본 연구는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역으로는 충주댐 유역을 선정하였으며 융설 매개변수를 산정하였다. 충주댐지점에서의 관측유량과 융설모의 전후의 모의유량을 비교한 결과 융설모의를 수행한 유출거동이 관측치와 유사하게 모의되었으며, 특히 3, 4월에 융설 영향이 큰 것으로 나타났다. 상류유역 2개 지점에 대해서도 유사한 결과를 보였다. 또한, 융설 모의시 표고밴드 설정에 따른 영향을 분석하였으며, 융설 고려에 따른 각 수문성분들이 시간적, 양적으로 다른 거동을 보이는 것을 제시하였다. 다만, 융설 모의시 융설 발생 임계온도 전후의 온도변화에 따라 유출량이 민감하게 반응하는 문제가 도출되었으며, 이는 향후 연구를 통해 개선되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
This study investigates the trends and uncertainty of the impacts of climate change on paddy rice production in the Geumho river basin. The Long Ashton Research Station stochastic Weather Generator (LARS-WG) was used to derive future climate data for the Geumho river basin from 15 General Circulation models (GCMs) for 3 Special Report on Emissions Scenarios (SRES) (A2, A1B and B1) included in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 4th assessment report. The Food and Agricultural Organization (FAO) AquaCrop, a water-driven crop model, was statistically calibrated for the 1982 to 2010 climate. The index of agreement (IoA), prediction efficiency ($R^2$), percent bias (PBIAS), root mean square error (RMSE) and a visual technique were used to evaluate the adjusted AquaCrop simulated yield values. The adjusted simulated yields showed RMSE, NSE, IoA and PBIAS of 0.40, 0.26, 0.76 and 0.59 respectively. The 5, 9 and 15 year central moving averages showed $R^2$ of 0.78, 0.90 and 0.96 respectively after adjustment. AquaCrop was run for the 2020s (2011-2030), 2050s (2046-2065) and 2090s (2080-2099). Climate change projections for Geumho river basin generally indicate a hotter and wetter future climate with maximum increase in the annual temperature of $4.5^{\circ}C$ in the 2090s A1B, as well as maximum increase in the rainfall of 45 % in the 2090s A2. The means (and ranges) of paddy rice yields are projected to increase by 21 % (17-25 %), 34 % (27-42 %) and 43 % (31-54 %) for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively. The A1B shows the largest rice yield uncertainty in all time slices with standard deviation of 0.148, 0.189 and $0.173t{\cdot}ha^{-1}$ for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
To evaluate the soil erosion best management practices, many computer models has been utilized over the years. Among those, the USLE and SWAT models have been widely used. These models estimate the soil erosion from the field using empirically-based USLE/MULSE in it. However, these models are not good enough to estimate soil erosion from highland agricultural watershed where severe storm events are causing soil erosion and muddy water issues at the receiving watersheds. Thus, physically-based WEPP watershed version was applied to a watershed, located at Jawoon-ri, Gangwon with very detailed rainfall data, rather than daily rainfall data. Then it was validated with measured sediment data collected at the sediment settling ponds and through overland flow. In this study, very detailed rainfall data, crop management data, soil data reflecting soil reconditioned for higher crop production were used in the WEPP runs. The $R^2$ and the EI for runoff comparisons were 0.88 and 0.91, respectively. For sediment comparisons, the $R^2$ and the EI values were 0.95 and 0.91. Since the WEPP provides higher accuracies in predicting runoff and sediment yield from the study watershed, various slope scenarios (2%, 3%, 5.5%, 8%, 10%, 13%, 15%, 18%, 20%, 23%, 25%, 28%, 30%) were made and simulated sediment yield values were analyzed to develop appropriate soil erosion management practices. It was found that soil erosion increase linearly with increase in slope of the field in the watershed. However, the soil erosion increases dramatically with the slope of 20% or greater. Therefore special care should be taken for the agricultural field with slope greater than 20%. As shown in this study, the WEPP watershed version is suitable model to predict soil erosion where torrential rainfall events are causing significant amount of soil loss from the field and it can also be used to develop site-specific best management practices.
본 연구는 무심천 유역을 대상으로 도시화에 따른 불투수 지역의 증가가 오염물질의 유출에 미치는 영향에 대하여 HSPF 모델을 이용하여 평가하였다. 모델의 보정은 2015년도 관측치, 검증은 2014년도 관측치를 기준으로 하였고, 모의항목은 유량, BOD, TP를 대상으로 하였으며, 모형의 보정 및 검증 결과는 모든 모의항목이 성공적으로 수행되었다. 무심천 유역의 2015년도 토지이용 현황을 반영하여 모형에 사용한 토지피복도를 수정한 후 개발지역의 계획 위치와 면적을 적용하여 수질을 모의하였다. 모의 결과 불투수면이 증가하면 일별 오염부하량은 강우 시에는 개발사업 전보다 증가하고, 비강우 시에는 감소하였다. 연간 오염부하량은 강우 시 증가량이 비강우 시 감소량보다 월등히 많아 BOD와 TP의 부하량은 증가하였다. 또한 비점오염부하량은 개발 전의 점오염원이 동일하고, 불투수면만 증가한다는 전제에서 모의한 결과 개발 후의 비점오염부하량이 개발 전의 총오염부하량보다 크게 산정되어 불투수면이 급증하는 유역은 계획 단계에서부터 비점오염원의 관리대책이 필요한 것으로 나타났다.
