지형인자 및 법칙을 수문응답의 직접변수로 결합시킨 지형학적 순간단위도(GIUH) 이론과 이를 선형저수지 모델인 Nash 모델의 물리적 인자인 m와 k에 상관시킨 Rosso 의 성과를 개선하여, 지형인자, 지형법칙 및 호우특성과 유역동적 특성으로서 최대유속이 고려된 개념으로서 지형법칙인 $R_A,R_B,R_L$ 주하천유로연장 및 유출속도로서 표현이 가능하며, 실제유역에 대한 적용성을 검토하기 위해 유역내 동적특성을 나타내는 호우특성과 유출속도로서 최대유속을 이용하여 k를 산정하는 기본식을 재구성하였고, 실측자료를 이용 분석한 결과 본이론의 적용성이 입증되었다. m의 산정에 있어서 Rosso 가 제안한 (16)식의 일반성을 확인하였으며, 유역면적의 증가에 따라 m가 커지는 좋은 상관관계를 보였다.
Based on the theory of runoff equation proposed by SCS, the actual storage capacity(Sa) as a modified retention paramater was introduced to estimate the effective rainfall for the daily streamfiow analysis. During a storm, the actual storage capacity is limited by either soil water storage or infiltration rate as precipitation increases. Therefore, it was assumed that Sa is dependent on the baseflow before storm runoff(Qb) corresponding to soil water storage and the total amount of precipitation(P) corresponding to infiltration rate of a watershed. Effective rainfalls (Direct run-offs) estimate4 from SCS equation using Sa were compared with observed effective rainfalls at 10 watersheds in Geum river watershed boundary. 1. Regression equation for Sa was supposed Sa=Co+C$_1$XP+C$_2$X Qb Regression coefficients were highly significant at the level of 0. 01 and R$^2$ were 0.57 to 0.73. 2. The adjustment of coefficient of initial abstraction was made according to the storm size. It was adjusted to 025 for 30mm or less, 0.23 for 30 to 80mm, 0.20 for 80 to 200mm, and 0.1 for 200mm or more. 3. Regression equations between estimated and observed effective rainfall showed that slopes were 0.857 to 1.029 and R$^2$ were 0.779 to 0.989,
CN법은 토지이용변화로 인한 수문학적 영향을 판단하는 경우, 그 적용성이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 토지이용의 공간적분포를 분석하기 위해 Landsat 다중분광영상을 이용하였다. 분석된 영상자료로부터 산지지역을 식생밀도에 따라 재분류하고, 식생밀도가 유출에 미치는 영향을 분석하기 위해 CN법을 이용하였다. 토양도의 종류(정밀토양도, 개략토양도)에 따라 분석한 결과, CN은 식생밀도에 따라서는 변화가 미미한 반면 토양 도의 종류에 따라서는 매우 큰 차이를 보였다. 실측강우·유출자료와 비교해본 결과 CN추정에 있어 정밀토양도를 사용하는 것이 향상된 결과를 보였다.
So far, geomorphologic dispersion due to the heterogeneity characteristics of flow paths in a basin has been demonstrated as a major factor affecting to the hydrologic response function of a catchment. This effect has considered by many previous studies taking into account flow path length factors, especially in the application of width function. Based upon the analysis of topographic index, another important geomorphologic factor extracted from DEM data, this work presents a new factor named saturation to evaluate its effects to the formation of the well-known instantaneous unit hydrograph (IUH) in Nash model and drainage structure in a river basin. First, the geomorphologic parameters corresponding to different saturation conditions are computed from DEM data with the support of GIS software. Then, in the combination of hydrologic and geomorphologic data, effective rainfall in each saturation degree and the Nash parameters are calculated using excel. Finally, the verification process with direct runoff data is conducted using Fortran programming. This process is applied to five sub-watersheds in Bocheong catchment ($485.21km^2$) in Korea where the necessary data are available and believable. The results from this approach will improve researchers and students'understandings about the relationship between rainfall and runoff and its relation with drainage structure within a catchment.
Ren, Liliang;Vu, Van Nghi;Yuan, Fei;Li, Chunhong;Wang, Jixin
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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pp.15-21
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2007
Due to a decreasing tendency of river runoff in the Laohahe River basin in North China, quantitative analysis was made with the aid of the conceptual Xinanjiang model under the background of nature climate variability as well as human-induced climate change according to the long-term observational hydrometeorological data. In the past, the human effect on surface water resources was estimated by investigating the impact of human activities on each item in the equation of water balance, so as to calculate water quantity of each item in the original natural status. It seems to be clear conceptually. It is appropriate just for the case of direct impact, such as water transfer from one basin to another, water storage by various scales of hydraulic projects, besides a huge amount of investigation and indeterminate statistics data when applied in practice. It is difficult for us to compute directly water consumption due to the implementation of measures for soil conservation, the improvement of farming techniques in agriculture, the growth of population in towns and villages, and the change of socioeconomic structure. In view of such situation, the Xinanjiang model was used to separate human impact from the climatic impact on water resources. Quantitatively human activity made river runoff decrease by 1.02, 50.67, 58.06 mm in 1960's, 1970's, 1980's, respectively, while by 97.2 mm in 1990's in the sense of annual average in the Laohahe River basin.
