미국 환경 보호청(Environmental Protection Agency, EPA)의 생물저류 설계기준에 근거한 비점오염원 처리시설의 제거효율 및 성능을 분석하고자 기본 모형 실험장치(basic column reactor, BCR)와 파일럿 규모의 식생 실험 장치를 대상으로 각각 수행하였다. BCR을 이용하여 초기강우 유출수의 유입속도(유량), 식재 층의 조성 및 구성 비율, 등 처리시설의 설계에 필요한 적정인자 값을 도출하였으며 이를 식생 실험 장치에 적용하여 비점오염원의 제거 효율을 분석하였다. 비점오염원으로는 합성된 강우(synthetic rainfall)와 실제 현장(도로변과 주차장)에서 채수한 초기강우 유출수(first rainfall runoff)를 각각 사용하였다. 부유물질(Suspended Solid, SS), 생물학적 산소 요구량(Biochemical oxygen demand, BOD), 화학적 산소요구량(Chemical Oxygen Demand, COD), 총질소(Total Nitrogen, T-N), 총인(Total Phosphorus, T-P) 분석항목 모두 80% 이상을 상회하는 제거효율을 보이고 있음을 확인하였다.
Tran, The Viet;Trinh, Minh Thu;Lee, Giha;Oh, Sewook;Nguyen, Thi Hai Van
한국지반환경공학회 논문집
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제16권4호
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pp.23-32
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2015
This paper addresses the effects of extreme rainfall on the stability of cut slopes in Yen Bai city, Northern Viet Nam. In this area, natural slopes are excavated to create places for infrastructures and buildings. Cut slopes are usually made without proper site investigations; the design is mostly based on experience. In recent years, many slope failures have occurred along these cuts especially in rainy seasons, resulting in properties damaged and loss of lives. To explain the reason that slope failure often happens during rainy seasons, this research analyzed the influence of extreme rainfalls, initial ground conditions, and soil permeability on the changes of pore water pressure within the typical slope, thereafter determining the impact of these changes on the slope stability factor of safety. The extreme rainfalls were selected based on all of the rainfalls triggering landslide events that have occurred over the period from 1960 to 2009. The factor of safety (FS) was calculated using Bishop's simplified method. The results show that when the maximum infiltration capacity of the slope top soil is less than the rainfall intensity, slope failures may occur 14 hours after the rain starts. And when this happens, the rainfall duration is the deciding factor that affects the slope FS values. In short, cut slopes in Yen Bai may be stable in normal conditions after the excavation, but under the influence of tropical rain storms, their stability is always questionable.
본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.
합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.
본 연구는 치수 구조물의 규모를 결정하는 가장 기초가 되는 분석과정인 설계홍수량 산정 방법 중 실측 홍수량을 바탕으로 산정하는 홍수량 빈도해석방법과 설계강우법, 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존의 설계홍수량 산정방법인 설계강우법과 강우량을 이용하여 유출을 모의하고 최대유출량을 빈도해석하는 방법을 비교 분석하였다. 대상 유역은 상대적으로 강우량과 유출량 자료의 기록이 오래된 7개 유역(남강댐 유역, 소양강댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역, 섬진강댐 유역, 충주댐 유역, 합천댐 유역)을 선정하였다. 실측 유출량 빈도해석 자료를 참값으로 가정하여 분석한 결과 섬진강댐 유역, 합천댐유역, 임하댐유역, 안동댐 유역에서는 본 연구에서 제시한 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 상대적으로 홍수량 빈도해석 값에 가까운 결과를 나타내었고, 남강댐유역, 소양강댐유역, 충주댐유역에서는 기존의 설계강우법이 실측 유출량 빈도해석 값에 더 가까운 결과를 나타냈다. 이러한 결과로 볼 때 지금까지 사용되어온 설계강우법이 최선의 방법은 아니며 상대적으로 유역면적이 작은 지역에서는 금회 연구에서 제안하는 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 좋은 결과를 나타냈다고 볼 수 있다.
