An artificial neural network model was developed to analyze and forecast daily steamflow flow a small watershed. Error Back propagation neural networks (EBPN) of daily rainfall and runoff data were found to have a high performance in simulating stremflow. The model adopts a gradient descent method where the momentum and adaptive learning rate concepts were employed to minimize local minima value problems and speed up the convergence of EBP method. The number of hidden nodes was optimized using Bayesian information criterion. The resulting optimal EBPN model for forecasting daily streamflow consists of three rainfall and four runoff data (Model34), and the best number of the hidden nodes were found to be 13. The proposed model simulates the daily streamflow satisfactorily by comparison compared to the observed data at the HS#3 watershed of the Baran watershed project, which is 391.8 ha and has relatively steep topography and complex land use.
The purpose of this research was to develop a methodology to determine whether conjunctive surface water and groundwater management could significantly reduce deficits in a river basin with a relatively limited alluvial aquifer. The Geum River basin is one of major river basins in South Korea. The upper region of the Geum River basin is typical of many river basins in Korea where the shape of river basin is narrow with small alluvial aquifer depths from 10m to 20m and where most of the groundwater pumped comes quickly from the steamflow. The basin has two surface reservoirs, Daecheong and Yongdam. The most recent reservoir, Yongdam, provides water to a trans-basin diversion, and therefore reduces the water resources available in the Geum River basin. After the completion of Yongdam reservoir, the reduced water supply in the Geum basin resulted in increasing conflicts between downstream water needs and required instream flows, particularly during the low flow season. Historically, the operation of groundwater pumping has had limited control and is administered separately from surface water diversions. Given the limited size of the alluvial aquifer, it is apparent that groundwater pumping is essentially taking its water from the stream. Therefore, the operation of the surface water withdrawals and groundwater pumping must be considered together. The major component of the conjunction water management in this study is a goal-programmin g based optimization model that simultaneously considers surface water withdrawals, groundwater pumping and instream flow requirements. A 10-day time step is used in the model. The interactions between groundwater pumping and the stream are handled through the use of response and lag coefficients. The impacts of pumping on streamflow are considered for multiple time periods. The model is formulated as a linear goal-programming problem that is solved with the commercial LINGO optimization software package.
입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte Carlo기법을 이용하여 수문 모형의 매개변수가 서로 다른 입력자료의 특성에 따라 변화하는 양상을 구분하여 보았다. 본 연구에서 제시된 앙상블 유량 예측방법은 기상 예측 및 기상 모형의 결과물 등의 입력자료를 이용함으로써 중/장기 유량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 안동댐 유역을 대상으로 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용해 하천단면 특성을 고려하여 유량 및 수질(SS, TN, DO)을 모의하였다. 안동댐 유역 내 위치한 도산 및 안동댐 관측소의 실측 유량 자료를 이용하였으며, 낙본B 관측소의 수질 측정 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 항공사진을 통해서 안동댐 유역 내 각각의 소유역에 대하여 평균 하천폭과 홍수터폭 자료를 구축하였으며, 이를 실측 자료로 가정하였다. 또한 하천단면 실측 자료를 기반으로 상류 유역 면적에 대한 하천폭 및 홍수터폭 회귀식을 개발하였다. 이렇게 개발된 회귀식을 통해 산정된 하천폭과 홍수터폭을 SWAT 모형에 적용하여 유량 및 수질 모의를 모의하였으며, 하천단면 특성을 고려하기 이전(Scenario 1, S1)과 이후(Scenario 2, S2)의 모의 결과를 비교하여 하천단면 특성 고려에 따른 모의 결과의 차이에 대하여 분석하였다. S1와 S2의 하천폭과 홍수터폭을 비교한 결과 S1이 하천폭과 홍수터폭을 과대 산정하는 것으로 나타났으며, S1의 유속은 S2보다 작게 나타났다. 유량 모의 결과와 실측 자료에 대한 $R^2$와 NSE를 산정한 결과 S1과 S2의 결과는 큰 차이를 나타내지 않았으나, S2가 S1에 비해 상대적으로 첨두유량을 높게 모의하는 경향이 나타났다. 유량 모의 결과와 달리 수질 모의 결과에서는 S1과 S2의 차이가 뚜렷하게 나타났다. SS, TN, DO 모의 결과 모두에서 S2가 S1보다 높은 모의 정확도를 나타내었다. 결론적으로 하천단면 특성이 유량 및 수질 모의 정확도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 하천단면과 관련한 변수들은 수질 모의에 있어서 민감하게 영향을 주는 것으로 판단되었다. 하지만 본 연구는 단일 유역에 대해서만 진행되었기 때문에 연구 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 본 연구의 연구대상 유역과 다른 유역 특성을 가진 유역들을 대상으로 본 연구의 결과에 대한 재검토가 필요하다.
