본 연구는 격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM(grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model)의 기능을 개선하고 적용성을 평가하는 것이다. KIMSTORM은 김성준(1998)이 개발한 분포형 강우유출모형으로 포화상태의 지표흐름 및 토양수분상태의 시공간적인 분포를 파악할 수 있다. UNIX C++ 언어로 개발되었으며, GRASS 형태의 ASCII Grid를 입출력하도록 구성되어 있는 모형으로 UNIX 운영체제에서 구동이 가능하다. 그러나 UNIX와 GRASS는 최근에 많이 이용되지 않는 추세로 KIMSTORM 모형을 이용한 홍수유출해석이 적극적으로 활용되는데 주요 제약사항이 되어 왔다. 본 연구에서는 KIMSTORM을 윈도우즈 환경에서 운영될 수 있도록 FORTRAN 90을 이용하여 재개발하였으며 주요개선 사항으로, ESRI ASCII Grid 형태의 GIS(geographic information system) 자료 입력, 물리적 침투모의 방법인 GAML (Green-Ampt and Mein- Larson) 적용, 공간강우 입력가능, 정렬 알고리즘을 이용한 계산속도의 개선, 모형 자료입력 등 전처리 기능개선, 계산결과의 자동평가 및 분포도출력 등 후처리 방식개선으로 요약할 수 있다. 개선된 모형 GAML에 의한 침투방법을 적용하여, 남강댐유역($2,293\;km^2$)의 6개 강우사상을 대상으로 결정계수, Nash & Sutcliffe 모형효율계수, 용적편차, 첨두유량의 상대오차, 첨두시간의 절대오차를 이용하여 적용성을 평가하였으며, 민감도분석결과 초기토양수분조건과 하천조도계수가 가장 큰 민감도를 나타내었다.
도시화한 소유역에서 배수조직의 물리적 특성 변화에 의한 유출현상과 침수상황을 정기적으로 평가할 수 있는 도시유역에서의 유출해석모형(URAM)을 개발하여 시험유역에서의 실측치와 본 모형을 이용한 모의발생치를 비교하여 모형을 검증한 후 실유역에 적용하여 응용성을 평가하였다. URAM을 이용 시험유역의 유출현상을 모의발생한 결과 실측치와 잘 일치함을 보여주었으며 또한 상습침수지역에 대하여 침수현상을 모의발생시킨 결과 계산된 침수특성은 실제 현황과 정상적으로 잘 일치하여 본 모형은 도시소유역 유출해석에 이용가치가 높은 것으로 판단되었다.
Globally, abnormal climate phenomena have led to an increase in rainfall intensity, consequently causing a rise in flooding-related damages. Agricultural areas, in particular, experience significant annual losses every year due to a lack of research on flooding in these regions. This study presents a comprehensive analysis of the flood event that occurred on July 16, 2017, in the agricultural area situated in Sindaedong, Heungdeok-gu, Cheongju-si. To achieve this, the EPA (United States Environmental Protection Agency) Storm Water Management Model (SWMM) was employed to generate runoff data by rainfall information. The produced runoff data facilitated the identification of flood occurrence points, and the analysis results exhibited a strong correlation with inundation trace maps provided by the Ministry of the Interior and Safety (MOIS). The detailed output of the SWMM model enabled the extraction of time-specific runoff information at each inundation point, allowing for a detailed understanding of the inundation status in the agricultural area over different time frames. This research underscores the significance of utilizing the SWMM model to simulate inundation in agricultural areas, thereby validating the efficacy of flood alerts and risk management plans. In particular, the integration of rainfall data and the SWMM model in flood prediction methodologies is expected to enhance the formulation of preventative measures and response strategies against flood damages in agricultural areas.
본 연구의 목적은 분포형 강우-유출 모형에 의한 유출량을 해석하는 것이다. 본 모형은 두개의 부모형으로 구성되어 있다. 하나는 수계망(drainage network) 을 통하여 운동파 모형(kinematic wave model)을 이용하여 분포적으로 추적되는 직접 유출 부모형이며, 다른 하나는 기저유출 부모형으로서 집중형으로 취급되어 유역 출구에서만 계산하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 모형에 의하여 청미천 유역에 대한 유출량의 시간적, 공간적인 분포를 고려할 수 있었다.
