기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
In-situ pilot experiment was carried out to establish a countermeasure on the soil loss from the hill side uplands that was rehabilitated by soil remediation method nearby abandoned mine sites for 2 years. It was considered that the affect of an inclination of cover surface, a stabilization treatment of cover layer by lime and steel refining slag (SRS) and a vegetation of soil surface as an effect factors in the experiment. It was constructed 4 lysimeters (plots, 22 m long, 4 m width) on the hilly side (37% inclination). One plot was control and two plots was treated by 1% lime and SRS. A remind one plot was modified a inclination to 27% to compare the affect of inclination on the amount of cover soil loss. It was attached a reservior tank and water level gauge in the end of lysimeters to measure the amount of the surface water flow and soil loss. It was also installed the automated sensors that could be collect the precipitation, soil moisture content, tension of cover layer in each plots. It was observed that the event of precipitation were caused the soil loss and it were related the physical and chemical properties of cover soil and inclination of surface layer of plots. During the experiment, it was exceeded the national regulation (50 t/ha/yr) in 37% inclination plots even though it was vegetated on the cover soil surface. However, in 27% inclination plot, it was shown that the amount of soil loss was maintained below the national regulation and, more ever, vegetation could reduce the the amount of soil loss. Therefore it was expected that such results could be applied to the future design of rehabilitation projects on the polluted farmland nearby abandoned mine sites.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동질한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 지역으로 전국을 32개의 지역으로 분할하였다. 각각의 지역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 한달 간격으로 평가하였다. 과거 가뭄 사상 년도에 대하여 기상학적 가뭄지수인 PDSI와의 비교, 분석을 통하여 수문학적인 가뭄 평가 결과에 대하여 검증하였다.
기상청의 UHF 대역 윈드프로파일러 레이더는 바람의 연직 분포를 산출하는 장비로, 더 나은 성능을 위해 보정이 필요하다. 보정은 강수에 민감한 UHF 레이더의 특징을 이용하고, 레이더 사이트에서 우량계로 측정한 시간별 일련의 지상 강우 강도를 기준으로 한다. 장비 보정을 하지 않으면 청천에서도 바람 벡터에 오차가 발생할 수 있으므로, 레이더 상수 결정 방법에 따라 정기적으로 보정 작업이 수행되어야 한다. 레이더 산출 바람을 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여, 최적의 레이더 상수가 바람의 정확도 향상에 이바지하는 것을 확인하였다.
This study restores rainfall measurements taken with the Chugugi (rain gauge) at Wonju, Hamheung, and Haeju from the Deungnok (government records from the Joseon Dynasty). We restored rainfall data corresponding to a total of 9, 13, and 18 years for Wonju, Hamheung, and Haeju, respectively. Based on the restored data, we reconstructed monthly rainfall data. Restoration was most successful for the rainy season months of June, July and August. The restored rainfall data were compared with the summer rainfall data for Seoul as recorded by the Seungjeongwon (Royal Secretariat). In June, the variation in the restored rainfall data was similar to that of the Seungjeongwon data for Seoul. In July and August, however, the variations in the reconstructed data were markedly different from those in the Seoul data (Seungjeongwon). In the case of the worst drought in the summer of 1888, a substantial shortage of rainfall was found in both the Seungjeongwon data for Seoul and the restored data for the three regional locations.
Due to the problems of global warming, the frequency of meteorological extremes such as droughts, floods and the annual rainfall amount are suddenly increasing. Even though the increase of greenhouse gases, for example, is thought to be the main factor for global warming, its impact on global climate has not yet been revealed clearly in rather quantitative manners. Therefore, tile objective of this study is to inquire the change of precipitation condition due to climate change by global warming. In brief, this study want to see its assumption if rainfall quantile estimates are really changing. In order to analyze the temporal change, the rainfall quantile estimates at the Seoul rain gauge stations are estimated for the 21-year data period being moved from 1908 to 2002 with 1-year lag. The main objective of this study is to analyze the variability of rainfall quantile estimates using four methods. Next, The changes in confidence interval of rainfall quantile are evaluated by increasing the data period. It has been found that confidence interval of rainfall quantile estimates is reduced as the data period increases. When the hydraulic structures are to be designed, it is important to select the data size and to re-estimate the flood prevention capacity in existing river systems.
