08 정도를 나타내며, 홍수량 재현 측면에서도 개별적으로 최적화를 수행한 경우와 유사하거나 보다 개선된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-135
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• 2005

비점오염 발생은 강우에 의한 지표면 유출과 밀접한 관련이 있는 관계로 모형을 이용한 비점오염 해석은 먼저 유역의 강우-유출의 명확한 관계해석을 필수조건으로 한다. 본 연구는 비점오염 모의에 많이 사용되고 있는 AnnAGNPS 모형의 다양한 유역특성별 강우-유출해석능력을 평가해 보았다. 결과를 통해 AnnAGNPS 모형은 대유역 모의에 적합하며 소유역 및 강우에 대한 유역의 반응시간이 짧은 불투수층이 많은 유역에 적용하는 것은 적합하지 않은 것으로 드러났다. 특히, AnnAGNPS 모형은 모의에 사용하는 시간간격 이 일단위(daily basis)이므로 하루보다 짧은 지속시간의 복합첨두치(mutiple peak flow)를 가지는 강우사상을 표현하는 기능이 없으며 따라서 첨두유량 예측에 상당한 오차 발생의 원인으로 드러났다. 또한 유출해석에 사용되는 CN방법은 지역적인 특성에 맞게 구축된 CN정보가 없는 관계로 초기치 선택에 신중함이 요구되며, 강우의 분포형과 더불어 반드시 주요 검정대상으로 다루어져야 할 매개변수였다.

• 상하수도학회지
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• 제22권1호
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• pp.39-48
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• 2008

This study was carried out to investigate the characteristics of the pollutant discharge from non-point source and to estimate the unit loads of the pollutant discharge from the upper watershed of Seomjin Dam during rainy season. The upper watershed of Seomjin Dam is located in the middle of Jeonbuk province is formed two tributaries mainly. A sub-branch stream of those tributaries is Imsil stream of which flow rate is about 13% of the main stream of Seomjin reservoir normally. On the basis of measurement result in this study, the water quality of Imsil stream was fluctuated highly and the quantity of measured pollutant discharge was higher than the value calculated with the proportion of flow rate during dry season. On the contrary, during rainy season the mean values of flow rate and water quality were higher than the quartile according to the statistical analysis. That means rainfall can influence strongly on the water quality of the upper watershed of Seomjin reservoir. Among the several criteria of water quality, SS discharge was most sensitive to the flow rate variation of stream, which was fluctuated in proportion of rainfall, basically. It was evaluated the event mean concentration (EMC) of non-point source pollutants depending on rainfall events as well. Though the pollutant discharge unit of Imsil stream was lower than the main stream of Seomjin reservoir, the EMC value of Imsil stream was higher than the main stream of Seomjin reservoir.

• 한국토양비료학회지
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• 제48권5호
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• pp.361-371
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• 2015

To understand the impact of 2015 spring drought on crop production of DPRK (Democratic People's Republic of Korea), we analyzed satellite and weather data to produce 2015 spring outlook of rice paddy field and rice growth in relation to weather anomaly. We defined anomaly of 2015 for weather and NDVI in comparison to past 5 year-average data. Weather anomaly layers for rainfall and mean temperature were calculated based on 27 weather station data. Rainfall in late April, early May, and late May in 2015 was much lower than those in average years. NDVI values as an indicator of rice growth in early June of 2015 was much lower than in 2014 and the average years. RapidEye and Radarsat-2 images were used to monitor status of rice paddy irrigation and transplanting. Due to rainfall shortage from late April to May, rice paddy irrigation was not favorable and rice planting was not progressed in large portion of paddy fields until early June near Pyongyang. Satellite images taken in late June showed rice paddy fields which were not irrigated until early June were flooded, assuming that rice was transplanted after rainfall in June. Weather and NDVI anomaly data in regular basis and timely acquired satellite data can be useful for grasping the crop and land status of DPRK, which is in high demand.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권4호
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• pp.397-405
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• 2016

