Water quality samples were taken for every two hours whenever runoff occurred by rainfall to investigate concentration variations of T-N, T-P and SS during runoff process from a paddy field. The difference between the highest concentration in a runoff event and flow weighted mean concentration for T-N, T-P, SS placed between 3.07∼40.16%, 11.44∼60.80%, and 15.11∼64.5%, respectively. The difference between the lowest concentration in event and event mean concentration for T-N, T-P, SS ranged between -7.24∼-31.84%, -11.59∼-47.86%, and -5.21∼-36.20%, respectively. The relationship between runoff and mass load was derived for each storm event using observed data. The relationship between runoff and mass load showed linear relationship regardless of water quality constituents and rainfall amount. The results suggested that relationship between T-N and T-P loads and runoff should be prepared separately in considering of fertilization effect and seasonal conditions. The relationship between SS and runoff should be made to reflect seasonal conditions and tillage effect.
유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to develop a linear reservoir model with Kalman filter using Kalman filter theory which removes a physical uncertainty of :ainfall-runoff process. A linear reservoir model, which is the basic model of Kalman filter, is used to calculate runoff from rainfall in river basin. A linear reservoir model with Kalman filter is composed of a state-space model using a system model and a observation model. The state-vector of system model in linear. The average value of the ordinate of IUH for a linear reservoir model with Kalman filter is used as the initial value of state-vector. A .linear reservoir model with Kalman filter shows better results than those by linear reserevoir model, and decreases a physical uncertainty of rainfall-runoff process in river basin.
The object ofthis study was to test for STORMSYS process that composed Catch Basin and Stormsys(three units: vortex solids separator, filter media bed and vegetated filter strips). It could be applied to treat the first-flush non-point pollution materials on the road(especially, motorway). This study investigated that the runoff characteristics of non-point pollutions containing the heavy metal(Fe, Zn and Cu) by rainfall showed relatively high pollution concentration in the early-stage storm runoff on the road, which seems to be caused by the vehicular traffic, and showed the rapid reduction of pollution concentration on the basis of about 5mm rainfall volume. As the number of the non-rainy days were increased, the pollution concentration by storm runoff was increased, also. As a test result of this process, the average removal efficiency of BOD, $COD_{mn}$, SS, T-N and T-P over the testing period were 92.7%,88.6%,97.4%,93.0% and 93.3%, respectively. Also, the average removal efficiency of n-Hexane, Fe, Zn and Cu were 86.7%, 96.1%, 84.4% and 78.4%, respectively. As shown in the characteristics of storm runoff, the non-point pollution materials have high pollution concentration in the early-stage storm runoff on the road, the installation of STORMSYS process is expected to reduce considerable amount of non-point pollutions.
실제 농민들이 벼를 경작하는 상태에서 논에 시비된 비료성분 가운데 수계 환경에 영향을 미칠 수 있는 질소와 인산을 대상으로 강우크기에 따른 유출량과 유출특성에 대하여 조사하였다. 강우크기에 따른 질소와 인산의 유출특성 및 유출량을 비교한 결과, 동일한 강우크기 조건하에서도 질소와 인산의 유출량이 상당한 차이를 나타내고 있었다. 강우-유출 과정중 영양물질의 유출량은 강우크기가 절대적으로 영향을 미치겠지만 그 밖에 선행강우량 및 논물담수심과 같은 유출수문조건, 비료시비 및 영농여부, 비영농기간중 논토양 관리형태에 따라 유출량이 다르게 나타났다.
This study is aimed at the development of a runoff forecasting model by using the Fuzzy inference system and Neural Network model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The Neuro-Fuzzy (NF) model were used in this study. The NF model, recently received a great deal of attention, improve the existing Neural Networks by the aid of the Fuzzy theory applied to each node. The study area is the downstreams of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model respectively. The schematic diagram method and the statistical analysis are conducted to evaluate the feasibility of rainfall-runoff modeling. The model accuracy was rapidly decreased as the forecasting time became longer. The NF model can give accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead in standard above the Determination coefficient $(R^2)$ 0.7. In the comparison of the runoff forecasting using the NF and TANK models, characteristics of peak runoff in the TANK model was higher than ones in the NF models, but peak values of hydrograph in the NF models were similar.