우리나라는 기상학적으로 연중 총강수량의 약 2/3가 6~9월에 편중해서 내리고 있고, 지형적으로 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 경사가급해 수해를 입을 가능성이매우 크다. 또한 산업화 및 도시화로인해 불투수층의 증가로 강수량의 대부분이 직접유출로 기여해 강우초기에 노면상의 오염물질을 급속히 하천으로 이동시켜 오염을 가중시키고 있다. 특히 위락시설지역은 도시화에 따른 인구집중으로 지역민들에게 휴식공간 및 공원기능의 제공으로 비점오염원의 이동능력도 증가하여 수질관리가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구는 위락시설지역의 비점오염원 유출특성분석을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 이론을 도입하여 시험유역에서 측정된 유출 및 BOD, TOC자료에 대해 패턴분류를 수행하여 분할구역별 자료의 특성을 분석하였다. 그 결과 BOD 농도는 4개 TOC 농도는 각각 4개, 6개 분할구역으로 구분되었으며 BOD 농도의 경우 Cluster1과 Cluster2가 TOC 농도의 경우 Cluster4와 Cluster5가 비점오염원 유출 연구에 있어서 매우 중요한 요소인 초기강우 양상을 나타내었다. 또한 유출량 자료 수집과정에서 불가피하게 발생하는 이상치 자료를 정상적으로 측정된 수위와 유출량관계를 통해 추정된 회귀식을 이용하여 보완하여 이상치 자료를 활용하였다.
유역의 유효우량을 산정할 경우 NRCS-CN 방법을 이용하는 것이 보통이다. NRCN-CN 방법에서 유역의 유출특성을 나타내는 중요한 인자인 유출곡선지수(CN)은 미국 유역을 대상으로 개발되어졌기 때문에, 미국 이외의 국가에서 적용될 경우 지역의 강우-유출 특성을 반영하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 많은 연구에서 유역의 CN값을 보정하는 방법을 제시하고 있다. 본 연구에서는 우리나라에 적절한 유효우량 산정방법을 제시하기 위하여 유역의 CN값을 가중평균하는 방법과 유역의 경사도를 고려하여 CN값을 보정하는 방법을 적용하여 유효우량을 산정하고 이를 관측 유효우량과 비교 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 경사도를 고려하여 CN값을 보정할 경우 유효우량이 전반적으로 크게 산정되었으며, 유효우량의 지속시간 또한 길어지는 것으로 나타났다. 유효우량의 산정방법에 따른 통계학적 오차 분석을 수행한 결과, 경사도로 보정한 CN값을 적용한 가중평균 유효우량 산정방법이 관측 직접유출량과 높은 정확성을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 관측 자료를 이용하여 추정한 초기손실량과 GIS 자료를 이용하여 추정한 최대잠재보유수량과의 관계를 분석한 결과, NRCS-CN 방법에서 적용되고 있는 선형가정은 실제 강우-유출 관계와 큰 차이를 가지고 있는 것으로 나타났다.
지형경사와 사면방향은 BROOK90 Model과 같은 물리 결정 물수지 모델에서 증발산과 융설, 순복사 등을 계산하기 위해서 사용하는 중요한 매개변수가 된다. 본 연구에서는 수치표고모형(DEM)을 제작하고, DEM의 해상도가 달라짐에 따라서 유역 평균 지형경사와 유역 평균 사면방향이 어떻게 달라지는지, 그리고 이 차이는 물리 결정 일괄 매개변수 물수지 모델인 BROOK90의 물수지 모의 결과에 어떤 영향을 미치는지를 평가하였다. 충청도 병천천 유역을 대상으로, DEM은 1:25,000 수치지형도를 이용하여 TIN과 Topo To Raster 방법으로 제작하였다. 각각의 방법으로 10m~100m 해상도의 DEM을 10m 간격으로 10개씩 총 20개의 DEM을 제작하였다. DEM의 해상도가 높아지면 병천천 유역의 평균 지형경사가 커져서 이는 병천천 유역의 증산량을 증가시키고 하천유출량을 감소시켰다. 이것은 평지보다 경사지가 직달복사량을 많이 받는 물리적 특성이 모델에 반영되어 있기 때문이다. 한편, DEM의 해상도가 낮아지면 병천천 유역에서는 평균 사면방향이 남동방향에서 남향으로 이동하는 경향이 있었다. 이에 따라 증발산량이 증가하고 하천유출량은 감소하는 것으로 나타났다.
Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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