In this study, a runoff hydrograph and runoff volume were calculated by using the kinetic wave theory for small urban watersheds based on the concept of low impact development(LID), and the effective imperviousness was estimated based on these calculations. The degree of sensitivity of the effective imperviousness of small watersheds to the impervious to pervious area ratio, infiltration capability, watershed slope, roughness coefficient and surface storage depth was then analyzed. From this analysis, the following conclusions were obtained: The effective imperviousness and paved area reduction factor decreased as the infiltration capability of pervious area increased. As the slope of watersheds becomes sharper, the effective imperviousness and the paved area reduction factor display an increasing trend. As the roughness coefficient of impervious areas increases, the effective imperviousness and the paved area reduction factor tend to increase. As the storage depth increases, the effective imperviousness and the paved area reduction factor show an upward trend, but the increase is minimal. Under the conditions of this study, it was found that the effective imperviousness is most sensitive to watershed slope, followed by infiltration capability and roughness coefficient, which affect the sensitivity of the effective imperviousness at a similar level, and the storage depth was found to have little influence on the effective imperviousness.
The objective of this study were to develop landscape scale ecosystem assessment model, and apply the model for the assessment of the state and change of ecosystem of the study area, Yongin, Korea. Since natural ecosystem of the site has been deteriorated significantly during recent extensive residential development, it is essential to correctly assess ecosystem of the study site. Traditional ecosystem assessment mainly utilizing intensive field survey requires high cost, but the outcome rarely represents spatial pattern of the regional ecosystems. Ecosystem assesment of landscape scale based on landscape ecology can resolve most of the shortfalls of the traditional approach. The research method can be summarized as follows. First, extensive literature review on such topics as spatial pattern of ecosystem, ecosystem assessment of landscape scale, ecological analysis was carried out. Second, a model for the ecosystem assessment of landscape scale emphasizing spatial pattern of ecosystem was developed. This model evaluates three indicators; ecological integrity and biological diversity, watershed integrity, and landscape resilience of 11 watersheds in the study area. Finally, ecological assessment utilizing two sets of indicators, enhancement of and disturbance of ecosystem stability, was carried out. This assessment method is based on Environmental Monitoring and Assessment Program´s Landscape component(EMAP-L) of EPA(1994). The results of this study are as follows. First, the ecosystem assessment of landscape scale of the study area of Yongin, Korea, showed that escosystems of Tanchun01 and Chungmichun01 watersheds had the worst state in the study site in 1991. On the other hand, the ecosystems of Jinwechun01, Kyunganchun02, and Bokhachun01 watersheds had the most stable ecosystem in 1991. Second, ecosystems of Tanchun01, Shingal reservoir, and Kyunganchun01 watersheds were evaluated to be the worst state in the study site in 1996. And, ecosystems of Jinwechun01 and Gosam reservoir watersheds had the most stable ecosystem. Third, ecosystem of Tanchun01 watershed which incudes Suji residential development project site changed the most drastically between 1991 and 1996. The ecosystem of the watershed the most drastically deteriorated due to it´s proximity to Seoul and Bundang new town.
It is of the most urgent necessity to get hydrological time series of long duration for the establishment of rational design and operation criterion for the Agricultural hydraulic structures. This study was conducted to select best fitted frequency distribution for the monthly runoff and to simulate long series of generated flows by multi-season first order Markov model with comparison of statistical parameters which are derivated from observed and sy- nthetic flows in the five watersheds along Geum river basin. The results summarized through this study are as follows. 1. Both two parameter gamma and two parameter lognormal distribution were judged to be as good fitted distributions for monthly discharge by Kolmogorov-Smirnov method for goodness of fit test in all watersheds. 2. Statistical parameters were obtained from synthetic flows simulated by two parameter gamma distribution were closer to the results from observed flows than those of two para- meter lognormal distribution in all watersheds. 3. In general, fluctuation for the coefficient of variation based on two parameter gamma distribution was shown as more good agreement with the observed flow than that of two parameter lognormal distribution. Especially, coefficient of variation based on two parameter lognormal distribution was quite closer to that of observed flow during June and August in all years. 4. Monthly synthetic flows based on two parameter gamma distribution are considered to give more reasonably good results than those of two parameter lognormal distribution in the multi-season first order Markov model in all watersheds. 5. Synthetic monthly flows with 100 years for eack watershed were sjmulated by multi- season first order Markov model based on two parameter gamma distribution which is ack- nowledged to fit the actual distribution of monthly discharges of watersheds. Simulated sy- nthetic monthly flows may be considered to be contributed to the long series of discharges as an input data for the development of water resources. 6. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
