Park, Kyug Seo;Choi, Ji-Woong;Park, Chan-Seo;An, Kwang-Guk;Wiley, Michael J.
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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pp.106-106
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2015
The information of flow regimes continues to be norm in water resource and watershed management, in that stream flow regime is a crucial factor influencing water quality, geomorphology, and the community structure of stream biota. The objectives of this study were to estimate Korean stream flows from landscape variables, classify stream flow gages using hydraulic characteristics, and then apply these methods to ungaged biological monitoring sites for effective ecological assessment. Here I used a linear modeling approach (MLR, PCA, and PCR) to describe and predict seasonal flow statistics from landscape variables. MLR models were successfully built for a range of exceedance discharges and time frames (annual, January, May, July, and October), and these models explained a high degree of the observed variation with r squares ranging from 0.555 (Q95 in January) to 0.899 (Q05 in July). In validation testing, predicted and observed exceedance discharges were all significantly correlated (p<0.01) and for most models no significant difference was found between predicted and observed values (Paired samples T-test; p>0.05). I classified Korean stream flow regimes with respect to hydraulic and hydrologic regime into four categories: flashier and higher-powered (F-HP), flashier and lower-powered (F-LP), more stable and higher-powered (S-HP), and more stable and lower-powered (S-LP). These four categories of Korean streams were related to with the characteristics of environmental variables, such as catchment size, site slope, stream order, and land use patterns. I then applied the models at 684 ungaged biological sampling sites used in the National Aquatic Ecological Monitoring Program in order to classify them with respect to basic hydrologic characteristics and similarity to the government's array of hydrologic gauging stations. Flashier-lower powered sites appeared to be relatively over-represented and more stable-higher powered sites under-represented in the bioassessment data sets.
In this study, a model-referenced underwater navigation algorithm is proposed for high-precise underwater navigation using monocular vision near underwater structures. The main idea of this navigation algorithm is that a 3D model-based pose estimation is combined with the inertial navigation using an extended Kalman filter (EKF). The spatial information obtained from the navigation algorithm is utilized for enabling the underwater robot to navigate near underwater structures whose geometric models are known a priori. For investigating the performance of the proposed approach the model-referenced navigation algorithm was applied to an underwater robot and a set of experiments was carried out in a water tank.
RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) is one of empirical models for estimating the soil loss effectively, when there is no measured data from the study areas. It has been researching into application and estimation of the RUSLE parameters in Korea. As one of the RUSLE parameters, the rainfall-runoff erosivity factor R, is closely connected hydrologic characteristics of the study areas. It requires a continuous record of rainfall measurement at a minute time step for each storm to calculate an accurate R factor by the RUSLE methodology and it takes a lot of time to analyze it. For the more simplified and reasonable estimation of the rainfall erosivity, this study researched for correlation between the rainfall erosivity and mean annual precipitation used 122 data from the existing studies in Korea. Considering hydrologic homogeneity, new regression equations are presented and compared with other annual erosive empirical index for the test of application. As the results, the study presents the isoerodent map at 59 sites in Korea, using annual rainfall data by the Korea Meteorological Administration from 1978 to 2007.
In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.
유량증분방법론에 근거한 물리서식처 평가 모형은 생태유량 산정과 하천의 이수 및 환경 기능과 관련한 유량 산정을 지원하기 위한 의사결정수단으로 개발되었다. 물리서식처 평가 모형은 다양한 관련 학문의 이해, 복잡한 입력자료, 그리고 경험을 필요로 한다. 본 연구에서는 계획 단계에서 물리서식처 구조와 생태유량 규모를 개략적으로 추정할 수 있는 간편 물리서식처 모의 모형(SIMHAB)을 제시하였다. SIMHAB을 물리 및 생태자료가 있는 하천에 적용하고 모형의 적정성을 검토하였다. 제시된 모형은 현장자료와 PHABSIM 및 River2D와 같은 기존의 물리서식처 모형의 결과와 유사하나, 적은 입력자료를 필요로 한다. 따라서 SIMHAB은 물리서식처, 생태유량, 수자원 관리 등을 포함하는 하천복원 사업에 손쉽게 활용될 수 있을 것이다.
극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.
Species from the mayfly genus Ephemera (Order Ephemeroptera) was assessed for their physical microhabitat suitability (namely E. strigata, E. separigata, and E. orientalis-sachalinensis). Probability distribution models (Exponential, Normal, Lognormal, Logistic, Weibull, Gamma, Beta, and Gumbel) based on the data collected from 23,957 sampling units of 6,787 sites in Korea from 2010 to 2021 were used. Mode and standard deviation calculated from the best-fitting models to species distribution along a water depth gradient were 265 cm and 159 cm in E. orientalis-sachalinensis; 10 cm and 83 cm in E. strigata; 20 cm and 15 cm in E. separigata, respectively. The current velocity gradient was 22 cm/s and 40 cm/s in E. orientalis-sachalinensis; 60 cm/s and 53 cm/s in E. strigata; 82 cm/s and 25 cm/s in E. separigata, respectively. The mean diameter (phi scale) of substrate grains were -3.6 and 2.2 in E. orientalis-sachalinensis; -7.4 and 1.5 in E. strigata; -5.8 and 0.9 in E. separigata, respectively. Habitat suitability range of E. orientalis-sachalinensis was estimated to be 161~369 cm (water depth), 5~44 cm/s (current velocity), -5.2~-2.0 (mean diameter); 3~34 cm (water depth), 36~94 cm/s (current velocity), -8.1~-6.3 (mean diameter) for E. strigata; 12~32 cm (water depth), 63~96 cm/s (current velocity), -6.3~-5.2 (mean diameter) for E. separigata. In relative comparison, E. orientalis-sachalinensis was estimated to be rheophobic, eurybathophilic, and eurypsephophilic; E. strigata to be euryrheophilic, bathophobic, and lithophilic; E. separigata to be stenomesorheophilic, stenobathophobic, stenolithophilic.
수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.
Active attention and effort are needed to develop an integrated water management system in response to climate change. In this study, it proposed models for cross-use of agricultural water and river maintenance water using sewage treatment water as an integrated water management system for the Yeongsan River. The impact of the integrated water management models was assessed by applying the concept of Nexus, which is being presented worldwide for sustainable resource management. The target year was set for 2030 and quantitatively analyzed water, energy, land use and carbon emissions and resource availability index by integrated water management models was calculated by applying maximum usable amount by resource. An integrated water management system evaluation model using the Nexus concept developed in this study can play a role that can be viewed in a variety of ways: security and environmental impact assessment of other resources. The results of this research will be used as a foundation for the field of in the establishment of a policy decision support system to evaluate various security policies, as we analyzed changes in other factors according to changes in individual components, taking into account the associations between water, energy, food, and carbon resources. In future studies, additional sub-models need to be built that can be applied flexibly to changes in the future timing of the inter-resource relationship components.
The change of precipitation and temperature due to the global. warming eventually caused the variation of water availability in terms of potential evapotranspiration, soil moisture, and runoff. In this reason national long-term water resource planning should be considered the effect of climate change. Study of AOGCM-based scenario to proposed the plausible future states of the climate system has become increasingly important for hydrological impact assessment. Future climate changes over East Asia are projected from the coupled atmosphere-ocean general circulation model (AOGCM) simulations based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2 and B2 scenarios using multi-model ensembles (MMEs) method (Min et al. 2004). MME method is used to reduce the uncertainty of individual models. However, the uncertainty increases are larger over the small area than the large area. It is demonstrated that the temperature increases is larger over continental area than oceanic area in the 21st century.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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