Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
수위 관측 지점의 선정은 관측 기록의 목적, 지점의 접근성 등에 의해 결정되며, 수위는 유량을 계산하기 위한 필수 자료이므로 수위 관측 지점의 위치를 선정하는데 있어 수리조건은 매우 중요한 요소이다. 이에 수위관측소(WLS, Water Level Station)는 홍수예경보, 수해방지 등의 치수계획과 하천운영, 용수공급 등의 이수계획 및 생태계 보전을 위한 수질관리계획 등의 목적을 달성할 수 있는 지점에 WMO에서 제시한 수위관측소의 최소 밀도를 고려하여 설치된다. 한국의 경우 치수측면에서 홍수예경보시스템의 홍수예보 대상지점과 홍수유출 계산지점을 가장 중요한 요소로 판단한다. 이에 홍수통제소에서 운영하는 홍수예보 프로그램에 적절한 수위관측망을 고려하기 위하여 프로그램에서 사용되고 있는 소유역 출구점 또는 합류점을 모두 수위관측소 위치로 포함시키고 있다. 인도네시아 Citarum강 홍수예경보 모형의 실행 및 검정을 위해서는 주요 지류의 출구마다 수위관측소를 설치하는 것이 바람직하나, 수위관측소의 설치 및 운영에는 많은 비용이 소요되기 때문에 주어진 예산을 고려해야 하며, 홍수예보를 실시하는 이유는 홍수로 인한 피해를 경감시키기 위한 것이기 때문에 인구와 홍수피해 잠재성이 높은 지점을 위주로 설치를 계획하여야 한다. 사업 대상지역인 Citarum강에서 BBWSC가 운영 관리하는 WLS는 29개소이며, 이 중 대상지역인 Upper Citarum Basin(UCRB)에는 20개소의 WLS가 운영되고 있다. 본 설계에서는 $300km^2$당 1개소의 수위관측소를 설치하는 것을 기준으로 설정하여 홍수예경보가 필요한 WLS 8개소를 도출하였으며, 소유역의 출구점 또는 합류점 등을 고려하여 수위관측소 위치를 결정하였다. 또한 UCRB의 과거 홍수피해상황, 과거 홍수범람실적, 홍수범람도 등을 조사하였으며, 실시간 자료 전송을 위한 통신 환경, 차량의 접근 용이성 및 하천구역 대표성 등을 고려하여 홍수예경보 구축을 위한 최적의 수위관측망을 설계하였다.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
The storage function method(SFM) is one of hydrologic flood routings which has been used most widely in Korea and Japan. This paper presents a storage function method using multiple model adaptive estimation(MMAE), in which a model set is generated by partitioning storage parameters over feasible range, and each storage function model is estimated, and then the weighted average of them is calculated. Finally, the future runoff is predicted in real time by means of observed data of water level at dam and rainfall. Simulation results applied to actual data show that the proposed method has much better performance than that of conventional SFM.
