The objectives of this study is to introduce and apply neural network theory to real hydrologic systems for stochastic nonlinear predicting of daily runoff discharge in the river catchment. Back propagation algorithm of neural network model is applied for the estimation of daily stochastic runoff discharge using historical daily rainfall and observed runoff discharge. For the fitness and efficiency analysis of models, the statistical analysis is carried out between observed discharge and predicted discharge in the chosen runoff periods. As the result of statistical analysis, method 3 which has much processing elements of input layer is more prominent model than other models(method 1, method 2) in this study.Therefore, on the basis of this study, further research activities are needed for the development of neural network algorithm for the flood prediction including real-time forecasting and for the optimal operation system of dams and so forth.
In this study, parameters of long and short term runoff model were optimized using genetic algorithm as a basic research for integrated water management in a watershed. In case of Korea where drought and flood occurr frequently, the integrated water management is necessary to minimize possible damage of drought and flood. Modified TANK model was optimized as a long term runoff model and storage-function model was optimized as a short term runoff model. Besides distinguished parameters were applied to modified TANK model for supplementing defect that the model estimates less runoff in the storm period. As a result of application, simulated long and short term runoff results showed 7% and 5% improvement compared with before optimized on the average. In case of modified TANK model using distinguished parameters, the simulated runoff after optimized showed more interrelationship than before optimized. Therefore, modified TANK model can be applied for the long term water balance as an integrated water management in a watershed. In case of storage-function model, simulated runoff in the storm period showed high interrelationship with observed one. These optimized models can be applied for the runoff analysis of watershed.
This study implemented the rainfall-runoff analysis of the Mekong River basin using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool). The runoff analysis was simulated for 2000~2007, and 11 parameters were calibrated using the SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting-version 2) algorithm of SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program). As a result of analyzing optimal parameters and sensitivity analysis for 6 cases, the parameter ALPHA_BF was found to be the most sensitive. The reproducibility of the rainfall-runoff results decreased with increasing number of stations used for parameter calibration. The rainfall-runoff simulation results of Case 6 showed that the RMSE of Nong Khai and Kratie stations were 0.97 and 0.9, respectively, and the runoff patterns were relatively accurately simulated. The runoff patterns of Mukdahan and Khong Chaim stations were underestimated during the flood season from 2004 to 2005 but it was acceptable in terms of the overall runoff pattern. These results suggest that the combination of SWAT and SWAT-CUP models is applicable to very large watersheds such as the Mekong for rainfall-runoff simulation, but further studies are needed to reduce the range of modeling uncertainty.
The conceptual rainfall-runoff models are used to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results, there are some difficulties and problems in choosing optimum model, calibrating, and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA method as global optimization methods were applied to compare the each optimization technique and to analyze the application for the rainfall-runoff models. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management and reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering statistical values compared with observed data.
The subject basin of the research was the basin of Yeongcheon Dam located in the upper reaches of the Kumho River. The parameters of the model were derived from the results of abstracting topological properties out of rainfall-runoff observation data about heavy rains and Digital Elevation Modeling(DEM) materials. This research aimed at suggesting the applicability of the CELLMOD Model, a distribution-type model, in interpreting runoff based on the topological properties of a river basin, by carrying out runoff interpretation far heavy rains using the model. To examine the applicability of the model, the calculated peaking characteristics in the hydrograph was analyzed in comparison with observed values and interpretation results by the Clark Model. According to the result of analysis using the CELLMOD Model proposed in the present research for interpreting the rainfall-runoff process, the model reduced the physical uncertainty in the rainfall-runoff process, and consequently, generated improved results in forecasting river runoff. Therefore it was concluded that the algorithm is appropriate for interpreting rainfall-runoff in river basins. However, to enhance accuracy in interpreting rainfall-runoff it is necessary to supplement heavy rain patterns in subject basins and to subdivide a basin into minor basins for analysis. In addition, it is necessary to apply the model to basins that have sufficient observation data, and to identify the correlation between model parameters and the basin characteristics(channel characteristics).
The genetic algorithm is investigated fer parameters estimation of SED (storage - effective drainage) model from the Wi-stream watershed in Nakdong river basin. In the practical application of model, as a number of watershed parameters do not measure directly, it is desirable to make a good estimation from the known rainfall and runoff data. For the estimation of parameters of the SED model using the genetic algorithm, parameters of Green-Ampt equation(SM, K$\_$s/) for the estimation of an effective rainfall and initial storage(y$\_$in/) used in SED model are obtained a regression equation with 5, 10, 20 days antecedent precipitation. And as a consequence of computation, the parameters were obtained to satisfy the proposed objective function. From the comparison of observed and computed hydrographs, it shows a good agreement in the shape and the rising limb, peak, falling limb of hydrograph, so the SED model using the genetic algorithm shows a suitable model for runoff analysis in river basin.
