Soil type in LID infiltration practices plays a major role in runoff reduction efficacy. In this study, the effects of infiltration rate of foundation ground under bioretention on annual runoff reduction rate was evaluated using LIDMOD3 which is a simple excel based model for evaluating LID practices. A bioretention area of about 3.2 % was required to capture surface runoff from an impervious area for a 25.4 mm rainfall event. The relative error of runoff from bioretention using LIDMOD3 is 10 % less than that of SWMM5.1 for a total rainfall event of 257.1 mm during the period of Aug. 1 ~ 18, 2017, hence, the applicability of LIDMOD3 was confirmed. Annual runoff reduction rates for the period 2008 ~ 2017 were evaluated for various infiltration rates of foundation ground under the bioretention which ranged from 0.001 to 0.600 m/day and were converted to annual runoff reduction for hydrologic soil group. The runoff reduction rates within hydrologic soil group C and D were steeply increased through increased infiltration rate but not steep within hydrologic A and B with reduction rates ranging from 53 ~ 68 %. The estimated time required to completely empty a bioretention which has a storage depth of 0.632 m is 3.5 ~ 6.9 days and we could assume that the annual average of antecedent rainfall is longer than 3.5 ~ 6.9 days. Therefore, we recommended B type as the minimum hydrologic soil group installed LID infiltration practices for high runoff reduction rate.
직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.
A long-term nationwide nonpoint-source pollution monitoring program was initiated by the Ministry of Environment Republic of Korea (ME) in 2007. Monitoring devices including rain gauges, flow meters, and automatic samplers were installed in monitoring sites to collect dynamic runoff data in 2008-2009. More than 10 rainfall events with three or more antecedent dry days were monitored per year. More than 10 samples were collected and analyzed per event. So far, five land use types (single family, apartments, education facilities, power plants, and other public facilities) have been monitored 23 to 24 times each. Characterization of the runoff from different land use types will aid unit load estimation in Korea and hopefully in other countries with similar land use. The monitoring results will be reported regularly at national and international levels.
Long-term monitoring was conducted to identify the runoff characteristics of non-point source according to the three forest types (deciduous forest, coniferous forest and mixed forest) in this study. Rainfall events of each deciduous forest, coniferous forest, and mixed forest were 10, 8, 12, respectively. Average runoff depth and coefficients of each forest type were founded to be coniferous forest and were followed by others in turns : deciduous forest, and mixed forest because various conditions (i.e., rainfall property, Antecedent Precipitation Index (API), soil property, slope, and forest management) could change runoff characteristics. In the analysis of the first flush phenomenon, it showed that SS and T-P were sensitive for the first flush phenomenon. The first flush phenomenon of them were showed differently by rainfall intensity, rainfall duration, and amount of rainfall. The research results indicated that range of the Event Mean Concentration (EMC) values in deciduous forest were 0.8~2.4 mg/L for $BOD_5$, 2.0~13.4 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.3~2.9 mg/L for DOC, 1.150~3.913 mg/L for T-N, 0.010~0.350 mg/L for T-P and 3.1~291.8 mg/L for SS and in coniferous forest were 0.8~2.2 mg/L for $BOD_5$, 1.9~3.6 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.0~2.0 mg/L for DOC, 1.025~2.957 mg/L for T-N, 0.002~0.084 mg/L for T-P and 0.8~5.4 mg/L for SS. Also, range of the EMC values in mixed forest were 1.3~2.3 mg/L for $BOD_5$, 2.4~4.8 mg/L for $COD_{Mn}$, 1.1~2.1 mg/L for DOC, 0.385~2.703 mg/L for T-N, 0.016~0.080 mg/L for T-P and 2.3~30.0 mg/L for SS.
