This study is aimed at the development of a runoff forecasting model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting, The study area is the downstream of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model. The model performance was improved as the measuring time interval$(T_m)$ was smaller than the sampling time interval$(T_s)$. The Neuro-Fuzzy(NF) and TANK models can give more accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead than the Feed Forward Multilayer Neural Network(FFNN) model in standard above the Determination coefficient$(R^2)$ 0.7.
모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈이 결합된 강우-유사-유출 모형의 매개변수를 동시에 보정한 경우(Case III)에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 수문 예측결과의 불확실성을 평가한다. 매개변수 불확실성의 전이에 따른 수문곡선의 불확실성 평가 결과(Case I), 모의기간 동안 고유량보다는 저유량 부분에서 불확실성 범위가 두드러졌으며, 이에 반해, 유사량곡선의 경우(Case II) 저농도보다는 고농도 부분에서 불확실성 범위가 넓게 분포하였다. 강우-유사-유출 모형의 매개변수의 불확실성을 동시에 추정한 경우 수문곡선 및 유사량곡선 모두 Case I과 II에 비해 모의기간 전반에 걸쳐 불확실성 범위가 넓게 분포되었으며, 매개 변수의 불확실성으로 인해 대상유역내 격자별 침식 및 퇴적 공간분포 양상이 상이하게 나타났다.
강우-유출 및 저수지운영 모형의 최종 개발 목적은 가용한 관측자료를 이용하여 실무자가 하천의 유량예측 및 저수지운영 업무를 쉽고 정확하게 수행할 수 있도록 분석도구를 제공하는데 있다. 본 연구에서는 물관리 실무에서 홍수량 예측업무에 활용중인 단기 강우-유출 저류함수 모형을 확장하여 장기유출에 모의에 기여도가 높은 유효우량 및 침투량 산정기법을 개선하여 장기 유출분석이 가능하도록 저류함수기반의 장기 유출모형을 구축하였다. 개발된 모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 낙동강 유역내 3개 댐유역(안동,합천,밀양)을 대상으로 연간 유출모의를 실시 하였으며, 현재 물관리 실무에서 장기유출모형으로 활용중인 SSARR모형과의 성능을 비교하였다. 수문곡선 비교 결과, SSARR 모형이 상대적으로 재현성 높은 결과를 보여주었지만, 본 연구에서 개발한 모형은 관측 가용한 자료만으로도 비교적 신뢰성 있는 장기유출모의가 가능하다는 점에서 향후 실무에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
A novel approach of Poisson cluster stochastic rainfall generator was validated in its ability to reproduce important rainfall and watershed response characteristics at 104 locations of the United States. The suggested novel approach - The Hybrid Model(THM), as compared to the traditional ones, has an additional function to account for the year-to-year variability of rainfall statistics. The two-sample Kolmogorov-Smirnov test was used to see how well THM and traditional approach of Poisson cluster rainfall model reproduce the distribution of the following hydrologic variables: monthly maximum rainfall depths with 1, 3, 6, 12, and 24 hour duration, monthly maximum flow peaks at the virtual watersheds with Curve Number of 50, 60, 70, 80 and 90; and monthly runoff depths at the same virtual watersheds. In all of the testing variables, THM significantly outperformed the traditional approach. This result indicates that the year-to-year variability of rainfall statistics contains important information about the characteristics of rainfall processes that were not considered by the conventional approach of Poisson cluster rainfall modeling and that further considering it in rainfall simulation will enhance the performance of the rainfall models.
