본 연구는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제시한 기후변화 취약성 개념을 서울시에 적용, 적정 홍수 취약성 지표 산정 및 퍼지모형을 활용하여 기후변화 분야 중 홍수취약성을 평가하고 GIS를 이용하여 취약성도를 작성하였다. 이를 위해 선행연구를 기반으로 지표를 도출하였다. 도출된 지표는 기후노출(일 최대 강수량, 일강수량 80m 이상인 날 수), 민감도(침수지역, 경사, 지질, 고도, 하천으로부터의 거리, 지형, 토양 및 불투수면적) 및 적응능력(홍수조절능력, 자연녹지, 공원녹지) 등의 자료이며, 이를 GIS 기반의 공간데이터베이스로 구축하였다. 구축된 지표값들을 통합하기 위한 방법으로 퍼지모형을 활용했으며, 퍼지소속값 결정을 위해서는 빈도비를 활용하였다. 2010년 침수 발생 자료를 활용하여 항목들간의 상관관계 및 퍼지소속값을 산정하였으며, 2011년 침수 발생 지역으로 작성된 취약성도를 검증하였다. 분석결과 서울지역 홍수피해에 크게 영향을 미치는 지표는 일강수량이 80mm이상인 날수, 하천과의 거리, 불투 수층으로 나타났다. 서울의 경우, 최대강수량이 269mm 이상일 때 적응능력(유수지, 녹지)이 부족하고, 고도가 16~20m 정도이며 하천에서 50m이내에 인접한 지역, 공업용지에서 홍수취약성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지역적으로 영등포구, 용산구, 마포구 등 한강 본류의 양안에 위치한 구들이 비교적 취약지역을 많이 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화 취약성 평가의 개념을 적용하고, 방법론으로 퍼지모형을 활용함으로써 기존의 취약성 평가기법을 개선하였으며 평가결과는 홍수예방정책에 대한 우선지역 선정과 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
쌍천 유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 융설 효과를 확인하였고 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 지하댐 운영을 위해 개발된 Groundwater dam Operation Index(GOI)는 이동평균값을 사용하여 상용 로그값을 취한 것으로 지하수위와의 상관관계를 분석하여 비교적 높은 상관관계가 있을 시 지하댐 운영지표로 사용하는데 목적을 두고 개발되었다. 그러나 유역별, 자료별로 이동평균기간이 다를 수 있기 때문에 여러 이동평균 기간을 정하여 각각 상관계수를 구한 후에 가장 높은 상관관계를 가지는 이동평균기간을 선택하게 된다. 이 과정에서 70일 이동평균값이 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 융설 효과를 고려하기 위해서 먼저 유역의 DEM 자료를 이용하여 100m간격으로 고도별 면적분포를 구하고 기온이 100m당 $0.5^{\circ}C$씩 감소하는 것을 고려하여 강수사상이 발생하면 0도 이하가 되는 고도에서는 강설사상이 발생하는 것으로 가정하였다. 이 때 고도별 면적분포에서 구해지는 면적비를 고려하여 강수사상을 강우와 강설로 나누었다. 이후에 고도를 고려한 기온이 $0^{\circ}C$ 이상인 날에 그 고도의 설적이 모두 녹는 것으로 가정하였고 강우가 발생한 것으로 처리하였다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 쌍천 유역의 2003년부터 2005년까지 2개년 자료에 대해서는 대체로 70일 이동평균을 이용한 GOI가 지하수위와의 상관관계가 높으며 융설을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있다.
수문학적 가뭄은 하천, 저수지, 지하수 등과 같은 가용 수자원의 부족과 직접적으로 연관되어 있어 가뭄에 대한 체감이 기상학적 가뭄에 비하여 크다. 특히, 우리나라의 경우 홍수기에 집중되는 강우 특성으로, 비홍수기에는 댐과 저수지의 저류량에 크게 의존하여 수자원 관리가 이루어지므로 효율적인 수자원 관리를 위해서는 수문학적 가뭄을 분석하는 것이 중요하다. 일반적으로 수문학적 가뭄은 정상보다 낮은 유량이 발생하는 것으로 정의된다. 대부분 수문학적 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 주로 임계수준방법(threshold level method)을 많이 사용한다. 그러나 임계수준방법은 작은 미소가뭄으로 인한 독립성 문제를 야기시킬 수 있다. 본 연구에서는 홍수통제소에서 제공하는 12개 지점의 유량자료를 활용하여 독립성 검정을 실시한 후, 우리나라의 수문학적 가뭄 특성 분석을 위한 적정 임계수준을 제시하였다. 일별 유황곡선을 작성하고 50 ~ 99 백분위수를 적용하여 가뭄사상을 추출하였다. 적정 임계수준 범위를 결정하기 위해 독립성 검정을 실시하였다. 포아송 분포의 독립성 검정결과, 여주시 지점과 평택시 지점을 제외하고 대부분 지점들은 87~99 백분위수 구간이 적정한 것을 나타났으며, 일반 파레토 분포의 독립성 검정결과, 80~90 백분위수 사이가 가장 적절하였으며, 평균 초과도표에서는 80 ~90 백분위수 구간이 가장 많이 나타났다. 본 연구에서는 각 권역별로 적정 임계수준을 제시하기 위하여 권역에 해당하는 지역들의 공통범위를 검토하였다. 그 결과, 한강권역에서는 70~76 백분위수, 낙동강권역은 87~91 백분위수, 금강권역에서는 86~98 백분위수, 영산 및 섬진강권역에서 85~87 백분위수 구간이 적정한 임계수준인 것으로 나타났다.
