Evaluating interpolated rainfall uncertainty of hydrological models caused by different interpolation methods for basins where can not fully collect rainfall data are necessary. In this study, the adaptive MCMC method under effects of ILFs was used to analyze the interpolated rainfall uncertainty of the SURR model for Gunnam basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of unknown parameters. In this work, the performance of four ILFs on uncertainty of interpolated rainfall was assessed. The indicators of p_factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and r_factor (the average width of the uncertainty interval) were used to evaluate the uncertainty of the simulated streamflow. The results showed that the uncertainty bounds illustrated the slight differences from various ILFs. The study confirmed the importance of the likelihood function selection in the application the adaptive Bayesian MCMC method to the uncertainty assessment of the SURR model caused by interpolated rainfall.
유역관리제도로써 시행 중인 현재의 수질오염총량관리제도의 기준유량은 과거 10년 평균저수량을 적용하고 있으며, 오염총량관리 이행평가는 단위유역별 목표수질을 만족할 수 있는 부하량에 대한 관리를 통해 시행되고 있다. 현재의 단순화되고 평균화된 개념의 기준유량을 이용한 단위유역별 부하량 할당과 관리는 목표수질 달성이라는 규제 기준을 달성하기 위한 관리측면에서의 편리성은 있으나 유역관리를 통한 유역 혹은 수체의 건전한 회복과 평가를 통해 문제점을 도출하고 해결하고자 하는 근본적인 유역관리의 역할은 미흡하다. 동일한 수질 농도를 유지, 관리하기 위해서는 매시간, 매일 변동하는 유량, 즉 전체유량을 고려한 부하량 관리를 통해서만 하천 생태계의 건강성을 유지할 수 있으며 이를 위해서는 전체 유량 규모를 고려해야 한다. 전체 유량 규모를 고려한다는 의미는 자연 현상인 강우-유출에 의해 다양하게 변동되는 유량과 인위적인 조절 유량 등을 고려한 오염총량관리 기준 설정과 이러한 양상을 반영한 과학적, 합리적인 평가가 가능하다는 의미이다. 이에 본 연구에서는 전체 유량 규모가 고려되는 유량-부하량 상관곡선을 이용한 오염총량평가 기법을 개발하고 이를 낙동강 수질오염총량관리 단위유역에의 실적용을 통해 문제점과 개선방향을 도출하고 본 기법의 국내 오염총량관리의 부하량 할당 및 이행평가에의 적용 가능성을 평가하였다.
국내 수문관측자료의 부족으로SWAT(Soil Water Assessment Tool) 모형의 적용성 평가는 대부분 유출자료만을 사용하여 이루어진다. 본 연구는 실측된 여러 수문자료가 SWAT수문모형의 불확실성 및 오차의 감소를 위해 어떻게 이용될 수 있는 지에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 전형적인 산지 유역인 설마천 유역을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT 모형을 적용하여 수문성분의 특성을 살펴보았다. 먼저 모형의 입력자료인 기상자료 및 지형자료를 획득하여 구축하였고, 모형의 검 보정 위하여 유출, 증발산, 토양수분 실측자료를 획득하였다. SWAT 모형은 유츨량, 증발산, 토양수분 자료가 동시에 측정된 2007년 자료를 사용하여 보정된 후, SWAT 모형의 모의값은 유출량은 2003~2008년, 증발산과 토양수분은 2008년의 관측값과 비교, 분석한 뒤 전체적인 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였다. 유출량의 검 보정 이용한 모의결과보다 다른 실측자료를 이용한 모의결과가 신뢰성이 높게 나타났다(결정계수($R^2$) 상향: 유출량은 0.72에서 0.76, 토양수분은 0.49에서 0.59, 증발산은 0.52에서 0.59). 유역의 실제적인 상황을 근접하게 모의하기 위해서는 다른 수문성분의 정확하고 신뢰성 있는 자료의 구축과 적용이 매우 중요하다고 판단된다.