하천유역의 수문현상 분석 및 예측에서 강우-유출 모형의 신뢰성 제고를 위해 대상유역에 적합한 매개변수의 선정은 매우 중요하다. 특히 단위도 이론을 이용한 유역의 홍수량 결정인자 중 하나는 유효우량이며, 이를 계산하기 위해 NRCS의 유출곡선지수방법이 주로 사용된다. 여기서 유효우량에 직접적인 영향을 미치는 인자는 선행토양함수조건(AMC 조건)이다. 본 연구에서는 국내 상황에 적합한 선행토양함수의 선정기준을 찾고자 하였다. 이를 위해 홍수량 실측자료가 양호한 댐 유입량을 이용하였으며, 유역면적을 고려해서 보령댐, 합천댐, 남강댐 등이 선정되었다. 홍수량 산정모형의 홍수사상별 적정 매개변수 검정을 위해 최적화 기법을 적용했으며, 목적함수와 매개변수에 따른 CN의 변동성을 살펴보았다. 이를 통해 SCS에서 제안한 CN이 유역의 물리적인 특성에 따른 결정론적 변수지만 실제로는 강우의 사상에 따라 달라질 수 있으며, 매개변수의 최적화 수행시에 꼭 포함되어야 함을 알 수 있었다. 강우사상별 CN의 변동성은 매우 크게 나타났지만 대부분의 상한값이 AMC-III 조건의 범위 내에 위치하였다. 이는 설계 홍수량의 산정을 위한 선행토양함수조건은 AMC-III가 적절한 기준임을 의미하는 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 문헌 기록 호우사상의 특성을 파악하고 정성적으로 평가하였다. 먼저, 조선왕조실록의 문헌기록에 대한 사상은 '큰비', '큰물', '홍수', '폭우'의 네 가지 키워드를 이용하여 추출하였다. '큰비'가 포함된 사상의 경우, 피해상황이나 규모 등이 자세하게 기록되지 않은 경우가 많았지만 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우, 그 피해 정도나 규모가 상세하게 기록되어 있었다. 즉, '큰비'의 경우는 비의 절대량만으로 판단하여 기록된 것이고 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 비의 절대량보다는 유출에 의해 피해가 비교적 컸던 경우 기록된 것으로 판단된다. 간단한 유효 우량 산정방법인 SCS방법을 적용하여 유효우량을 살펴본 결과에서는 대체로 '큰비'의 경우는 선행 5일 강수량의 크기가 작아 AMC-I 조건인 경우가 많았고 반대로 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 선행 5일 강수량이 상당히 커 AMC-III 조건이 대부분 이었다. 이에 따라 강수량 대비 유효우량은 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우가 '큰비'에 비해 훨씬 크게 나타났음을 확인할 수 있었다. 따라서 피해기록이 자세하게 기록되어 있는 경우는 유출로 인한 피해가 큰 경우라 할 수 있으며 '큰물', '홍수', '폭우' 문구가 포함된 기록들이 이에 해당한다고 할 수 있다.
저영향개발(LID) 기법은 물순환을 고려한 친환경 도시계획기법으로 개발 이전의 물수지를 회복시키려는 빗물관리 방법이다. 본 연구에서는 도시지역에 적용 가능한 LID 기법 중 4개(침투도랑, 식생수로, 도심형 인공습지, 측구형 침투도랑)를 선정하여 실제 적용될 지역에 시범 단지를 조성하였으며, 실제 강우와 인공강우를 이용한 모니터링을 통해 각 시설의 물순환 및 수질개선 효과를 평가하였다. 다양한 강우사상에서 모니터링한 결과 LID 시설의 표면적과 유역면적비, 그리고 시설용량과 유역면적비가 클수록 모든 강우사상에서 유출이 발생하지 않았다. 또한, 식생수로와 침투도랑은 모든 강우(최대 17.2mm)에서 유출이 발생하지 않았으며, 도심형 인공습지와 측구형 침투도랑에서는 유출이 발생하였는데 도심형 인공습지는 10mm 이하의 강우에서 유출 저감율이 높았으며, 측구형 침투도랑은 10mm 이하 및 이상의 강우에서 유사하게 나타났다. LID 시설의 구조와 강우사상, 선행건기일수에 따라 차이가 있으나 LID의 적용으로 물수지 개선 및 비점오염원 물질의 저감이 가능하다.