In engineering hydrology, an estimation of precipitation loss is one of the most important issues for successful modeling to forecast flooding or evaluate water resources for both surface and subsurface flows in a watershed. An accurate estimation of precipitation loss is required for successful implementation of rainfall-runoff models. Precipitation loss or hydrological abstraction may be defined as the portion of the precipitation that does not contribute to the direct runoff. It may consist of several loss elements or abstractions of precipitation such as infiltration, depression storage, evaporation or evapotranspiration, and interception. A composite loss rate model that combines four loss rates over time is derived as a lumped form of a continuous time function for a storm event. The composite loss rate model developed is an exponential model similar to Horton's infiltration model, but its parameters have different meanings. In this model, the initial loss rate is related to antecedent precipitation amounts prior to a storm event, and the decay factor of the loss rate is a composite decay of four losses.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 하나인 MBLRP 모형의 매개변수지도를 우리나라에 대하여 제작하고 이에 기반을 둔 가상강우생성 웹 어플리케이션을 개발 및 검증하였다. 이를 위하여 우리나라의 62개 ASOS 지상 강우 관측소에서 관측된 강우자료를 기반으로 서로 다른 수문모의의 목적(홍수량 모의, 장기 유출량 모의, 일반 모의)에 따른 MBLRP 모형의 매개변수지도를 산정한 후, 이를 Ordinary Kriging 기법을 통해 공간 보간하여 우리나라에 대한 매개변수지도를 제작하였으며, 이에 기반을 두고 가상강우 시계열을 생성하는 웹 어플리케이션을 개발하였다. 검증을 위하여 웹어플리케이션을 사용하여 가상강우를 생성한 후 평균, 분산, 자기상관계수, 무강우 확률, 극한강우량 및 다양한 유역에 대한 극한홍수량과 유출량을 계산하고 이를 관측 강우에 근거하여 산출된 값과 비교하였다. 비교 결과 가상 강우의 각종 통계값은 관측강우에 근거한 값과 매우 유사하게 나타났으나, 극한강우와 극한홍수는 관측치에 근거한 값과 비교하여 16%-40% 정도 과소산정되는 경향을 보였다. 이러한 결과는 교정계수로 활용할 수 있도록 등고선도의 형태로 제공되었다. 본 연구에서 개발한 웹 어플리케이션은 모형의 매개변수 산정부터 가상 강우 시계열 생성까지 일련의 과정을 포함하고 있어 강우자료를 필요로 하는 다양한 수문 분석에 활발히 활용될 것으로 기대된다.
This study describes the modeling of climate change impact on runoff across southeast Korea using a conceptual rainfall-runoff model TANK and assesses the results using the concept of environmental flows developed by International Water Management Institute. The future climate time series is obtained by scaling the historical series, informed by 4 global climate models and 3 greenhouse gas emission scenarios, to reflect a $4.0^{\circ}C$ increase at most in average surface air temperature and 31.7% increase at most in annual precipitation, using the spatio-temporal changing factor method that considers changes in the future mean seasonal rainfall and potential evapotranspiration as well as in the daily rainfall distribution. Although the simulation results from different global circulation models and greenhouse emission scenarios indicate different responses in flows to the climate change, the majority of the modeling results show that there will be more runoff in southeast Korea in the future. However, there is substantial uncertainty, with the results ranging from a 5.82% decrease to a 48.15% increase in the mean annual runoff averaged across the study area according to the corresponding climate change scenarios. We then assess the hydrologic perturbations based on the comparison between present and future flow duration curves suggested by IMWI. As a result, the effect of hydrologic perturbation on aquatic ecosystems may be significant at several locations of the Nakdong river main stream in dry season.
유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.
The Tonle Sap is the richest and diverseness of freshwater ecosystem in Southeast Asia, receiving nurturing water flows from the Mekong and its immediate basin. In addition, the rapid development in the Tonle Sap Lake (TSL) Basin, and flood inundation may threaten the natural diversities and characteristics. The impacts of flood inundation in 11 sub-basins contributing to the Tonle Sap Lake were assessed using the Rainfall-Runoff-Inundation (RRI) model to quantify the potential magnitude and extent of the flooding. The RRI model is set up by using gauged rainfall data to simulate the information of river discharge and flood inundation of huge possible flood events. Moreover, two satellite precipitation products (SPPs), CHIRPS and GSMaP, within respectively spatial resolutions of 0.05° and 0.1°, are utilized as an input for the RRI model to simulate river discharge, flood depth, and flood extent for the great TSL Basin of Cambodia. This study used statistical indicators such as NSE, PBIAS, RSR, and R2 as crucial indices to evaluate the performance of the RRI model. Therefore, the findings of this study could provide promising guidance in hydrological modeling and the significant implications for flood risk management and disaster preparedness in the region.
This study is to assess the reduction of non-point source pollution loads for rice straw surface covering of upland crop cultivation at a watershed scale. For Byulmi-cheon watershed ($1.21km^2$) located in the upstream of Gyeongancheon, the HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran), a physically based distributed hydrological model was applied. Before evaluation, the model was calibrated and validated using 9 rainfall events. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow was 0.62~0.78 and the NSE for water quality (Sediment, T-N, and T-P) were 0.68, 0.60, and 0.58 respectively. From the field experiment of 16 rainfall events, the rice straw covering reduced surface runoff average 10 % compared to normal surface condition. By handling infiltration parameter (INFILT) in the model, the value of 16.0 mm/hr was found to reduce about 10 % reduction of surface runoff. For this condition, the reduction effect of Sediment, T-N, and T-P loads were 87.2, 28.5, and 85.1 % respectively. The rice straw surface covering was effective for removing surface runoff dependent loads such as Sediment and T-P.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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