In order to analyze the water storage of the Daecheong dam after constructing the Yongdam dam situated in upstream, a daily cascaded simulation model for analyzing water storages in the Yongdam-Daecheong dams was developed. Operation scenarios of the Yongdam dam were selected to 8 cases with the combinations of downstream outflows and water supplies to the Jeonju region. Daily water storages in the Daecheong dam was analyzed daily by simulating from 1983 to 2004. The results are summarized as follows. Firstly, water supplies from the Daecheong dam were analyzed to amount $1,964.2Mm^3$ on a yearly average in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, water supplies from the Daecheong dam were analyzed to amount $1,858.7\~1,927.3Mm^3$ in case with downstream outflow of $5\;m^3$ is, and were analyzed to amount $1,994.9\~2,017.8Mm^3$ in case with downstream outflow of $10\;m^3/s $. These values are compared to $1,649Mm^3$ applied in design. Secondly, reservoir use rate which was defined rate of water supply to effective water storage reached $241.3\% in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, reservoir use rate reached $228.3\~236.8\% In case with downstream outflow of $5\;m^3/s$, and reached $245.1\~247.9\% in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$. Thirdly, runoff rate which is defined rate of dam inflow to areal rainfall reached $57.3\% in case without the Yongdam dam. In case with the Yongdam dam, reservoir use rate reached $62.0\~68.4\% in case with downstream outflow of $5\;m^3/s$, and reached $64.1\~68.5\% in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$. Fourth, in case with downstream outflow of $10\;m^3/s$ is from the Yongdam dam, appropriate water supply amounts to the Jeonju region were analyzed to only $0.50Mm^3/day$ from the daily simulation of water storages in the Yongdam dam. Comprehensively, water supply capacity of the Daecheong dam was analyzed to affect in small amounts in spite of the construction of the Yonsdam dam. It is effected to achieve the effective water management of the Yongdam dam and the Daecheong dam by using the developed cascaded model.
수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 최근 빈발하고 있는 태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상 등이 그 예이다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난 그리고 무분별한 산림벌목과 개발로 인해 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하다. 또한 북한지역은 정치적·사회적인 영향으로 미계측 지역으로 분류되어 있어 수문분석에 필요한 충분한 수문자료를 구하기 어려운 지역이다. 또한 기후변화에 대한 관심이 높아 지면서 각종 수리시설물 및 재해대책에 기후변화를 고려한 연구가 한반도를 대상으로 활발히 진행되고 있지만 북한을 대상으로 수행된 연구사례는 극히 드물다. 따라서 본 연구에서는 관측 수문자료를 획득하기 어려운 북한지역을 대상으로 지역화 모형을 적용기 위해 획득하기 쉬운 유역특성변수를 선정하고 남한의 16개 댐 유역의 기상학적, 지형적 특성을 기반으로 매개 변수 추정식을 산정하였다. 그리고 오십천, 강릉남대천, 남강댐, 영강유역에 적용하여 산정된 매개변수 추정식의 적용성을 검토한 결과 북한지역에 매개변수 추정식의 적용성이 매우 높을 것으로 판단되었다.
선형회귀분석기법은 오랫동안 수공학분야뿐만 아니라 경제학, 통계학 등 여러 분야에서 널리 이용되어 왔다. Fuzzy 회귀분석기법은 자료의 불확실성이 높을 때 이를 정량화하여 회귀분석 모형에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 평창강 유역의 임의 지점에서 설계 홍수량을 산정하기 위해 fuzzy 회귀분석모형을 개발하였다. 평창강 유역과 같은 산지하천 유역은 관측소의 부재로 홍수유출해석에 필요한 자료의 습득이 어려운 경우가 많이 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 유역특성인자를 공간적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 미계측 산지유역에서 설계홍수량을 산정할 수 있는 기법을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석기법을 산지하천 유역의 특성을 가지고 있으며 IHP 시험유역 운영을 통하여 비교적 강우와 유량자료가 잘 수집되어 있는 평창강 유역에 적용하였다. 평창강 유역에 대해서 유역특성인자를 이용하여 fuzzy 설계홍수량 산정식을 개발하였고, 유역의 본류를 따라 위치하고 있는 9개의 지점에서 산정된 빈도홍수량과 비교하여 개발된 산정식의 적합성을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석을 사용하여 지역회귀분석을 수행한다면 자료 관측에서 발생하는 빈도홍수량의 불확실성을 정량화하고, 불확실성의 전파를 파악할 수 있다.