The objective of this study is to assess the impact of potential climate change on the hydrological components, especially on the streamflow, evapotranspiration and snowmelt, by using the Soil Water Assessment Tool (SWAT) for 17 Hanriver middle watersheds of South Korea. For future assessment, the SWAT model was calibrated in multiple sites using 4 years (2006-2009) and validated by using 2 years (2010-2011) daily observed data. For the model validation, the Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow were 0.30-0.75. By applying the future scenarios predicted five future time periods Baseline (1992-2011), 2040s (2021-2040), 2060s (2041-2060), 2080s (2061-2080) and 2100s (2081-2100) to SWAT model, the 17 middle watersheds hydrological components of evapotranspiration, streamflow and snowmelt were evaluated. For the future precipitation and temperature of RCP 4.5 scenario increased 41.7 mm (2100s), $+3^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +32.5 % (2040s), +24.8 % (2060s), +50.5 % (2080s) and +55.0 % (2100s). For the precipitation and temperature of RCP 8.5 scenario increased 63.9 mm (2100s), $+5.8^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +35.5 % (2040s), +68.9 % (2060s), +58.0 % (2080s) and +63.6 % (2100s). To determine the impact on snowmelt for Hanriver middle watersheds, snowmelt parameters of SWAT model were determined through evaluating observed streamflow data during snowmelt periods (November-April). The results showed that average SMR (snowmelt / runoff) of 17 Hanriver middle watersheds was 62.0 % (Baseline). The annual average SMR were 42.0 % (2040s), 39.8 % (2060s), 29.4 % (2080s) and 27.9 % (2100s) by applying RCP 4.5 scenario. Also, the annual average SMR by applying RCP 8.5 scenario were 40.1 % (2040s), 29.4 % (2060s), 18.3 % (2080s) and 12.7 % (2100s).
우리나라의 강수와 유역특성을 고려하여 일강우량과 증발량의 입력자료로 일유출량을 모의발생할 수 있는 "한국 하천의 일 유출량 모형(DAWAST)"을 개발하였다. 이 모형은 개념화 모형을 기본모형으로 최적화모형, 일반화모형 및 수계화모형 등 3개의 부모형으로 구성되어 있다. 기본모형은 유역을 지표면, 불포화층과 포화층의 3개 저수층으로 단순화하고 각 저수층에서 일단위로 물수지를 분석하였다. 최적화모형은 관측유출자료가 있는 유역에서 최적화기법으로 매개변수를 보정하여 적용하고, 일반화모형은 유역특성인자로부터 매개변수를 예측하여 미계측 중, 소유역에 적용하고, 수계화모형은 유역특성인자 조사가 없거나 어려운 지점에서 최적화기법으로 분석된 수문지점의 매개변수를 전용하여 미계측 대유역에 적용하여 일유출량을 추정한다.유출량을 추정한다.
In order to assess the effect of TMDLs management and improve that in the future, it is necessary to analyze long-term changes in water quality during management period. Therefore, long term trend analysis of BOD was performed on thirty monitoring stations in Geum River TMDL unit watersheds. Nonparametric trend analysis method was used for analysis as the water quality data are generally not in normal distribution. The monthly median values of BOD during 2004~2010 were analyzed by Seasonal Mann-Kendall test and LOWESS(LOcally WEighted Scatter plot Smoother). And the effect of Total Maximum Daily Loads(TMDLs) management on water quality changes at each unit watershed was analyzed with the result of trend analysis. The Seasonal Mann-Kendall test results showed that BOD concentrations had the downward trend at 10 unit watersheds, upward trend at 4 unit watersheds and no significant trend at 16 unit watersheds. And the LOWESS analysis showed that BOD concentration began to decrease after mid-2009 at almost all of unit watersheds having no trend in implementation plan watershed. It was estimated that TMDLs improved water quality in Geum River water system and the improvement of water quality was made mainly in implementation plan unit watershed and tributaries.
Monthly streanflow of watersheds is one of the most important elements for the planning, design, and management of water resources development projects, e.g., determination of storage requirement of reservoirs and control of release-water in lowflow rivers. Modeling of longterm runoff is theoretically based on water-balance analysis for a certain time interval. The effect of the casual factors of rainfall, evaporation, and soil-moisture storage on streamflow might be explained by multiple regression analysis. Using the basic concepts of water-balance and regression analysis, it was possible to develop a generalized model called the Regionalized Regression Model for Monthly Streamflow in Korean Watersheds. Based on model verification, it is felt that the model can be reliably applied to any proposed station in Korean watersheds to estimate monthly streamflow for the planning, design, and management of water resources development projects, especially those involving irrigation. Modeling processes and properties are summarized as follows; 1. From a simplified equation of water-balance on a watershed a regression model for monthly streamflow using the variables of rainfall, pan evaporation, and previous-month streamflow was formulated. 2. The hydrologic response of a watershed was represented lumpedly, qualitatively, and deductively using the regression coefficients of the water-balance regression model. 3. Regionalization was carried out to classify 33 watersheds on the basis of similarity through cluster analysis and resulted in 4 regional groups. 4. Prediction equations for the regional coefficients were derived from the stepwise regression analysis of watershed characteristics. It was also possible to explain geographic influences on streamflow through those prediction equations. 5. A model requiring the simple input of the data for rainfall, pan evaporation, and geographic factors was developed to estimate monthly streamflow at ungaged stations. The results of evaluating the performance of the model generally satisfactory.
