The Amazon River basin is one of the largest basins in the world, and its ecosystem is vital for biodiversity, hydrology, and climate regulation. Thus, understanding the hydrometeorological process is essential to the maintenance of the Amazon River basin. However, it is still tricky to monitor the Amazon River basin because of its size and the low density of the monitoring gauge network. To solve those issues, remote sensing products have been largely used. Yet, those products have some limitations. Therefore, this study aims to do bias corrections to improve the accuracy of Satellite Precipitation Products (SPPs) in the Amazon River basin. We use 331 rainfall stations for the observed data and two daily satellite precipitation gridded datasets (CHIRPS, TRMM). Due to the limitation of the observed data, the period of analysis was set from 1st January 1990 to 31st December 2010. The observed data were interpolated to have the same resolution as the SPPs data using the IDW method. For bias correction, we use convolution neural networks (CNN) combined with an autoencoder architecture (ConvAE). To evaluate the bias correction performance, we used some statistical indicators such as NSE, RMSE, and MAD. Hence, those results can increase the quality of precipitation data in the Amazon River basin, improving its monitoring and management.
Long term monthly monitoring data showed that the water quality of streams flowing into Lake Paldang has been improved by various strategy for water. However, the effect of quality on Lake Paldang is still insufficient because of nonpoint source from watershed. In order to evaluate quantifying methods for pollution source and make a suggestion on improvements, Storm Water Management Model (SWMM) was constructed by using data set from the water quality and streamflow monitoring network in the Kyoungan watershed for Total Maximum Daily Loads (TMDLs). Load duration curve (LDC) based on the result of the Kyoungan watershed SWMM indicated that the water quality criterion on $BOD_5$ was often exceeded in up-stream than down-stream. From flowrate-load correlation curve, SS load significantly increased as streamflow increases. 75.3% of streamflow and 62.1% of $BOD_5$ loads is discharged especially in the zone of high flows, but monitoring data set didn't provide proper information about the conditions and the patterns associated with storm events. Therefore, it is necessary to acquire representative data set for comparing hydrograph and pollutograph through monitoring experimental watershed and to establish methods for quantifying point and nonpoint source pollutant loads.
The effect of seasonality on water quality variation is very significant. Generally, it reduce the power of the trend extraction. A parametric time-series model was used for detecting trends in historic constituent concentration data. The effect of seasonality is able to remove from time series decomposition technique. According to such statistic methode, long-term water quality trend analysis system (NTrend 1.0) was developed by Nakdong River Water Environmental Research Center. The trend analysis of BOD variation was conducted with NTrend 1.0 at Goreong and Moolkum site in Nakdong river to show the effect of water quality management action plan. Power test of trend extraction was tried each case of 'deseasonalized and deannulized' data and 'deseasonalized' data. Analysis period was from 1989 to 2006, and it's period was divided again three times, 1989~1993, 1994~1999 and 2000~2006 according to action plan period. The BOD trend was downward in Goreong site during three times and it's trend slope was very steep, and upward in Moolkum during 1989~1993, but it was turned downward during 1994~1999 and 2000~2006. It was revealed that it's very effective to reduce the concentration of BOD by water quality management action plan in that watershed. The result of power test was shown that it is high for trend extraction power in case of 'deseasonalized' data.
We present basic data for developing new research topics and closely examine the existing data on the development and organization of the Nakdong River Estuary Delta by analyzing various studies of the area, including ocean engineering, coastal engineering, ocean environmental engineering, geomorphological, and geological studies. We first defined the general concepts related to the estuary and delta and reviewed the historical development of the Nakdong River Estuary Delta over the past 100 years. We then examined the origin and core elements of the estuary deposits that constitute the delta. In addition, we scrutinized the main factors affecting the development of the delta and analyzed existing research on delta development mechanisms by core researchers. The construction of an estuary barrage is one of the main factors effecting estuarine circulation and has altered the physical oceanic environment, area of deposition, atmospheric environment, and vegetation community of the delta. These factors affect the estuary circulation in turn, altering the delta. Along the Nakdong River, an unsteady-state sandy barrier appears at approximately three times the distance of the wavelength of incident offshore waves, and this terrain forms approximately 10-15 years after reclamation in the interdistributary upper stream and transforms the shoreline. It is necessary to develop a technique to predict terrain change that reproduces the erosion and accumulation of estuarine deposits. To determine the parameters and variables necessary to reproduce this system, continuous on-site monitoring is necessary. The existing research did not fully examine the terrain changes in Nakdong River Estuary or the periodic developmental characteristics. To understand the future process of estuary delta development, it is necessary to establish an integrated management system.