본 연구는 준분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 대상기간 강우-유출모의에 앞선 선행모의 기간에 따른 유출량의 변화는 나타났지만 선행모의 기간에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 선행모의의 필요성은 없는 것으로 판단된다. 토양이용도 사용층의 개수에 따른 총 유출량의 변화가 다소 있었지만, 층수의 사용개수에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 유출량을 지배하는 7가지 매개변수(CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K)의 확인과 민감도 분석을 실시하였다. SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 최적매개변수를 도출하였다. 모의값과 실측값과의 비교분석결과 NS, $R^2$은 각각 0.92, 0.98로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 모형의 불확실도를 나타내는 지표 P-factor와 R-factor는 각각 0.85, 0.06으로 모형의 신뢰성이 높게 나타났다. SWAT-CUP의 SUFI-2에 의해 산정한 매개변수의 적용결과에서 RMSE의 개선이 있어 모형의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대전 관평천의 도시유역에서 2017~2018년에 발생한 강우 20건의 유출수를 연속적으로 채취하여 As, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb 및 Zn의 중금속 및 총고형물질(TSS) 농도와 유량을 분석하고, 강우특성과 수질 변화의 강우사상별 및 시간별 상관관계를 조사하였다. 일정 강우강도에서 오염물질의 최대농도는 강우 초기에 발생하는 경향을 나타냈으나, 강우량 및 강우강도가 작은 경우에는 일정 시간 경과 후 발생하는 것이 관찰되었다. 강우지속시간은 중금속 농도 및 부하량과 큰 상관성을 보이지 않았다. Cu와 Zn을 제외한 중금속 질량은 강우강도(0.60~0.88) 및 총강우 유출량(0.74~0.89)과 상대적으로 높은 상관관계를 나타냈다. 강우 시 유량가중평균농도와 선행무강우일수 또한 양의 상관성(0.54~0.73)을 보이는 반면, 30분 강우강도로 표현된 시간별 유출량과 TSS 및 중금속 농도는 전혀 상관성을 나타내지 않았다. 무강우 기간 동안 지표면에 축적된 오염물질이 최소한의 강우 에너지에도 세척효과가 발생하여 강우특성과는 무관하기 때문인 것으로 추정된다. 중금속과 TSS 농도의 시간에 따른 변화특성은 상관계수가 0.68~0.87로 양호한 수준을 나타냈다. 이는 고형물질의 이동과 중금속 물질의 이동이 함께 발생한다는 것을 시사하며 동시에 중금속이 고형물질에 흡착되어 이동한다는 것을 의미한다. 따라서 비강우 시에 유역 표면의 고형물질을 청소 등으로 사전에 제거할 경우 하천으로 유입되는 중금속오염물질의 양을 현격하게 저감할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 분포형 수문모형인 TOPMODEL을 이용하여 산림유역의 홍수수문곡선을 추정하는 것이다. 이를 위하여 유역면적 58.3ha의 명성유역을 선정하였으며, 대상유역에 대하여 강우량과 유출량을 측정하였다. Monte Carlo기법을 이용하여 강우사상별로 최적의 매개 변수 조합을 구하고, 매개변수별 모의기간에 대한 평균값을 적용하여 매개변수를 결정하였다. 1997년에 측정된 6개의 강우-유출량 자료를 이용하여 매개변수 보정을 실시하였으며, $1998\sim1999$년에 측정된 8개의 강우-유출량 자료를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 보정기간에 대한 유출량 추정 오차는 $-2.74\sim1.81%$의 범위를 보였으며, 모형 효율(E)은 평균 0.92이었다. 6개의 강우사상에 대하여 실측된 평균 첨두유량은 $0.324m^3\;s^{-1}$이었으며, 이에 대한 추정치는 $0.295m^3\;s^{-1}$로 모의되었다. 강우 사상별 첨두유량의 오차범위는 $-27.65\sim-1.13%$로 나타났으며, 이는 강우특성 및 선행강우조건에 영향을 받은 것으로 판단된다. 검증기간에 대하여 각 강우사상별 모형효율(E)의 평균값은 0.92로 나타났다. 첨두유량의 실측값은 평균적으로 $0.087m^3\;s^{-1}$이었으며, 추정된 첨두유량의 평균은 $0.090m^3\;s^{-1}$로 나타났다. 첨두시간은 보정기간에 대하여는 관측값과 모의값의 평균이 각각 18.3 hrs와 11.0 hrs이었으며, 검증기간에 대하여는 각각 16.6hrs와 13.5 hrs이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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