농업 유역 내 수문 순환 및 비점오염원의 발생 및 거동에 대해서 유역단위로서의 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 유역단위로서의 모의를 통해서는 필지 별 발생되는 농업 비점오염물질을 평가하고 대책을 세우기에는 한계가 있다. 따라서 농업 유역의 농경지를 대상으로 유역단위 모의가 아닌 필지단위 모의를 진행함으로써 농업 비점오염물질에 대한 관리를 해야 할 필요성이 있다. 그리하여 본 연구에서는 필지단위로 상세한 모의가 가능한 ArcAPEX 모형을 사용하였으며 모형 내 임계값 조정을 통한 유역 구분 시 우리나라 지형 및 농업특성 상 지형인자 추출의 어려움으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능을 활용하는 것이 농경지를 대상으로 정확한 필지 분할 및 필지 특성 반영이 될 것이라 판단하였다. 하지만 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 자료를 구축하는데 시간과 노력이 많이 소모되고 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 입력 자료 구축의 편의를 도모하고자 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 개발하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 지형적 특성으로 인해 집약적인 농업이 행해지고 있는 강원도 양구군에 위치한 해안면 유역의 농경지 경계와 하천 및 수로에 대한 자료를 Subarea-Stream 자동 연결 모듈에 입력하여 최종적으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 변환시켜 모형에 적용하였다. 본 연구결과 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 단시간에 편리하게 구축할 수 있었으며, 농경지를 대상으로 필지 단위로 분할이 된 것을 확인 할 수 있었다. 최종적으로 본 연구를 통해 지형인자 추출 오류로 인해 수계 추출 시 나타날 수 있는 문제점에 대한 해결을 할 수 있었으며 모형 내 Pre-defined Streams and Watersheds 입력 자료 구축 시 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 활용한다면 농업 유역 내 농경지에 대해서 편리하게 유역단위에서의 모의가 아닌 필지단위에서의 상세한 모의를 하는데 큰 기여를 할 것이라 판단된다.
Multivariate statistical analysis and an environmental hydrological model were applied for investigating the causes of water pollution and providing best management practices for water quality improvement in urban and agricultural watersheds. Principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) for water quality time series data show that chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), suspended solids (SS) and total phosphorus (T-P) are classified as non-point source pollutants that are highly correlated with river discharge. Total nitrogen (T-N), which has no correlation with river discharge and inverse relationship with water temperature, behaves like a point source with slow and consistent release. Biochemical oxygen demand (BOD) shows intermediate characteristics between point and non-point source pollutants. The results of the PCA and CA for the spatial water quality data indicate that the cluster 1 of the watersheds was characterized as upstream watersheds with good water quality and high proportion of forest. The cluster 3 shows however indicates the most polluted watersheds with substantial discharge of BOD and nutrients from urban sewage, agricultural and industrial activities. The cluster 2 shows intermediate characteristics between the clusters 1 and 3. The results of hydrological simulation program-Fortran (HSPF) model simulation indicated that the seasonal patterns of BOD, T-N and T-P are affected substantially by agricultural and livestock farming activities, untreated wastewater, and environmental flow. The spatial analysis on the model results indicates that the highly-populated watersheds are the prior contributors to the water quality degradation of the river.
Universal Soil Loss Equation (USLE) is suggested and employed in the policy to conserve soil resources and to manage the impact of development, since soil loss is very essential to nonpoint source pollution management. The equation requires only five factors to estimate average annual potential soil loss, USLE is simplicity provides benefits in use of the equation. However, it is also limitation of the model, since the estimated results are very sensitive to the five factors. There is a need to examine the application procedures. Three approaches to estimate potential soil loss were examined, In the first approach, all factors were prepared with raster data, soil loss were computed for each cell, and sum of all cell values was determined as soil loss for the watersheds. In the second approach, the mean values for each factor were defined as representing USLE factors, and then the five factors were multiplied to determine soil loss for the watersheds. The third approach was same as the second approach, except that the Vegetative and Mechanical measure was used instead of the Cover and management factor and Support practice factor. The approaches were applied in 38 watersheds, they displayed significant difference, moreover no trends were detected for the soil loss at watersheds with the approaches. Therefore, it was concluded that there is a need to be developed and provided a typical guideline or public systems so that soil loss estimations have consistency with the users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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