It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
소수력자원은 신재생에너지 중에서도 온실가스 배출량이 가장 적고 에너지밀도가 매우 높기 때문에 개발할 가치가 큰 청정부존자원으로 평가되고 있다. 강우상태의 변화는 Weibull분포의 축척모수와 형상모수를 인위적으로 변화시켜 소수력발전소의 설계인자들의 변화를 모사하였다. 분석 결과, 소수력발전입지의 수문학적 성능특성은 해당유역의 강우상태에 따라 변하는 것으로 밝혀졌다.
생태저류지와 같은 LID 시설은 강우유출수를 관리하기 위하여 적용된다. LID 개념이 강우유출수 관리 계획의 중요한 부분이 되면서, LID 시설의 수문학적 성능과 LID 시설이 배수분구의 수문환경에 미치는 영향에 대한 명확한 이해가 필요한 상황이다. 본 연구는 설계 전략으로서 유황곡선의 활용에 관한 사항을 다루고 있다. 많은 LID 시설들과 마찬가지로 생태저류지는 자연 상태의 수문현상을 재현하고자 설치된다. 본 연구에서는 유황곡선 기준을 만족하는 생태저류지의 크기를 결정하려는 시도가 수행된다. 연구 결과, 현재 비점오염저감시설의 용량기준인 "5mm * 처리대상구역의면적"은 불투수율 20-30%인 지역에 유효함을 살펴볼 수 있다. LID 시설이 전형적으로 설치되는 100% 불투수 지역의 경우 자연상태 유황곡선의 재현을 기준으로 보면 47mm 정도의 유출고를 차집할 수 있는 용량이 요구되며, 이는 처리대상구역 면적의 11% 정도가 생태저류지로 활용되어야함을 의미한다. 하지만, 시설의 용량과 시설 면적의 기준은현실적으로 구현 가능한 조건에서 설정되어야 할 것이며, 또한 처리대상구역의 개별적인 수문학적 특성을 반영하여 결정되어야 할 것이다.
This paper presents an estimation method of small hydro power(SHP) potential using a SHP resource map. As a basic unit of SHP energy potential at a certain area, capacity and annual energy production of unit head was calculated from the catchment area given by a SHP resource map which was established by numerical hydrologic simulation so that a logical and relatively accurate potential estimation was possible comparing with the performance analysis model for SHP sites. The performance characteristics for Samok-Ri site were analyzed, using the SHP resource map and the developed model. It was found that the SHP resource map and the developed model is useful tool to estimate SHP potential.
본 연구의 목적은 도시지역에 SWMM 모형에 필요한 적정규모의 배수유역(HSU) 및 관거망 공간정보의 정밀도 수준을 파악하는 데 있다. 공간정밀도 수준의 차이가 지표면 유출유량의 모의결과에 미치는 영향은 매우 미미한 수준에서 억제가 가능하였으나, 오염부하량 유출의 모의결과는 토지이용이 서로 다른 다수의 단위소유역들을 재합성하여 새로운 단위소유역을 작성하면 유출 오염부하량이 감소됨이 확인되었다. 한편, 관거의 공간정밀도 차이에 따른 유출량 모의결과는 유출첨두시간에 약간의 차이를 보이지만 전체 모의 기간을 통하여는 유출 패턴과 총유량에 미치는 영향은 매우 낮았다. 관거 유출과정 중에 다소의 유출부하량 계산의 오차가 발생하였으나, 그 규모는 관거 정밀도가 낮은 Case-3을 제외하고는 약 5~10% 정도였다.
본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구는 소수력발전소의 성능분석 및 예측기법에 관한 것으로 소수력발전소에서의 유량지속곡선을 작성하기 위해서 Weibull 분포의 누가밀도함수를 사용하여 강수자료를 특성화하였고, 특성화된 유량지속함수를 이용한 성능분석모형을 개발하였다. 또한 한강수계에 위치한 안흥소수력발전소를 대상으로 개발된 성능분석모형을 이용하여 발전소의 성능특성을 분석하였다. 분석결과, 수문자료가 부족한 소수력발전소의 경우, 개발된 성능분석모형을 이용하여 기존 소수력발전소에 대한 성능분석 뿐만 아니라 발전소의 초기 설계시 설계유량, 설비용량, 연 평균가동율 및 연간 발전량 등의 성능 예측에도 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
The sequences of monthly streamflows constitute a non-statonary time series. The purely stochastic model has been applied to data generation of non-stationary time series. Tow different mothods--single site and multisite generation--have been used on the hydrologic time series. In this study the synthetic generation method by bivariate analysis, studied by Thomas Fiering, one of multi-site models, has been applied to the historical data on monthly streamflows at two sites in Nakdong River, and also for validity of this model the single site Thomas Fiering model applied. Through statistical analysis it has been shown that the performance of bivariate Thomas Fiering model was better than that of the other. By comparison of mean and standard deviaion between the historical and the generated, and cross correlogram interpretation, it has been known that the model used herein has good performance to simultaneously generate the monthly streamflows at two sites in a river hasin.
본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.
A spatial interpolation scheme incorporating local geographic potential for cold air accumulation (TOPSIM) was used to test the feasibility of operational frost warning in Chatancheon basin in Yeoncheon County, where the introduction of new crops including temperate zone fruits is planned. Air temperature from April to June 2003 was measured at one-minute intervals at four locations within the basin. Cold-air accumulation potentials (CAP) at 4 sites were calculated for 3 different catchment scales: a rectangular area of 65 x 55 km which covers the whole county, the KOWACO (Korea Water Corporation) hydrologic unit which includes all 4 sites, and the sub-basins delineated by a stream network analysis of the digital elevation model. Daily minimum temperatures at 4 sites were calculated by interpolating the perfect prognosis (i.e., synoptic observations at KMA Dongducheon station) based on TOPSIM with 3 different CAPs. Mean error, mean absolute error, and root mean square error were calculated for 45 days with no precipitation to test the model performance. For the 3 flat locations, little difference was detected in model performance among 3 catchment areas, but the best performance was found with the CAPs calculated for sub-basins at one site (Oksan) on complex terrain. When TOPSIM loaded with sub-basin CAPs was applied to Oksan to predict frost events during the fruit flowering period in 2004, the goodness of fit was sufficient for making an operational frost warning system for mountainous areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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