Accurate estimation of the spatial distribution of rainfall is critical to the successful modeling of hydrologic processes. The objective of this study is to evaluate the applicability of spatially distributed rainfall data. Spatially distributed rainfall was calculated using Kriging method and Thiessen method. The application of spatially distributed rainfall was appreciated to the runoff response from the watershed. The results showed that for each method the coefficient of determination for observed hydrograph was $0.92\~0.95$ and root mean square error was $9.78\~10.89$ CMS. Ordinary Kriging method showed more exact results than Simple Kriging, Universal Kriging and Thiessen method, based on comparison of observed and simulated hydrograph. The coefncient of determination for the observed peak flow was 0.9991 and runoff volume was 0.9982. The accuracy of rainfall-runoff prediction depends on the extent of spatial rainfall variability.
본 연구에서는 공간적으로 분포된 강우자료를 바탕으로 한 강우유출관계를 고찰하고, 기존의 공간 평균된 강우유출모형과 비교하여 유역을 공간 평균함으로써 내재되는 불확실성을 분석하여 이를 정량화시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 과거 관측된 호우사상을 단순 크리깅 기법을 이용하여 공간적으로 분포된 강우자료를 구축하였다. 공간 분포된 강우와 공간평균강우의 유출을 비교하기 위하여 공간 분포된 강우를 수정 Clark 방법에 의해서 유출계산을 수행한 결과와 지점 강우자료를 추출하여 티센 평균한 공간평균강우를 Clark방법에 의해서 유출 계산한 결과를 서로 비교하였다. 또한 강우의 관측오차와 이로부터 발생되는 유출오차를 정의한 후, 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 모의하여 강우의 관측오차가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 공간 분포된 강우자료가 이용될 경우 기존에 추정된 Clark방법 유출 매개변수의 사용이 가능할 것으로 판단된다. 2) 수정 Clark 방법의 경우는 강우는 공간적인 변동성을 고려한 유출 계산이 가능하기 때문에 이에 대한 불확실성이 일부 제거된 상태에서 매개변수 추정이 가능하게 되며, 따라서 전통적인 Clark방법의 경우보다 인정적인 매개변수를 추정할수 있을 것으로 판단된다. 3) 강우오차 및 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 감소하고 있으며, 오차의 범위 또한 밀도가 증가할수록 평균오차 주위로 수렴하는 것으로 보여진다. 4) 강우오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다.
The applicability of a distributed rainfall-runoff model for large river basin flood forecasts is analyzed by applying the model to the Nakdong River basin. The spatially explicit hydrologic model was constructed and calibrated by the several storm events. The assimilation of the large scale Nakdong River basin were conducted by calibrating the sub-basin channel outflow, dam discharge in the basin rainfall-runoff model. The applicability of automatic and semi-automatic calibration methods was analyzed for real time calibrations. Further an ensemble distributed rainfall runoff model has been developed to measure the runoff hydrograph generated for any temporally-spatially varied rainfall events, also the runoff of basin can be forecast at any location as well. The results of distributed rainfall-runoff model are very useful for flood managements on the large scale basins. That offer facile, realistic management method for the avoiding the potential flooding impacts and provide a reference for the construct and developing of flood control facilities.
강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다.
본 연구에서는 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 분석하고, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적으로 강우의 공간적 분포를 묘사하기 위해 사용되는 지점 강우 내삽기법(Thiessen Polygon: TP, Inverse Distance Weighting: IDW, Kriging) 및 레이더 강우 합성기법(Gauge-Radar ratio: GR, Conditional Merging: CM)을 이용하여 태풍으로 인한 3개의 집중호우 사상기간동안의 강우장을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 양적, 공간적 특성을 평가하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 강우-유사-유출분석 및 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 비교 분석하였다. 그 결과, 지상 우량계를 이용한 내삽기법의 경우 유사한 우량주상도 및 수문응답을 나타내었으며, 원시 레이더 자료 및 GR기법에 의한 결과는 각각 과소, 과대산정된 반면 CM기법은 레이더 강우의 공간적 특성을 유지하면서 양적으로도 개선된 결과를 보여주었다. 또한 양적으로 유사한 강우장임에도 불구하고, 각 기법에 의한 강우장의 공간적 특성으로 인하여 대상유역내 침식 및 퇴적양상은 매우 상이하게 나타났다.