침투 트렌치, 투수성 포장, 지하수 양수 등의 모형화가 가능하도록 SWMM 4.4H 버전을 수정하여 개발된 SWMM-GE(Storm Water Management Model-Groundwater Enhanced)는 DOS 버전으로 개발되어 입력과정이 불편하고 출력결과를 다른 그림 소프트웨어로 도시하여 분석하는데 시간이 오래 걸린다. 즉, 사용자 편의환경이 구성되어 있지 않다. 이런 문제를 개선하기 위해 DOS 버전 SWMM-GE의 Windows 버전 사용자 편의환경을 개발 하였다. 먼저 전체 레이아웃을 개발하고 그 틀 아래서 RUNOFF 블록의 전 후 처리 모듈과 실행 모듈을 개발하였다. 레이아웃은 Project, Layers, Map View, Properties, Overview로 구성되었다. 그리고 남가좌 1 유역을 대상으로 개발된 편의환경을 사용하여 입력자료를 구축하고 수행하였다. 개발된 RUNOFF 블록의 사용자 편의환경은 기술자들의 프로그램 접근성과 활용성을 높일 수 있다.
This study was conducted to identify the runoff characteristics of non-point source according to rainfall in Nam watershed. Land-uses of the Nam watershed were surveyed paddy field 4.5%, crop field 6.8%, mountainous 78.7%, urban 2.4%, and etc. 7.7%. Mean runoff coefficients in each area were observed Ⅰ area 0.08, Ⅱ area 0.08, and Ⅲ area 0.05. In the relationship between the rainfall and peak-flow, correlation coefficients(r) were investigated Ⅰ area -0.8609, Ⅱ area 0.6035, and Ⅲ area -0.4913. In the relationship between the antecedent dry period and first flow runoff, correlation coefficients(r) were investigated Ⅰ area -0.9093, Ⅱ area -0.1039, and Ⅲ area -0.7317. The discharge of pollutant concentrations relates to the flow rate of storm-water. In the relationship between the rainfall and watershed loading, exponent values of BOD, COD, SS, and T-N were estimated to 1.2751, 1.2003, 1.3744, and 1.1262, respectively.
Water quality samples were taken for every two hours whenever runoff occurred by rainfall to investigate concentration variations of T-N, T-P and SS during runoff process from a paddy field. The difference between the highest concentration in a runoff event and flow weighted mean concentration for T-N, T-P, SS placed between 3.07∼40.16%, 11.44∼60.80%, and 15.11∼64.5%, respectively. The difference between the lowest concentration in event and event mean concentration for T-N, T-P, SS ranged between -7.24∼-31.84%, -11.59∼-47.86%, and -5.21∼-36.20%, respectively. The relationship between runoff and mass load was derived for each storm event using observed data. The relationship between runoff and mass load showed linear relationship regardless of water quality constituents and rainfall amount. The results suggested that relationship between T-N and T-P loads and runoff should be prepared separately in considering of fertilization effect and seasonal conditions. The relationship between SS and runoff should be made to reflect seasonal conditions and tillage effect.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
The series of the papers consist of three parts to describe the development, calibration, and applications of the flood forecasting models for the Youngsan Estuarine Dam located at the mouth of the Youngsan river. And this paper discusses the hydrologic model for inflow simulation at Naju station, which constitutes 64 percent of the drainage basin of 3521 .6km$^2$ in area. A simplified TANK model was formulated to simulate hourly runoff from rainfall And the model parameters were optirnized using historical storm data, and validated with the records. The results of this paper were summarized as follows. 1. The simplified TANK model was formulated to conceptualize the hourly rainfall-run-off relationships at a watershed with four tanks in series having five runoff outlets. The runoff from each outlet was assumed to be proportional to the storage exceeding a threshold value. And each tank was linked with a drainage hole from the upper one. 2. Fifteen storm events from four year records from 1984 to 1987 were selected for this study. They varied from 81 to 289rn'm The watershed averaged, hourly rainfall data were determined from those at fifteen raingaging stations using a Thiessen method. Some missing and unrealistic records at a few stations were estimated or replaced with the values determined using a reciprocal distance square method from abjacent ones. 3. An univariate scheme was adopted to calibrate the model parameters using historical records. Some of the calibrated parameters were statistically related to antecedent precipitation. And the model simulated the streamflow close to the observed, with the mean coefficient of determination of 0.94 for all storm events. 4. The simulated streamflow were in good agreement with the historical records for ungaged condition simulation runs. The mean coefficient of determination for the runs was 0.93, nearly the same as calibration runs. This may indicates that the model performs very well in flood forecasting situations for the watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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