The Objective of this study was to develop a system for visualizing inundation area by using 1-D numerical model analyzing damage information such as inundation area, facilities, land usages, population, building, loads. In this study, we have reviewed hydraulic models to select a flood model for simulation of discharges, water depths and velocities. The study area is Namhan River from Youngwol to Paldang Dam which had a flood damage on upper and below regions of Chungju Dam by a storm event in 2006. At the first, we developed the DB system base on GIS thematic map, ortho images, cadastral maps to analyze flood damages and support decisions making. Changing the boundary conditions such as discharge at the gauging stations, flood simulations were performed and then damages were extracted from the databases information support system based on 1-D numerical hydraulic model, it is expected to be able to analyze flood damages and support a decision making for reduce flood relate damages. In the future, the system developed in this study could be applied for flood forecasting system of small scaled streams.
기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
Surface soil moisture, which governs the partitioning of precipitation into infiltration and runoff, plays an important role in the hydrological cycle. The assimilation of satellite soil moisture retrievals into a land surface model or hydrological model has been shown to improve the predictive skill of hydrological variables. This study aims to improve streamflow prediction with Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro) by assimilating Soil Moisture Active and Passive (SMAP) data at 3 km and analyze its impacts on hydrological components. We applied Cumulative Distribution Function (CDF) technique to remove the bias of SMAP data and assimilate SMAP data (April to July 2015-2019) into WRF-Hydro by using an Ensemble Kalman Filter (EnKF) with a total 12 ensembles. Daily inflow and soil moisture estimates of major dams (Soyanggang, Chungju, Sumjin dam) of South Korea were evaluated. We investigated how hydrologic variables such as runoff, evaporation and soil moisture were better simulated with the data assimilation than without the data assimilation. The result shows that the correlation coefficient of topsoil moisture can be improved, however a change of dam inflow was not outstanding. It may attribute to the fact that soil moisture memory and the respective memory of runoff play on different time scales. These findings demonstrate that the assimilation of satellite soil moisture retrievals can improve the predictive skill of hydrological variables for a better understanding of the water cycle.
본 연구에서는 자료동화기법의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 유량자료의 실시간 품질향상을 수행하였다. 확장 칼만 필터의 상태-공간모형은 강우-유출모형과 관측유량자료를 이용하여 구성하였다. 본 연구에서는 실시간 품질향상 목적을 댐 유입량의 비정상적 고변동성 억제 및 관측유량의 결 오측 보완으로 구분하였으며, 각각의 경우에 적절한 확장 칼만 필터 모형을제시하였다. 이들 모형의 차이는 칼만이득 계산에 필요한 공분산 함수의 추정에 변동성만을 고려하는냐 또는 편의까지를 포함하느냐로 나타난다. 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 적용하였으며, 그 결과 제시된 모형들이 댐 유입량자료나 결 오측이 포함된 유량자료의 실시간 품질향상에 효과적으로 작동함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 미농무성 농업연구소에서 개발된 준 분포형 장기유출모형인 SWAT 모형을 활용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였다. 표고에 따른 온도, 강수변화를 고려하기 위해 대상유역을 4개의 표고밴드로 구성하였으며, 12개 기상관측소 자료를 이용하여 표고에 따른 온도, 강수변화율을 산정하였다. 모의결과 융설을 고려한 결과가 융설을 모의하지 않은 결과보다 관측유량과 비교해 우수한 결과가 나타났으며, 각 수문성분별로도 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 장기유출해석 시 융설영향의 고려가 중요한 요소가 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 유역의 비점오염물질의 거동을 해석할 수 있는 분포형 모델링 기법으로서 SWAT 모형을 선정하고, 충주댐 유역에 대해 모형 입력자료 및 물리적 매개변수 자료를 구축하였다. 구축된 모형을 이용하여 각 하도구간별 오염원에 따른 오염부하량 발생량을 비교한 결과, 산림지로 구성된 대부분의 상류부 소유역에서 점오염원에 의한 부하량이 매우 작게 나타났으며, 총 오염부하량도 상대적으로 작게 나타났다. 다만, 상류유역 중에서 유역면적이 상대적으로 넓고 유역내 밭의 비율이 높은 송천 유역의 경우는 오염부하량이 다소 높게 나타났다. 그리고 제천시를 포함하고 있는 도시지역인 8번 유역에서는 점오염원에 의한 부하량이 비점오염원에 의한 부하량보다 높게 나타났으며, 유역 전체로는 총질소의 경우 14%, 총인의 경우 23% 정도가 점원에 의한 오염부하량으로 나타났다. 이상의 결과로부터 각 하도구간별로 오염원에 따른 오염부하량을 비교함으로써 대상유역에서의 점오염원과 비점오염원에 의한 부하량의 영향을 검토할 수 있었다.
증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.
This study is to suggest the SWAT model as inputs for the estimation of CN (Curve number) if we do not have hourly rainfall and runoff data in the ungaged watershed. The daily CNs were estimated by using SWAT model for Chungju dam watershed and the CNs by hourly rainfall and runoff data in the same period with daily CN estimation were also estimated. Then the daily and hourly CNs were compared each other. The CNs by SWAT model were larger than the actual CNs. 7.4% larger in AMC-I, 1.2% in AMC-II, and 6.3% in AMC-III respectively. If we consider various uncertainties in the estimation of CN, the error of 6.8% could be acceptable for the application in the field.
본 연구에서는 대표적인 준분포 장기유출모형으로 널리 쓰이는 SWAT-K와 HSPF를 이용하여 충주댐유역을 대상으로 2000년부터 2006년까지의 총유출량 산정을 산정하고, 두 모형간의 총 유출량 차이를 분석하기 위해 증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 기저유출량 등 각 수문성분별 모의결과를 비교하고, 모형별 유출특성을 분석하였다. 모의기간 연평균 유출량은 SWAT-K는 관측치에 비해 약 2%과다, HSPF는 약 3% 과소하게 모의되었고 모형의 적용 타당성을 가늠할 수 있는 결정계수는 SWAT-K가 0.78, HSPF가 0.88로 나타났다. 수문성분별로 모의치를 비교한 결과 중간 유출은 SWAT-K가, 지하수유출은 HSPF가 크게 산정되는 등 수문성분별 크기에 차이를 드러냄에 따라, 각 모형에서 수문성분을 도출하는 구조의 차이와 계산과정 등의 상세한 비교분석이 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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