최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
해체부지 선량평가 모델의 주요 핵종에 대한 key parameter를 분석하기 위하여 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서 민감도 분석을 수행하기 위한 주요 가정 사항으로서 피폭시나리오는 가장 보수적인 resident farmer를 그리고 방사성핵종의 오염 정도는 0.037 Bq/g로 하였다. 분석결과, 감마 방출 핵종인 Cs-137과 Co-60의 경우에는 오염지역의 면적과 거주관련 변수(외부감마차폐인자와 실내 거주시간분율), C-14 핵종의 경우에는 환경변수와 불포화층의 수문학적 변수가, Sr-90 핵종의 경우에는 오염지역의 토양 밀도가 선량에 미치는 영향이 큰 parameter로 확인되었다.
This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.
일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
In order to estimate parameter uncertainty of hydrological models, the consideration of the likelihood functions which provide reliable parameters of model is necessary. In this study, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method with informal likelihood functions is used to analyze the uncertainty of parameters of the SURR model for estimating the hourly streamflow of Gunnam station of Imjin basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of parameters. Moreover, the performance of four informal likelihood functions (Nash-Sutcliffe efficiency, Normalized absolute error, Index of agreement, and Chiew-McMahon efficiency) on uncertainty of parameter is assessed. The indicators used to assess the uncertainty of the streamflow simulation were P-factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and R-factor (the average width of the uncertainty interval). The results showed that the sensitivities of parameters strongly depend on the likelihood functions and vary for different likelihood functions. The uncertainty bounds illustrated the slight differences from various likelihood functions. This study confirms the importance of the likelihood function selection in the application of Bayesian MCMC to the uncertainty assessment of the SURR model.
It is of the most urgent necessity to get hydrological time series of long duration for the establishment of rational design and operation criterion for the Agricultural hydraulic structures. This study was conducted to select best fitted frequency distribution for the monthly runoff and to simulate long series of generated flows by multi-season first order Markov model with comparison of statistical parameters which are derivated from observed and sy- nthetic flows in the five watersheds along Geum river basin. The results summarized through this study are as follows. 1. Both two parameter gamma and two parameter lognormal distribution were judged to be as good fitted distributions for monthly discharge by Kolmogorov-Smirnov method for goodness of fit test in all watersheds. 2. Statistical parameters were obtained from synthetic flows simulated by two parameter gamma distribution were closer to the results from observed flows than those of two para- meter lognormal distribution in all watersheds. 3. In general, fluctuation for the coefficient of variation based on two parameter gamma distribution was shown as more good agreement with the observed flow than that of two parameter lognormal distribution. Especially, coefficient of variation based on two parameter lognormal distribution was quite closer to that of observed flow during June and August in all years. 4. Monthly synthetic flows based on two parameter gamma distribution are considered to give more reasonably good results than those of two parameter lognormal distribution in the multi-season first order Markov model in all watersheds. 5. Synthetic monthly flows with 100 years for eack watershed were sjmulated by multi- season first order Markov model based on two parameter gamma distribution which is ack- nowledged to fit the actual distribution of monthly discharges of watersheds. Simulated sy- nthetic monthly flows may be considered to be contributed to the long series of discharges as an input data for the development of water resources. 6. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
토지이용수문학을 위한 하나의 대안으로, 모형의 단순성, 모형변형의 용이성, 그리 고 모의된 모형으로부터 지속적인 유량 예측 능력을 지닌 Lumped모형을 이용해 토지이용 변화에 따른 수문특성의 변화를 추적하였다. Blackie(1972)의 모형을 근간으로, R1131(11-parameter, 3-storage, l-input option) 모형을 구축하였다. 연구 대상 유역분지는 케냐에 있는 Kimakia Catchement K11이며, 이곳의 토지이용은 3번 변화하였다. 3단계의 토 지이용 기간에 대해 모형을 보정한 결과, 모형유효도는 96.78%, 97.20%, 94.62%이며, 전체유 량오차는 각각 -1.78%, -3.36%, 5.32% 였다. 보정된 모형을 이용해 각 토지이용 단계별로 확장유출량을 발생시키고, 빈도해석을 시도했다. 홍수 규모가 작은 경우 식생변화에 따라 31.3%와 32.1% 정도로 홍수량이 줄어들었으나, 홍수 규모가 커짐에 따라 홍수량의 감소 정 도는 점차 작아지고 있다. 이와 같은 현상은 갈수량의 변화에서도 발견된다. 또한 식생이 어 느 정도까지 성장한 이후에는 계속된 식생 성장에도 불구하고 홍수량과 갈수량은 큰 변화가 없다.
물리결정 물수지 모델은 개념적 모델보다 더 나은 모의 결과를 기대할 수 있지만, 입력 자료 작성이 쉽지 않다. 본 연구는 기상자료, 토양도, 토지이용도를 이용하여 BROOK90의 매개변수 값을 결정하는 방안을 제시했다. 본 연구에서 제시한 방안의 효용성 및 타당성은 모의 하천유출량과 실측 하천유출량의 비교를 통해서 증명했다. 검증 기간($2001{\sim}2003$) 동안의 두 값을 비교한 결과 일평균 모의오차, 모델 효율 계수, 결정계수가 각각 -0.517, 0.87 그리고 0.89로 나타났다. 이 연구는 슈퍼사이트 외의 여러 유역에서 물리결정 물수지 모델을 이용하여 정교한 수문학적 연구를 수행할 수 있는 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
하천유역의 수문학적 지형정보는 자료가 방대하여 이들을 획득하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하였으며 현실적으로 사용이 곤란한 경우가 많다. 본 연구에서는 수자원의 효율적인 관리를 위한 수문정보 자료를 획득하기 위한 수단으로서 GIS를 이용하여 수문지형정보를 추출하기 위하여 DEM(Digital Elevation Model)의 처리방법을 기초로 한 GIS 소프트웨어인 Arc View를 이용하여 하천의 기하학적 요인 및 지형학적 특성을 정량화 하는 방법을 제시하며, CRID 모델을 이용하여 하천차수와 유역면적, 유역특성의 정량적 결과를 산출하는 것을 가능하게 했다. 총유로연장과 흐름누적셀 수의 관계식은 $Y=14632.87{\cdot}X^{-0.542444}$이며, 총유로연장과 셀크기의 관계식은 $Y=37014.1{\cdot}X^{-1.058808}$이다. 이들 식으로부터 탐진강 유역의 적정흐름누적셀의 수는 383개, 적정 셀의 크기는 44m임을 알 수 있었다.
수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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