미국 환경 보호청(Environmental Protection Agency, EPA)의 생물저류 설계기준에 근거한 비점오염원 처리시설의 제거효율 및 성능을 분석하고자 기본 모형 실험장치(basic column reactor, BCR)와 파일럿 규모의 식생 실험 장치를 대상으로 각각 수행하였다. BCR을 이용하여 초기강우 유출수의 유입속도(유량), 식재 층의 조성 및 구성 비율, 등 처리시설의 설계에 필요한 적정인자 값을 도출하였으며 이를 식생 실험 장치에 적용하여 비점오염원의 제거 효율을 분석하였다. 비점오염원으로는 합성된 강우(synthetic rainfall)와 실제 현장(도로변과 주차장)에서 채수한 초기강우 유출수(first rainfall runoff)를 각각 사용하였다. 부유물질(Suspended Solid, SS), 생물학적 산소 요구량(Biochemical oxygen demand, BOD), 화학적 산소요구량(Chemical Oxygen Demand, COD), 총질소(Total Nitrogen, T-N), 총인(Total Phosphorus, T-P) 분석항목 모두 80% 이상을 상회하는 제거효율을 보이고 있음을 확인하였다.
소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.
Heavy storms rainfall has caused many landslides and slope failures especially in the mountainous area of the world. Landslides and slope failures are common geologic hazards and posed serious threats and globally cause billions in monetary losses and thousands of casualies each year so that studies on slope stability and its failure mechanism under rainfall are being increasing attention of these days. Rainfall-induced slope failures are generally caused by the rise in ground water level, and increase in pore water pressures and seepage forces during periods of intense rainfall. The effective stress in the soil will be decreased due to the increased pore pressure, which thus reduces the soil shear strength, eventually resulting in slope failure. During the rainfall, a wetting front goes downward into the slope, resulting in a gradual increase of the water content and a decrease of the negative pore-water pressure. This negative pore-water pressure is referred to as matric suction when referenced to the pore air pressure that contributes to the stability of unsaturated soil slopes. Therefore, the importance is the study of saturated unsaturated soil behaviors in evaluation of slope stability under heavy rainfall condition. In an actual field, a series of failures may occur in a slope due to a rainfall event. So, this study attempts to develop a numerical model to investigate this failure mechanism. A two-dimensional seepage flow model coupled with a one-dimensional surface flow and erosion/deposition model is used for seepage analysis. It is necessary to identify either there is surface runoff produced or not in a soil slope during a rainfall event, while analyzing the seepage and stability of such slopes. Runoff produced by rainfall may result erosion/deposition process on the surface of the slope. The depth of runoff has vital role in the seepage process within the soil domain so that surface flow and erosion/deposition model computes the surface water head of the runoff produced by the rainfall, and erosion/deposition on the surface of the model slope. Pore water pressure and moisture content data obtained by the seepage flow model are then used to analyze the stability of the slope. Spencer method of slope stability analysis is incorporated into dynamic programming to locate the critical slip surface of a general slope.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 마이크로소프트 Azure(Microsoft cloud computing service)를 이용하여 낙동강 유역의 유출해석시스템을 개발하고, Azure의 가상머신(VM, Virtual Machine) 설정에 따른 시스템 실행시간을 평가하는 것이다. 이를 위해서 낙동강 유역을 20개의 소유역으로 구분하고, 각 소유역에 대해서 GRM 모형을 구축하였다. 각 유역의 유출해석은 상하류 위상관계를 유지하면서 독립된 프로세스로 실행된다. 실시간 유출해석을 위해 국토교통부의 실시간 강우레이더 자료와 댐방류량 자료를 이용한다. 유출해석시스템은 Azure에서 실행되며, 유출해석 결과는 웹을 통해서 가시화 된다. 연구결과 실시간 수문자료 수신서버와 유출해석 계산서버(Azure) 및 사용자 PC가 연계된 낙동강 실시간 유출해석시스템을 개발할 수 있었다. 유출해석을 위한 전산장비는 하드디스크와 메모리 보다는 CPU의 성능에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 유출해석시의 디스크 입출력(I/O)과 계산 프로세스를 분산함으로써 입출력과 계산 병목을 각각 감소시킬 수 있었고, 실행시간을 단축시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 고해상도의 공간 및 수문 자료를 활용하는 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템을 구축하기 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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