최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.
In this study, water protection reservoir is selected as the target which is located at the estuary of Taehwa river to analyze and examine the effects of hydraulic structure on river environment. This study aims at the definition of factors which cause the change of ecological environment of river due to the effects of the sediment protection reservoir, and the proposal of the direction of environmental friendly river space development through the analysis and examination of stream variation conditions and riverbed variation characteristics among many effects of hydraulic structure on river environment before and after removal of the sediment protection reservoir when design flow is yielded. Firstly, in case of removal the existing sediment protection reservoir, the hydraulic variation characteristics like depth drop due to removal of the sediment protection reservoir are thought of little because it is examined that depths drop with about 0.01m and 0.01~0.56m when low flow is yielded and design flood yielded, respectively. Nextly, as the examination result of the variation characteristics of flow velocity in case of removal the existing sediment protection reservoir, it is thought that the concern about riverbed erosion is not serious according to the analyzed result as the mean velocity of the channel section where the velocity varies in case of removal the sediment protection reservoir is about 0.07~1.36m/s when low flow is yielded, and is about 1.02~2.41m/s when design flood is yielded despite riverbed erosion is concerned as it is examined that flow velocity is getting increase as about 0.01m/s when low flow is yielded and about 0.01~0.44m/s when design flood is yielded. Lastly, from the prediction result of riverbed variation for each flow amount condition before and after removal the sediment protection reservoir, it is known that the variation range of riverbed is nearly constant when flow amount of the channel exceeds a specific limit as it is analyzed that the more flow amount, the more erosion and sediment in the channel section of down stream part of the sediment protection reservoir and the sediment protection reservoir~Samho-gyo, and the variation ranges according to flow amount between flood condition and design flood condition have little difference in the channel section of the upstream of Samho-gyo.
전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 이로 인하여 도시유역의 수문학적 양상이 변화함에 따라 불투수 면적 증가와 함께 증가된 호우로 심각한 내수침수 피해를 가져온다. 이에 인명 및 재산피해를 최소화하기 위하여 내수침수 예측체계가 필요하다. 본 연구에서는 강우강도와 지속시간만으로 침수예측이 가능한 Flood Nomogram을 개발하였다. 내수침수 발생가능이 매우 높고 침수 위험도가 높은 대도시내 침수예상 지역의 내수침수피해 특성을 분석하여 내수침수 예보 기준을 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 우수맨홀과 우수관경을 기준으로 내수위를 4가지 조건하에 도시내수침수 예보 기준을 다음과 같이 설정하였다. 1) 우수맨홀이 넘칠 때, 2) 우수관경이 가득 찼을 때, 3) 우수관경의 70%에 도달했을 때, 그리고 4) 우수관경의 60%에 도달했을 경우이다. 따라서, 침수가 발생하기 시작하는 강우와 침수피해를 유발하는 강우사상을 통하여, 내수침수가 시작되기 전에 사전대비, 대응할 수 있는 기준과 예측하는 수단으로 활용할 수 있을 것으로 나타났다.
본 연구에서는 백두산 분화 전 지반 균열 및 거동에 의한 천지못 지반 붕괴 시나리오 별 천지못 유출수의 이동경로와 홍수 피해영향범위를 시계열로 예측하였다. 지형 지표 기상 환경 자료를 기반으로 다방향 흐름기법, 지표토양에 의한 흡수율과 초기저장량, 화구 및 분지 지형의 부피(저장공간)를 함께 고려할 수 있는 지리정보시스템 기반의 수문분석 알고리즘을 개발하였다. 백두산 지역의 화산군 분포와 지형적 특성을 고려하여 4가지 경우의 천지못 지반 붕괴 지점을 가상으로 선정하고, 개발된 알고리즘을 적용하여 천지못 유출수의 확산패턴과 시간 변화에 따른 피해영향범위를 산정하였다. 시나리오 1과 2(천지못 전체/남쪽 경계 지반 붕괴)의 경우 천지못 유출 약 3시간 경과 후부터 중국쪽 마을에 홍수피해가 발생한 반면 북한 영토는 천지못 남동쪽에 위치한 산봉우리의 지형적 특성으로 인해 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 반면 시나리오 2의 조건에 천지못 남동쪽 산봉우리를 붕괴시킨 시나리오 3과 4의 경우에는 천지못 유출 약 3시간 경과 후부터 중국뿐만 아니라 북한 영토쪽 마을에도 1,500만톤 이상의 홍수 피해를 발생시키는 것으로 분석되었다.
