The watersheds are functional geographical areas that integrate a variety of environmental and ecological processes and human impacts on landscapes. Geographical assessments using GIS recognize the relationship between interdependence of resources and ecological/environmental components in watersheds. They are useful methodology for viable long term natural resource management. This paper performs through the using hydrological analyses, landscape ecological analyses, remote sensing, and GIS. Indicators are items or measures that represent key components of the small watersheds, and they are developed to be evaluated. Some indicators are described that they represent watershed condition and trend as well as focus on physical, biological and chemical properties of small watershed. Also, ecological functions such as stability, resilience, and sensitivity are inferred from them. The model implemented in GIS allows to reflect the ecological and hydrological functioning of watershed. Methodology from image analysis, landscape ecological analysis, spatial interpolation, and numerical process modeling are integrated within GIS to provide assessment for eco-logical/environmental condition. Results are described from the small watershed of Gwynns Falls in Baltimore County and Baltimore City, Maryland, an area of about 66.5 square miles. The small watershed within Gwynns Falls watershed are subject to a number of land-use. But it is predominantly urban, with significantly lesser amounts of forest and agriculture. The increasing urbanization is ass-coiated with ecological/environmental impacts and citizen conflicts.
This study proposed an equation for Rainfall Threshold for Flood Warning (RTFW) for urban areas based on computer simulations. First, a coupled 1D-2D dual-drainage model was developed for nine watersheds in Seoul, Korea. Next, the model simulation was repeated for a total of 540 combinations of the synthetic rainfall events and watershed imperviousness (9 watersheds × 4 NRCS Curve Number (CN) values × 15 rainfall events). Then, the results of the 101 simulations with the critical flooded depth (0.25m-0.35m) were used to develop the equation that relates the value of RTFW to the rainfall event temporal variability (represented as coefficient of variation) and the watershed Curve Number. The results suggest that 1) the rainfall with greater temporal variability causes critical floods with less amount of total rainfall; and that 2) the greater imperviousness requires less rainfall to have critical floods. For validation, the proposed equation was applied for the flood warning system with two storm events occurred in 2010 and 2011 over 239 watersheds in Seoul. The results of the application showed high performance of the warning system in issuing the flood warning, with the hit, false and missed alarm rates at 68%, 32% and 7.4% respectively for the 2010 event and 49%, 51% and 10.7% for the event in 2011.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.658-659
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2015
GCM and scenario uncertainties are first investigated for 5 major watersheds (Han River, Paldang dam, Namhan River, Bukhan River and Imjin River watersheds). As a result of this study, it is found that CCSM3-based annual precipitation increases linearly with respect to the 10-year moving average values while CSIRO-based precipitation does not show much of trend. The results from annual DJF mean precipitation show a similar trend with respect to their 10-year moving average values. Both CCSM3- and CSIRO-based annual JJA mean precipitation do not show much of trend toward 21st century. In general, CCSM3-based precipitation values are slightly higher than CSIRO-based values with respect to their annual and annual JJA mean precipitation values, but CSIRO-based annual DJF mean precipitation values are slightly higher than CCSM3-based values. In case of mean air temperature between CCSM3 and CSIRO during 21st century, all of results show a clear trend in warming with the passage of time for 5 watersheds. However the upward trends from CCSM3-based values slow down toward end of 21stcentury while CSRIO-based values increases almost linearly.
In this study, we collected and analyzed domestic and international studies related to watersheds in the forest sector. Keyword co-occurrence analysis was conducted using the VOSviewer program to identify the research areas of domestic and international studies and the network structure to compare research trends. As a result, the number of research articles in international watershed-related studies showed an overall increasing trend, and the research areas were diverse and located close to each other, indicating that many convergence studies were conducted. On the other hand, the number of papers in domestic watershed-related studies seems to have stagnated overall from the past to the present, and the research areas are mainly focused on forest disasters and hydrology, with limited interdisciplinary convergence studies. In addition, in both domestic and international studies, watersheds are currently mentioned as research sites rather than management or analysis units in the forest sector. It is important to actively promote interdisciplinary research in Korea to provide a scientific and balanced basis for watershed-level forest management planning.
본 최근 세계적으로 기후 변화에 의한 홍수 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 홍수가 발생하는 빈도가 증가함에 따라 홍수 발생 상황을 예측하고 대비할 수 있는 기술이 주로 대규모 하천을 대상으로 이루어졌으므로, 기존의 홍수 예보시스템을 예보 선행시간이 짧은 소규모 유역에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 도시 유역 내 배수위 영향을 가진 수암천 유역을 대상으로 2개의 경보발령지점을 선정한 후, 홍수 예 경보 모형을 이용하여 홍수 경보 강우량을 산정하였다. 산정 결과, 저수 예 경보 지점의 경우 25.4mm/120min~78.8mm/120min로 산정되었으며, 고수 예 경보 지점의 경우 68.5mm/120min~140.7mm/120min로 산정되었다. 이에 따른 빈도로는 저수 예 경보의 경우 3년 빈도에 해당되며, 고수 예 경보의 경우 80년 빈도에 해당된다. 본 연구의 분석결과는 도시유역의 홍수 발생 상황을 예측하는데 기초 자료를 제공할 것으로 기대되며, 장차 실제 홍수 경보발령기준을 제시하기 위해 많은 유역에서의 관측자료를 바탕으로 한 지속적인 적용 및 검증이 필요하다.