산업화와 도시개발로 인한 불투수층 면적의 증가는 수문순환 체계를 왜곡시켜 심각한 건천화를 야기한다. 이를 관리하기 위해 건천화의 정량적인 평가 및 예측이 가능한 하천건천화 영향평가 기술이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형(Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking, DrySAT-WFT)과 시계열 GIS자료를 활용하여 전국 5대강 유역의 댐·보 유역을 대상으로 하천유입량 감소원인 평가를 실시하였다. 이를 위해 5개 하천건천화 영향요소(토양침식, 산림성장, 도로-하천 단절, 지하수이용, 도시개발)를 선정하여 1976년부터 2015년까지 GIS 기반의 시계열 공간자료를 연대별로 구축하였다. DrySAT-WFT는 2005~2015년까지 8개의 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 섬진강댐, 주암댐, 용담댐) 및 4개의 유량 관측지점(오수천, 미호천, 마륵, 초강)에 대해 하천유량 검보정을 실시하였고, 검보정 결과 결정계수(R2)는 평균 0.76(0.66~0.84), Nash-Sutcliffe 모형효율은 평균 0.62(0.52~0.72)의 값을 보였다. 이를 토대로 2010년대(2006~2015)의 기상조건을 기준으로 연대별(1980년대: 1976~1985, 1990년대: 1986~1995, 2000년대: 1996~2005, 2010년대: 2006~2015) GIS자료를 이용하여 댐·보 유역의 하천유입량 변화를 계산하므로서 각 영향요소별 하천유입량 감소 기여비율을 산정하였다. 모의결과, 1980년대를 기준으로 5대강 유역평균 2010년대 풍수량(Q95)은 4.1~6.3%의 감소율을 보였고, 평수량(Q185)은 6.7~9.1%의 감소율을 보였으며, 갈수량(Q355)은 8.4~10.4%의 감소율을 보였다. 하천건천화 영향요소 중에서 지하수 이용량의 증가로 인한 기저유량 감소(하천건천화 기여율: 40.5%)가 가장 큰 영향을 주었으며, 다음으로는 산림성장에 의한 증발산량 증가(하천건천화 기여율: 29.0%)로 나타났다.
본 연구에서는 무심천 유역을 대상으로 지표수-지하수 통합해석 모형인 SWAT-MODFLOW를 이용하여 수량이 부족한 하천으로 지하수를 이용한 물공급 방안을 모색하였다. 2011년부터 2015년까지 다양한 모의실험을 수행한 결과 극한가뭄이 도래했던 2015년에 지하수 공급에 의한 월 유출량의 변화는 현 양수시 23%, 최대 양수시에는 68.3%의 증가를 나타냈다. 이를 연간 지하수 함양량으로 산정할 경우 현 이용량을 적용하면 연평균 강수량의 6.2%인 75 mm, 최대 이용량 적용시 연평균 강수량의 24%인 290 mm에 해당하여 연간 안정적인 공급이 가능한 것으로 나타났다. 본 연구는 가뭄에 취약한 지표수자원과 달리 지하수는 하천수 부족시 물공급의 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
HSPF model based on BASINS was applied for the Hwaseong Reservoir watershed (HRW) to evaluate the feasibility of water quality management. The watershed was divided into 45 sub-basins considering various watershed environment. Streamflow was calibrated based on the measured meteorological data, discharge data of treatment plants and observed streamflow data for 2010 year. Then the model was calibrated against the field measurements of water qualities, including BOD, T-N and T-P. In most cases, there were reasonable agreements between observed and predicted data. The validated model was used to analyze the characterization of pollutant load from study area. As a result, Non-point source pollutant loads during the rainy season was about 66~78% of total loads. In rainy-season, water quality parameters depended on precipitation and pollutant loads patterns, but their concentration were not necessarily high during the rainy season, and showed a decreasing trend with increasing water flow. As another result of evaluation for load duration curves, in order to improve water qualities to the satisfactory level, the watershed managements considering both time-variant and pollution sources must be required in the HRW. Overall, it was found that the model could be used conveniently to assess watershed characteristics and pollutant loads in watershed scale.
수문학적 모형들은 지구 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후의 변화나 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메카니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapotranspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Motorn CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittlehouse-Black, Granger, the Linarce 등, 5 종류의 모형에 대하여 각각의 모형이 일 하천유출량에 미치는 영향을 분석해 보았다. 또한, 각 증발산 방법과 SLURP 모형의 매개변수와의 민감도 분석을 실시하였다.
Kareem Kola Yusuff;Adigun Adebayo Ismail;Park Kidoo;Jung Younghun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.95-95
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2023
Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.
Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)은 하천건천화 평가 및 예측을 위해 개발된 물수지 기반의 분포형 수문모형이다. 그러나 물수지 모형의 특성상 토양층 사이를 이동하는 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 하천 및 지표를 따라 이동하는 물의 수평적인 거동 추적에는 한계가 있다. 본 연구에서는 DrySAT-WFT 모형에 댐·보 방류량을 고려한 하도 갈수량 추적 알고리즘을 적용하여 유출 모의 성능을 개선하고, 개선된 유출 모형을 금강 유역(9,915.5 ㎢)에 적용하여 건천화 원인 추적 및 평가를 수행하였다. 하천건천화 원인 추적을 위한 영향요소로 1976년부터 2015년까지 구축한 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 자료를 활용하였다. 건천화 영향요소를 적용하기 전 기상자료만을 활용해 모의한 유출결과를 기준 시나리오로 설정하고 댐·보 지점을 대상으로 검보정을 진행하였다. 이후 각 건천화 영향요소를 적용한 유출 시나리오별 유량의 감소 비율과 건천화 기여 비율을 산정하여 영향평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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