Recently, a heavy rainfall with high spatial variation occurred frequently in the Korean Peninsula. The meteorological event that occurred in Busan on 3 May 2016 is characterized by heavy rain in a limited area. In order to clarify the reason of large spatial variation associated with mountain height and location of low level jet, several numerical experiments were carried out using the dynamic meteorological Weather Research and Forecasting (WRF) model. In this case study, the raised topography of Mount Geumjeong increased a barrier effect and air uplifting due to topographic forcing on the windward side. As a result, wind speed reduced and precipitation increased. In contrast, on the downwind side, the wind speed was slightly faster and since the total amount of water vapor is limited, the precipitation on the downwind side reduced. Numerical experiments on shifting the location of the lower jet demonstrated that if the lower jet is close to the mountain, its core becomes higher due to the effect of friction. Additionally, the water vapor convergence around the mountain increased and eventually the precipitation also increased in the area near the mountain. Hence, the location information of the lower jet is an important factor for accurately predicting precipitation.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 치수 목적의 수리구조물이 파괴되는 등 사회경제적으로 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 전 세계적으로도 지구온난화, 엘리뇨, 라니냐 등 지구 환경변화에 따른 기상이변의 영향으로 홍수 발생강도(magnitude), 빈도(frequency), 피해규모 등의 측면에서 지속적으로 증가 추세를 보이고 있다(2011년 태국 대홍수, 2013년 태풍 하이옌). 극한홍수에 대한 명확한 개념정립이 부재한 상황으로 극한홍수 개념을 보다 체계적으로 정립하고 이를 바탕으로 아시아-태평양지역 태풍위원회 회원국의 실제 현업에서 홍수관리 및 치수정책 수립시 활용 가능한 극한홍수예보시스템을 구축하였다. 극한홍수정의를 수문학적 측면과 사회-경제적 측면을 고려한 정의, 일반적 정의로 구분하여 다음과 같이 정리하였다. (1) 기존에 자주 발생하지 않던 홍수로 홍수량적으로, 침수시간적으로 지금까지는 경험하지 못한 홍수이며, 수문학적으로 500년 빈도 홍수량을 초과하는 홍수량을 말한다. (2) 사회-경제적 측면을 고려한 설계홍수량을 초과하는 홍수량을 말한다. (3) 홍수량 및 홍수지속기간 측면에서 자주 경험하지 못했던 홍수로 치명적인 인명, 재산피해를 야기한 홍수량을 말한다. 정의된 극한홍수 대응을 위한 극한홍수예보시스템은 가장 단순한 수위법(Stage Method)부터 집중형 수문모형을 이용하는 LEVEL2, 레이더강우자료를 활용하여 홍수예보를 구축한 LEVEL3, 댐, 저수지 등의 극한상황을 가정하여 극한상황에 대한 수문학적 분석과 Emergency Action Plan (EAP) 수립까지 수행 가능한 LEVEL4 단계로 구성되었다. 본 연구는 극한홍수에 대한 보다 체계적인 개념 정립을 시도하였으며 이를 바탕으로 가용데이터와 시스템 운영 측면에서의 실무역량 등을 고려하여 단계적으로 활용 가능한 총 4단계 구성의 극한홍수예보시스템을 설계, 개발하였다.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
Nuclear power plants (NPPs) produce radioactive waste and decommissioning this waste entails additional cost; determining these costs for various types and specifications of radioactive waste can be challenging. The purpose of this study is to identify major determinants of the decommissioning cost and their impact on NPPs. To this end, data from defunct NPPs were gathered and 2SLS (Two Stage Least Squares) regression models were developed to investigate the major contributors depending on the reactor types, viz. PWR (Pressurized Water Reactors) and BWR (Boiling Water Reactors). Additionally, cost estimations and the Monte Carlo simulation were performed as part of performance validation. Our study established that the decommissioning costs are primarily influenced by the level of radioactivity in the decommissioned waste, which can be realized from operational factors like operation period, overall efficiency, and plant capacity, as well as from duration of decommissioning and labour cost. While our study provides an improved statistical approach to recognize these factors, we acknowledge that our models have limitations in forecasting accurately which we envisage to bolster in future studies by identifying more substantive factors.
Forecasting salinity in an estuary reservoir is essential to promise irrigation water for the reclaimed land. The objective of the research was to assess salinity balance and its temporal and spatial variations in the Iwon estuary reservoir which has been issued by its high contents of salinity in spite of desalination process for four years. Seepage flows through the see dikes which could be one of possible reason of high salinity level of the reservoir was calculated based on the salinity balance in the reservoir, and used as input data for salinity modeling. A three-dimensional hydrodynamic model, Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC), was used to simulate salinity level in the reservoir. The model was calibrated and validated based on weekly or biweekly observed salinity data from 2006 to 2010 in four different locations in the reservoir. The values of $R^2$, RMSE and RMAE between simulated and observed salinity were calculated as 0.70, 2.16 dS/m, and 1.72 dS/m for calibration period, and 0.89, 1.15 dS/m, and 0.89 dS/m for validation period, respectively, showing that simulation results was generally consistent with the observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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