본 연구의 목적은 유역에서의 강우-유출 과정 모의를 위해 GIS에 기반을 둔 2차원 강우-유출 해석모형의 개발이다. 본 연구가 추구하는 세부 목표는 첫째, 강우--유출해석을 위한 2차원 모형을 개발하고, 둘째, 개발된 모형과 GIS를 연계하는 것이다. 모형에 포함된 수식화 과정은 다음의 네 가지로 요약학 수 있다. 시$\cdot$공간적으로 분포하는 강우의 처리과정과 침투과성, 유역의 유출을 추적하기 위한 1, 4, 8방향 흐름 추적과정, 그리고 하도 추적을 위한 1차원 해석과정이다. 개발된 모형에 Monte Carlo 모의기법을 결합하여 추계학적 모형을 구성하였다. 모형에 필요한 입력자료(고도, 토양도, 강우자료 등)의 구축과 모의결과의 도시를 위해 Arc/Info와 ArcView를 연계ㆍ활용한 시스템을 구성하였다.
In this study, spatial characteristics of rainfall in Imha basin were investigated by cross-correlation analysis among rainfall gaging stations and rainfall-runoff analysis used in HEC-HMS model for analysis of influence on observed rainfall. The Kriging technique was applied to rain(all analysis in Imha basin to reflect spatial characteristics of regional rainfall. Their results are compared to rainfall-runoff data with spatially distributed rainfall data as well as the classical thiessen method. The results by kriging technique approached by geostatistical method could reflect spatial characteristics of regional rainfall properly in Imha basin.
This study was intended to interpose an objection about the analysis of rainfall spatial distribution without a proper standard, and offer the improved approach using 1,he geostatistical analysis method to analyze it. For this, spatially distributed daily rainfall data sets were collected for 41 weather stations in study area, and variogram and correlation analysis were conducted. In the results of correlation analysis, it was found that the longer distance between the stations reduces the correlation of the rainfall data, and maltes the characteristics of the rainfall spatial distribution. The variogram analysis shows that correlation range was less than 50 km for the 17 daily rainfall data sets of total 91 sets. It says that it involves some rike, to determine the application method for rainfall spatial distribution without some qualifications, hence the Application standards of the Rainfall Spatial Distribution Analysis Technique, were essential and that was contingent on characteristics of rainfall and landscape.
본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 분포형 모형과 미계측유역 자료생성방법인 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 20개 사상에 대해 GRM 모형의 매개변수 보정 및 검증결과 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석한 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 강우의 분포가 유역전반에 비슷한 경우에는 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 약간의 차이가 있었다. 하지만 호우가 상류 또는 하류방향으로 이동하거나 강우가 무작위로 분포되는 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이러한 사상의 비율을 조사한 결과 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 약 35%의 사상에 대해서는 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있는 것으로 조사되었다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다. 계측유역과 미계측유역의 첨두유량의 관계를 조사한 결과 낙동강 지류들에 위치한 미계측유역들의 첨두유량들은 그 크기가 넓게 분포됨에 따라 계측유역의 첨두유량을 사용하여 생성한 power law 관계를 이 미계측유역들의 첨두유량 추정 시 사용할 수 없었다. 또한 계측유역들의 첨두유량 또는 미계측유역 중 상하류로 연결된 비독립적인 소유역들의 첨두유량간에는 power law 가 존재하였으나 낙동강 지류들에 위치한 독립된 소유역들의 첨두유량들 간에는 상관관계가 없었다.
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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