For better understand of the soil respiration characteristic in ecosystem, it is necessary to accurately determine the daily, monthly and seasonal $CO_2$ flux related to various environmental factors. In general, soil respiration is being measured on a sunny day. But soil respiration is known to be affected by soil temperature and soil moisture content. In case of forestry, changes in soil moisture content are entirely dependent on rainfall. If we calculated the monthly soil respiration measured based on sunny days data only, it could be a factor that loses credibility soil respiration. On this study, we measured soil respiration on Pinus koraiensis plantation at Mt. Taehwa of Gwangju, Gyeonggi-do on sunny and rainy days in 2012, using Automatic Open-Closed Chamber system (AOCC) and portable $CO_2$ analyzer (GMP343). Then we computed the regression equations using sunny days data, precipitation less than 10 mm data, and precipitation over 10 mm data. At first, there were no significant differences in observed data and computed data. But less than 10 mm precipitation, computed data was 26.5% lower than observed data. Precipitation over 10 mm, on the other hand, the former was 29.3% higher than the latter. In each case, it showed significant differences between observed and computed data (p<0.05). So if we computed regression equation using soil respiration measured sunny days only, about 30% of annual soil respiration could be overestimated. Through further study, we suggest the subdivision and computation of regression equation on the basis of the rainfall intensity.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제10권
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• pp.35-46
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• 1999

An integrated system of GIS and water quality model was suggested including the pollutant loads from the watershed. The developed system consits of two parts. First part is the information on landuse and several surface factors concerning the overland flow processes of water and pollutants. Second part is the modeling modules which include storm event pollutant load model(SEPLM), non-storm event pollutant load model(NSPLM), and river water quality simulation model(RWQSM). Models can calculate the pollutant load from the study area. The databases and models are linked through the interface modules resided in the overall system, which incorporate the graphical display modules and the operating scheme for the optimal use of the system. The developed system was applied to the Chungju multi-purpose reservoir to estimate the pollutant load during the four selected rainfall events between 1991 and 1993, based upon monthly basis and seasonal basis in drought flow, low flow, normal flow and wet flow.

• 자원환경지질
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• 제44권1호
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• pp.71-82
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• 2011

본 연구는 국내에서 산사태 발생빈도가 높은 선캠브라아기 편마암 풍화토와 백악기 화강암 풍화토를 대상으로 하여 불포화 풍화토별 강우강도 및 흙의 단위중량에 따른 강우침투속도 관계를 파악하기 위하여 불포화 풍화토 칼럼시험을 하였다. 본 연구에서는 일정시간 간격으로 체적함수비, 간극수압 등을 TDR센서와 간극수압계를 통해 측정하였다. 현장 건조단위중량을 기준으로 느슨한 조건, 현장조건, 조밀한 조건으로 선정하고, 강우강도를 20 mm/h와 50 mm/h로 선정하여 시험을 수행하였다. 강우강도 20 mm/h 조건에서 각 단위중량 조건별 편마암 풍화토와 화강암 풍화토의 평균 강우침투속도는 각각 $2.854{\times}10^{-3}$ cm/s ~ $1.297{\times}10^{-3}$ cm/s와 $2.734{\times}10^{-3}$ cm/s ~ $1.707{\times}10^{-3}$ cm/s였으며, 강우강도 50 mm/h 조건에서는 각 풍화토별로 $4.509{\times}10^{-3}$ cm/s ~ $2.016{\times}10^{-3}$ cm/s와 $4.265{\times}10^{-3}$ cm/s ~ $3.764{\times}10^{-3}$ cm/s로 나타났다. 시험결과 강우강도가 높고 흙의 단위중량이 낮을수록 평균 강우침투속도는 증가하였으며, 느슨한 조건을 제외한 모든 조건에서 화강암 풍화토의 강우침투속도가 편마암 풍화토의 강우침투속도보다 빠르게 나타났다. 이는 화강암 풍화토가 편마암 풍화토에 비해서 입도가 비교적 균질하며, 단위중량이 낮고 공극율이 큰 것이 그 원인으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.97-107
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• 2011

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.