• 제목/요약/키워드: precipitation events

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실시간 댐 유입량 예측을 위한 인공신경망 모형의 활용성 평가 (Assessment of artificial neural network model for real-time dam inflow prediction)

  • 허재영;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1131-1141
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    • 2021
  • 본 연구에서는 국내 주요 댐 상류 유역을 대상으로 장기간 시단위 수문자료를 활용하여 실시간 댐 유입량 예측을 위한 인공신경망 모형의 선행 1, 3, 6시간별 예측유입량을 산정 및 평가하였다. 이를 위해, 각 유역별 15년의 시단위 강수 및 유입량 자료를 활용하였으며 연도별 평균 유입량을 고려하여 데이터세트를 구성하였다. 각 대상유역에 대한 선행시간별 예측 성능은 NSE 0.57~0.79 이상으로써 비교적 양호한 성능을 나타내었다. 유역면적이 클수록 이수기의 예측 성능이 낮은 것으로 확인되었으며 홍수기 예측성능과의 편차가 증가하는 것으로 확인되었다. 선행 6시간 예측에 대해 입력자료의 과거길이에 따른 성능 변화는 홍수기보다 이수기에서 큰 차이를 보이며 과거길이가 증가할수록 이수기의 성능이 향상되는 것으로 나타났다. 주요 홍수 사상에 대한 예측 수문곡선은 관측과 비교하여 수문곡선의 형태는 유사한 것으로 나타났다. 다만, 선행시간에 따라 첨두시간의 지연 및 유량의 과소 추정되는 경향이 있으며 이에 대한 개선이 필요함을 확인하였다.

실시간 레이더 편파변수 오차 보정 프로그램 개발 (Development of real-time program correcting error in radar polarimetric variables)

  • 윤정수;황석환;강나래;이동률;이건행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권12호
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    • pp.1329-1338
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    • 2021
  • 강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.

기상인자에 따른 대기 중 미세먼지 감소 및 빗물 특성 연구 (The Effect of Meteorological Factors on PM10 Depletion in the Atmosphere and Evaluation of Rainwater Quality)

  • 박혜민;김태용;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_3호
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    • pp.1733-1741
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    • 2020
  • 본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 다양한 기상인자가 대기 중 미세먼지(pariculate matter 10, PM10) 농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 대기 중 PM10 농도에 따른 빗물 수질 변화를 평가하였다. 총 11회의 강우 이벤트를 대상으로 강우 전후의 대기 중 PM10 농도를 실시간 측정하였으며, 총 183개 빗물 샘플을 수집하여 pH와 EC (electrical conductivity)를 실시간 측정하고 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-) 농도를 분석하였다. 측정된 데이터를 바탕으로 대기 중 PM10 농도, 기상인자, 빗물 수질 간 상관관계를 규명하기 위해 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 실시하였다. 강우 유형 1(강우 강도: > 5 mm/h)의 경우, 누적 강우량에 따른 대기 중 PM10 농도는 유의한 음의 상관관계(r = -0.55, p < 0.05)를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 빗물 내 수용성 이온(r = 0.25) 농도와 EC (r = 0.4)를 증가시키는 요인으로 작용하며, 빗물의 pH는 감소시키는 것으로 나타났다(r = -0.7). 반면, 강우 유형 2(강우강도: <5 mm/h)의 경우, 누적강우량과 대기 중 PM10 농도는 음의 상관관계를 보이지 않았으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 통계적으로 유의한 상관관계가 나타나지 않았다.

증발산 산정을 위한 온도기반의 대체모형 개발 및 가뭄지수 적용성 평가 (Development of a surrogate model based on temperature for estimation of evapotranspiration and its use for drought index applicability assessment)

  • 김호준;김경욱;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.969-983
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    • 2021
  • 수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

강우레이더 강수량 관측의 공간적 오차 발생 특성 연구 (A study on spatial error occurrence characteristics of precipitation estimation of rainfall radar)

