A system for evaluating streamflow data (KORSAS) was developed, and is operated using PC based Windows to help the hydrological observation practitioner's working in Korea Water Resources Corporation (KOWACO). This system has modules including; DB access and data management, flow measurement arranging, H-Q relation deriving, area rainfall calculating, flow calculating, and flow evaluating modules. Evaluation of observed streamflow is accomplished through the following processes. First, hourly streamflow data is calculated from water level data stored in a DB server by applying the rating relationship between water level and flow rates derived from the past flow measurements. Second, hourly areal rainfal data is calculated from point data stored in the DB server by applying Thiessen networks. Third, hydrographs are displayed on a daily, weekly, monthly, or seasonal duration basis, and are compared to hydrographs of reservoir inflow, hydrographs at water level observation stations and hydrographs derived from simulated results using models.
본 연구에서는 낙동강, 한강 및 금강의 중요관측지점의 월평균 유출량을 분석에 사용하였으며, 먼저 일정유량(Truncation level) 별로 Run-length와 Run-sum에 대한 2-변수 Gamma 분포 및 대수정규분포의 적합성 여부를 검토하였던 바 Gamma 모델이 적합한 것으로 판명된 자료와 실측치와 비교하였다. 그리고 Run-length 및 Run-sum에 대한 일정유량별로 평균치의 변화에 대한 성질을 구명하였다.
하천수 가뭄을 평가하기 위하여 임계수준 방법을 이용한 하천수 가뭄지수 (streamflow drought index)를 소개하고 섬진강댐의 유입량을 대상으로 적용하였다. 사용한 임계수준은 고정, 월별 및 일별로써 연도별 가뭄의 1~3순위 분석결과, 1984년, 1988년과 1995년이 수문학적 가뭄의 크기도 컸고 오랫동안 지속되었다. 총 물 부족량과 지속기간의 극한값을 연도별로 비교해 본 바, 1984년, 1988년, 1995년과 2001년에 발생하였던 사상이 심각한 수준이었다. 또한 고정 임계수준은 계절 변동성을 반영하지못하는 단점이 있어서 최소한계절 이하의 임계수준 사용이 요구되었지만 월별과 일별로 정해진 임계수준은 적정한 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 갈수예보 및 저수지 용량결정에 활용될 수 있겠다.
The size, scale, and number of subwatersheds can affect a watershed modeling process and subsequent results. The objective of this study was to determine the appropriate level of subwatershed division for simulating streamflow. The Soil and Water Assessment Tool(SWAT) model with a GIS interface(BASINS SWAT) was applied to Yongdam Dam watershed. Daily output was analyzed from simulation, which was executed for 10 years using climate data representing the 1987 to 1996 period. The optimal number of subwatersheds and HRUs to adequately predict streamflow was found to be around 15, 174. Increasing the number of subwatersheds and HRUs beyond this level does not significantly affect the computed streamflow. this number of subwatersheds and HRUs can be used to optimize SWAT input data preparation requirements and simplify the interpretation of results without compromising simulation accuracy.
The study aims to assess the quality of bank filtrate in relation to streamflow and physico-chemical properties of the stream. Turbidity, pH, temperature and dissolved oxygen (DO) of Nakdong River and riverbank filtrate were statistically analyzed. The physico-chemical properties of riverbank filtrate were measured from irregularly different seven pumping wells every day. Autocorrelation analyses were conducted to the qualities of stream water and bank filtrated water. Temperature, pH and DO of streamflow shows strong linearity and long memory effect, indicating the effect of seasonal air temperature and rainy season. Temperature of riverbank filtrate shows weak linearity and weak memory, indicating differently from the trend of stream temperature. Turbidity of steramflow shows strong linearity and long memory effect, while turbidity of riverbank filtrate indicates weak linearity and weak memory. Cross-correlation analysis shows low relation between turbidity, pH, temperature and DO of riverbank filtrate and those of streamflow. Turbidity of streamflow was largely affected by the streamflow rate, showing a similar trend with autocorrelation function of streamflow rate. The turbidity of riverbank filtrate has a lag time of 25 hours. This indicates that turbidity of streamflow in a dry season has very low effect on the turbidity of riverbank filtrate, and a high turbidity of the stream in a rainy season has a fairly low effect on the turbidity of riverbank filtrate.
Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
겨울철 작물재배를 위해서 비닐하우스 보온을 위한 수막시설의 이용이 늘어나고 있어 과다한 지하수 이용에 따른 수위 강하 및 하천수 감소를 유발하고 있다. 따라서 수막시설재배 지역에서의 지하수 양수가 지하수 대수층과 연결된 하천에 어떠한 영향을 미치는 지를 정량적으로 평가해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기도 이천시 신둔면 수하리 일대 수막시설재배지역에 지하수위와 온도를 계측하기 위한 지하수 관측공을 제내지와 제외지에 설치하고 관측 결과를 분석하여 지하수 양수에 따른 하천-지하수 상호유동계의 변화를 평가하였다. 연구대상지역은 수위와 수온 관측 결과, 수막시설재배기간 동안 지하수 양수의 영향으로 하천수가 지하수계로 유입되는 손실하천의 양상을 나타내었다. 하천바닥층에 대해 침윤계 실험을 통해서 유도한 수두차와 침윤량간의 관계에 자동관측된 수위자료를 대입하여 하천과 지하수계 상호간 유동량의 연속적인 변화를 산정한 결과 수막시설재배가 한창인 2월말에는 지하수 이용량의 약 16% 만큼의 하천수가 감소하는 것으로 분석되었다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
Unused irrigation water due to delivery losses and overflow from paddies in an irrigation system, and groundwater releases from infiltration are eventually returned to stream. The estimate of irrigation returnflow is important to streamflow modeling and water resources planning. This study was to field monitor the irrigation water use, streamflow, lateral inflow and ground water level, and to determine the return flow of irrigation water
This study describes the estimation of upstream ungauged watershed streamflow using downstream discharge data. For downstream Dongchon (DC) and upstream Kumho (KH) water level stations in Kumho river basin ($2,087.9km^2$), three methods of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) modeling, drainage-area ratio method and regional regression equation were evaluated. The SWAT was calibrated at DC with the determination coefficient ($R^2$) of 0.70 and validated at KH with $R^2$ of 0.60. The drainage-area ratio method showed $R^2$ of 0.93. For the regional regression, the watershed area, average slope, and stream length were used as variables. Using the derived equation at DC, the KH could estimate the flow with maximum 41.2 % error for the observed streamflow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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