저류함수법은 비선형성을 가지는 실제 강우-유출 관계를 해석하기 위한 방법으로 우리나라 4개 홍수통제소의 홍수예측모형으로 이용되고 있다. 정확한 유출해석을 위해서는 정확한 저류함수의 매개변수 산정이 중요하나, 현재 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수는 제한된 수문사상 분석에 의해 작성된 2012년도 경험식에 의해 추정된 것으로 정확도가 낮은 실정이다. 운동파법은 유역 및 하도의 물리변수에 기초한 방법으로 강우-유출 해석에 많이 이용되고 있다. 운동파법의 변환에 의한 2항 저류함수법을 채택하면 물리변수를 기반으로 매개변수를 추정할 수 있어 유출계산의 정확도가 증가할 수 있다. 유역유출에서 중요한 물리변수인 등가조도는 토지이용 및 토지피복을 이용하여 쉽게 구할 수 있으며, 하도유출의 물리변수는 하천기본계획 보고서 및 지형도 등에서 쉽게 구할 수 있어 매개변수의 추정이 매우 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 2항 저류함수법의 운동파법 재현성을 검토하였고, 한강권역 홍천강의 지류인 내촌천을 대상으로 2항 저류함수법의 적용 가능성을 검토한 바, 경험식에 의한 매개변수를 이용한 기존 1항 저류함수법보다 정확한 유출계산 결과를 얻을 수 있었다. 미계측 유역 및 하도에서도 물리변수를 이용하여 매개변수를 용이하게 추정할 수 있기 때문에 저류함수법의 활용도가 증가될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 빈번히 발생하는 도시지역에서의 돌발성 집중호우로 인한 피해를 저감하고자, 기상레이더를 통해 관측되는 자료를 바탕으로 돌발성 호우의 위험성을 사전에 예측하는 기법을 적용하였다. 본 연구에서 활용한 방법은 대기 중의 돌발성 호우를 유발할 수 있는 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험예측이라는 3가지 단계를 결합한 것이다. 본 기법은 실제 돌발성 호우로 인해 수도권 지역 소하천에서 시민들이 고립된 사례를 포함한 집중호우 사례에 적용되었다. 그 결과, 레이더 자료만을 이용하여 지상관측망보다 사전에 강우세포를 탐지하고, 국지적 집중호우로 발달하는 현상을 위험도로 판단할 수 있음을 보여 주었다. 본 연구를 통해 제시된 위험도 예측결과를 도시 소하천 홍수대피 업무에 활용한다면 대피시간을 충분히 확보할 수 있어 인명사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 반복되고 있는 녹조는 수질관리에 가장 큰 과제로서 대두되고 있다. 현재 환경부에서는 7일 단위의 선행수질예측을 통한 수질예보를 수행하고 있으나, 선제적인 조치를 위해서 좀 더 장기간의 수질예측이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 수질예보의 보완자료로서 대청호의 Chl-a 농도를 3개월 선행예측하기 위한 방법론을 제안하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 대청호의 수질자동측정망 자료와 ECMWF의 수문기상예측자료를 수집하였으며 각 시계열 자료의 특성을 분석하였다. 대청호의 Chl-a 농도와의 상관 및 웨이블릿 분석을 바탕으로 수문기상입력인자를 결정하고 지연시간을 가지는 NARX모형을 이용하여 대청호의 Chl-a에 대한 3개월 선행예측 모형을 구축하였으며, 결과에 대한 비교분석을 통하여 모형의 적용성을 제시하였다.
국토의 70% 이상이 산지인 우리나라의 경우 산지지역의 돌발호우로 인한 수재해의 위험이 상시 존재한다. 본 연구에서는 환경부 비슬산 강우레이더 관측 영역의 산지지역에 발생한 돌발성 호우 사례를 대상으로 레이더 기반 돌발성 호우 사전 예측 방법을 적용하여, 그 활용성을 살펴보았다. 비슬산 강우레이더의 3차원 레이더 반사도, 강우강도, 도플러 풍속을 이용하여, 산지지역에서 발생한 8개의 국지적 호우 사례를 선정한 후 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험도 정보를 산출하였다. 사례적용 결과, 대기 중에 돌발호우로 발달할 수 있는 대류세포의 최초 탐지시점 및 위치, 소용돌이도 발생여부에 따라 판정된 위험도 수준 및 발생시점, 위치를 확인할 수 있었다. 특히, 지상강우관측망으로는 좁은 영역에 국지적으로 발달하는 호우를 탐지하는데 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 위험도 정보를 획득한 시점에서 최대 강우강도가 발생할 때까지 최소 10분에서 최대 65분 정도의 시간을 확보함으로써 레이더 기반의 돌발성 호우 사전 예측기법은 산지지역에서 호우로 인한 산지홍수, 고립사고 방지를 위한 사전정보로 활용성이 있을 것으로 판단되었다.
Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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