In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
HSPF model based on BASINS was applied for the Hwaseong Reservoir watershed (HRW) to evaluate the feasibility of water quality management. The watershed was divided into 45 sub-basins considering various watershed environment. Streamflow was calibrated based on the measured meteorological data, discharge data of treatment plants and observed streamflow data for 2010 year. Then the model was calibrated against the field measurements of water qualities, including BOD, T-N and T-P. In most cases, there were reasonable agreements between observed and predicted data. The validated model was used to analyze the characterization of pollutant load from study area. As a result, Non-point source pollutant loads during the rainy season was about 66~78% of total loads. In rainy-season, water quality parameters depended on precipitation and pollutant loads patterns, but their concentration were not necessarily high during the rainy season, and showed a decreasing trend with increasing water flow. As another result of evaluation for load duration curves, in order to improve water qualities to the satisfactory level, the watershed managements considering both time-variant and pollution sources must be required in the HRW. Overall, it was found that the model could be used conveniently to assess watershed characteristics and pollutant loads in watershed scale.
하천의 수질개선을 위해서는 유역에서 배출되는 배출량을 제어하는 것뿐만 아니라 오염원별 기여도를 파악하고 효과적인 수질개선대책을 수립하는 것이 필요하다. 또한, 계절 및 유량조건에 따라 오염원의 배출량, 배출특성이 상이하게 나타나기 때문에 이를 고려하여 기여도를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 청미천 유역을 대상으로 계절 및 유량조건에 따라 오염원별 기여율를 산정하고, 해당 유역의 수질개선을 위한 주요 인자를 도출하고자 한다. 기여율 분석을 위해 청미천 내에 유량 및 수질측정지점을 기준으로 소유역 구분을 하였으며, 소유역별로 물환경정보시스템을 통해 받은 유량 및 수질 자료를 활용하여 유량-부하량 관계곡선을 도출하였다. 유황조건별 부하량을 도출하기 위해 실측 유량 및 수질자료를 활용하여 유황곡선과 LDC(Load Duration Curve) 곡선을 작성하였다. 오염원별 기여도 산정을 위해 환경부의 2015년 전국오염원조사자료를 활용하여 소유역별 배출부하량을 산정하였으며, 앞서 산정한 LDC 곡선과의 비교를 통해 오염원별로 기여율을 산정하였다. 본 연구의 방법은 향후 유역의 수질개선대책 수립 시 오염원별 기여도 도출을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The goal of water quality management on stream and watershed is to focus not on discharged loads management but on a water quality management. Discharged loads management is not goal of water quality management but way for perform with total maximum daily loads management. It is necessary to estimate the relation between non-point source with stromwater runoff (NPSSR) and water quality to select a watershed where it is required to manage NPSSR for water quality improvement. To evaluate the effects of NPSSR on stream's water quality, we compare the aspects of water quality in dry and wet seasons using flow duration curve analysis based on flow rate variation data by actual surveying. In this study we attempt to quantify the variation characteristic of water quality and estimate the Inflow characteristic of pollution source with water quality and flow rate monitoring on 10 watersheds. We try to estimate water quality and flow rate by regression analysis and try again regression analysis with each high and low water quality data more than estimations. An analysis of relation between water quality and flow rate of 10 watersheds shows that the water quality of the Nonsan and the Ganggyeong streams had been polluted by NPSSR pollutants. Other eight streams were important point source more than NPSSR. It is wide variation range of $BOD_5$ also high average concentration of $BOD_5$. We have to quantify water quality variation by cv1 in wet season and cv365 in dry season with comparing the estimate of high water quality and low water quality. This method can be used to indicator for water quality variation according to flow rate.
