영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건이나 주야, 일조에 상관없이 지표면을 촬영할 수 있고, 토양수분이나 지하수 등 수문인자의 탐색이 가능하여 수자원 분야에서 그 중요성이 점차 두드러지고 있다. SAR는 1970년대부터 인공위성에 탑재되기 시작하여 2020년 현재 15기 이상의 SAR 위성이 운용되고 있고 향후 5년 내에도 10기 내외의 위성이 발사될 예정이다. 최근에는 관측 폭 및 해상도 증진, 다중 편파 및 다중주파수, 관측 각도의 다양화 등 다양한 형태의 SAR 기술들이 개발 및 활용 중이다. 이에 본 고에서는 SAR 시스템의 간략한 역사와 더불어 토양수분 및 수문인자 산출과 관련된 연구동향을 조사하였다. 현재까지 SAR 위성을 활용하여 산출 가능한 수문인자는 토양수분, 해저지하수유출, 강수, 적설분포면적, 식생지수 등이 있으며, 그 중 토양수분은 물리적 모델인 IEM(Integral Equation Model)과 인공지능 기반의 ANN(Artificial Neural Network)을 대표적으로 활용하여 우리나라를 포함한 북미, 유럽, 인도 등 총 17개국에서 연구가 진행되고 있다. 위성 탑재체는 RADARSAT-1, ENVISAT ASAR, 그리고 ERS-1/2가 가장 많이 사용되었으나 현재는 운영이 종료되었으며, 현재 운영 중인 RADARSAT-2, Sentinel-1, SMAP 등의 활용도 점차 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 우리나라는 2025년 발사를 목표로 C-band SAR를 탑재한 수자원·수재해 중형위성을 개발 중이므로, SAR를 이용한 다양한 수문인자 산출 연구가 활성화될 것으로 예상된다.
Evapotranspiration and rainfall-runoff are the major components of hydrological cycle and thereby the changes of them can directly affect the wetness/dryness or runoff characteristics of basins. In this study the wetness/dryness in Geum river basin are classified by dint of cumulative probability density function of monthly moisture index and the long term changes of them are analyzed based on climatic water balance concept. The drought events in Geum river basin are selected through evaluation of monthly moisture index and the various hydrological properties of them are investigated in detail. Also the trends of time-series of climatic water balance components are examined by Seasonal Kendall test and the variability of hydrological cycle in Geum river basin during the recent decade is inquired. It is judged that the results of this study can be contributed to establishment of the counter plan against the future drought events as the fundamental information.
The watersheds are functional geographical areas that integrate a variety of environmental and ecological processes and human impacts on landscapes. Geographical assessments using GIS recognize the relationship between interdependence of resources and ecological/environmental components in watersheds. They are useful methodology for viable long term natural resource management. This paper performs through the using hydrological analyses, landscape ecological analyses, remote sensing, and GIS. Indicators are items or measures that represent key components of the small watersheds, and they are developed to be evaluated. Some indicators are described that they represent watershed condition and trend as well as focus on physical, biological and chemical properties of small watershed. Also, ecological functions such as stability, resilience, and sensitivity are inferred from them. The model implemented in GIS allows to reflect the ecological and hydrological functioning of watershed. Methodology from image analysis, landscape ecological analysis, spatial interpolation, and numerical process modeling are integrated within GIS to provide assessment for eco-logical/environmental condition. Results are described from the small watershed of Gwynns Falls in Baltimore County and Baltimore City, Maryland, an area of about 66.5 square miles. The small watershed within Gwynns Falls watershed are subject to a number of land-use. But it is predominantly urban, with significantly lesser amounts of forest and agriculture. The increasing urbanization is ass-coiated with ecological/environmental impacts and citizen conflicts.
In the flood prediction research, it is pointed out that the difficulty of flood prediction is the frequently experienced overestimation of flood peak. That is caused by the rainfall prediction difficulty and the nonlinearity of hydrological phenomena. Even though the former reason will remain still unsolved, but the latter one can be possibly resolved the method of the AMRA (Auto Regressive Moving Average) model for each runoff component as developed by Dr. Hino and Dr. Hasebe. The principle of the method consists of separating though the numerical filters the total runoff time series into long-term, intermediate and short-term components, or ground water flow, interflow, and surface flow components. As a total system, a hydrological system is a non-linear one. However, once it is separated into two or three subsystems, each subsystem may be treated as a linear system. Also the rainfall components into each subsystem a estimated inversely from the runoff component which is separated from the observed flood. That is why flood prediction can be done without rainfall data. In the prediction of surface flow, the Kalman filter will be applicable but this paper shows only impulse function method.
Quantifying water balance components is crucial to understanding the basic hydrology and hydrochemistry. An importance of water balace studies has been emphasized from the need to grasp the actual condition of water resources and environmental changes including climatic changes. This paper proposes a method for evaluating water balance components based on the vegetation monitor using remote sensing data. Here, the evapotranspiration model adopts a direct method by using NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) calculated from NOAA/AVHRR data and a detailed descriptionof water balance by using the evapotranspiration over the Korean Peninsula. In the study, areal distribution data sets of water balance components are produced using NDVI and a simplified water balance model. This method enables one to discuss the hydrological problems for North Korea where insufficient meteorological and hydrological data exist. The results obtained indicate the specific regional features on water inventory and fluctuation in water balance.
