Long-term monitoring was conducted to identify the runoff characteristics of non-point source according to the three forest types (deciduous forest, coniferous forest and mixed forest) in this study. Rainfall events of each deciduous forest, coniferous forest, and mixed forest were 10, 8, 12, respectively. Average runoff depth and coefficients of each forest type were founded to be coniferous forest and were followed by others in turns : deciduous forest, and mixed forest because various conditions (i.e., rainfall property, Antecedent Precipitation Index (API), soil property, slope, and forest management) could change runoff characteristics. In the analysis of the first flush phenomenon, it showed that SS and T-P were sensitive for the first flush phenomenon. The first flush phenomenon of them were showed differently by rainfall intensity, rainfall duration, and amount of rainfall. The research results indicated that range of the Event Mean Concentration (EMC) values in deciduous forest were 0.8~2.4 mg/L for $BOD_5$, 2.0~13.4 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.3~2.9 mg/L for DOC, 1.150~3.913 mg/L for T-N, 0.010~0.350 mg/L for T-P and 3.1~291.8 mg/L for SS and in coniferous forest were 0.8~2.2 mg/L for $BOD_5$, 1.9~3.6 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.0~2.0 mg/L for DOC, 1.025~2.957 mg/L for T-N, 0.002~0.084 mg/L for T-P and 0.8~5.4 mg/L for SS. Also, range of the EMC values in mixed forest were 1.3~2.3 mg/L for $BOD_5$, 2.4~4.8 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.1~2.1 mg/L for DOC, 0.385~2.703 mg/L for T-N, 0.016~0.080 mg/L for T-P and 2.3~30.0 mg/L for SS.
최근 도시 지역에서 엄청난 집중 호우의 빈도가 높아지고 불투수면적의 비율이 증가하면서 침수 발생 횟수 및 침수로 인한 피해가 급증하고 있다. 대부분의 지방자치단체에서는 도시의 침수를 방어하기 위해 빗물펌프장 설치, 우수관거 개량, 빗물저류조 설치 등의 구조적인 대책을 마련하고 있으나 치수시설의 포화로 치수대책의 효과가 줄어들고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 홍수 예보 및 내배수시설 운영 등과 같은 비구조적인 대책이 마련되고 있다. 본 연구에서는 구조적인 대책의 한계점을 보완하기 위해 현행 빗물저류조 운영방법이 아닌 새롭게 제시된 빗물저류조 운영방법의 펌프정지수위를 결정하였다. 새롭게 제시된 빗물저류조 운영에서 펌프정지수위 결정을 위해 Huff 분포에 의해 생성한 총 48개의 강우를 생성하였다. 먼저 생성된 강우를 빈도, 분위 및 지속시간 별로 구분하였다. 생성된 강우를 적용하여 실시한 강우-유출 모의를 토대로 평균 탄력성을 산정하고 1.2 m에서 1.5 m의 범위를 결정하였다. 결정된 범위에서 하수도 시설 기준에 의한 안전율 1.25를 고려하여 최종적으로 1.2 m를 적정 펌프정지수위로 결정하였다.
철도 연변 사면의 활동은 열차 노선의 사용성과 안전성에 상당한 영향을 미치고 있다. 따라서 사면안정 문제는 철도 노선 운용에 있어 큰 관심사항이다. 본 연구에서는 철도연변 사면의 활동이 발생하는 조건에서의 강우정보를 분석하였으며 침투해석과 한계평형해석을 통하여 강우를 고려한 사면의 안정성 분석 기법을 제시하고자 한다. 강우량 분석결과 사면활동이 발생하기까지 누적강우량은 150~500mm 사이에 분포하고 있었고 강우지속시간은 3~24시간으로 나타났다. 분석된 강우량을 바탕으로 무한사면 조건에서의 침투해석과 강체거동 분석을 수행하고 무한사면의 심도는 2m를 가정하였으며 다중의 파괴면은 2m 심도로부터 16.7cm 간격으로 모델링이 되었다. 한계파괴심도인 2m는 안전율이 수렴하는 심도이다. 해석결과 기존의 사면안정성 평가 기준에서 고려하고 있는 우기시 해석조건의 결과보다 현실적인 안전율을 보였다. 또한 누적강우량, 강우지속시간, 안전율을 축으로 하는 3차원 공간상에 안전율 변화 추이를 도시한 결과 강우를 고려한 사면의 안전성 분석 시 일반적으로 고려하는 강우강도 뿐만 아니라 누적강우량(강우지속시간) 또한 고려되어야 할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS (Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12~63%, 첨두유량오차는 약 30~42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.