본 연구는 국내에서 식재빈도가 높은 7개 조경수종을 대상으로 수관의 우수차집비율을 분석하고, 이를 기반으로 수종별 단목의 연간 우수차집량을 유추하는 계량모델을 마련하였다. 연구대상 수종은 느티나무, 단풍나무, 소나무, 왕벚나무, 은행나무, 잣나무, 전나무 등이었다. 수종별 수관의 평균 우수차집비율은 각각 잣나무 35.8%, 전나무 34.1%, 느티나무 31.0%, 소나무 27.6%, 은행나무 26.9%, 단풍나무 18.6%, 왕벚나무 18.4% 등의 순이었다. 계량모델의 r2은 0.90~0.99 범위로서 적합도가 높았다. 수종별 연간 우수차집량은 흉고직경 20cm 기준 느티나무가 5.1m3/주/년으로서 가장 많았고, 이어서 잣나무 4.1m3/주/년, 전나무 3.1m3/주/년, 은행나무 2.8m3/주/년, 소나무 2.1m3/주/년, 왕벚나무 1.9m3/주/년, 단풍나무 1.8m3/주/년 등의 순이었다. 수관폭 4m 기준의 경우에는 잣나무가 5.0m3/주/년으로서 가장 많았고, 이어서 전나무 4.4m3/주/년, 느티나무 4.1m3/주/년, 은행나무 3.3m3/주/년, 소나무 2.9m3/주/년, 단풍나무 2.1m3/주/년, 왕벚나무 1.9m3/주/년 등의 순으로 나타났다. 즉, 도시조경수의 연간 우수차집량은 상록수 또는 수관밀도가 높은 수종이 많은 경향이었다. 본 연구는 도시녹지의 우수차집 효과 관련 연구가 미진한 국내 현실에서, 조경수의 연간 우수차집량을 산정할 수 있는 초석을 새롭게 마련하였다. 이 연구결과는 정부, 지자체, 및 기업에서 시행하는 생태조경 사업과 관련하여 조경수의 우수차집 효과를 평가하는 공공기반기술로서 유용할 것으로 기대한다.
In this study, the RDII predictions were compared using two methodologies, i.e., the RTK-based and regression methods. Long-term (1/1/2011~12/31/2011) monitoring data, which consists of 10-min interval streamflow and the amount of precipitation, were collected at the domestic study area (1.36 km2 located in H county), and used for the construction of the RDII prediction models. The RTK method employs super position of tri-triangles, and each triangle (called, unit hydrograph) is defined by three parameters (i.e., R, T and K) determined/optimized using Genetic Algorithm (GA). In regression method, the MovingAverage (MA) filtering was used for data processing. Accuracies of RDII predictions from these two approaches were evaluated by comparing the root mean square error (RMSE) values from each model, in which the values were calculated to 320.613 (RTK method) and 420.653 (regression method), respectively. As a results, the RTK method was found to be more suitable for RDII prediction during extreme rainfall event, than the regression method.
This paper presents the methodology to analyze flow duration characteristics and performance prediction technique for small hydro power(SHP) Plants and its application. The flow duration curve can be decided by using monthly rainfall data at the most of the SHP sites with no useful hydrological data. It was proved that the monthly rainfall data can be characterized by using the cumulative density function of Weibull distribution and Thiessen method were adopted to decide flow duration curve at SHP plants. And, the performance prediction technique has been studied and development. One SHP plant was selected and performance characteristics was analyzed by using the developed technique, Primary design specfications such as design flowrate, plant capacity, operational rate and annual electricity production for the SHP plant were estimated, It was found that the methodology developed in this study can be a useful tool to predict the performance of SHP plants and candidate sites in Korea.
A spectral formalism was applied to quantify the sampling errors due to spatial and/or temporal gaps in soil moisture measurements. The lack of temporal measurements of the two-dimensional soil moisture field makes it difficult to compute the spectra directly from observed records. Therefore, the space-time soil moisture spectra derived by stochastic models of rainfall and soil moisture was used in their record. Parameters for both models were tuned with Southern Great Plains Hydrology Experiment(SGP'97) data and the Oklahoma Mesonet data. The structure of soil moisture data is discrete in space and time. A design filter was developed to compute the sampling errors for discrete measurements in space and time. This filter has the advantage in its general form applicable for all kinds of sampling designs. Sampling errors of the soil moisture estimation during the SGP'97 Hydrology Experiment period were estimated. The sampling errors for various sampling designs such as satedlite over pass and point measurement ground probe were estimated under the climate condition between June and August 1997 and soil properties of the SGP'97 experimental area. The ground truth design was evaluated to 25km and 50km spatial gap and the temporal gap from zero to 5 days.
최근 중·소규모의 도시전역과 자연유역에서 임계지속기간의 개념을 도입하여 설계홍수량을 산정하는 사례가 늘어나고 있는 추세에 있다. 그러나, 임계지속기간에 관한 연구는 미흡한 상태이며 특히 자연유역에 대해서는 거의 없는 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 자연유역을 대상으로 Clark모형을 이용하여 강우분포 형태, 첨두강우 발생위치, 빈도에 따른 임계지속기간 및 첨두유량을 산정하고, 적용모형의 매개변수들에 대한 민감도분석을 실시함으로써 각종 인자들이 설계홍수량에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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