  • 황석환;윤정수;강나래
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권12호
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    • pp.1105-1114
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    • 2022
  • 홍수예보에 활용하기 위해 강우레이더의 시공간적 관측 장점을 살려 지상강우량과 정합성 높은 QPE 추정을 위한 지형적, 수문학적 관측 환경의 한계를 극복하기 위한 방법에 대한 연구와 이러한 한계 조건으로 인해 집중호우 관측의 정량적 불확실도를 홍수해석 측면에서 규명하여야 한다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 비슬산(BSL), 소백산(SBS), 가리산(GRS), 모후산(MHS), 서대산(SDS) 강우레이더 각각에 대하여 2016년 22개 주요 호우사상을 분석하여 관측 거리와 고도에 따른 관측의 불확실도를 정량화하고 오차지도를 유도하였다. 분석결과 강우레이더 평균적으로 100 km까지는 대략 10% 이하, 150 km 이상에서는 30%를 초과하는 것으로 나타났다. 고도에 대한 오차는 레이더 운영 고도각 평균을 기준으로 2번째 고도각까지는 대략 10% 이하, 3번째 이상에서는 20%, 4번째 고도각 이상에서는 50% 초과하는 것으로 나타났다.

ECMWF 계절 기상 전망 기술의 정확성 및 국내 유역단위 적용성 평가 (Assessment of ECMWF's seasonal weather forecasting skill and Its applicability across South Korean catchments)

  • 이용신;강신욱
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권9호
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    • pp.529-541
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    • 2023
  • 기후변화에 따른 가뭄 등 극한 기상을 예측하기 위해, 최근 전 세계적으로 GCMs 모델에 기반하여 향후 7개월까지를 전망하는 계절 기상 전망(Seasonal Forecasts) 기술이 꾸준히 관심을 받고 있다. 그러나 국내에서의 연구 및 적용사례는 많지 않으며, 특히 유역단위에서 그 활용성에 대해서는 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 12개 다목적댐 유역에 대해 2011년부터 2020년까지 계절 기상 전망의 정확성을 과거 45년간의 기상 자료(climatology)와 비교하여 평가하였다. 본 연구에서는 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망의 인자로 향후 수문전망에 활용성이 높은 강수, 기온 그리고 증발산을 선정하였고, 앙상블 전망의 정확성 평가를 위해 Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS) 기법을 적용하였다. 또한, 계절 기상 전망에 대해 선형 편의 보정기법(Linear scaling)을 적용하여 그 효과를 평가하였다. 연구결과, 계절 기상 전망이 향후 1개월 간은 climatology와 유사한 정확도를 보이나 전망 리드타임이 증가함에 따라 그 정확도가 크게 낮아지는 특성을 나타냈다. Climatology와 비교하여, 계절적으로는 Dry season보다는 Wet season이 더 나은 결과를 보였으며, 특히 건조했던 2015년과 2017년의 Wet season에서는 장기간에 걸친 전망 정확도가 모두 높게 나타났다.

Water Level Prediction on the Golok River Utilizing Machine Learning Technique to Evaluate Flood Situations

  • Pheeranat Dornpunya;Watanasak Supaking;Hanisah Musor;Oom Thaisawasdi;Wasukree Sae-tia;Theethut Khwankeerati;Watcharaporn Soyjumpa
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.31-31
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    • 2023
  • During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

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HSPF 및 QUAL-MEV를 이용한 가뭄이 수질에 미치는 영향 분석 (Analysis of effects of drought on water quality using HSPF and QUAL-MEV)

  • 이상웅;조부건;김영도;이주헌
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권6호
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    • pp.393-402
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    • 2023
  • 최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.

국내 대수층 유형 분류를 통한 지하수위와 수질의 특성화 (Characterization of Groundwater Level and Water Quality by Classification of Aquifer Types in South Korea)