This thesis is the final report which has long been studied by the author to obtain the design basis for various hydrological constructions with the specific system suitable to the natural environmental conditions in Korea. This report is divided into two parts: one is to estimate runoff volume from watersheds and the other to estimate the peak discharge for a single storm. According to the result of observed runoff record from watersheds, it is known that Kajiyama formula is useful instrument in estimating runoff volume from watersheds in this country. But it has been found that this formula shows us 20-30% less than the actual flow. Therefore, when wihed to bring a better result, the watershed characteristics coefficient in this formula, that is, f-value, should be corrected to 0.5-0.8. As for the method to estimate peak discharge from drainage basin, the author proposes to classify it in two ways; one is small size watershed and the other large size watershed. The maximum -flood discharge rate $Q_p$ and time to peak Pt obtained from the observed record on the small size watershed are compared by various methods and formulas which are based upon the modern hydrological knowledge. But it was fou.d that it. was not a satisfied result. Therefore, the author proposes. tocomputate $Q_p$, to present 4.0-5.0% for the total runoff volume ${\Sigma}Q$.${\Sigma}Q$ is computed under the assumption of 30mm 103s in watershed per day and to change the theoritical total flow volume to one hour dura tion total flow rate when design daily storm is given. Time to peak Pt is derived from three parameters which are u,w,k. These are computed by relationship between total runoff volume (ha-m unit)and $Q_p$. (C.M.S. unit). Finally, the author checked out these results obtained from 51 hydrographs and got a satisfied result. Therefore the author suggested the model of design dimensionless unit-hydrograph. And the author believes that this model will be much available at none runoff record river site. In the large size watersheds in Korea when the maximum discharge occurs, the effective rainfall is two consequtive stormy days. So the loss in watershed was assutned as 6Omm/2days,and the author proposed 3-hour-daration hydrograph flow distribution percentage. This distribution percentage will be sure to form the hydrograph coordinate.
There are demands for water environmental analysis of discharge processes in paddy fields, however, it is not fully understood in nutrients discharge process for watershed modeling. As hydrological processes both surface and ground water and agricultural water managements are so complex in paddy fields, the development of lowland paddy fields watershed model is more difficult than upland watershed model. In this research, the improvement of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for a paddy watershed was conducted. First, modification of surface inundated process was developed in improved pot hole option. Those modification was evaluated by monitoring data. Second, the monitoring data in river and drainage channel in lowland paddy fields from 2012 to 2014 were analyzed to understand discharge characteristics. As a case study, Imbanuma basin, Japan, was chosen as typical land and water use in Asian countries. In this basin, lowland paddy fields are irrigated from river water using small pumps that were located in distribution within the watershed. Daily hydrological fluctuation was too complex to estimate. Then, to understand surface and ground water discharge characteristics in irrigation (Apr-Aug) and non-irrigation (Sep-Mar) period, the water and material balance analysis was conducted. The analysis was composed two parts, watershed and river channel blocks. As results of model simulation, output was satisfactory in NSE, but uncertainty was large. It would be coming from discharge process in return water. The river water and ground water in paddy fields were exchanged each other in 5.7% and 10.8% to river discharge in irrigation and non-irrigation periods, respectively. Through this exchange, nutrient loads were exchanged between river and paddy fields components. It suggested that discharge from paddy fields was not only responded to rainfall but dynamically related with river water table. In general, hydrological models is assumed that a discharge process is one way from watershed to river. However, in lowland paddy fields, discharge process is dynamically changed. This function of paddy fields showed that flood was mitigated and temporally held as storage in ground water. Then, it showed that water quality was changed in mitigated function in the water exchange process in lowland paddy fields. In future, it was expected that hydrological models for lowland paddy fields would be developed with this mitigation function.
The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.
본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
강수량의 계절성은 수자원관리에 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월 최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.
농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R2와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R2와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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