The increase of impervious cover (IC) in a watershed is known as an important factor causing alteration of water cycle, deterioration of water quality and biological communities of urban streams. The study objective was to assess the impact of IC changes on the surface runoff characteristics of Kap Stream basin located in Geum river basin (Korea) using the Storm Water Management Model (SWMM). SWMM was calibrated and verified using the flow data observed at outlet of the watershed with 8 days interval in 2007 and 2008. According to the analysis of Landsat satellite imagery data every 5 years from 1975 to 2000, the IC of the watershed has linearly increased from 4.9% to 10.5% during last 25 years. The validated model was applied to simulate the runoff flow rates from the watershed with different IC rates every five years using the climate forcing data of 2007 and 2008. The simulation results indicated that the increase of IC area in the watershed has resulted in the increase of peak runoff and reduction of travel time during flood events. The flood flow ($Q_{95}$) and normal flow ($Q_{180}$) rates of Kap Stream increased with the IC rate. However, the low flow ($Q_{275}$) and drought flow ($Q_{355}$) rates showed no significant difference. Thus the subsurface flow simulation algorithm of the model needs to be revisited for better assessment of the impact of impervious cover on the long-term runoff process.
유역사면 토양 내에서 지하수의 거동을 모의할 수 있는 TOPMODEL을 이용하여 월별 유출량을 추정하였다. 한국수자원공사에서 운영중인 사연댐 유역(124.5 $\textrm{km}^2$)을 분석대상유역으로 선정하였으며, 국립지리원에서 작성한 1/5,000 수치지도와 지리정보시스템 도구인 Arc/Info를 이용하여 지형인자 등을 분석하였다. TOPMODEL을 이용한 월별 유출량에 대한 모의결과를 관측치와 비교할 때 재현성이 우수한 것으로 판단되었다. 격자 크기에 따른 영향을 검토하기 위하여 50m, 80m, 100m, 120m, 180m, 200m의 격자를 이용하여 TOPMODEL의 월별 유출량 수문곡선을 비교한 결과 격자간격이 180m일 때 최적의 모의결과를 나타냈으며 200m 일 때 상대적으로 큰 오차가 나타났다. 매개변수 최적화로부터 침투능비례계수(m)는 격자의 크기에 다소 영향을 받았다. 기존의 월별 유출량 추정모형인 가지야마 공식, KRIHS 모형 및 Tank 모형을 이용하여 TOPMODEL과 비교하였다. 분석결과 TOPMODEL이 가장 우수하게 나타났으며, 타 모형에 비해 지형특성이 충분히 고려되고 모의를 위해 결정되어야 할 매개변수의 수가 비교적 적기 때문에 월별 유출량 산정에 있어 실무적용에 유용할 것으로 판단되었다.
본 연구는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역으로는 충주댐 유역을 선정하였으며 융설 매개변수를 산정하였다. 충주댐지점에서의 관측유량과 융설모의 전후의 모의유량을 비교한 결과 융설모의를 수행한 유출거동이 관측치와 유사하게 모의되었으며, 특히 3, 4월에 융설 영향이 큰 것으로 나타났다. 상류유역 2개 지점에 대해서도 유사한 결과를 보였다. 또한, 융설 모의시 표고밴드 설정에 따른 영향을 분석하였으며, 융설 고려에 따른 각 수문성분들이 시간적, 양적으로 다른 거동을 보이는 것을 제시하였다. 다만, 융설 모의시 융설 발생 임계온도 전후의 온도변화에 따라 유출량이 민감하게 반응하는 문제가 도출되었으며, 이는 향후 연구를 통해 개선되어야 할 것으로 판단된다.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.
Oncheon basin which are located in Busan is divided into 43 basin on the basis of main pipe, constructed with Storm Water Management Model (SWMM). Occurrence situation for Outflow and pollutant loads by long-term continuous rainfall is examined for treatment district and river analysis point of Oncheon basin and a reduction vs effectiveness table for effective CSOs managements is made for each of treatment districts according to each of managements. In case that treatment equipment is located at the discharge point of CSO, treatment efficiency is analysed. It is supposed that treatment equipment have an efficiency on the basis of a concentration and runoff discharge over a critical flow is discharged with it untreated and treating runoff discharge with treatment equipment at each of runoff discharge points and treating it gathered at sewage treatment plant (STP) through trunk sewer is compared for a relative treatment efficiency.