Surface soil moisture, which governs the partitioning of precipitation into infiltration and runoff, plays an important role in the hydrological cycle. The assimilation of satellite soil moisture retrievals into a land surface model or hydrological model has been shown to improve the predictive skill of hydrological variables. This study aims to improve streamflow prediction with Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro) by assimilating Soil Moisture Active and Passive (SMAP) data at 3 km and analyze its impacts on hydrological components. We applied Cumulative Distribution Function (CDF) technique to remove the bias of SMAP data and assimilate SMAP data (April to July 2015-2019) into WRF-Hydro by using an Ensemble Kalman Filter (EnKF) with a total 12 ensembles. Daily inflow and soil moisture estimates of major dams (Soyanggang, Chungju, Sumjin dam) of South Korea were evaluated. We investigated how hydrologic variables such as runoff, evaporation and soil moisture were better simulated with the data assimilation than without the data assimilation. The result shows that the correlation coefficient of topsoil moisture can be improved, however a change of dam inflow was not outstanding. It may attribute to the fact that soil moisture memory and the respective memory of runoff play on different time scales. These findings demonstrate that the assimilation of satellite soil moisture retrievals can improve the predictive skill of hydrological variables for a better understanding of the water cycle.
The purpose of this paper is to develop a software tool, PGA-CC (Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Change) to evaluate the present hydrologic cycle and the future watershed hydrology by climate change. PGA-CC is composed of grid-based input data pre-processing module, hydrologic cycle calculation module, output analysis module, and output data post-processing module. The grid-based hydrological model was coded by Fortran and compiled using Compaq Fortran 6.6c, and the Graphic User Interface was developed by using Visual C#. Other most elements viz. Table and Graph, and GIS functions were implemented by MapWindow. The applicability of PGA-CC was tested by assessing the future hydrology of South Korea by HadCM3 SRES B1 and A2 climate change scenarios. For the whole country, the tool successfully assessed the future hydrological components including input data and evapotranspiration, soil moisture, surface runoff, lateral flow, base flow etc. From the spatial outputs, we could understand the hydrological changes both seasonally and regionally.
본 연구에서는 PRMS, SLURP, SWAT 모형을 이용하여 유출모형에 따라 수자원의 기후변화 영향평가 결과에서 발생할 수 있는 차이를 평가하였다. 이를 위해 먼저 각 모형을 안동댐유역에 적용하여 관측자료에 대한 모의능력을 비교하였다. 그 다음 기온과 강수 변화를 가정한 합성시나리오 상황에서 각 모형별 모의결과를 비교하였다. 분석결과 세 모형은 관측기간에 대해서는 관측유량에 근접한 모의를 하였다. 그러나 강수와 기온의 변화를 고려하였을 경우에는 유출량의 변화량 모의에서 각 모형별로 상이한 결과를 보였다. 특히 기온이 크게 증가할 경우 모형별 결과차이가 증가하는 것으로 분석되었는데, 이것은 각 모델에서 이용하는 증발산량 추정방법의 차이가 가장 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 불확실성을 고려한 수자원 영향평가 방법이 필요할 것으로 판단되었다.
Physics-based distributed rainfall-runoff models are now commonly used in a variety of hydrologic applications such as to estimate flooding, water pollutant transport, sedimentation yield and so on. Moreover, it is not surprising that GIS has become an integral part of hydrologic research since this technology offers abundant information about spatial heterogeneity for both model parameters and input data that control hydrological processes. This study presents the development of a distributed rainfall-runoff prediction system for the Guem river basin ($9,835km^2$) using an Object-oriented Hydrological Modeling System (OHyMoS). We developed three types of element modules: Slope Runoff Module (SRM), Channel Routing Module (CRM), and Dam Reservoir Module (DRM) and then incorporated them systemically into a catchment modeling system under the OHyMoS. The study basin delineated by the 250m DEM (resampled from SRTM90) was divided into 14 midsize catchments and 80 sub-catchments where correspond to the WAMIS digital map. Each sub-catchment was represented by rectangular slope and channel components; water flows among these components were simulated by both SRM and CRM. In addition, outflows of two multi-purpose dams: Yongdam and Daechung dams were calculated by DRM reflecting decision makers' opinions. Therefore, the Guem river basin rainfall-runoff modeling system can provide not only each sub-catchment outflow but also dam inand outflow at one hour (or less) time step such that users can obtain comprehensive hydrological information readily for the effective and efficient flood control during a flood season.
SWAT-K model is a modified version of the original SWAT, and is known to more accurately estimate the streamflows and pollutant loadings in Korean watersheds. In this study, its hydrological components were compared with those of HSPF in order to analyse the differences in total runoff including evapotranspiration(ET), surface flow, lateral flow and groundwater flow from the Chungju Dam watershed during $2000{\sim}2006$. Averaged annual runoff with SWAT-K overestimated by 1%, and HSPF underestimated it by 3% than observed runoff. Determination coefficients($R^2$) for observed and simulated daily streamflows by both the models were relatively good(0.80 by SWAT-K and 0.82 by HSPF). Potential ET and actual ET by HSPF were lower in winter, but similar or higher than those by SWAT-K. And though there were some differences in lateral and groundwater flows by two models because of the differences in hydrological algorithms, the results were to be reasonable. From the results, it was suggested that we should utilize a proper model considering the characteristic of study area and purposes of the model application because the simulated results from same input data could be different with models used. Also we should develop a novel model appropriate to Korean watersheds by enhancing limitations of the existing models in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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