많은 강과 하천에서 하나의 대표적인 유량이 안정하도 형태를 결정하는데 사용되어 질 수 있다. 이러한 대표적인 하도형성유량은 여러 연구자들의 접근 방식의 차이에 따라 강턱유량, 특정 재현기간유량, 유효유량 등으로 표시된다. 따라서 본 연구에서는 대상유역의 특성인자와 관측자료를 이용하여 하도형성유량을 산정하고, 강턱유량과 수리기하 특성간의 상관관계를 분석하였다. 문막과 서면 수위관측소에서 하도형성유량으로 결정된 강턱유량의 재현기간은 유출량 자료를 빈도분석한 결과, 문막은 1.8년, 서면은 1.5년으로 산정되었으며, 유효유량은 강턱유량에 비해 10배 이상 작게 산정되었다. 강턱유량과 수리기하특성과의 상관관계를 분석한 결과, 유역면적과 강턱유량은 어느 정도 상관성이 있으나 강턱유량과 수리기하간의 상관성은 낮은 것으로 분석되었다.
시계열모형과 시차분포모형을 결합한 동적모형을 이용하여 강우량과 지하수위의 관계를 파악하였다. 시차에 따른 현재 및 과거 강우량과 과거 지하수위를 독립변수로 하여 동적모형을 구성하였다. 지하수위에 미치는 시차에 다른 강우량의 영향을 Almon 다항식으로 분포시켜 시차분포모형의 매개변수를 추정하였다. IHP 대표유역의 방림과 탄부의 지하수위관측소에서 적용된 동적모형은 강우량에 따른 지하수위를 매우 잘 재현해 주고 있으며, 지하 수위의 예측에도 이용할 수 있음을 확인하였다. 또한 모형의 매개변수는 대수층의 지질특성을 반영하고 있다. 지하수위는 1일전 강우량과 가장 큰 연관성이 있으며, 방림의 경우 18mm/일, 탄부의 경우 30mm/일 이하의 강우량에서는 지하수위의 변동에 큰 영향이 없었다.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 GIS수문 매개변수와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파 이론에 근거한 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 자체 개발하였다. 이 모형은 홍수 기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView 를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였으며 TecPlot 을 이용하여 유출량을 에니메이션으로 표현하였다. 또한, 유출량에 가장 큰 영향을 미치는 초기토양함수 상태에 대한 자동보정기법을 추가 개발하였으며, 남강댐유역을 대상으로 기저유출해석을 수행하여 개발된 자동보정기법의 활용가능성을 검토하였다. K-DRUM모형의 초기토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었다.
The Brazos River is one of the longest rivers contained entirely in the state of Texas, flowing over 700 miles from northwest Texas to the Gulf of Mexico. Today, the Brazos River Authority and Texas Commission on Environmental Quality interest in drought protection plan, waterpower project, and allowing the appropriation of water system-wide and water right within the Brazos River Basin to meet water needs of customers like farmers and local civilians in the future. Especially, this purpose of this paper primarily intended to provide the data for the engineering guidelines and make easily geological mapping tool. In the Brazos River basin, many stream-flow gage station sites are not working, and they can not provide stream-flow data sets enough for development of the Probable Maximum Flood (PMF) for use in the evaluation of proposed and existing dams and other impounding structures. Integrated GIS-Spatial Interpolation (GIS-SI) tool are composed of two parts; (1) extended GIS technique (new making interface for hydrological regionalization parameters plus classical GIS mapping skills), (2) Spatial Interpolation technique using weighting factors from kriging method. They are obtained from the relationship among location and elevation of geological watershed and existing stream-flow datasets. GIS-SI technique is easily used to compute parameters which get drainage areas, mean daily/monthly/annual precipitation, and weighted values. Also, they are independent variables of multiple linear regressions for simulation at un gaged stream-flow sites. In this study, GIS-SI technique is applied to the Brazos river basin in Texas. By assuming the ungaged flow at the sites of Palo Pinto, Bryan and Needville, the simulated daily/monthly/annual time series are compared with observed time series. The simulated daily/monthly/annual time series are highly correlated with and well fitted to the observed times series.
The temporal and spatial variations of water quality in a stratified reservoir are fully dependent on the characteristics of inflow loading from its watershed and the transport regimes of pollutants after entering the reservoir. Because of the meteorological and hydrological conditions in Korea, the pollutants loading to reservoirs are mostly occur during rainfall events. Therefore it is important to understand the characteristics of pollutants loading from upstream rivers and their spatial propagation through the stratified reservoir during the rainfall events. The objectives of this study were to characterize the water quality variations in upstream rivers of Imha Reservoir during a rainfall event, and the transport and spatial variations of pollutants in the reservoir through extensive field monitoring and laboratory analysis. The results showed that the event mean concentration (EMC) of SS, BOD, $COD_{Mn}$, T-N, T-P, $PO_4-P$ are 8.6 ~ 362.1, 2.5 ~ 5.1, 1.5 ~ 5.1, 1.1 ~ 1.9, 8.3 ~ 57.1, 5.6 ~ 25.7 times greater than the mean concentrations of these parameters during non-rainfall period. The turbidity and SS data showed good linear correlations, but the relationships between flow and SS showed large variations because of hysteresis effect during rising and falling periods of the flood. The ratio of POC to TOC were 12.6 ~ 14.7% during the non-rainfall periods, but increased up to 28.2 ~ 41.7% during the flood event. The turbid flood flow formed underflow and interflow after entering the reservoir, and delivered a great amount of non-point pollutants such as labile and refractory organic matters and nutrients to the metalimnion layer of reservoir, which is just above the thermocline. Spatially, the lateral variations of most water quality parameters were marginal but the vertical variations were significant.