In this study, a digital terrain analysis had been performed for a mountainous watershed having wetlands. In order to consider the impact for wetland in the flow determination algorithm, the Laplace equation is implemented into the upslope accounting algorithm of wetness computation scheme. The computational algorithm of wetland to spatial contribution of downslope area and wetness was also developed to evaluate spatially distributed runoff due to the presence of wetland. Developed schemes were applied to Wangpichun watershed located Chuncuk mountain at Ulzingun, South Korea. Both spatial distribution of wetness and its histogram indicate that the developed scheme provides feasible consideration of wetland impact in spatial hydrologic analysis. The impact of wetland to downslope propagation pattern is also useful to evaluate spatially distributed runoff distribution.
최근 급격한 인구증가와 산업화, 도시화로 포장지역의 증가에 따른 불투수지역의 증가로 유역의 유출 특성의 변화를 유발시키고 있다. 도시화 유역의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들이 추출되어야 함에 따라 본 연구에서는 지리정보체계와 유전자알고리즘의 결합을 통하여 입력정보의 정확성을 향상시키고, 매개변수를 추정하였다. 이러한 목적에 따라 본 연구에서는 전형적인 한국의 도시화하천으로서 본류와 상류로부터 오전천, 당정천 등의 지류를 지니고 있는 안양천을 연구대상으로 선정하여 유출량 해석에 XP-SWMM을 적용하였고, 이의 적용과정을 개선하기 위하여 지리정보체계와 유전자 알고리즘을 적용하였다. XP-SWMM 매개변수들의 민감도 분석을 통하여 도시 유출의 거동특성을 조사하였으며, 이를 바탕으로 매개변수들의 개선규칙을 설정하였고 이러한 규칙 및 사실등을 통하여 유전자 알고리즘을 구성하였다. GIS를 이용하여 지형도로부터 각각의 소유역에 대하여 면적, 경사도, 유역폭 등 수문정보를 얻었고, 토지이용도와 토양도로부터 불투수비, 토지이용상태, 침투능에 대한 정보를 얻었다. 도시유출 모형인 XP-SWMM을 선택하여 모의 후 민감도 분석을 통해 선정된 매개변수에 대하여 보정은 자동보정으로 무작위 탐색법의 일종인 유전자알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여 매개변수들을 추정하였고, 이의 적용성을 확인하였다.
일반적으로 도심지에서의 유출은 도로 노면을 따라 유출되어 빗물받이를 통해 우수관거로 배수된다. 따라서 적절한 도로 배수능력의 평가는 도로와 빗물받이 뿐만 아니라 우수관거의 설계에서도 필수적이다. 하지만 도시 도로부의 지형학적 및 수리학적 조건을 반영한 흐름해석 방안에 대한 명확한 기준이 제시되어 있지 못한 실정이다. 그러므로 기존에 적용되던 흐름해석 모형(등류/ 부등류) 및 도달시간 산정방법 (임계/고정)을 분석하여 최적의 도로의 흐름해석 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 도로 표면 흐름해석을 위한 알고리즘을 개발하고 등류와 부등류 흐름해석 모형 및 도달시간 산정방법을 매개변수로 적용한 수치적 분석을 수행하여 다양한 도로조건에서의 강우 유출특성을 모의하였다. 도로조건은 국내의 설계기준을 고려하여 2차선 도로의 폭 (6 m)과 경사 (도로 종경사 1 - 10%, 도로 노면경사 2% 및 측구 횡경사 2 - 10%)가 고려되었다. 또한, 도로 표면의 흐름은 노면경사를 따라 측구에서 차집되어 하류부의 빗물받이를 통해 배수되도록 하였으며, 측구의 폭은 0.5 m로 선정하였다. 모의 결과 도로의 유출특성은 도로 경사 조건에 따라 민감하게 변화하였으며, 부등류 해석모형이 도로의 하류부로 강우가 차집되며 변화하는 측구부에서의 유출특성을 반영하여 등류 흐름해석 모형에 비해 최대 23.66%, 평균 11.80% 긴 도달시간과 최대 9.50%, 평균 4.73% 작은 도로 표면 총 유출량을 나타냈다. 따라서, 우수 유출량을 산정하기 위하여 도달시간을 강우의 지속시간으로 반영하는 임계지속시간을 적용한 부등류 흐름해석을 수행하는 것이 적합하다고 판단되었다. 개발된 알고리즘은 다양한 흐름해석 기법을 통합하여 도로 노면에서의 유출특성을 정밀하게 모의하고 있으므로 도로의 배수 설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Urbanization from agricultural/forest areas has been causing increased runoff and pollutant loads from it. Thus, numerous models have been developed to estimate NPS loading from urban area and Long-Term Hydrologic Impact Analysis (L-THIA) model has been used to evaluate effects of landuse changes on runoff and pollutant loads. However, the L-THIA model could not consider rainfall intensity in runoff evaluation. Therefore, the L-THIA model, capable of simulating runoff using 10-minute rainfall data, was applied to the study areas for evaluation of estimated runoff and NPS. The estimated Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) values were over 0.6 for runoff, BOD, TN, and TP for most sites and watershed. The calibrated model was further extended to other counties for pollutant load potential evaluation. Pollutant load potential maps were developed and target areas were identified. As shown in this study, the L-THIA 2012 can be used for evaluation runoff and pollutant loads with limited data sets and its estimation could be used in identifying pollutant load hot spot areas for implementation of site-specific Best Management Practices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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