본 연구에서는 한강와 평창강이 만나는 합류부 상류, 특히 영월지점에서 발생하는 홍수위의 배수영향을 분석하기 위하여, 최근 홍수사상들에 대한 적절한 경계조건을 사용하고 조도계수를 보정함으로써 동역학적 흐름해석 모형을 구축하였다. 구축된 모형을 사용하여 본류 및 지류의 다양한 유입량 조건이 발생할 경우, 영월지점에서 발생 가능한 수위-유량 관계곡선의 변화를 살펴보고, 지류 유입에 따른 홍수위의 영향범위를 분석하였다. 분석결과, 영월지역에서는 지류유입 조건에 따라 매우 다른 수위-유량관계곡선들이 작성되었고, 지류 유입으로 인하여 동일한 유량에서 약 4.0 m정도 수위차이가 발생하였다. 따라서 영월 지점과 같이 지류 합류에 의한 배수영향을 크게 받는 지점에서는 단일 수위-유량관계를 결정하는 것이 매우 어려움을 보였고, 지류 유입으로 인한 홍수위 변화는 합류점 상류 약 8.0 km까지 미치는 것으로 분석되었다. 향후 합류부 배수영향을 크게 받는 지점의 홍수위 예측을 위해서는 기존 수문학적 모형보다 잘 보정되고 검증된 완전한 동역학적 모형이 활용되어야 할 것으로 판단된다.
보정된 수문모델은 기후변화와 지표피복변화가 하천의 유량과 수질, 그리고 하천퇴적물의 양에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있는 수단이 된다. 라오스 중부에 위치한 시방파이(Xe Bang Fai) 유역($10,064km^2$)은 태풍의 영향권에 놓여 있으며, 여름철은 높은 강우강도로 인해 매년 주기적인 범람의 위험을 안고 있다. 특히 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 태풍의 빈도와 강도가 크게 변할 것으로 예상되기 때문에 홍수로 인한 피해의 위험성은 점차 높아지고 있다. 이 연구의 목적은 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델을 이용하여 예상되는 기후변화 시나리오에 따라 하천유량에 미치는 영향을 예측하는 것이다. 이 연구에서 SWAT 모델은 2001년과 2005년 사이 기후 및 유량자료를 통해 보정하였으며, 2006년과 2010년의 예측치와 실측치 비교를 통해 검증하였다. 모의한 월별 유량과 실제 측정된 유량간의 일치도는 $R^2$ 값이 0.9(ENS>0.9)를 넘어 모델의 예측력이 높은 것으로 나타났다. 세 개의 기후모델(IPSL CM5A-MR 2030, GISS E2-R-CC 2030 and GFDL CM3 2030)은 현재 진행되고 있는 기후변화로 인해 가까운 미래인 2030년에는 여름 몬순기간 동안 강우량이 약 10% 증가할 것으로 예측된다. 이 경우 우기인 7월과 9월 사이 시방파이 다리 부근에서 관측되는 하천의 유량은 현재보다 약 $800m^3/s$ 정도 증가할 것으로 예측되었다. 이 연구에서 보정된 SWAT 모델은 향후 홍수저감과 라오스의 지속가능한 발전정책의 수립에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
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.
In order to obtain the basic data for design of water structures which can be contributed to the planning of water use. Best fitted distribution function and the equations for the probable minimum flow were derived to the annual minimum flow of five subwatersheds along Geum River basin. The result were analyzed and summarized as follows. 1. Type III extremal distribution was considered as a best fit one among some other distributions such as exponential and two parameter lognormal distribution by $x^2$-goodness of fit test. 2. The minimum flow are analyzed by Type III extremal distribution which contains a shape parameter $\lambda$, a location parameter ${\beta}$ and a minimum drought $\gamma$. If a minimum drought $\gamma=0$, equations for the probable minimum flow, $D_T$, were derived as $D_T={\beta}e^{\lambda}1^{y'}$, with two parameters and as $D_T=\gamma+(\^{\beta}-\gamma)e^{{\lambda}y'}$ with three parameters in case of a minimum drought ${\gamma}>0$ respectively. 3. Probable minimum flow following the return periods for each stations were also obtained by above mentioned equations. Frequency curves for each station are drawn in the text. 4. Mathematical equation with three parameters is more suitable one than that of two parameters if much difference exist between the maximum and the minimum value among observed data.
