To utilize the hydraulic and hydrological models when simulating floods in agricultural watersheds, it is necessary to consider agricultural reservoirs, farmland, and farmland drainage system, which are characteristics of agricultural watersheds. However, most of them are developed individually by different researchers, also, each model has a different simulation scope, so it is hard to use them integrally. As a result, there is a need to link each hydraulic and hydrological model. Therefore, this study established an integrated flood simulation system for the comprehensive flood simulation of agricultural reservoir watersheds. The system can be applied easily to various watersheds because historical weather data and the SSP (Shared Socio-economic Pathways) climate change scenario database of ninety weather stations were built-in. Individual hydraulic and hydrological models were coded and coupled through Python. The system consists of multiplicative random cascade model, Clark unit hydrograph model, frequency analysis model, HEC-5 (Hydrologic Engineering Center-5), HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center-River Analysis System), and farmland drainage simulation model. In the case of external models with limitations in conceptualization, such as HEC-5 and HEC-RAS, the python interpreter approaches the operating system and gives commands to run the models. All models except two are built based on the logical concept.
The objectives of the thesis are to estimate flood using critical storm duration. The hydrological models were tested with field data from two small watersheds. The hydrological parameters were defined using the GIS system. And the results from different peak runoff equations and hydrologic models were found to simulate runoff hydrographs that are comparative to the observed.
수문 모형의 발전이 거듭되면서, 최적 수자원의 관리를 위한 적정한 방법으로 인식되고 있다. 특히 수자원관리에 있어서 토지이용 변화 및 기후 변화에 따른 수문학적 영향 평가에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 영향들을 평가하기 위해서는 우선 적용된 수문 모형의 강력한 검증이 요구된다. 그리고 수문모형의 적용 시 많은 지점에서 유량이 미 계측 되었거나, 측정된 자료마저 많은 오차를 포함하고 있는 경우가 있기 때문에 모형의 예측 값을 이용하여 수문분석이 이루어지는 경우가 많다. 이와 같은 경우에는 모형 결과 값에 대한 오차를 줄이기 위해서 강력한 모형 검증방법이 요구된다. 본 연구에서는 다른 물리적 특성을 가진 두 유역을 대상에 측정 유량을 통한 SWAT 모형의 검증 방법을 증명하고자 하였다. 이를 위하여, 금강유역에 위치한 수문학적 특징이 상이한 갑천유역과 용담유역을 선정하여, 먼저 갑천유역에 대하여 정밀한 검 보정을 실시하고, 갑천유역에서 개발된 방법론을 용담유역에 적용하여 모형의 검증을 시도하였다. 용담유역에 대하여 SWAT 모형을 적용한 결과 각 소유 역에서 $R_{eff}$는 0.49$\sim$0.85, $R^{2}$는 0.49$\sim$0.84로 모형은 관찰 값을 양호하게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 모의 결과는 첨두유량 값은 다소 과소 산정하였지만, 전체적인 경향 및 기저유출량을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 SWAT모형은 향후 토지이용변화 및 기후변화에 따른 유역특성변화 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서 사용된 혼용기법의 신뢰성을 높이기 위해서는 향후 추가적인 유역에 대한 방법론의 타당성 검증 절차를 거쳐야 할 것으로 사료된다.
Hydrological models are based on a combination of parameters that describe the hydrological characteristics and processes within a watershed. For this reason, the model performance and accuracy are highly dependent on the parameters. However, model uncertainties caused by parameters with stochastic characteristics need to be considered. As a follow-up to the study conducted by Choi et al (2020), who developed a relatively simple semi-distributed hydrological model, we propose a tool to estimate the posterior distribution of model parameters using the Metropolis-Hastings algorithm, a type of Markov-Chain Monte Carlo technique, and analyze the uncertainty of model parameters and simulated stream flow. In addition, the uncertainty caused by the parameters of each version is investigated using the lumped and semi-distributed versions of the applied model to the Hapcheon Dam watershed. The results suggest that the uncertainty of the semi-distributed model parameters was relatively higher than that of the lumped model parameters because the spatial variability of input data such as geomorphological and hydrometeorological parameters was inherent to the posterior distribution of the semi-distributed model parameters. Meanwhile, no significant difference existed between the two models in terms of uncertainty of the simulation outputs. The statistical goodness of fit of the simulated stream flows against the observed stream flows showed satisfactory reliability in both the semi-distributed and the lumped models, but the seasonality of the stream flow was reproduced relatively better by the distributed model.
현재까지 개발된 고준위폐기물 심지층처분장의 열-수리-역학적 복합거동 해석을 위한 전산 코드의 현황을 조사하고, 문헌에 보고된 각 코드에 의한 계산치와 현장실험 측정치의 비교 결과를 이용하여, 기존 전산 코드들의 신뢰도를 분석하였다. 개발된 전산코드들은 완충재가 없는 처분장에서는 붕괴열에 따른 암반의 열-수리-역학적 거동을 비교적 잘 모사하였으나, 포화 경암층에 위치한 완충재가 존재하는 처분장의 공학적방벽시스템 내에서 일어나는 열-수리-역학적 복합거동의 예측은 만족스럽지 못하였다. 현재 제안된 열-수리-역학적 복합거동 해석모델을 고준위폐기물 처분장 공학적방벽시스템의 거동 해석에 적용하기 위해서는 완충재 내의 수분함량 및 전 압력 분포를 보다 정교하게 모사할 수 있도록 수학적 모델의 개선이 필요하다.
Depth-area-duration(DAD) relations are important to hydrological plans and designs for the water resources as well as the flood defence. And these relations have been still in analysis and use today because they can be applied to readily available data. In this paper, rational and consistent DAD models were developed using the multiple regression analysis and basic relationships of area ratio-runoff volume about heavy rainfall occurring in the Im-Jin river basin, 1999. In addition, revised DAD models and curves that can convert a maximum point rainfall to mean area rainfall were developed and evaluated. As results, these models seem to have predictive value in order to plan and design hydrological structures of flood defence in the Im-Jin river basin.
The interest in hydrological modeling has increased significantly recently due to the necessity of watershed management, specifically in regards to lumped models, which are being prosperously utilized because of their relatively uncomplicated algorithms which require less simulation time. However, lumped models require empirical coefficients for hydrological analyses, which do not take into consideration the heterogeneity of site-specific characteristics. To overcome such obstacles, a distributed model was offered as an alternative and the number of researches related to watershed management and distributed models has been steadily increasing in the recent years. Thus, in this study, the feasibility of a grid-based rainfall-runoff model was reviewed using the flood runoff process in the Han River basin, including the ChungjuDam, HoengseongDam and SoyangDam watersheds. Hydrological parameters based on GIS/RS were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover, soil map and rainfall depth. The accuracy of the runoff analysis for the model application was evaluated using EFF, NRMSE and QER. The calculation results showed that there was a good agreement with the observed data. Besides the ungauged spatial characteristics in the SoyangDam watershed, EFF showed a good result of 0.859.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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