This study is to determine the coefficients of regression equations and to select the optimal regression equation in the LOADEST model after classifying the whole study period into 5 flow conditions for 16 watersheds located in the Nakdonggang waterbody. The optimized coefficients of regression equations were derived using the gradient descent method as a learning method in Tensorflow which is the engine of machine-learning method. In South Korea, the variability of streamflow is relatively high, and rainfall is concentrated in summer that can significantly affect the characteristic analysis of pollutant loads. Thus, unlike the previous application of the LOADEST model (adjusting whole study period), the study period was classified into 5 flow conditions to estimate the optimized coefficients and regression equations in the LOADEST model. As shown in the results, the equation #9 which has 7 coefficients related to flow and seasonal characteristics was selected for each flow condition in the study watersheds. When compared the simulated load (SS) to observed load, the simulation showed a similar pattern to the observation for the high flow condition due to the flow parameters related to precipitation directly. On the other hand, although the simulated load showed a similar pattern to observation in several watersheds, most of study watersheds showed large differences for the low flow conditions. This is because the pollutant load during low flow conditions might be significantly affected by baseflow or point-source pollutant load. Thus, based on the results of this study, it can be found that to estimate the continuous pollutant load properly the regression equations need to be determined with proper coefficients based on various flow conditions in watersheds. Furthermore, the machine-learning method can be useful to estimate the coefficients of regression equations in the LOADEST model.
우리 나라의 농업지대 소유역에서 질소와 인의 부하에 대한 농업비점오염 모형 AGNPS의 적용 가능성을 검토하고자 경북 영천군 임고천 유역에서 조사된 실제 강우사상에 대하여 강우사상별로 실측치와 모형의 예측치를 비교하였다. CN 식에 대한 보정을 거친 모형을 적용한 결과, 첨두유량은 강우에 따라 다소 차이는 있었으나 예측치는 모형효율 0.97로 실측치와 거의 일치하였다. 이는 유역의 특성을 고려하여 CN 식을 수정하였고 유역의 동질성을 위해 격자망을 비교적 세분화하였기 때문으로 판단된다. 총 질소와 총인 농도의 경우의 실측치와 예측치를 비교하면 모형효율은 각각 0.93과 0.74였으며, 총인의 경우 총질소에 비해 결정계수가 비교적 낮은 것은 토지 이용에 따른 시비 및 생활 및 축산 오수 유입 등의 차이에 상대적으로 민감하게 영향을 받았기 때문으로 판단된다. 농업비점오염 부하를 예측하는 모형인 AGNPS는 적용 대상 유역의 특성을 잘 고려하여 매개변수들을 적절히 보정하고 정확한 입력자료를 확보하면 우리 나라 소규모 농업 유역에서도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 유역과 강우특성을 통합하여 오염물질 부하량을 계산할 수 있는 접근방법을 제시하였다. 이 기법의 기본적인 개념은 특정유역에서 강우시 발생하는 오염물질의 유량 가중평균 농도, 즉 EMC 변화는 오로지 강우패턴에 의해 결정된다는 가정에 기초하고 있다. 이러한 가정은 적어도 유역의 토지이용에 급격한 변화가 없고(적어도 강우가 집중되는 경작기간동안) 점 오염원이 적은 농촌유역에서는 타당하다. 따라서, 다양한 농촌유역과 강우 패턴 조건에서 조사된 많은 EMC 자료가 있다면 EMC와 토지이용, 그리고 강우특성 사이의 유용한 경험적인 관계식을 도출할 수 있을 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 9개의 서로 다른 유역에서 51개의 독립적인 강우사상에서 조사된 EMC 자료를 이용하여 강우시 발생하는 EMC 값을 예측할 수 있는 도구를 개발하였다. 통계학적인 검토결과 개발된 경험식은 실제 측정한 EMC 값을 양호한 수준에서 예측할 수 있는 것으로 판명되었을 뿐만 아니라 EMC 자료와 유효 강우량에 기초하여 강우일, 주, 월, 년 단위의 부하량을 산출이 가능하였다. 또한, EMC 값과 유효 강우량에 의해 계산된 부하량으로부터 산출한 원 단위를 기존의 잘 알려진 경험적 원 단위와 비교 평가하였다.
본 연구에서는 낙동강 유역의 수질관리에 미치는 기상학적 가뭄의 영향을 평가하였다. 3개의 가뭄지수(30일-, 60일-, 90일-표준강수지수)를 바탕으로 심한 가뭄의 발생여부를 판단하고, 생화학적산소요구량(BOD), 총유기탄소량(TOC), 그리고 총인(T-P)에 대한 목표수질 달성비율을 분석하여, 계절에 따른 중권역의 심한 가뭄 발생이 수질관리에 큰 영향을 미치는 지역을 구분하였다. 이러한 중권역에 대하여 베이지안 네트워크 모형을 이용한 가뭄-수질관리 간의 인과관계를 확률론적으로 해석하였다. 낙동강유역의 22개 중권역 중 4개의 중권역(#2005(영강), #2018(남강댐), #2021(밀양강), #2022(낙동강하구언))이 심한가뭄에 대한 수질관리에 취약성이 큰 것으로 나타났다. 또한, 봄과 가을철 수질관리에 미치는 가뭄의 영향이 가장 큰 지역은 #2021, 여름철은 #2005, 겨울철은 #2022인 것으로 나타났다. 이러한 가뭄과 수질관리 간의 인과관계에 대한 분석결과는 사전적 가뭄관리에서의 활용도가 클 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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