The 30-year design flood hydrograph for the Musim Representative Basin, one of the study basins of the International Hydrological Program, is synthesized by the method of unit hydrograph. The theory of unit hydrograph has been well known for a long time. However, the synthesis of flood hydrograph by this method for a basin with insufficient hydrologic data is not an easy task and hence, assumptions and engineering judgement must be exercized. In this paper, the problems often encountered in applying the unit hydrograph method are exposed and solved in detail based on the theory and rational judgement. The probability rainfall for Cheonju Station is transposed to the Musim Basin since it has not been analyzed due to short period of rainfall record. The duration of design rainfall was estimated based on the time of concentration for the watershed. The effective rainfall was determined from the design rainfall using the SCS method which is commonly used for a small basin. The spatial distribution of significant storms was expressed as a dimensionless rainfall mass curve and hence, it was possible to determine the hyetograph of effective design storm. To synthesize the direct runoff hydrograph the 15-min. unit hydrograph was derived by the S-Curve method from the 1-hr unit hydrograph which was obtained from the observed rainfall and runoff data, and then it was applied to the design hyetograph. The exsisting maximum groundwater depletion curve was derived by the base flow seperation. Hence, the design flood hydrograph was obtained by superimposing the groundwater depletion curve to the computed direct runoff hydrograph resulting from the design storm.
Curve Numbers (CN) for the combination of land use and hydrologic soil group were regionalized at Imha Watershed using Long-term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA. The L-THIA was calibrated during 1991-2000 and validated during 2001-2007 using monthly observed direct runoff data. The Nash-Sutcliffe (NS) coefficients for calibration and validation were 0.91 and 0.93, respectively, and showed high model efficiency. Based on the criteria of model calibration, both calibration and validation represented 'very good' fit with observe data. The spatial distribution of direct surface runoff by L-THIA represented runoff from Thiessen pologen at Subi and Sukbo rain gage station much higher than other area due to the combination of poor hydrologic condition (hydrologic soil C and D group) and locality heavy rainfall. As a results of hydrologic condition and treatment for land use type based on calibrated CNs, forest is recommended to be hydrologically modelled dived into deciduous, coniferous, and mixed forest due to the hydrological difference. The CNs for forest and upland showed the poor hydrologic condition. The steep slope of forest and alpine agricultural field make high runoff rate which is the poor hydrologic condition because CN method can not consider field slope. L-THIA linded with SCE-UA could generated a regionalized CNs for land use type with minimized time and effort, and maximized model's accuracy.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
This study was estimated water quality to raw water quality management of the Maeri intake station in the Nakdong River using Multivariate Analysis. The results of Principle Component Analysis was explained up to 76.9% of total water quality by three principle components. The 1st, 2nd was explained 44.7%, 17.9% and third was explained 14.3%. Also, the three factors was derived from Factor Analysis. The 1st factor was estimated as the matabolism and organic matter pattern related to algal growth. The 2nd factor was judged as the pollution of pattern related to the discharge from stream of the Nakdong River and 3rd factor was viewed as the hydrological variation pattern related to particle matter. The results of Cluster Analysis were classified into three groups.
Accurate predictions about the water quality of a river have great importance in identifying in-stream flow and water supply requirements and solving relevant environmental problems. In this study, the effect of water release from upstream dam on the downstream water quality has been investigated by applying a hydological model combined with QUAL2E to Geum River basin. The ESP (Ensemble Stream Prediction) method, which has been validated and verified by lots of researchers, was used to predict reservoir and tributary inflow. The input parameters for a combined model to predict both hydrological characteristics and water quality were identified and optimized. In order to verify the model performance, the simulated result at Gongju station, located at the downstream from Daecheong Dam, has been compared with measured data in 2008. As a result, it was found that the proposed model simulates well the values of BOD, T-N, and T-P with an acceptable reliability.
Forest area covers 64 % of the national land of Korea and the forest plays a pivotal role in the hydrological process such as flood, drought, runoff, infiltration, evapotranspiration, etc. In this study, soil moisture monitoring for conifer forest in experimental forest of Seoul National University has been conducted using FDR (Frequency Domain Reflection) for 6 different soil layers, 10, 20, 30, 60, 90 and 120 cm during 2009~2010, and precipitation data was collected from nearby AWS (Automatic Weather Station). Soil moisture monitoring data were used to estimate soil moisture recession constant (SMRC) for analyzing soil moisture recession characteristics. From the results, empirical soil moisture recession equations were estimated and validated to determine the feasibility of the result, and soil moisture contents of measured and calculated showed a similar tendency from April to November. Thus, the results can be applied for soil moisture estimation and provided the basic knowledge in forest soil moisture consumption. Nevertheless, this approach demonstrated applicability limitations during winter and early spring season due to freezing and melting of snow and ice causing peculiar change of soil moisture contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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