본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
The Ministry of Environment (MOE) has made more effort in managing point source pollution rather than in nonpoint source pollution in order to improve water quality of the four major rivers. However, it would be difficult to meet water quality targets solely by managing the point source pollution. As a result of the comprehensive measures established in 2004 under the leadership of the Prime Minister's Office, a variety of policies such as the designation of control areas to manage nonpoint source pollution are now in place. Various action plans to manage nonpoint source pollution have been implemented in the Soyang-dam watershed as one of the control areas designed in 2007. However, there are no tools to comprehensively assess the effectiveness of the action plans. Therefore, this study would assess the action plans (especially, BMPs) designed to manage Soyang-dam watershed with the WinHSPF and the CE-QUAL-W2. To this end, we simulated the rainfall-runoff and the water quality (SS) of the watershed and the reservoir after conducting model calibration and the model validation. As the results of the calibration for the WinHSPF, the determination coefficient ($R^2$) for the flow (Q, $m^3/s$) was 0.87 and the $R^2$ for the SS was 0.78. As the results of the validation, the former was 0.78 and the latter was 0.67. The results seem to be acceptable. Similarly, the calibration results of the CE-QUAL-W2 showed that the RMSE for the water level was 1.08 and the RMSE for the SS was 1.11. The validation results(RMSE) of the water level was 1.86 and the SS was 1.86. Based on the daily simulation results, the water quality target (turbidity 50 NTU) was not exceeded for 2009~2011, as results of maximum turbidity in '09, '10, and '11 were 3.1, 2.5, 5.6 NTU, respectively. The maximum turbidity in the years with the maximum, the minimum, and the average of yearly precipitation (1982~2011) were 15.5, 7.8, and 9.0, respectively, and therefore the water quality target was satisfied. It was discharged high turbidity at Inbuk, Gaa, Naerin, Gwidun, Woogak, Jeongja watershed resulting of the maximum turbidity by sub-basins in 3years(2009~2011). The results indicated that the water quality target for the nonpoint source pollution management should be changed and management area should be adjusted and reduced.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
본 연구에서는 대표적인 도시유출모형인 SWMM모형을 이용하여 기존의 침수예상지도가 고려하지 못했던 시간대별 침수예상지도를 작성하고 모형의 정확도 향상을 위해 연계모듈인 GeoSWMM을 개발하였다. GeosWMM은 GIS와 SWMM의 데이터 연계모듈로, 하수관망 GIS 네트워크 데이터로부터 SWMM 프로젝트 파일을 직접 생성할 수 있다. GeoSWMM을 이용하여 연구 사례지역인 서울특별시 서초구의 서초2동의 SWMM모형을 구축하였다. 실제 침수가 발생하였던 2010년 9월 21일의 시간당 실제 강우량 자료를 바탕으로 시나리오를 작성하여 홍수모의를 수행하였다. 홍수모의 결과 오후 2시를 기점으로 하수시스템의 통수능력 부족으로 인해 유출이 발생하는 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 시간대별 침수예상지도를 작성하였으며 2010년 침수흔적도를 기준으로 정확도 평가를 실시하였다. 평가 결과 침수예상지도가 침수흔적도와 약 66% 정도 일치하였다. 본 연구에서 개발한 GeoSWMM을 이용하면 SWMM의 입력 하수관망 데이터를 쉽게 생성할 수 있을 것이다. 또한 폭우 시 시간대별 침수예상지도 작성을 통해 도심지역에 대한 보다 효율적인 방재계획 수립이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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