본 연구는 도시침수 위험기준이 산정되지 않은 지역의 예·경보 기준을 예측하기 위해 유역특성 자료와 피해이력 기반으로 산정된 한계강우량을 활용하여 도시침수 위험기준을 추정하는 모델을 검토하였다. 위험기준 추정모델은 머신러닝 알고리즘의 하나인 Support Vector Machine을 이용하여 설계하였으며, 학습자료는 지역별 한계강우량과 유역특성으로 구성하였다. 학습자료는 정규화 한 후 SVM 알고리즘에 적용하였으며, SVM에 적용시 Leave-One-Out과 K-fold 교차검증 알고리즘을 이용하여 절대평균오차와 표준편차를 계산한 후 모델의 성능을 평가하였다. Leave-One-Out의 경우 표준편차가 작은 모델이 최적모델로 선정되었으며, K-fold의 경우 fold의 개수가 적은 모델이 선정되었다. 선정된 모델의 지속시간별 평균 정확도는 80% 이상으로 나타나 침수 위험기준 추정을 위해 SVM을 활용가능 할 것으로 판단된다.
A correction method of reflectivity in partial beam blockage (PBB) area is suggested, which is based on the combination of digital terrain information and self-consistency principle between polarimetric observation. First, the reflectivity was corrected by adding the radar energy loss estimated from beam blockage simulation using digital elevation model (DEM) and beam propagation geometry in standard atmosphere. The additional energy loss by unexpected obstacles and non-standard beam propagation was estimated by using the coefficient between accumulated reflectivity ($Z_H$) and differences of differential phase shift (${\Phi}_{DP}$) along radial direction. The proposed method was applied to operational S-band dual-polarization radar at Jindo and its performance was compared with those of simulation method and self-consistency method for six rainfall cases. When the accumulated reflectivity and increment of ${\Phi}_{DP}$ along radial direction are too small, the self-consistency method has failed to correct the reflectivity while the combined method has corrected the reflectivity bias reasonably. The correction based on beam simulation showed the underestimation. For evaluation of rainfall estimation, the FBs (FRMSEs) of simulation method and self-consistency principle were -0.32 (0.59) and -0.30 (0.57), respectively. The proposed method showed the lowest FB (-0.24) and FRMSE (0.50). The FB and FMSE were improved by about 18% and by 19% in comparison to those before correction (-0.42 and 0.70). We can conclude that the proposed method can improve the accuracy of rainfall estimation in PBB area.
For performance analysis of flood prevention projects, this study performed simulation (SWMM) for the five sites where the projects have been completed. The models were constructed using watershed and sewer information of the project sites and were verified using flood records in the past to improve accuracy. In this simulation, the design rainfall data (probability 30~50 years) and the rainfall data in the summer of 2017 were applied. When the design rainfall data was applied to the models, simulation results presented that all the sites were flooded before the projects, but after the projects all the sites were not flooded due to improve discharge capacity. And when the rainfall data in the summer of 2017 was applied to the models, simulation results presented that all the sites were flooded before the projects, but after the projects any sites did not occur flooding in this summer. So if the projects had not been completed, all the sites might be flooded in the summer of 2017. These effects were analyzed as the improvement of discharge capacity due to rehabilitation of sewer, construction of underground tunnel and pumping station, etc. As the results, ratio of sewer that water depth exceed diameter reduced from 52.3~75.8% to 17.1~39.8%.
본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체적인발생시간을 예측하기 어렵다는 점에서 자료의 변화량 파악은 가능하나 변화시점을 명확히 추정하는데 한계가 있다. 이러한 배경에서, 본 논문에서는 각 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 BH 베이지안 방법을 적용하여 CWK와 MRG의 각 강우특성별로 상대확률적인 변화시점 분석을 통하여 CWK와 MRG 간의 동질성 분석을 실시하였다. 분석 결과, CWK의 정성적인(본질적인) 통계적 특성은 MRG와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만, 관측정밀도의 한계로 인한 정량적인 차이가 존재하는 것으로 분석되었다.
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.
본 연구에서는 도시 비점오염물질의 퇴적과 배출특성의 파악, 우수저류/침투 시설의 계획과 효율평가, 건전한 도시의 물환경관리 등의 관점에서, 고해상도 인공위성과 GIS를 병용한 도시내 상세 토지이용분류 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 적용하여 도시유역을 네 종류의 지표면으로 분류하였으며, 기존의 실내조사방법이나 GIS만을 이용한 방법으로는 불투수면으로 파악되었던 전체 유역면적의 3%에 달하는 건물옥상이나 도로의 중앙분리대에 조성된 화단 등을 투수면으로 분류하였다. 강우유출모의의 정확도 향상에 있어서 토양피복별 분포 및 면적의 차이가 미치는 영향을 파악하기 위해, 추출된 각 토양피복에 강우손실 파라미터를 설정하여, 총강우량 7.1~15.0 mm의 강우사상에 대한 강우유출해석을 실시하였다. 기존의 10m 격자의 세밀토지이용 정보에 의한 토양피복 분류결과를 이용한 강우유출 해석에서는 관측유량과의 오차가 31~71%이었던 것이, 제안된 토양피복 분류기법을 이용한 강우유출 해석에서는 그 오차가 4~29%로 향상되었으며, 특히 강우규모가 적을 때의 유출수문곡선의 첨두유량과 유량증감부 등의 유출특성에 대한 재현성에 있어서 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.
The purpose of this study was to evaluate effects of spatio-temporal changes in land uses and rainfall magnitude using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Prior of application of the model to real-world problem, the model should be calibrated and validated properly. In most modeling approaches, the validation process is done assuming no significant changes occurring at the study watershed between calibration and validation periods, which is not proper assumption for agricultural watersheds. If simulated results obtained with calibrated parameters match observed data with higher accuracy for validation period, this does not always mean the simulated result represents rainfall-runoff, pollutant generation and transport mechanism for validation period because temporal and spatial variables and rainfall magnitude are often not the same. In this study SWAT was applied to Mandae study watershed in Korea to evaluate effects of spatio-temporal changes in landuses using 2009 and 2010 crop data for each field at the watershed. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) values for calibration and validation with either 2009 or 2010 was evaluated and the NSE value for calibration with 2009 and calibration with 2010 were compared. It was found that if there is substantial change in land use and rainfall, model calibration period should be determined to reflect those changes. Through these approaches, inherent limitation of the SWAT, which does not consider changes in land uses over the simulation period, was investigated. Also, Effects of changes in rainfall magnitude during calibration process were analyzed.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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