Anh, Dao Duc;Kim, Dongkyun;Kim, Soohyun;Park, Jeongha
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.157-157
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2019
This study derived the Flood-Inducing-Rainfall (FIR) and the Flood-Inducing-Runoff (FIRO) from the radar-gage composite data to be used as the basis of the flood warning initiation for the urban area of Seoul. For this, we derived the rainfall depth-duration relationship for the 261 flood events at 239 watersheds during the years 2010 and 2011 based on the 10-minute 1km-1km radar-gauge composite rainfall field. The relationship was further refined by the discrete ranges of the proportion of the flooded area in the watershed (FP) and the coefficient variation of the rainfall time series (CV). Then, the slope of the straight line that contains all data points in the depth-duration relationship plot was determined as the FIR for the specified range of the FP and the CV. Similar methodology was applied to derive the FIRO, which used the runoff depths that were estimated using the NRCS Curve Number method. We found that FIR and FIRO vary at the range of 37mm/hr-63mm/hr and the range of 10mm/hr-42mm/hr, respectively. The large variability was well explained by the FP and the CV: As the FP increases, FIR and FIRO increased too, suggesting that the greater rainfall causes larger flooded area; as the rainfall CV increases, FIR and FIRO decreased, which suggests that the temporally concentrated rainfall requires less total of rainfall to cause the flood in the area. We verified our result against the 21 flood events that occurred for the period of 2012 through 2015 for the same study area. When the 5 percent of the flooded area was tolerated, the ratio of hit-and-miss of the warning system based on the rainfall was 44.2 percent and 9.5 percent, respectively. The ratio of hit-and-miss of the warning system based on the runoff was 67 percent and 4.7 percent, respectively. Lastly, we showed the importance of considering the radar-gauge composite rainfall data as well as rainfall and runoff temporal variability in flood warning system by comparing our results to the ones based on the gauge-only or radar-only rainfall data and to the one that does not account for the temporal variability.
유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.
이 연구에서는 서낙동강을 구성하는 소유역 중 대지면적 비율이 크고 인구밀도가 높은 해반천 유역의 유출 및 수질을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN)모형을 개발하였다. 유역에서 발생하는 비점오염 부하량을 관리하기 위한 세 가지 시나리오가 개발되어 모형에 적용되었고, 오염부하량의 감소와 부하지속곡선에 대비한 수질 기준 초과율이 분석되었다. 시나리오는 비점오염의 발생을 줄이기 위한 도로 청소, 다양한 저영향 개발 기법을 고려한 유출 저감 조치, 그리고 강으로 들어가는 비점오염원을 완화하기 위한 유입 저감 조치로 구성되었다. 첫 번째 시나리오에서는 김해시의 도로 청소 차량 수와 같은 실제 조건이 고려되었으며, 두 번째와 세 번째 시나리오에서는 적용 가능한 토지 이용별 면적의 50%에 저영향 개발 기법을 적용하는 것으로 적용되었다. 모든 세 가지 조치를 적용한 결과, BOD 오염 물질 부하가 58.28%, T-N은 58.49%, T-P는 51.56% 감소할 수 있는 것으로 도출되었다. 또한, 5년간 누적된 수질 측정의 60번째 백분위수를 목표 수질로 설정하고 구축된 유량지속곡선에 의한 초과율분석 결과, 결과적으로, BOD의 경우 조치 적용 전 41.57%의 초과율이 조치 후 16.32%로 감소하여, 초과율이 25.25% 감소하였다. T-N의 경우 조치 전 40.31%에서 조치 후 22.84%로, T-P의 경우 62.43%에서 27.22%로 감소하였다.
본 논문은 지하수함양의 공간분포를 분석할 수 있는 격자기반의 토양물수지방법을 제시하고, 제주도의 외도천유역에 적용하였다. 유역을 격자로 분할하고, 각 격자의 5년 동안의 물수지를 일단위로 계산하였으며, 격자의 일별 강수량은 10개 지점의 강수량자료로 보간법에 의해 산정하였다. SCS유출곡선지수, 토양수분보유능, 작물계수 등 매개변수의 분포는 토양과 토지이용특성에 대한 GIS분석으로 부터 구하였다. 유출곡선지수는 하천유출량 관측자료로 보정하였다. 사례유역에 대한 분석결과 강수량은 표고가 증가함에 따라 1,665 mm/년부터 3,382 mm/년까지 증가하며 지하수함양량은 강수량이 증가함에 따라 372 mm/년부터 2,576 mm/년까지 증가한다. 강수량이 상대적으로 적은 지역에서 유출율과 증발산율이 다른 지역보다 더 크기 때문에 지하수함양이 강수, 직접유출, 증발산, 지하수함양과 같은 물수지 성분 중에서 공간적인 변이가 가장 큰 것으로 나타나고 있다.