In recent years, the United States has used the Load Duration Curve (LDC) method to identify water pollution problems, considering the size of the pollutant load in the entire stream flow condition to effectively evaluate Total Maximum Daily Loads (TMDLs). A study on the improvement of the target water quality evaluation method was carried out by comparing evaluations of two consecutive years of water quality and LDC data for 41 unit watersheds (14 main streams and 27 tributaries). As a result, the achievement rate of the target water quality evaluation method, according to current regulations, was 68-93%, and that by the LDC method was 82-93%. Evaluating the target water quality using the LDC method results in a reduction in the administrative burden and the total amount of planning as compared to the current method.
본 연구는 수질악화 등으로 사회적 논란이 되고 있는 영산강 하구를 대상으로 하구의 환경가치를 추정하였다. 본 연구는 (1) 동식물 산란지 및 서식지 기능, (2) 오염정화 기능, (3) 여가 및 심미적 기능, (4) 교육/과학/연구 기능 등 하구의 세부 기능별 가치를 평가하기 위하여 MAUT에 근거한 CVM을 적용하였다. 또한 하구 인근 지역만 대상으로 하거나 하구에서 떨어진 지역만 대상으로 해서는 결과의 일반화가 보장될 수 없으므로 하구 인근 지역과 인근 지역을 제외한 전국으로 표본을 분리하여 설문조사를 시행하였다. 분석결과 영산강 하구역인 전남 목포시, 나주시, 강진군, 해남군, 영암군, 무안군, 함평군에연간 약 10.6억원의 환경가치를 창출하고 있으며, 영산강 하구역을 제외한 전국에서연간 약 273.9억원의 환경가치를 창출하는 것으로 나타났다. 두 지역을 합칠 경우 연간 약 284.5억원에 해당한다. 본 연구의 결과는 하구 관리 정책을 위한 적정 투자수준 결정 및 하구관리정책과 관련하여 중요한 정량적 자료를 제공할 뿐만 아니라 후속 연구를 위한 방법론적 지침을 제시 할 것으로 기대된다.
하천유량의 시간적 추세에 대한 이해는 자연환경이나 인간사회를 위한 하천관리 및 수자원계획에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 기온, 강수, 유량 그리고 농업, 홍수방지활동, 저수지 및 유역간의 물이동 등과 같은 하천의 이용은 결과적으로 하천의 흐름에 반영되게 된다. 수자원 시설물 설계에서 받아들여지는 시계열 상에서 수문기상학적 특성이 불변하다는 가정은 기후변화나 하천교란에 의해 더 이상 타당하지 않을 수 있다. 그러므로 수문시계열에서 변화 특성을 검증하고 기술하는 것은 하천관리에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 섬진강에서 인위적 유량교란에 의한 유량 변동성 검정을 통계해석에 기반을 둔 단일변수와 집단변수, 그리고 시계열 분석방법으로 구분하여 수행하였다. 검정 결과, 현재 섬진강 수계의 연 유량계열은 동질성을 유지하고 있으나 갈수기 유량계열에서는 변동성이 나타났다.
본 연구에서는 대청호 상류에 있는 서화천 유역에서 부하지속곡선을 통한 소유역별 비점오염원 취약지역 및 관리 오염물질과 관리 시기를 분석하였다. 먼저 부하지속곡선을 만들기 위하여 장기 유출 모형인 SWAT를 구축하여 유량지속곡선(Flow Duration Curve)을 작성하였으며 그 결과에 목표 수질을 곱하여 부하지속곡선(Load Duration Curve)을 작성하였다. 목표 수질은 서화천 비점오염원 관리를 위해 지난 2017년 11월부터 측정한 모니터링 자료를 사용하였으며 측정자료의 60분위에 해당하는 값을 목표 수질로 설정하였다. 이때 산정된 값이 하천 생활환경 기준의 "약간좋음"(II)을 초과할 경우 목표 수질을 "약간 좋음"(II)으로 제한하였다. 비점오염원 취약지역은 목표 수질을 초과하는 초과율을 이용하여 선정하였으며 초과 되는 오염물질을 관리 물질로 판단하고 계절별 평가를 통해 관리시기를 선정하였다.
하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.
A flood -flow management system model of river basin has been developed in this study. The system model consists of the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system, the flood runoff simulation system, the dam operation simulation system, the flood forecasting simulation system and the flood warning system. The Multivariate model(MV) and Meterological-factor regression model(FR) for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood-flow management. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, streamflow and other hydrological data during the past flood periods. The flood-flow management system model with SSARR model(FFMM-SR,FFMM-SR(FR) and FFMM-SR(MV)), in which the integrated operation of dams and rainfall forecasting in the basin are considered, is then suggested and applied for flood-flow management and forecasting. The results of the simulations done at the base stations are analysed and were found to be more accurate and effective in the FFMM-SR and FFMM0-SR(MV).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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