  • 이재민;고경석;우남칠
    • 자원환경지질
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    • 제53권5호
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    • pp.619-629
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    • 2020
  • 국가지하수관측망은 지하수 장해 예방과 지하수자원의 효율적 관리를 위해 유역별로 암반 대수층 또는 충적과 암반 대수층 모두에 설치·운영되고 있다. 본 연구에서는 수리지질학적 유형인 자유면과 피압 대수층으로 재분류하여 국내 지하수의 수위와 수질 특성을 재평가하고, 모니터링 자료의 활용방안을 모색하고자 하였다. 충적-암반 쌍으로 구성된 관측소에서 산출된 지하수위 관측자료의 주성분 분석(PCA) 결과, 충적-암반 대수층의 수위변동 주성분은 유사한 변동 패턴을 보였다. 강수량에 따른 수위 상승율과 질산성질소 농도에서도 유의미한 차이가 없었다. 반면, 수리지질학적 유형으로 분류한 경우, 자유면 대수층과 피압 대수층의 지하수위 변동 주성분이 서로 다른 특성을 보였다. 강수에 대한 지하수위 반응에서도 차이가 나타났는데, 수위 상승률은 자유면 대수층과 피압 대수층에서 각각 4.6 (R2=0.8)과 2.1 (R2=0.4)로 산정되어 피압 대수층에서는 강수 함양의 영향을 덜 받는 것으로 판단된다. 피압 대수층으로 분류된 관정들에서는 질산성질소 평균 농도가 3 mg/L 이하로, 인위적 오염의 영향을 거의 받지 않은 자연배경농도로 판단된다. 결과적으로, 국가지하수관측망의 대수층을 수리지질학적 유형으로 재분류했을 때, 수위변동 패턴과 질산성 질소 농도 분포에서 유형별 차이가 구분되어 대수층 유형 분류의 타당성을 검증할 수 있었다. 이러한 대수층의 수리지질학적 상태는 함양량 평가에 따른 지하수자원의 양적 관리와 잠재오염원으로부터의 수질 관리에 필요한 핵심정보를 제공함으로 지하수자원 관리에 기여할 수 있다.

경지 정리된 광역 논에서 영양물질 수지와 배출 특성 (Nutrient Load Balance in Large-Scale Paddy Fields during Rice Cultivation)

  • 김민경;노기안;이남종;서명철;고문환
    • 한국토양비료학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.164-171
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    • 2005
  • 벼농사가 주변 수계의 수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 경기도 이천시 부발읍의 광역 논을 대상으로 2002년 5월부터 2003년까지 9월까지 벼 재배기간 동안 논에서 양분물질인 질소와 인의 유입 및 유출부하량을 조사하였다. 재배기간 동안 평균 시비량은 질소가 2002년에 $129.0kg\;ha^{-1}$ 그리고 2003년에 $145.1kg\;ha^{-1}$이었으며, 인은 각각 $56.5kg\;ha^{-1}$$55.1kg\;ha^{-1}$로서, 질소 시비량은 2003년에 약간 많았으나 인 시비량은 비슷하였다. 조사기간 동안 물 수지는 2002년에 강우량 888 mm, 관개수량 1,321 mm, 침투수량 1,028 mm, 지표유출량 677 mm, 증발산량은 342 mm이었고, 2003년에 강우량 1,115 mm, 관개수량 1,493 mm, 침투수량 1,147 mm, 지표유출량 865 mm, 증발산량은 276 mm 이었다. 강우량과 지표배출수량은 2002년과 2003년 모두 결정계수($r^2$)가 각각 0.92와 0.81로 선형적인 양의상관으로 나타나 재배기간 중 논에서의 배출수량은 강우량이 증가할수록 선형적으로 증가하였다. 강우, 관개수, 지표 배출수, 침투수 및 작물흡수량의 질소 부하량은 2002년에 각각 9.9, 41.6, 22.1, 5.5, $123.6kg\;ha^{-1}$이었으며, 2003년에는 각각 15.8, 55.4, 17.3, 7.5, $119.1kg\;ha^{-1}$이었다. 강우, 관개수, 지표 배출수, 침투수 및 작물흡수량의 인 부하량은 2002년에 각각 2.1, 13.0, 3.6, 1.8, $64.0kg\;ha^{-1}$이었으며, 2003년에는 각각 1.6, 15.0, 5.0, 1.2, $61.4kg\;ha^{-1}$이었다. 강우량 및 배출수량과 양분물질 배출 부하량과의 관계는 강우량 및 배출수량이 증가할수록 논에서의 양분물질 배출 부하량은 선형적으로 증가하였다. 또한, 재배시기별 질소와 인의 유입 부하량과 유출 부하량 차이는 전 생육기간동안 유입 부하량이 유출 부하량보다 많아 논은 양분물질을 흡수하는 기능을 가지고 있었다.