기타 수계 중 삽교천 유역에 새롭게 수립된 오염총량관리제도의 시행에 따른 효과를 정량화하기 위해 2015년을 기준으로 유역유출모형인 HSPF 모형을 구축한 후, 최종 목표연도인 2030년의 부하량을 입력하여 각 단위유역 말단에 설정된 목표수질 달성여부를 평가하였으며, 미시행지역인 무한천과 삽교천 유역을 포함하여 유량구간별 수질(BOD, T-P)을 예측하였다. 보정 및 검증이 완료된 모형에 2030년의 부하량을 입력하여 재구동한 후, 모의결과로부터 부하지속곡선을 작성함으로써 기준년도 부하량을 입력하여 구동한 모의 수질과 목표연도 부하량을 입력하여 모의한 예측 수질을 유량구간별로 도식화한 결과, 평수량 구간(40~60%)에서 3개의 단위유역 모두 BOD 목표수질에 근접하게 모의되었으며, 목표수질 달성율도 높게 산정되었다. T-P의 경우, 천안A 46%, 곡교A 29%, 남원A 25% 정도의 수질이 개선되는 것으로 예측되었으며, 무한천과 삽교천유역은 중권역 목표기준인 III등급 이내의 수질로 모의되었다. 총량관리 대상 단위유역은 목표수질을 달성하고, 미시행지역은 목표등급을 달성하는 수준의 수질이 삽교호 내로 유입될 것으로 예측됨으로써 총량제 시행에 따른 삽교천 유역의 수질개선효과가 긍정적일 것으로 판단된다.
본 연구에서는 김천부항댐이 위치한 감천유역을 대상으로 댐운영에 따른 하류하천 유량의 공간적인 변동성을 평가하고자 하였다. 특히, 다목적댐의 주요기능인 치수적인 측면에서의 홍수저감과 이수적인 측면에서의 갈수기 유량확보 효과를 정량적으로 분석하였다. 대상유역에 대하여 SWAT-K 모델링을 수행하여, 댐 하류하천의 4개 수위관측지점 관측유량과 모의유량을 비교한 결과, R2와 NSE 모두 0.75 이상의 적합도를 확보하였다. 댐의 홍수저감효과의 공간적 분석을 위해 연최대 홍수량을 중심으로 분석한 결과, 4개 지점에서의 홍수저감율은 8.5~25.0%로 나타났다. 갈수기 유량확보 효과에 대해서는 유황곡선을 중심으로 평가하였으며, 특히 평균갈수량의 경우에는 33~198%의 유량증가가 이루어짐을 알 수 있었다.
TPLMS (Total water pollutant load management system) that is the most powerful water-quality protection program have been implemented since 2004. In the implementation of TPLMS, target water-quality and permissible discharged load from each unit watershed can be decided by water-quality modeling. And NPS (Non-point sources) discharge coefficients associated with certain (standard) flow are used on estimation of input data for model. National Institute of Environmental Research (NIER) recommend NPS discharge coefficients as 0.15 (Q275) and 0.50 (Q185) in common for whole watershed in Korea. But, uniform coefficient is difficult to reflect various NPS characteristics of individual watershed. Monthly NPS discharge coefficients were predicted and estimated using surface flow and water-quality from HSPF watershed model in this study. Those coefficients were plotted in flow duration curve of study area (Palger stream and Geumho C watershed) with monthly average flow. Linear regression analysis was performed about NPS discharge coefficients of BOD, T-N and T-P associated with flow, and R2 of regression were distributed in 0.893~0.930 (Palger stream) and 0.939~0.959 (Geumho C). NPS Discharge coefficient through regression can be estimated flexibly according to flow, and be considered characteristics of watershed with watershed model.
This study represents the method to predict the flow duration curve and primary design specifications of small hydropower plant at hydropower site through analyzing the monthly rainfall data. Weibull distribution was selected to characterize the rainfall data and Thiessen method was used to calculate monthly average flowrate at site. Application of these results, primary design specifications such as design flowrate, annual average load factor and utility factor, annual average hydropower density and annual electric energy production were estimated and discussed for surveyed site located in Daigi-ri, Kangwon province. And performance characteristic model of small hydro-power plant was applied to estimate these specifications.
딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.
The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.