본 연구는 미래 기후변화 및 토지피복변화가 유역 내 유출량과 유사량의 거동에 가져올 영향을 분석하는데 목적이 있다. 기상자료는 IPCC 5차 평가보고서를 위해 새롭게 논의된 RCP 시나리오 중 서로 상반되는 4.5 및 8.5 시나리오의 기후전망 (2011~2100년) 이 사용되었으며, 토지피복지도는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 사회 경제 스토리라인과 로지스틱 회귀모형 (LR)을 이용하여 개발 된 모델에 의해 구축되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우, 기후변화 및 토지피복변화 모두 고려한 경우의 세 가지 시나리오를 설정하고, 각 시나리오에 따른 유출량 및 유사량을 모의한 결과 계절적으로 매우 명확한 변화를 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가시키고 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 유사량 역시 유출량과 동일한 변화의 양상을 보였다. 토지피복변화는 유출량을 증가시키는 반면 유사량은 감소시키며, 이는 도시화로 인한 불투수 면적의 증가에 의한 것으로 판단된다. 토지피복변화는 기후변화에 비해 유출량에 적은 영향을 끼치나, 기후변화에 의해 초래된 유출량 문제를 더욱 극대화 시킬 수 있다. 따라서 지속적인 수자원 관리를 위하여 기후변화의 잠재적 영향을 파악하고, 토지피복변화에 따른 적절한 수자원 대응 정책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적인 엘니뇨/남방진동(ENSO)과 한국 가뭄의 연관성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 한국 가뭄의 지표로서 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)와 9개 ENSO 관련 지수들에 대한 Pearson 상관분석 및 Spearman 순위상관분석이 수행되었다. 본 연구에서는 한국의 PDSI를 계산하기 위하여 우리나라의 월강수량 및 월평균기온을 이용하여 PDSI 식을 개발하였다. 또한 PDSI, 강수량 및 하천유량에 대한 ENSO 합성백분위수 분석을 통하여 교차상관분석의 결과를 검증하였다. 교차상관분석 결과 ENSO와 우리나라 가뭄은 통계적으로 ENSO가 16개월 정도 선행하는 유의적인 연관 관계가 있음을 확인하였다. 그러나 한국 가뭄의 지수인 PDSI의 총변동의 6%만 ENSO 지수의 변동에 의하여 설명되고 있어 가뭄을 ENSO 관련 지수만으로 연관시켜 예측하는 것은 어려울 것이다. ENSO의 해양성분인 적도 태평양 해수면온도와 다윈의 해면기압과 한국의 PDBI는 부(-)의 관계이고, 남방진동진수 및 타이티의 해면기압과 관계는 정(+)의 관계를 가지고 있다. 과거 발생한 ENSO 기간의 PDSI, 강수량 및 하천유량의 ENSO 합성백분위수의 분석결과 우리나라의 가뭄은 엘니료가 끝나는 해 12월부터 6개월 동안 평균이하의 PDSI가 지속되어 엘니뇨의 영향이 있었음을 확인하였다. 그리고 같은 기간에 강수량과 하천유량도 평균이하를 보여 가뭄의 경향을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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