Soil erosion has been emphasized as serious environmental problem affecting water quality in the receiving waterbodies. Recently, Best Management Practices (BMPs) have been applied at a field to reduce soil erosion and its effectiveness in soil erosion reduction has been monitored with various methods. Although monitoring at fields/watershed outlets would be accurate way for these ends, it is not possible at some fields/watersheds due to various limitations in direct monitoring. Thus modeling has been suggested as an alternative way to evaluate effects of the BMPs. Most models, which have been used in evaluating hydrology and water quality at a watershed, could not reflect rainfall intensity in runoff generation and soil erosion processes. In addition, source codes of these models are not always public for modification/enhancement. Thus, runoff-sediment evaluation system using hourly rainfall data and vegetated filter strip (VFS) evaluation module at field level were developed using open source MapWindow GIS component in this study. This evaluation system was applied to Bangdongri, Chuncheonsi to evaluate its prediction ability and VFS module in this study. The NSE and $R^2$ values for runoff estimation were 0.86 and 0.91, respectively, and measured and simulated sediment yield were 15.2 kg and 16.5 kg indicating this system, developed in this study, can be used to simulate runoff and sediment yield with acceptable accuracies. Nine VFS scenarios were evaluated for effectiveness of soil erosion reduction. Reduction efficiency of the VFS was high when sediment inflow was small. As shown in this study, this evaluation system can be used for evaluation BMPs with local rainfall intensity and variations considered with ease-of-use GIS interface.
강우분포형과 유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였으며, 유역형상은 신장형, 정4각형 및 장방형유역에 대하여 분석하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향을 이동할때 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 또한 총유출량을 동일하게 하기 이하여 강우강도를 변화한 경우와 강우길이를 변화한 경우의 수문곡선을 비교하였다. 강우강도를 변화시킨 경우, 모든 강우분포형에서 그리고 모든 유역형상에서 첨두유량은 강우이동속도에 따라 점차 커지고 첨두시간이 일찍 발생하여, 기저시간은 짧아 진다. 첨두시간은 상류방향과 하류방향에서는 신장형유역의 경우가 가장 길고 장방형유역이 가장 짧으며, 횡방향에서는 반대현상으로 장방형이 가장 길고 신장형이 가장 짧다. 강우길이를 변화시킨 경우, 상류방향과 하류방향에서는 신장형의 수문곡선의 변화가 가장 크고 장방향의 변화가 가장 작으나, 횡방향의 경우는 반대현상이 생기며, 모든 경우 정사각형의 이동속도에 따르는 수문곡선의 변화는 그 중간임을 알 수 있다.
In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 유출 모형인 GRM (Grid based rainfall-Runoff Model)을 이용하여 댐 유입량을 모의함으로써 연속형 모의에 대한 GRM 모형의 적용성을 평가하는 것이다. GRM 모형은 기존에 강우-유출 사상의 모의를 위해서 개발되었으나, 최근에 연속형 모의가 가능하도록 개선되었다. 대상 유역은 충주댐 유역, 안동댐 유역, 용담댐 유역, 섬진강댐 유역이며, 500 m × 500 m의 공간 해상도로 유출 모형을 구축하였다. 모의 기간은 21년(2001년~2021년)이다. 모의결과의 평가는 17년 기간(2005년~2021년)에 대해서 수행하였으며, 17년 전체 자료(total duration), 풍수기(6월~9월, wet season), 갈수기(10월~5월, dry season)의 3개 자료 기간으로 구분하고, 각 댐의 관측된 일유입량과 비교하였다. 모의결과의 적합도 평가는 Nash-Sutcliffe efficiency 계수(NSE), Kling-Gupta efficiency 계수(KGE), 상관계수(CC), 총용적 오차(VE)를 사용하였다. 모의된 댐 유입량의 평가결과 total duration과 wet season에서 관측자료를 잘 재현할 수 있었으며, dry season에서도 저유량 자료의 불확실성을 고려할 때 양호한 모의결과를 나타내었다. 연구결과 GRM 모형의 연속형 모의기법은 적절히 구현된 것으로 판단되었으며, 본 연구의 댐 유입량 모의에 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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