격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
서해안의 3개 실험유역을 선정, 강우-유출 현상 중 홍수수문곡선을 모의하기 위하여 선형저수지 모형을 적용하고 모형의 매개변수를 유역특성과 상관시켜 회귀분석을 실시하였다. 분석을 위하여 총 8개 모형이 이용되었으며 3개 유역, 5개 수위관측지점에서 시험·적용하였다. 선정된 모형의 매개변수 최적화는 선형계획기법의 일종인 Rosenbrock방법을 이용하였고 유도된 모형의 매개변수는 또 다른 강우-유출 사상에 모의하여 검정하였다. 그리고 검정된 모형 중 Nash모형은 저수지 수(N)와 저류상수(k), 그리고 선형저수지 모형의 경우 저류상수(k)를 유역특성치인 유역의 크기, 경사도 및 하천길이와 상관시켜 회귀분석을 실시하였으며 이 결과는 무계측 유역의 순간단위도(IUH)를 유도하는데 이용할 수 있을 것이다.
최근들어 강우-유출 현상에 관한 비선형 모델링에 관하여 많은 연구가 있어 왔는데, 그 중에서도 신경망을 이용한 결과는 매우 성공적인 것으로 보고되어 왔다. 선형 구조가 갖는 근본적인 한계성으로 인하여, 이 분야에 선형 모델을 활용하는 것은 신경망을 사용하는 경우에 비하여 불리할 것으로 여겨지곤 한다. 하지만 우리는, 선형 모델의 경우 주어진 문제가 갖는 근본적 동특성의 원리를 보다 잘 이해할 수 있도록 해주므로, 적절한 확장 과정을 거치면 선형 임펄스 응답의 개념은 매우 경쟁력 있는 도구가 될 수 있을 것으로 생각한다. 이러한 생각에 따라, 본 논문에서 우리는 복수의 임펄스 응답의 이용을 강우-유출 해석의 문제에 적용하는 방안을 제안한다. 제안된 방법은 복수의 임펄스 응답 모델 사이에 적용되는 단순하고 고정된 스위칭 전략에 기반을 두고 있으며, 각 임펄스 응답은 음이 아닌 성분을 갖도록 하고, 동시에 한개의 봉우리만 갖는 형태를 만족하도록 한다. 우리나라의 특정한 지역의 수문기상학 자료를 대상으로 하여 적용해 본 결과, 제안된 방법은 매우 의미 있는 결과를 제공함을 보여주었다.
This study aims to compare the performance of TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability model) and TiVaSS (Time-variant Slope Stability model) in the prediction of rainfall-induced shallow landslides. TRIGRS employs one-dimensional (1-D) subsurface flow to simulate the infiltration rate, whereas a three-dimensional (3-D) model is utilized in TiVaSS. The former has been widely used in landslide modeling, while the latter was developed only recently. Both programs are used for the spatiotemporal prediction of shallow landslides caused by rainfall. The present study uses the July 2011 landslide event that occurred in Mt. Umyeon, Seoul, Korea, for validation. The performance of the two programs is evaluated by comparison with data of the actual landslides in both location and timing by using a landslide ratio for each factor of safety class ( index), which was developed for addressing point-like landslide locations. In addition, the influence of surface flow on landslide initiation is assessed. The results show that the shallow landslides predicted by the two models have characteristics that are highly consistent with those of the observed sliding sites, although the performance of TiVaSS is slightly better. Overland flow affects the buildup of the pressure head and reduces the slope stability, although this influence was not significant in this case. A slight increase in the predicted unstable area from 19.30% to 19.93% was recorded when the overland flow was considered. It is concluded that both models are suitable for application in the study area. However, although it is a well-established model requiring less input data and shorter run times, TRIGRS produces less accurate results.