Effect of freshwater discharge on the long-term salt balance in the Northern and Central Indian River Lagoon (IRL) is successfully simulated by a new analytical solution to a water balance-based one-dimensional salt conservation equation. Sensitivity tests show that the salinity levels drop abruptly even during the dry season (November to May) due to the high surface runoff discharge caused by tropical storms, depressions, and passage of cold fronts. Increasing surface runoff and direct precipitation has risen by ten times, lowering the salinity level down to 12psu in the Northern Central zone, and to 17 psu in the Northern zone. However, the salinity level in the Southern Central zone has decreased to 25 psu. High sensitivity of the Northern Central zone to freshwater discharge can be partially explained by a rapid urbanization in this zone. During the dry season, less sensitivity of the Southern Central zone to the increased surface runoff is attributed to the proximity of the zone to the Sebastian Inlet and a strong diffusion condition possibly resulting from the seawater intrusion to the surficial aquifer at the Vero Beach. During the wet season, however, the whole study area is highly sensitive to freshwater discharge due to the weak diffusion conditions. High sensitivity of the IRL to the given diffusion conditions guarantees that the fresh-water release occurs during strong wind conditions, achieving both flood control in the drainage basin and a proper salinity regime in the IRL.
본 연구에서는 GIS 공간 수문자료를 입력 자료로 활용하는 물리적기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM, K-water Distributed RUnoff Model)을 고도분포에 따른 기온변화와 융 적설 모의가 가능하도록 확장 개발하여 파키스탄 Kunhar강 유역($2,500km^2$)을 대상으로 융 적설을 고려한 장기 유출량 모의결과를 비교 분석하였다. 기온 및 강우 시계열 자료 분석 결과 동일한 유역 내 표고에 따른 기온 및 강우차가 국내유역과는 달리 매우 심하게 나타나 기온 및 고도감율을 적용하여 모형의 입력값으로 산정하였다. 해발고도 4,000m차이의 융 적설 특성을 반영한 유출량 재현성은 비교적 양호하였으며, 연중 유출패턴은 여름철 기온상승에 의해 융설로 인한 유출이 강하게 나타나고 있었다.
본 연구는 소규모 수리시설물이 장기유출에 끼치는 영향에 대해 시 공간적으로 상세히 분석하고, 분석된 결과를 토대로 장기유출 모의모형에 소규모 수리시설물의 영향을 반영할 수 있도록 구성함으로서 유역의 장기유출 모의결과의 신뢰도를 증진시키는 것이 목적이다. 따라서 본 연구에서는 대상유역의 소규모 수리시설물 현황을 파악하고 각 수리시설물별로 하천유량에 끼치는 영향을 분석한 후, 수리시설물의 영향을 고려할 수 있도록 강우-유출 모형을 구축하였다. 수리시설물에 의한 영향평가를 실시한 결과, 공간적으로는 저수지가 많이 분포한 소유역에서, 시기적으로는 강우가 풍부했던 2003년을 제외한 2/4분기에서 모형상 에러인 음의 유량 발생빈도가 크게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 수리시설물의 영향평가를 토대로 유출량과 수리시설물의 상관식을 유도하였으며 이를 이용하여 강우-유출 모의를 재구성하였다. 그 결과 모의유량은 상대적으로 수리시설물을 고려하지 않은 경우보다 오차가 크게 감소하였다.
Increased Non-permeable areas which have resulted from civilization reduce the volume of groundwater infiltration that is one of the important factors causing water shortage during a dry season. Thus, seeking the efficient method to analyze the volume of groundwater in accurate should be needed to solve water shortage problems. In this study, two different watersheds were selected and precipitation, soil group, and land use were surveyed in a particular year in order to figure out the accuracy of estimated infiltration recharge ratio compared to Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT). The volume of groundwater was estimated considering Antecedent soil Moisture Condition (AMC) and Curve Number (CN) using Long Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model. The results of this study showed that in the case of Kyoung-an watershed, the volume of both infiltration and baseflow seperated from WHAT was 46.99% in 2006 and 33.68% in 2007 each and in Do-am watershed the volume of both infiltration and baseflow was 33.48% in 2004 and 23.65% in 2005 respectively. L-THIA requires only simple data (i.e., land uses, soils, and precipitation) to simulate the accurate volume of groundwater. Therefore, with convenient way of L-THIA, researchers can manage watershed more effectively than doing it with other models. L-THIA has limitations that it neglects the contributions of snowfall to precipitation. So, to estimate more accurate assessment of the long term hydrological impacts including groundwater with L-THIA, further researches about snowfall data in winter should be considered.
효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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