우리 나라의 농업지대 소유역에서 질소와 인의 부하에 대한 농업비점오염 모형 AGNPS의 적용 가능성을 검토하고자 경북 영천군 임고천 유역에서 조사된 실제 강우사상에 대하여 강우사상별로 실측치와 모형의 예측치를 비교하였다. CN 식에 대한 보정을 거친 모형을 적용한 결과, 첨두유량은 강우에 따라 다소 차이는 있었으나 예측치는 모형효율 0.97로 실측치와 거의 일치하였다. 이는 유역의 특성을 고려하여 CN 식을 수정하였고 유역의 동질성을 위해 격자망을 비교적 세분화하였기 때문으로 판단된다. 총 질소와 총인 농도의 경우의 실측치와 예측치를 비교하면 모형효율은 각각 0.93과 0.74였으며, 총인의 경우 총질소에 비해 결정계수가 비교적 낮은 것은 토지 이용에 따른 시비 및 생활 및 축산 오수 유입 등의 차이에 상대적으로 민감하게 영향을 받았기 때문으로 판단된다. 농업비점오염 부하를 예측하는 모형인 AGNPS는 적용 대상 유역의 특성을 잘 고려하여 매개변수들을 적절히 보정하고 정확한 입력자료를 확보하면 우리 나라 소규모 농업 유역에서도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
The objective of the research is to analyze changing trend of water discharge in precipitation, according to changing land use, through an environment-friendly urban development method called LID. The study chose S1 basin (Separated Sewer districts) in Cheongju region for survey. Among LID methods, relatively more applicable methods of green rooftop space and parking lot with permeable material were selected to construct plausible scenarios. Curve Number (CN) value was calculated due to land use patterns in each scenario, and SWMM model simulation were conducted during 2008 for comparative analysis. For Case 1, only parking lot with permeable material was applied to the scenario. Green rooftop space I and II were applied to Case 2 and 3 respectively. For Case 4 and 5, green rooftop space I and II were applied, in addition to parking lot with permeable material, Calculation of CN value showed that for S1 basin, the value was 88.1 (prior to scenario application), 86.5 (Case 1), 81.9 (Case 2), 68.5 (Case 3), 80.4 (Case 4) and 67.2 (Case 5). Changing pattern of rain water discharge was analyzed for each scenario. For Case 1, the change was not remarkable before and after application of scenario. In Case 2 and 4, the impact of rain water discharge as source of pollutant fell to 20~30%. The rate dropped to 30~50% in Case 3 and 5 respectively. The result demonstrates that the amount of rain water discharge, amount and frequency of sewer overflow, frequency of rain water discharge, and pollution load decreased in accordance with declining CN value in each scenario. In installing green rooftop space, the effect was twice greater when rain water discharge was directly infiltrated into soil.
본 연구에서는 비점오염원 평가에서 기대평균농도 적용에 필요한 토지피복 클래스를 추출하기 위해 Landsat TM 영상의 근적외선밴드 자료를 이용하여 농경지를 논과 밭으로 분류하였다. 환경부의 대분류와 중분류 자료를 이용하여 영상에서 분류한 토지피복도의 정확도를 평가한 결과, 각각 83.96%와 78.41%로 높은 정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 영상분류를 통해 추출한 토지피복도를 기초로 하여 유출곡선지수와 직접유출을 평가한 결과 동복댐과 동복천 유역이 높게 분석되었다. 또한 유역별 기대평균농도 분석에서는 BOD, TN, TP 모두 겸백 수위표와 보성강상류 유역이 높게 나타났으며, 직접유출과의 조합을 통한 비점오염원 분석에서도 겸백 수위표와 보성강 상류 유역이 높게 분석되어 비점오염원 관리를 위한 중점 대상지역으로 선정되었다.
Increased Non-permeable areas which have resulted from civilization reduce the volume of groundwater infiltration that is one of the important factors causing water shortage during a dry season. Thus, seeking the efficient method to analyze the volume of groundwater in accurate should be needed to solve water shortage problems. In this study, two different watersheds were selected and precipitation, soil group, and land use were surveyed in a particular year in order to figure out the accuracy of estimated infiltration recharge ratio compared to Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT). The volume of groundwater was estimated considering Antecedent soil Moisture Condition (AMC) and Curve Number (CN) using Long Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model. The results of this study showed that in the case of Kyoung-an watershed, the volume of both infiltration and baseflow seperated from WHAT was 46.99% in 2006 and 33.68% in 2007 each and in Do-am watershed the volume of both infiltration and baseflow was 33.48% in 2004 and 23.65% in 2005 respectively. L-THIA requires only simple data (i.e., land uses, soils, and precipitation) to simulate the accurate volume of groundwater. Therefore, with convenient way of L-THIA, researchers can manage watershed more effectively than doing it with other models. L-THIA has limitations that it neglects the contributions of snowfall to precipitation. So, to estimate more accurate assessment of the long term hydrological impacts including groundwater with L-THIA, further researches about snowfall data in winter should be considered.
설계홍수량 산정을 위한 유효우량은 대부분 미국에서 개발된 SCS-CN 방법으로 계산된다. 이때 사용되는 토지이용상태에 따른 유출곡선지수 또한 미국의 기준을 토대로 결정된 것이다. 그러나 미국과 우리나라의 토지이용상태는 많은 차이가 있다. 특히 미국의 기준에는 우리나라의 면적의 70%를 차지하고 있는 산림(forest)과 담수재배하는 논에 대한 명확한 기준이 없다. 논의 경우, 이전의 연구결과를 바탕으로 논이 홍수기에 담수상태인 것을 고려하여 토양형에 관계없이 CN값을 79로 사용하고 있다. 산림의 경우 미국 SCS의 목적이 농작물 증산에 있었기 때문에 SCS의 분류 기준은 조성림에 해당하는 수림(woods)에 대한 기준만 제시하였다. 따라서 수자원 실무에서 산림에 대한 유출곡선지수를 결정하기 위해서 미국 산림청에서 개발한 방법을 이용하고 있다. 이것은 수문학적 조건 등급을 고려하여 결정하는 대안적인 방법이다. 본 연구에서는 굴운, 방림, 왕성동 지역의 실측된 강우-유출 자료를 이용하여 산림의 유출곡선 변화를 살펴보았다. 연구결과, 산림의 CN값은 HC=1의 등급이 적당하며, 그때의 유출곡선지수는 AMC-II 기준으로 수문학적 토양군 A는 54와 55가 적당한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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