This study focused on the causes of fish kills and its prevention methods in Yudeung Stream, Daejeon, Korea. Intense field data, continuous water quality monitoring system and water quality modeling were applied to analyze the causes. Pollutant can be delivered to urban streams by surface runoff and combined sewer overflows in rainfall events. However, water quality analysis and water quality modeling results indicate that the abrupt fish kills in the Yudeung stream seems to be caused by combined effect of DO depletion, increase in turbidity and other toxic material. Excessive fish population in the study area may harm the aesthetic value of the stream and also has greater potential for massive fish kills. It is suggested to implement methods to reduce delivery of pollutants to the stream not only to prevent fish kills but also to keep balance of ecosystem including human uses. Frequent clean up of the urban surface and CSO, installation of detention basin will be helpful. In the long run, it seems combined sewer system has be replaced with separate sewer system for more effective pollutant removal in the urban area.
Most grid-based distributed hydrologic models are complex in terms of data requirements, parameter estimation and computational demand. To address these issues, a simple grid-based hydrologic model is developed in a geographic information system (GIS) environment using storage-release concept. The model is named GIS Storage Release Model (GIS-StoRM). The storage-release concept uses the travel time within each cell to compute howmuch water is stored or released to the watershed outlet at each time step. The travel time within each cell is computed by combining the kinematic wave equation with Manning's equation. The input to GIS-StoRM includes geospatial datasets such as radar rainfall data (NEXRAD), land use and digital elevation model (DEM). The structural framework for GIS-StoRM is developed by exploiting geographic features in GIS as hydrologic modeling objects, which store and process geospatial and temporal information for hydrologic modeling. Hydrologic modeling objects developed in this study handle time series, raster and vector data within GIS to: (i) exchange input-output between modeling objects, (ii) extract parameters from GIS data; and (iii) simulate hydrologic processes. Conceptual and structural framework of GIS StoRM including its application to Pleasant Creek watershed in Indiana will be presented.
In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.
하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.
대전의 도시 소하천, 관평천 유역을 연구대상지역으로 강우시의 유량 및 수질 변화 특성을 파악하기 위한 원격 제어실시간 자동 모니터링 시스템을 설치하여 자료를 확보하고 이 시스템을 이용하여 확보된 강우시 연속측정 자료를 이용하여 도시유역 모델인 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 보정하는 데 사용하였다. 실시간 자동 모니터링 시스템은 강우량계, 초음파 수위계, 자동수질측정장치, 자동취수장치, 데이터 로거 및 전송장치 등으로 구성되었으며 원격으로 제어할 수 있도록 설계되었다. 강우시 유량은 초음파 수위계와 사각 위어 공식을 이용하여 지속적으로 측정이 가능하도록 설계되었으며 정확도는 수동측정을 병행하여 확인하였다. 수질센서로 측정할 수 없는 항목은 자동채수기에 의해 일정시간 간격으로 시료를 채취한 후 실험실로 이송하여 분석하여 자료를 확보하였다. 위에서 실측된 유량 및 수질 연속 자료를 이용하여 연구대상지역에 대해 SWMM 모델을 구축하였다. SWMM 모델의 보정과 검증 결과 유량은 매우 양호한 수준으로 예측하고 있으나 BOD, COD, SS, TN, TP 등의 예측은 강우 특성에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 SWMM에 나타난 바와 같은 특정 유역에 고정된 형태의 오염물질 축적과 유출현상을 나타내는 경험식이 강우 및 선행강우 특성을 반영하여 수정될 필요가 있다는 것을 시사하고 있다. 본 연구에서 제안된 빗물 자동모니터링 및 모델링 시스템은 향후 강우에 따른 하천 수질관리를 위한 유역단위의 빗물 수량 수질 관리시설의 설계 및 운영에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study presents some results of a preliminary study for the coupled precipitation and river flow prediction system. The model system in based on three numerical models, Mesoscale Atmospheric Simulation model for generating atmospheric variables. Soil-Plant-Snow model for computing interactions within soil-canopy-snow system as well as the energy and water exchange between the atmosphere and underlying surfaces, and TOPMODEL for simulating stream flow, subsurface flow, and water tabled depth in an watershed. The selected study area is the 2,703 $\alpha_4$$\km_2$ Soyang River basin with outlet at Soyang dam site. In addition to providing the results of rainfall and stream flow predictions, some results of DEM and GIS application are presented. It is obvious that the accurate river flow predictions are highly dependant on the accurate predictation predictions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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