In this study, an indicator and assessment system for evaluating the monthly hydrological cycle was prepared using simple factors such as the landuse status of the watershed and topographic characteristics to the dynamic water balance model (DWBM) based on the Budyko framework. The parameters a1 of DWBM are introduced as hydrologic cycle indicators. An indicator estimation regression model was developed using watershed characteristics data for the introduced indicator, and an assessment system was prepared through K-means cluster analysis. The hydrological cycle assessment system developed in this study can assess the hydrological cycle with simple data such as land use, CN, and watershed slope, so it can quickly assess changes in hydrological cycle factors in the past and present. Because of this advantage is expected that the developed assessment system can predict changes in the hydrological cycle and use an auxiliary tool for policymaking.
최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계 시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계 시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 대전지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 대전지역의 강우관측이 시작된 1969년부터 2002년까지 34년 중 강우가 집중되는 기간인 5월부터 10월사이의 강우자료를 바탕으로 강우분석을 실시하였다. Huff 방법에 의한 강우분포의 형태는 초기에 호우가 집중되는 1분위로 나타났고, 본 연구에 의한 방법은 Huff방법의 3분위에 속하는 53%에서 호우가 집중되는 양상으로 나타났다. 즉, Huff 방법과 본 연구에서 제안한 방법으로 호우사상의 시간분포를 결정하였는데 그 형태가 다르게 나타났다. 이는 Huff 방법이 호우사상별로 분위를 결정 하는 반면 본 연구에서는 지속시간별 강우량을 누가하고 지속시간별 분포형태를 무차원화하여 결정하였다. 강우의 시간분포 형태가 다른 두 가지 방법으로 실제 유역인 갑천유역에 적용하여 홍수량을 산정하였다. 유효우량 산정 시 토양의 특성을 고려한 SCS방법을 사용하였고, 홍수량 산정은 단위도법에 의해 추정하였다. 홍수량 추정결과 100년 빈도, 지속시간 24시간 첨두홍수량은 Huff 방법의 경우 $3421.20m^3/sec$로 나타났고, 본 연구 방법의 경우는 $3493.38m^3/sec$로 나타났다. 이처럼 첨두홍수량의 차이가 나타난 이유는 강우의 시간분포와 홍수도달시간이 서로 상이하여 다른 결과를 보였고, 본 연구 방법으로 강우를 분포시켰을 때 첨두홍수량이 Huff 방법보다 $72.18m^3/sec$ 정도 커짐을 알 수 있었다. 유효우량 산정 시 초기의 강우량이 크면 손실우량도 커지고, 강우의 시간분포 형태에 따라 첨두홍수량도 차이를 보이게 되므로 강우의 시간분포 결정시 신중을 기하여야 할 것으로 사료된다.
수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.
지구온난화로 인한 기후변화에 관한 연구에 따르면, 최근 지구온난화의 징후가 매우 뚜렷하며, 강우의 강도는 증가할 것으로 예측되고 있다. 매해 발생하는 극한수문사상으로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 증가하고 있는 집중호우의 발생 빈도는 강우자료의 추세에 분명히 영향을 미치고 있다. 현재 수자원 계획이나 설계에 수행되고 있는 확률강우량 산정법은 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 이러한 정상성 확률강우량 산정방법은 최근의 관측강우의 증가 추세를 반영하지 못하여 기후변화에 따른 이상강우에 매우 취약할 수 있다. 본 연구에서는 강우시계열에서 나타나는 경향성의 시간적 변동 분석을 위해 현재 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 51개 지점에 대하여, 강우 관측자료가 가지는 통계적 특성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 그 결과 대상지점 51개 중 13개 지점에서 향후 10년 이내에 경향성이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 강우의 변동 추이가 현재와 같이 계속 진행된다면, 비록 현재에는 정상 시계열로 판단되는 강우 시계열일지라도 향후 비정상성을 갖게 됨을 반증한다. 따라서 목표연도의 확률강우량을 산정할 경우 강우의 증가 경향성을 충분히 반영할 수 있는 비정상성 확률강우량 산정 방법이 적용되어야 할 것이다.
모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈이 결합된 강우-유사-유출 모형의 매개변수를 동시에 보정한 경우(Case III)에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 수문 예측결과의 불확실성을 평가한다. 매개변수 불확실성의 전이에 따른 수문곡선의 불확실성 평가 결과(Case I), 모의기간 동안 고유량보다는 저유량 부분에서 불확실성 범위가 두드러졌으며, 이에 반해, 유사량곡선의 경우(Case II) 저농도보다는 고농도 부분에서 불확실성 범위가 넓게 분포하였다. 강우-유사-유출 모형의 매개변수의 불확실성을 동시에 추정한 경우 수문곡선 및 유사량곡선 모두 Case I과 II에 비해 모의기간 전반에 걸쳐 불확실성 범위가 넓게 분포되었으며, 매개 변수의 불확실성으로 인해 대상유역내 격자별 침식 및 퇴적 공간분포 양상이 상이하게 나타났다.
