Mountain streams, which are major components of an entire river network, play an important role as the source of water, sediment, coarse and fine organic matter, and nutrients for lowland rivers. Therefore, dynamics and downstream linkages of each compartment of the mountain stream can be essential for watershed management in catchment scale. The dynamics and downstream linkages are understood as a development of step-pool sequences along a river course. Recently, stream restoration after flooding event often employ the development of step-pool sequences in the world. In this paper, we 1) examined the geomorphic characteristics and the role of step-pool sequences in steep mountain streams by reviewing the results of past studies, and 2) introduced the case studies of stream restoration using step-pool sequences, and finally 3) addressed design methods considering geometry and stability of artificial step-pool sequences for stream restoration. Step-pool sequences play an important role not only as roughness with energy dissipation but also as heterogeneity of stream feature for aquatic habitat. Step-pool sequences, even if they are constructed artificially along a stream, may be effective for small stream restoration considering eco-friendly torrent controls. So far the artificial step-pool sequences were employed for mountainous streams, but those would be applied to urban stream.
This study examined Artificial Neurons Networks model (ANNs) for forecast flash discharge at Southern part of Thailand by using rainfall data and discharge data. The Sungai Kolok River Basin has meant the border crossing between Thailand and Malaysia which watershed drains an area lies in Thailand 691.88 square kilometer from over all 2,175 square kilometer. The river originates in mountainous area of Waeng district then flow through Gulf of Thailand at Narathiwat Province, which the river length is approximately 103 kilometers. Almost every year, flooding seems to have increased in frequency and magnitude which is highly non-linear and complicated phenomena. The purpose of this study is to forecast runoff on Sungai Kolok at X.119A gauge station (Sungai Kolok district, Narathiwat province) for 3 days in advance by using Artificial Neural Networks model (ANNs). 3 daily rainfall stations and 2 daily runoff station have been measured by Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2014 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Coefficient of determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. $R^2$values for first day, second day and third day of runoff forecasting is 0.71, 0.62 and 0.49 respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and real-time operated. In conclusion, the ANNs model is suitable to runoff forecasting during flood incident of Sungai Kolok river because it is straightforward model and require with only a few parameters for simulation.
우리나라의 강우 특성 상, 여름철에 집중되는 강우로 인해 홍수가 빈번히 발생하고 겨울과 봄에는 수자원이 부족한 현상이 발생한다. 또한 최근 기후변화에 따라 홍수와 가뭄의 강도와 빈도가 증가하고 있으며, 그로 인한 피해는 점차 증가하고 있다. 이러한 기후변화에 대응하여 효율적인 수자원 관리를 위해서는 저수지와 댐에서의 정량적인 물관리가 필요한 실정이다. 신뢰도 높은 저수지 수문자료 생성을 위하여 상류지역에서 저수지로의 유입량을 정확히 계측하는 것은 저수지 관리에서 무엇보다도 중요하다. 하지만 저수지 상류의 경우에는 대부분 산지 계곡 지형으로 이루어져 일반적인 유량측정에 사용되는 프로펠러 유속계를 이용한 도섭법 유량측정의 경우 많은 제약이 있다. 또한 이에 따른 유량 측정의 신뢰도가 매우 낮아지는 어려움이 존재한다. K-water 연구원은 이러한 문제점을 해결하고 신뢰도 높은 유량측정을 위해서 2012년 10월, 전북 무주군에 위치한 덕곡제 상류 1km 지점의 사방댐에 예언위어를 설치하여 유량측정을 실시하였다. 사방댐은 보통 계곡과 같은 하상구배가 큰 산지 지형에서 갑작스런 강우에 의해 발생하는 급류로 산사태가 일어나는 것과 토사 유출을 방지하기 위해 건설되며, 이러한 사방댐에 예언위어의 설치를 통해 사방댐의 기존용도 외에 유량측정도 할 수 있도록 하였다. 사방댐의 형태를 유지하면서 유량 측정을 위해 폭 12m, 높이 20cm의 예언위어를 설치하였고, 부식을 방지하기 위해 스테인리스 재질을 선택하였다. 사방댐에 설치된 위어로부터 측정된 수위를 유량 환산식에 대입을 함으로써 간단하게 유량산출을 가능하게 하였다. 사방댐에 설치된 위어에 기포식 수위계를 설치하여 30분 단위로 수위를 측정하여 유출량을 측정하였다. 또한 근처의 플럭스 타워에 설치된 강우량계에서 측정된 강우량을 통하여 유입량을 산정하였고, 이를 통하여 유출률을 분석하였다. 이와 같이 사방댐을 활용한다면 인력에 의한 유량측정보다 저비용으로 신뢰도 높은 유량 자료를 얻을 수 있으며, 이를 통해 저수지에서 합리적이고 효율적인 수자원 관리를 할 수 있을 것이라 판단된다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
