Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
한국수자원공사에서는 수문관측용으로 홍수예보망 및 감시제어를 포함한 원격 데이터 취득과 정보제공 등 여러부분에 위성통신망을 12년째 사용하고 있다. 장기간의 시스템 사용에 따른 설비 대체가 필요한 시점으로, VSAT을 이용한 Ku-Band 대역에서 7개의 단말, 3개 2 hop, 1 HUB로 고속 위성망 Pilot 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템에 대한 성능시험을 실시한 결과, 설계한 Link Budget 등 모든 항목에 대하여 규정치를 만족시키는 성능을 확인하였다.
Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.
본 연구의 목적은 기존에 구축된 임진강 홍수예보시스템의 문제점을 분석하여 새로운 예보시스템을 구축하는 것으로, 주요 내용은 수문레이더의 활용, 유효우량 산정, 유출량 계산, 하도추적, 조위 영향 감안, 시스템 효율성 개선 등 여러 분야에서 기존 시스템의 문제를 분석하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 시스템을 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 새로이 구축된 임진강 홍수예보시스템은 수문학적 모형의 경우 기존의 소유역 구분을 개선하여 효율적인 홍수예보가 가능하도록 최적의 소유역을 재구성하였고, 이에 따른 소유역별 매개변수 산정, 평균 강우량 산정 등을 모두 새로이 구축하였다. 수리학적 모형의 경우에는 한강과 임진강, 서해 조위를 동시에 동역학적으로 고려할 수 있도록 시스템을 재구축하였으며, 최근의 측량단면을 이용하여 최적 조도계수를 재산정하였다. 본 연구를 통해 개선된 임진강 홍수예보시스템은 과거 홍수사상에 대한 적용을 통해서 검증되었다. 수문 레이더, 수문학적 모형, 수리학적 모형 등이 모두 전산시스템 상에서 원활하게 운영되는 것이 검증되었으며, 본 연구에서 개선된 시스템의 정확도 또한 실제 적용을 통해서 검증되었다. 따라서 본 연구에서 구축된 임진강 홍수예보 시스템을 통해 임진강 유역에 대한 홍수예보의 정확성, 효율성이 크게 향상된 것으로 판단된다.
Mahmud, Ishtiak;Bari, Sheikh Hefzul;Rahman, M. Tauhid Ur
Environmental Engineering Research
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제22권2호
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pp.162-168
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2017
Rainfall is one of the most important phenomena of the natural system. In Bangladesh, agriculture largely depends on the intensity and variability of rainfall. Therefore, an early indication of possible rainfall can help to solve several problems related to agriculture, climate change and natural hazards like flood and drought. Rainfall forecasting could play a significant role in the planning and management of water resource systems also. In this study, univariate Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model was used to forecast monthly rainfall for twelve months lead-time for thirty rainfall stations of Bangladesh. The best SARIMA model was chosen based on the RMSE and normalized BIC criteria. A validation check for each station was performed on residual series. Residuals were found white noise at almost all stations. Besides, lack of fit test and normalized BIC confirms all the models were fitted satisfactorily. The predicted results from the selected models were compared with the observed data to determine prediction precision. We found that selected models predicted monthly rainfall with a reasonable accuracy. Therefore, year-long rainfall can be forecasted using these models.
최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
댐붕괴 모델링에 관한 연구가 활성화된 시기는 미국 Baldwin Hills 댐(1964)과 Lower Van Norman(San Fernando) 댐(1971) 붕괴 사고 이후이며 1970년대 발생한 Buffalo Creek 댐(서부 버지니아, 1972), Teton 댐(아이다호, 1976), Laurel Run 댐/Sandy Run 댐(펜실바니아, 1977), Kelly Barnes 댐(조지아, 1977) 붕괴 사고로 인해 미국 댐 안전 관리 프로그램의 포괄적 재검토의 필요성이 제기되었다. 국내에서도 연천댐 붕괴(1996년)와 장현저수지와 동막저수지의 붕괴(2002년)로 하류에 위치한 가옥 및 농경지 침수로 인해 재산피해가 발생한 바 있으며, 2005년 비상대처계획 수립을 의무화하는 제도가 도입되었다. 오늘날 댐 붕괴와 붕괴로 인한 유출 수문곡선을 분석하는데 이용 가능한 수많은 도구들이 존재하고 있다. 가장 잘 알려져 있으며 가장 널리 이용되는 모형은 NWS Dam-Break Flood Forecasting Model(DAMBRK; Fread, 1977)이며 국내 댐 저수지 비상대처계획 수립을 위해 많이 이용되고 있다. DAMBRK 모형의 입력자료는 붕괴지속시간, 결괴부측면경사, 최종결괴부바닥표고, 댐붕괴시작수위 등이 요구되며, 이 중 결괴형성과정에 관련된 매개변수의 선정을 위해서는 댐붕괴 사례연구 자료가 활용되고 있다. 모형으로부터 도출된 붕괴유출수문곡선에 대한 적정성 평가는 과거 경험, 공학적 판단, 첨두유량 예측식에 의해 수행되고 있으며 가장 객관적인 기준이라 판단되는 첨두유출량 예측식은 사례연구 자료의 부족으로 인해 높은 불확실성을 안고 있다. 본 연구는 최근까지 개발된 댐결괴 첨두유출량 예측식을 기반으로 국내 건설된 댐의 대다수를 차지하는 필댐에 대해 댐높이, 댐형식별로 예측식의 적정성을 평가하였다.
홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.
전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.
기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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