자연현상의 강우와 유출관계를 규명하는 일은 상당히 복잡하고 어려우며 대부분의 하천이 충분한 수문정보가 부족하기 때문에 수문학적인 문제의 해결을 위한 보다 정확하고 신속한 방법이 필요하다. 지리정보시스템 (Geographical Information Systems; GIS)은 강우-유출 등 수문학적 모델링에 있어서 많은 새로운 방법을 연구할 수 있다. 우리나라 소하천 유역은 아직 수위나 유량 관측이 행해지지 않은 미계측유역이 있어 홍수시 정확한 유출량 추정이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS와 WMS를 이용하여 지형특성인자값을 산정하고, 유역특성인자들을 IHP 대표유역인 설마천 유역에 적용하여 DEM 격자크기별 지형특성인자값을 비교하고, HEC-HMS 수문모형을 이용하여 유출수문곡선을 모의하고 이 결과와 실제 수문곡선과의 비교를 통하여 설마천 유역의 적정한 DEM 격자크기를 결정해 보고자 한다.
본 연구에서는 홍수유출예측을 위해서 국제수문계획(IHP) 대표시험유역인 위천유역을 대상으로 집중모형인 HMS모형의 SCS단위도법과 분포모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출을 비교분석한 결과 TOPMODEL이 현실에 더욱 적합하였다. TOPMODEL의 매개변수는 물리적 의미를 가지고 있으며, 유천유역의 14개 호우사상으로부터 추정한 매개변수로 다른 5개 호우사상에 적용한 결과 홍수사상을 비교적 정확히 모의한 것으로 봐서 국내 홍수예경보모델의 일부로 사용될 때 그 역할을 훌륭히 수행할 수 있다고 판단된다.
This paper summarizes progress on work under the Asian Pacific FRIEND(Flow Regimes from International Experimental and Network Data - APFRIEND) initiative of the International Hydrological Programme (IHP) of the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organisation (UNESCO) from 2005 to 2009. The results of initial work on Rainfall Intensity Duration Frequency (IFD) have just been published as a volume by UNESCO. The results of work to date is concisely presented and observations made about lessons learnt on how to successfully integrate work from nine diverse countries with differing approaches to both hydrology and water resource management structures and on some possible directions for future work.
In this study, we developed Open Water Management Program (OWMP) with an open architecture to deal with newly arising upgrade problems for a water management automation system. When we executed OWMP with data produced from an experimental field in Korea, the relative errors of this simulation were less than 5%. We developed runoff calculation model and verified it with measured data of 4 basins included in IHP. The relative errors came out less than 5% in all basins, except for one basin. We also applied OWMP to seongju irrigation reservoir to simulate daily runoff from 1998 to 2002, and the day, month, and year relative error between measured and simulated value was 0.25-0.05. Therefore the OWMP can be a tool nicely adapted to the optimal water management of irrigation reservoir.
This st at the development of the adequate sediment yield formulas in Wi-Stream basin ; IHP representative basin in Korea. As a result of applying outstanding sediment yield formulas among the existing formulas, it is analyzed that including the Engelund & Hansen formula, Yang formula is proper to the Wi-Stream basin. And as a result of sensitivity analysis to the sediment parameters it is analyzed that Rijn and Actors & White formula is more sensible than any other formulas which has been applied the velocity and depth among the parameters. Also, Engelund & Hansen and Yang formula is less sensible than any other formulas. In Wi-Stream basin, it is analyzed that Yang and Engelund & Hansen formula is the most suitable sediment yield formula in this study. But because the existing formulas had been developed in foreign countries and applied the foreign natural livers and reservoirs, it makes careful use of Korean alluvial river and hoped that it will be developed the most adequate formula in Wi-Stream basin.
본 연구는 지표수 및 지하수 순환 구조 파악을 위한 해석 기술의 개발에 공헌하는 것을 그 목적으로 하고 있다. SWAT와 MODFLOW 순차적 연계모형의 구조변화를 통해 신뢰성 있는 장기유출모형 개발 연구를 수행하였다. 대상유역으로는 국내 IHP 대표유역의 하나인 보청천 유역을 대상으로 하였으며 모형의 적용성을 검증하기 위하여 보청천 유역의 기대교 수위 관측 지점 실측 유출량자료와 SWAT-MODFLOW 연계 프로그램의 모의 유출량 자료를 검토하였다. 그 결과 유출량의 경우 모의치가 실측치에 많이 접근하는 것을 볼 수 있었다. 모형의 적합성 판단기준의 하나로 선택된 Nash-Sutcliffe 효율지수(EI)는 0.64로써 계산된 값이 0과 1.0사이에 있으나 모형의 우수성을 판단하기엔 무리가 있다. 향후 투수계수 이외의 매개변수를 산정하여 매개변수에 대한 보정과 동시에 홍수시 유출량의 차이를 좁히는데 연구의 중점을 두면 모형의 완성도를 높일 수 있을 것이며 또한 신뢰성 있는 지하수 순환량을 추정할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 환전분포형 지표수-지하수 연계모형인 MIKE SHE 모형을 SWAT모형을 이용하여 산출된 소유역 유출량 자료 및 함양량 자료와 연계하여 국내 IHP 대표유역의 하나인 보청천 유역에 적용하였다. 실측유출량자료와 모의된 유출량자료를 비교하여 통계적 변량을 산출하여 모형을 평가하였으며, 그 결과 EI와 RMAE, $R^2$값은 각각 0.64와 0.74, 0.82를 나타내는 것으로 보아 모형이 실제를 만족스러울 정도로 잘 반영하고 있지는 못한다고 판단되었다. 이는 적용된 모형의 문제점이라기 보다 국내 실정에서 모형의 입력자료를 뒷받침할 만한 세분화된 자료의 부족에서 기인된 결과로 판단된다. 이에 따라 국내에서 완전분포형 모형의 입력자료를 뒷받침할 수 있는 시추 자료, 수리상수 자료 등이 확보되고 모형의 보정과 검정과정을 거친다면 더욱 만족스러운 결과를 얻어낼 수 있을 것으로 판단되며, 이러한 문제점이 해결, 보안된다면 본 모형의 국내 적용에는 큰 문제점은 없을 것으로 판단된다.
Elman Discrete Recurrent Neural Networks Model(EDRNNM) was used to be a suitable short-term hydrological forecasting tool yielding a very high degree of flood stage forecasting accuracy at Musung station of Wi-stream one of IHP representative basins in South Korea. A relative new approach method has recurrent feedback nodes and virtual small memory in the structure. EDRNNM was trained by using two algorithms, namely, LMBP and RBP The model parameters, optimal connection weights and biases, were estimated during training procedure. They were applied to evaluate model validation. Sensitivity analysis test was also performed to account for the uncertainty of input nodes information. The sensitivity analysis approach could suggest a reduction of one from five initially chosen input nodes. Because the uncertainty of input nodes information always result in uncertainty in model results, it can help to reduce the uncertainty of EDRNNM application and management in small catchment.
SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Long-term runoff model can be used to establish the effective plan of water reources allocation and the determination of the storage capacity of reservoir. So this study aims at the development of monthly runoff model using artificial neural network technique. For this, it was selected multi-layer neural network(MLN) and radial basis function neural network(RFN) model. In this study, it was applied model to analysis monthly runoff process at the Wi stream basin in Nakdong river which is representative experimental river basin of IHP. For this, multi-layer neural network model tried to construct input 3, hidden 7, and output 1 for each number of layer. As the result of analysis of monthly runoff process using models connected with artificial neural network technique, it showed that these models were effective in the simulation of monthly runoff.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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