농촌지역의 신규 수자원개발과 지속가능한 물의 사용과 배분을 위해서는 수자원의 관리가 매우 중요하다. 본 고는 안성지역을 중심으로 하여 다중 시기의 ETM 위성영상을 이용하여 토양습도를 분석하는 것을 목적으로 한다. Landsat 위성영상은 다목적 실용위성과 융합하여 용수구역도의 배경으로 사용되는 것을 원래 목적이었으나 세 시기에 걸친 영상분석의 결과를 통해 보다 높은 해상도의 토양수분도를 작성할 수 있었다. 2001년 4월의 영상분석결과는 논의 상태는 인공지물과 같이 매우 낮은 반사도 값을 보여준 반면에 5월과 6월에 촬영된 영상의 습도지수는 상당히 높게 나타났으며 이는 이앙기를 지나면서 토양의 습도의 변화를 반영한 것으로 해석된다. 본 연구에서도 산지지역의 경우에는 습윤지수의 변화는 거의 나타나지 않고 있으며 호수와 하천의 경우에는 보유유량에 따라 매우 급격한 변화값을 보여주었다. 위의 결과를 토대로 하여 농업지역의 토양의 습도 상태에 대한 지도제작을 수행하고 가뭄에 민감한 정도가 시간의 변화에 따라 상이한 정도로 표시되는 주제도를 작성할 수 있었다. 이로써 ETM영상과 다목적 실용위성영상의 융합을 통한 습윤지수 지도는 경제적이면서도 빠른 의사결정을 지원할 수 있으며, 수문학적 가뭄과 기후학적 가뭄 자료와 더불어 가뭄 민감도 지도생성을 통한 합리적인 용수 배분에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 안동댐 유역의 주요 수종인 소나무와 신갈나무를 대상으로 임분평균흉고직경과 기상인자의 관계를 규명하고자 수행되었다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사(NFI5)자료 중 임령, 임분평균흉고직경, ha당 본수자료를 사용해 임분단위의 평균흉고직경을 추정하는 모형을 개발하고, NFI6 자료로 검증을 실시하였다. 또한 안동댐 유역 수문기상관측소 6개소와 주변지역의 Automatic Weather System (AWS)의 관측자료에서 취득한 기온 자료를 사용하여 100m 공간해상도를 갖는 상세한 기상자료를 구축하였다. 연구대상지가 복잡한 산악 지형임을 고려하여 기온감률을 적용 후 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간법을 적용하여 점 형태의 기상자료를 면 형태로 재구축하였다. 이와 같이 구축된 정밀기상인자와 직경생장간의 관계를 분석하였다. 분석결과 기온 상승은 소나무에 부(-)의 영향을 주며, 참나무류인 신갈나무에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 기존 연구들과 일치하는 결과를 보였다. 본 연구는 수문기상관측소와 AWS 자료를 연계하여 세밀한 기후지도를 구축하고, 이를 통해 유역규모의 임목생장과 기후인자와의 관계를 파악했다는 것에 의미가 있으며 지역규모의 산림변화 예측 및 관리 계획 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.
제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m3/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m3/일 및 0 m3/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.
In mountain gully, channelized debris flow is an important phenomenon in the process of topographical change. Social infrastructure as roads may be damaged by channelized debris flows, but there has been little information about their occurrence and movement to prepare for the risk of the debris flow. Most of the channelized debris flows occur during heavy rains in mountainous valleys that are difficult to access, so there are not many field data. In this study, the topographical characteristics of the catchment, the rainfall and runoff related to the debris flow, the sedimentary pattern and the cross-sectional change of the channel bed, and the underflow velocity of the gravel bed have been investigated and analyzed in the Singi gully where the channelized debris flows occurred. In the catchment, there was almost no sediment runoff because the vegetation combine with the debris landforms and covered the surface. Therefore, the obvious cause of the channelized debris flows is the collapse of the slope and bed of the gully. Even if the gravel, cobbles, and boulders of the channel bed were lost by debris flow, the thalweg change due to debris flow may not be significant because they are supplied from the gully side slope normally. After the gabion structures were installed, the debris flow increased the thalweg change, bed erosion and side slope of the gully. Various sedimentary structures in the gully were classified according to the factors supporting the sedimentation. The hypsometric curve of the gully reflects the debris landforms and vegetation characteristics of the watershed and the sediment runoff due to debris flow, etc. The relationship between the flow velocity and the hydraulic gradient was non-linear under the condition that the porous medium with gully bed gravels is saturated with water. These results may be used as basic data for channelized debris flow research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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