Soil loss is an accompanying phenomenon of hydrologic cycle in watersheds. Both rainfall drops and runoff lead to soil particle detachment, the detached soil particles are transported into streams by runoff. Here, a sediment-laden water problem can be issued if soil particles are severely detached and transported into stream in the watershed. There is a need to estimate or simulate soil erosion in watersheds so that an adequate plan to manage soil erosion can be established. Universal Soil Loss Equation (USLE), therefore, was developed and modified by many researchers for their watersheds, moreover the simple model, USLE, has been employed in many hydrologic models for soil erosion simulations. While the USLE has been applied even in South-Korea, the model is often regarded as being limited in applications for the watersheds in South-Korea since monthly conditions against soil erosion on soil surface are not capable to represent. Thus, the monthly USLE factors against soil erosion, soil erodibility and crop management factors, were established for four major watersheds, which are Daecheong-dam, Soyang-dam, Juam-dam, and Imha-dam watersheds. The monthly factors were established by recent fifteen years from 2000 to 2015. Five crops were selected for the monthly crop management factor establishments. Soil loss estimations with the modified factors were compared to conventional approach that is average annual estimations. The differences ranged from 9.3 % (Juam-dam watershed) to 28.1 % (Daecheong-dam watershed), since the conventional approaches were not capable of seasonally and regionally different conditions.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.
본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x$^2$-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) 검정을 실시한 결과 중, 최근 연구에서 많이 이용되고 있고 표본자료의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 확률가중모멘트법과 상관계수에 의한 검정인 PPCC검정을 통과한 분포형을 우선적으로 적합도 평가 대상 분포형으로 선정하였다. 선정된 분포형을 대상으로 적합도 평가기준인 SLSC, MLL, AIC를 적용하여 적합도 평가를 실시하여 대표확률분포형 후보군을 추출하였다. 대표확률분포형 후보군으로 선정된 확률분포형에 대하여 resampling방법인 Jackknife기법을 적용하여 변동성을 파악하고, 변동성이 가장 작게 나타난 분포형을 그 지점의 대표확률분포형으로 결정하였다. 본 논문에서는 분석 결과의 분량을 감안하여 대표적으로 서울, 강릉, 대구, 전주, 부산 지점에 대해 작성하였으며, 확률강우량의 변동성이 가장 작은 확률분포형을 56개 지점의 각 지점 대표확률분포형으로 제시하였으며, Gumbel 분포(GUM)의 선정 비율이 지속기간 12시간, 24시간에 대해 각각 41 %, 32 %로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 적합도 평가를 함에 있어서 객관적 정량화가 가능한 세 가지 기준과 Jackknife기법을 이용한 새로운 확률분포형 선정의 가능성을 제시하였다.
강우-유출과정은 시간적, 공간적 다변성을 지닌 수문학적 인자에 좌우되기 때문에 수문모의를 위해서는 많은 매개변수와 다양한 정보들이 필요하다. 본 연구에서는 지형자료를 활용하기 위한 GIS 기법과 유출분석을 위한 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 빈도별 유출양상을 분석하는 것을 목적으로 하였다. FARD 2002 프로그램을 이용하여 확률강우량을 분석하였으며, 대상유역인 보청천 산성유역에 대한 확률강우량은 Log-Pearson Type III가 가장 적합한 분포형으로 나타났다. 유역의 지형학적 특성을 규명하기 위한 DEM 자료의 분석은 TOPAZ 프로그램을 이용하였다. 유역 내 유효우량 산정을 위해 토지이용도와 토양도를 이용하여 NRCS curve number를 산정하였다. NRCS 방법의 적용을 위한 호우형태는 Type II와 Type III를 적용하였다. 적용 결과, 재현기간이 80년 빈도 이상인 호우에 대해서는 Type II, Type III에 상관없이 비슷한 양상으로 나타났다. 또한 대상유역의 하천정비기본계획보고서에서 제시한 빈도별 홍수량과 비교한 결과 재현기간 80년과 100년 빈도 홍수량에 대하여 상대오차가 각각 7.65%와 5.33%로서 비슷한 유출량을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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