본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더 자료와 지상강우 자료를 이용하여 분포형 홍수유출모의를 실시하였다. $Vflo^{TM}$모형을 구성하기 위해서 GIS 지형공간 자료가 사용하였다. 유역의 하천 배수망과 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 250m 격자 크기의 DEM을 사용하였다. 본 연구에서는 2006년 7월 14일부터 2006년 7월 17일까지의 관측 레이더 강우자료(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정된 레이더 강우자료, 지상 강우량자료를 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$모형에 입력하여 관측 유출량과 비교함으로써 기상청레이더 자료와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 자료의 수문모형의 입력 자료로써의 타당성을 비교하고자 하였다. 광덕산 레이더 강우의 경우 관측치보다 상당히 과소 추정되는 모습을 보여주었고, 지상강우와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 강우의 경우 실제 관측치와 비슷한 유출을 나타내었지만, 조건부 합성기법(Kim, 2008)을 이용하여 레이더강우와 지상강우를 합성한 보정 레이더 강우자료가 가장 좋은 결과를 보여주었다. 이를 통해 기상레이더 강우자료와 지상강우자료를 합성할 경우 충분히 레이더 강우를 이용하여 홍수모형의 입력자료로써 수문학적 활용성이 있음을 확인하였다.
Convective/stratiform radar echo classification schemes by Steiner et al. (1995) and Biggerstaff and Listemaa (2000) are examined on a monsoonal front during the summer monsoon-Changma period, which is organized as a cloud cluster with mesoscale convective complex. Target radar is S-band with wavelength of 10cm, spatial resolution of 1km, elevation angle interval of 0.5-1.0 degree, and minimum elevation angle of 0.19 degree at Jindo over the Korean Peninsula. For verification of rainfall amount retrieved from the echo classification, ground-based rain gauge observations (Automatic Weather Stations) are examined, converting the radar echo grid data to the station values using the inverse distance weighted method. Improvement from the echo classification is evaluated based on the correlation coefficient and the scattered diagram. Additionally, an optimal use method was designed to produce combined rainfalls from the radar echo and Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM/PR) data. Optimal values for the radar rain and TRMM/PR rain are inversely weighted according to the error variance statistics for each single station. It is noted how the rainfall distribution during the summer monsoon frontal system is improved from the classification of convective/stratiform echo and the use of the optimal use technique.
Climate change has continued to impact meteorological factors like rainfall in many countries including Nigeria. Thus, altering the rainfall patterns which subsequently affect the crop yield. Maize is an important cereal grown in northern Nigeria, along with sorghum, rice, and millet. Due to the challenge of water scarcity during the dry season, it has become critical to design appropriate strategies for planning, developing, and management of the limited available water resources to increase the maize yield. This study, therefore, determines the quantity of water required to produce maize from planting to harvesting and the impact of drought on maize during different growth stages in the region. Rainfall data from six rain gauge stations for a period of 36 years (1979-2014) was considered for the analysis. The standardized precipitation and evapotranspiration index (SPEI) is used to evaluate the severity of drought. Using the CROPWAT model, the evapotranspiration was calculated using the Penman-Monteith method, while the crop water requirements (CWRs) and irrigation scheduling for the maize crop was also determined. Irrigation was considered for 100% of critical soil moisture loss. At different phases of maize crop growth, the model predicted daily and monthly crop water requirements. The crop water requirement was found to be 319.0 mm and the irrigation requirement was 15.5 mm. The CROPWAT 8.0 model adequately estimated the yield reduction caused by water stress and climatic impacts, which makes this model appropriate for determining the crop water requirements, irrigation planning, and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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