Lan, Pham Thi Huong;Thai, Nguyen Canh;Quang, Tran Viet;Long, Ngo Le
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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pp.233-233
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2015
Vu Gia - Thu Bon basin is located in central Vietnam between Truong Son mountain range on the border with Lao in the west and the East Sea in the east. The basin occupies about 10,350 km2 or roughly 90% of the Quang Nam Province and includes Da Nang, a very large city with about 876,000 inhabitants. Total annual rainfall ranges from about 2,000 mm in central and downstream areas to more than 4,000 mm in southern mountainous areas. Rainfall during the monsoon season accounts for 65 to 80% of total annual rainfall. The highest amount of rainfall occurs in October and November which accounts for 40 to 50% of the annual rainfall. Rainfall in the dry season represents about 20 to 35% of the total annual rainfall. The low rainfall season usually occurs from February to April, accounting for only 3 to 5% of the total annual rainfall. The mean annual flow volume in the basin is $19.1{\times}109m 3$. Similar to the distribution of rainfall, annual flows are distinguished by two distinct seasons (the flood season and the low-flow season). The flood season commonly starts in the mid-September and ends in early January. Flows during the flood season account for 62 to 69% of the total annual water volume, while flows in the dry season comprise 22 to 38% of total annual run-off. The water volume gauged in November, the highest flow month, accounts for 26 to 31% of the total annual run-off while the driest period is April with flows of 2 to 3% of the total annual run-off. There are some hydropower projects in the Vu Gia - Thu Bon basin as the cascade of Song Bung 2, Song Bung 4, and Song Bung 5, the A Vuong project currently under construction, the Dak Mi 1 and Dak Mi 4 projects on the Khai tributary, and the Song Con project on the Con River. Both the Khai tributary and the Song Con join the Bung River downstream of SB5, although the Dak Mi 4 project involves an inter-basin diversion to Thu Bon. Much attention has recently been focused on the effects that climate variability and human activities have had on runoff. In this study, data from the Vu Gia - Thu Bon River Basin in the central of Viet Nam were analyzed to investigate changes in annual runoff during the period of 1977-2010. The nonparametric Mann-Kendall test and the Mann-Kendall-Sneyers test were used to identify trend and step change point in the annual runoff. It was found that the basin had a significant increasing trend in annual runoff. The hydrologic sensitivity analysis method was employed to evaluate the effects of climate variability and human activities on mean annual runoff for the human-induced period based on precipitation and potential evapotranspiration. This study quantitatively distinguishes the effects between climate variability and human activities on runoff, which can do duty for a reference for regional water resources assessment and management.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
본 논문에서는 고정식 노즐 배치를 가진 대형 강우모사장치(KICT-ERS)와 이를 이용한 강우 분포 실험결과를 분석하였다. 강우 분사에 영향을 미치는 노즐 유량 실험 결과 실내 장치를 이용한 표준오차의 백분율은 0.15~0.38%였으며, KICT-ERS에 장착한 오차는 0.37~0.59%로 나타났다. 노즐의 분사 범위를 검토하기 위한 방사형과 삼각형 실험을 실시하였다. 방사형 실험에서 1개 노즐 분사시 균일계수가 0.348~0.657이었으나 주변 노즐을 포함할 경우 균일계수가 0.854~0.895로 높아져서 노즐 분사의 중첩에 의한 강우강도 증가 및 균일도 제고가 확인되었다. 삼각형 실험 결과의 균일계수는 0.845~0.896으로 나타났다. KICT-ERS 전체 범위에 대한 실험 결과 $1.5{\phi}$ 노즐의 1개 실험 케이스를 제외하면 모든 조건에서 균일계수는 0.7을 넘었으며, 균일계수는 강우강도가 증가함에 따라 높아지는 특성을 보였다. 기존 연구와의 비교 결과 KICT-ERS는 대체로 평균 이상의 균일계수를 제공하는 것으로 나타났다.
중랑천 상류에서 하류 방향으로 4개 지점을 선정하여 3회의 강우 사상에 대하여 수질변화 특성을 조사하였다. 강우시 $COD_{Mn}$, SS와 $BOD_5$ 농도는 증가하고, T-N은 감소하고, T-P는 경향성이 뚜렷하게 나타나지는 않았으며, 경향성은 강우량과 강우강도 증가에 따라 더욱 뚜렷하게 나타났다. 누적 강우량과 수질항목별 단순회귀 분석 결과, T-N을 제외하고 전체적으로 양의 상관성을 갖는 것으로 나타나서 T-N은 누적강우량이 커질수록 농도가 감소하는 것으로 나타났고, 다른 항목들은 농도가 증가하는 것으로 나타났다. 시간당 평균 강우강도와 수질항목별 단순회귀분석 결과, $R^2$값이 전체적으로 약 0.483~0.992 범위의 대체적으로 폭 넓은 결정계수를 나타났으며, 강우강도가 강할수록, T-P와 T-N은 상류 유입, $COD_{Mn}$은 중류 및 하류 유입, SS는 상류에서 하류 방향으로의 점진적 증가 유입, 그리고 $BOD_5$는 상류에서 하류 방향으로의 점진적 감소 유입이 되는 것으로 판단되었다. 유량과 수질항목별 단순회귀 분석을 실시한 결과, 중랑천 상류가 유량의 증가와 함께 수질오염도가 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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