This study analyzed the variability of drought risk based on trend analysis of dry-seasonal dam inflow located in upper river basins. To this, we used areal averaged precipitation and dam inflow of three upper river dams such as Soyang dam, Chungju dam, and Andong dam. We employed Mann-Kendall trend analysis and change point detection method to identify the significant trends and changing point in time series. Our results showed that significant decreasing trends (95% confidence interval) in dry-seasonal runoff rates (= dam inflow/precipitation) in three-dam basins. We investigated potential causes of decreasing runoff rates trends using changes in potential evapotranspiration (PET) and precipitation indices. However, there were no clear relation among changes in runoff rates, PET, and precipitation indices. Runoff rate reduction in the three dams may increase the risk of dam operational management and long-term water resource planning. Therefore, it will be necessary to perform a multilateral analysis to better understand decreasing runoff rates.
The subject of the paper is the selection of the number and location of raingauge stations among existing ones for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow prediction models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP over the Boone River basin in Iowa with a 40 year daily data set. Two different searching methods were used to find local optimal solutions. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.
쌍천 유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 융설 효과를 확인하였고 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 지하댐 운영을 위해 개발된 Groundwater dam Operation Index(GOI)는 이동평균값을 사용하여 상용 로그값을 취한 것으로 지하수위와의 상관관계를 분석하여 비교적 높은 상관관계가 있을 시 지하댐 운영지표로 사용하는데 목적을 두고 개발되었다. 그러나 유역별, 자료별로 이동평균기간이 다를 수 있기 때문에 여러 이동평균 기간을 정하여 각각 상관계수를 구한 후에 가장 높은 상관관계를 가지는 이동평균기간을 선택하게 된다. 이 과정에서 70일 이동평균값이 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 융설 효과를 고려하기 위해서 먼저 유역의 DEM 자료를 이용하여 100m간격으로 고도별 면적분포를 구하고 기온이 100m당 $0.5^{\circ}C$씩 감소하는 것을 고려하여 강수사상이 발생하면 0도 이하가 되는 고도에서는 강설사상이 발생하는 것으로 가정하였다. 이 때 고도별 면적분포에서 구해지는 면적비를 고려하여 강수사상을 강우와 강설로 나누었다. 이후에 고도를 고려한 기온이 $0^{\circ}C$ 이상인 날에 그 고도의 설적이 모두 녹는 것으로 가정하였고 강우가 발생한 것으로 처리하였다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 쌍천 유역의 2003년부터 2005년까지 2개년 자료에 대해서는 대체로 70일 이동평균을 이용한 GOI가 지하수위와의 상관관계가 높으며 융설을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있다.
최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.
강수량을 이용해 수문분석 할 경우 강수 자료의 양과 연속성은 분석의 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 강수 자료가 짧거나 기계 고장 등으로 인하여 결측된 경우에 강수 자료기간을 늘리거나 결측 자료를 보완하는 것은 매우 기본적인 과정이다. 이에 본 연구에서는 결측 강수량을 보완하기 위해서 적용되는 자료구동(Data-driven) 방법인 선형계획법을 많이 사용되는 7개 기법을 비교 분석하고 우수성을 검정한다. 이를 위해서 적용한 자료는 한강 유역 내에 있는 기상청 관할 관측소 중에 미계측 기간 15년을 포함하는 철원 관측소와 5개 주변 관측소의 17년간 강수량 자료이다. 그리고 검정된 방법을 적용하여 철원 관측소의 미계측 강수량을 보완하고 한강 유역의 32년간 유역 평균 강수량을 산출한다.
본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.
Habimana, Jean de Dieu;Ha, Doan Thi Thu;Bae, Deg-Hyo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.117-117
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2020
The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.
면적고정형 ARF (Fixed Area ARFs)방법은 강우관측소의 지점강우를 활용하여 산정되고 있으며, 공간적 관측밀도의 제약이 정확한 ARF산정에 제약조건이 되고 있다. 본 연구에서는 레이더 강우관측을 활용하여 호우중심형의 ARF를 제시하고자 한다. 호우중심형 ARF (Storm-centered ARFs)산정 시 강우의 이동성, 방향성, 공간분포를 고려하기 위하여 강우사상별 강우형상에 따른 타원 장축의 방향성 결정, 강우형상에 따른 면적별 최적면적강우량을 산정하여 ARF를 제시하였다. 전선형에 비하여 태풍의 ARF값의 변동 폭이 작은 것을 알 수 있었고, 전선형은 지속시간에 따라 ARF가 증가하지만, 태풍의 경우에는 오히려 ARF가 감소하는 모습을 볼 수 있었다. 이 결과 지속시간이 비교적 짧은 1~3시간에서는 태풍 산바 사상의 ARF가 크게 산정되었으나, 지속시간이 긴 6~24시간에서는 ARF가 전선형 강우에 비해 작게 산정됨을 확인하였다.
홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 추정해야한다. 본 연구에서는 전파강수계의 다중 고도 관측 데이터를 사용한 면적 평균 강우량 추정 방법을 개발하였다. 소형 전파강수시스템은 K 대역 이중 편파 기술을 사용하여 매우 짧은 거리를 관측하는 소형 레이더이다. 면적 평균 강우 추정 방법은 관측 거리와 시간이 매우 짧기 때문에 관측 범위에서 강우 변동이 작다는 가정을 기반으로 한다. 제안된 방법은 지상우량계 및 파시벨우적계와 같은 지상 장비와 비교하여 평가되었다. 비교 평가된 강우 사상들에 대해 전파강수계로부터 추정된 평균강우와 지상장비로부터 관측된 강우량이 잘 일치함을 보여준다.
본 연구에서는 댐 유역의 가뭄 관리를 위한 강수량의 적정 임계수준을 결정하였다. 5개 댐 유역(보령댐, 부안댐, 대청댐, 합천댐 및 용담댐)을 대상으로 일단위 저수량 및 강수량 자료를 수집하였고, 유역평균강수량을 계산하였다. 6개 누적기간(30, 60, 90, 180, 270 및 360일)의 값으로 변환하였고, 일 단위 저수량 및 누적강수량의 예년대비 백분율을 계산하였다. 강수량의 적정 누적기간 결정을 위해 상관성 및 변동성을 분석하였다. 모든 댐에서 90일 이하의 누적 강수량은 댐 홍수기를 제외하고는 상관성이 낮았고, 270일 누적 강수량의 상관성은 높았다. 누적기간 중에 댐 홍수기 강수량 값의 포함여부가 상관성에 큰 영향을 미친 것으로 확인되었다. 변동계수 비율은 누적기간이 짧을수록 비율이 크고 길수록 적었으며, 270일이 모든 월에서 1에 근접하였다. 댐 용수공급 조정기준을 이용한 ROC 분석을 통해 보령댐은 저수량이 관심단계 이하일 때 강수량의 임계수준6은 270일 누적강수량의 백분율이 90% 이하, 4개 댐은 80% 이하로 나타났다. 인위적인 댐 운영이 가뭄분석에 미치는 영향을 분석하고자 강수량 백분율, 저수량 및 방류량 백분율의 거동을 분석하였다. 댐 방류량 조건은 강수량 및 저수량간의 연계분석에 불확실성을 야기하였다. 따라서 강수량을 활용한 댐 가뭄 분석을 위해서는 대상 댐유역에 대한 적정 임계수준 및 방류량 조건이 검토되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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