The sediment delivery ratio (SDR) is widely used to estimate sediment loads by multiplying soil loss through the Revised Universal Equation (RUSLE). In this study, the SDR equation was developed for the Lake Imha watershed using soil loss calculated by RUSLE and sediment loads by the calibrated Hydrological Simulation. Program Fortran (HSPF). The ratio of watershed relief and channel length ($R_f/L_{ch}$), the ratio of watershed relief and watershed length ($R_f/L_b$), curve number (CN), area (A), and channel slope ($SLP_{ch}$) demonstrated strong correlations with SDR. SDR equations were developed by a combination of subwatershed parameters by referring to the correlation analysis. The area based power functional SDR developed in this study showed significant errors at the point right after entering major tributaries, because SDR was unrealistically reduced when the watershed area increased significantly. The $SLP_{ch}$-based power functional SDR also showed extraordinary values when the channel slope was gradual. The SDR equation that showed the highest value of the coefficient of determination also presented unrealistic changes in the sediment loads within a relatively short river distance. The SDR equation $SDR=0.0003A^{0.198}R_f/L{_w}^{1.167}$ was recommended for application to the Lake Imha watershed. Using this equation, sediment loads at the outlet of the Lake Imha watershed were calculated, and the HSPF parameters related to sediment in the uncalibrated subwatersheds were determined by referring to the sediment loads calculated with the SDR equation.
본 연구는 개념적 준분포형 모형인 SLURP 모형의 소양강댐유역의 적용가능성에 대해 다루었다. SLURP모형은 강우의 시공간적 변화를 반영하여 강우-유출을 해석하여 관개계획 및 수자원 관리 효과를 판단할 수 있는 준분포형 모형이다. DEM으로부터 지형분석프로그램인 TOPAZ/SLURPAZ와 연계하여 빠르고 쉽게 지형매개변수와 지형자료를 획득할 수 있다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 월별 NDVI를 산출하였으며, 대상유역 주변의 5개의 기상 관측소를 통해 일별 수문기상자료(이슬점, 일사량, 최대ㆍ최소 대기 기온, 상대습도 등)을 얻었다. DEM NDVI, 수문기상자료를 이용하여 1998년부터 2001년까지 4 개년도의 일별유출량을 모의하였다. 매개변수 최적화를 위하여 민감도 분석 및 SCE-UA 방법을 사용하였으며 대상기간의 Nash-Sutcliffe의 모형효율과 WMO 통계량을 통해 소양강댐 유역의 SLURP모형의 적용성을 검증하였다.
본 연구는 금강유역내 중규모 하천을 대상으로 계획홍수량, 유역면적, 유로연장, 하상경사 등 유역의 수리 수문학적 특성 인자를 매개변수로 하여 계획하폭 결정식을 제안하였다. 유도한 계획하폭 산정식은 다중 회귀분석에 의한 결정계수 등의 비교에서 기존에 사용하고 있는 중부지방 경험식, 하천설계기준에 비해 우수한 결과를 나타냈다. 이들 결과를 다른 자료군의 금강수계 동일규모 유역을 대상으로 검증한 결과는 계획홍수량, 유역면적, 유로연장, 하상경사의 4개 매개변수로 유도한 관계식이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 유도한 관계식을 수공실무의 계획 하폭산정에 적용한다면 현재 사용하고 있는 경험식보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 용담댐 유역을 대상으로 유역특성자료 분석시스템 (KGIS-Hydrology)을 이용하여 PRMS 모형의 입력매개변수를 추출하고 유출모의를 수행함으로서 개발된 유역특성자료 분석시스템 및 추출된 매개변수를 이용한 PRMS 모형의 국내 유역에 대한 적용성을 검토하는데 있다. 용담댐 유역을 대상으로 DEM, 토양도, 임상도 등을 구축하여 유역특성자료 분석시스템에 적용하여 PRMS 모형의 입력 매개변수를 추출하였다. 강수자료 및 기상자료는 기상청의 장수기상관측소의 시계열 자료를 사용하였으며 모의 결과를 검증할 수 있는 하천유출량 자료로서 용담댐 지점(용담댐 유역)과 동향수위관측소(구량천 유역)의 자료를 사용하였다. 장기유출모의 목적에 맞는 PRMS 모형을 구성하고 유역특성자료 분석시스템을 이용하여 추출된 매개변수로서 1966년부터 2001년까지 용담댐 유역에 적용하여 매개변수를 최적화하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 용담댐 유역(2002-2006)에 대하여 검토한 결과 0.49~0.83, 구량천 유역(2001-2004)은 0.57~0.75의 모형효율을 나타내어 모의결과가 실측치에 대하여 높은 모형효율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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