컴퓨터 성능의 향상과 더불어 GIS의 발전 그리고 DEM(Digital Elevation Model)의 획득ㆍ사용이 가능하게 됨으로서 수문학(또는 생태학)에서의 분포형 모델은 1969년 Freeze와 Harlan이 처음으로 물리적인 기반의 분포형 모델을 소개한 이후로 그 발전을 거듭하고 있다. 국내에서는 1990년대 중반부터 GIS를 이용한 수문모델의 적용 및 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.(중략)
격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
Climate Change affects the hydrological cycle in agricultural watersheds through rising air temperature and changing rainfall patterns. Agricultural watersheds in Korea are characterized by extensive paddy fields and intensive water use, a resource that is under stress from the changing climate. This study analyzed the effects of climate change on river flows for Geum Cheon and Eun-San Choen watershed using STREAM, a semi-distributed watershed model. In order to evaluate the performance and improve the reliability of the model, calibration and validation of the model was done for one flow observation point and three reservoir water storage ratio points. Climate change scenarios were based on RCP data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and bias corrections were done using the Quantile Mapping method to minimize the uncertainties in the results produced by the climate model to the local scale. Because of water mass-balance, evapotranspiration tended to increase steadily with an increase in air temperature, while the increase in RCP 8.5 scenario resulted in higher RCP 4.5 scenario. The increase in evapotranspiration led to a decrease in the river flow, particularly the decrease in the surface runoff. In the paddy agricultural watershed, irrigation water demand is expected to increase despite an increase in rainfall owing to the high evapotranspiration rates occasioned by climate change.
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 수문정보와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 개발하였다. 이 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다.
Flow resistance in a natural stream is caused by complex factors, such as the grains on the bed, vegetation, and bed-form, reach profile. Flow resistance in a generally stable gravel bed stream is due to protrudent grains from bed. Therefore, the flow resistance can be calculated by equivalent roughness in gravel bed stream, but estimation of equivalent roughness is difficult because nonuniform size and irregular arrangement of distributed grain on natural stream bed. In previous study, equivalent roughness is empirically estimated using characteristic grain size. However, application of empirical equation have uncertainty in stream that stream bed characteristic differs. In this study, we developed a model using an analytical method considering grain diameter distribution characteristics of grains on the bed and also taking into account flow resistance acting on each grain. Also, the model consider the protrusion height of grain.
본 연구는 평택시($12.2km^2$)를 대상으로 시내의 각 도로를 따라 흐르는 홍수유출을 모의하기 위하여 분포형 도시홍수 유출 모형을 개발하고, 그 적용가능성을 제시하고자 하였다. 도로를 따라 유출이 모의되는 것을 처리하기 위하여 도로망을 이용하여 Agree burn한 수치표고모델의 준비를 제안하였으며, 본 연구에서는 모형의 입력자료로 적합한 도로해상도를 15m로 결정하였다. 모형의 적용가능성을 평가하기 위하여 32개의 도로지점을 선정하여 각 도로지점별 유출곡선을 모의한 결과, 고지대에서 저지대로의 도로유출이 합리적으로 모의되었으며, 도로에서의 빗물배제량을 고려한 도로지점별 모의결과도 합리적으로 모의됨을 확인할 수 있었다.
This study is to assess the reduction of non-point source pollution loads for rice straw mulching of upland crop cultivation at a watershed scale. For Byulmi-cheon watershed (1.21 $km^2$) located in the upstream of Gyeongan-cheon, the HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) and SWAT (Soil and Water Assesment Tool), physically based distributed hydrological models were applied. Before evaluation, the model was calibrated and validated using 9 rainfall events. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow using the HSPF was 0.62~0.76 and the determination coefficient ($R^2$) for water quality (sediment, total nitrogen T-N, and total phosphorus T-P) were 0.72, 0.62, and 0.63 respectively. The NSE for streamflow using the SWAT were 0.43~0.81 and the $R^2$ for water quality (sediment, T-N, and T-P) were 0.54, 0.87, and 0.64 respectively. From the field experiment of 16 rainfall events, the rice straw cover condition reduced surface runoff average 10.0 % compared to normal surface condition. By handling infiltration capacity (INFILT) in HSPF model, the value of 16.0 mm/hr was found to reduce about 10.0 % reduction of surface runoff. For this condition, the reduction effect of sediment, T-N, and T-P loads were 87.2, 28.5, and 85.1 % respectively. By handling soil hydraulic conductivity (SOL_K) in SWAT model, the value of 111.2 mm/hr was found to reduce about 10.0 point reduction of surface runoff. For this condition, the reduction effect of sediment, T-N, and T-P loads were 80.0, 83.2, and 78.7 % respectively. The rice straw surface covering was effective for removing surface runoff dependent loads such as sediment and T-P.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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