ILLUDAS-NPS 모형은 초기강우에 의한 수질항목별 오염부하량 및 농도계산을 위하여 개발하였다. 이 모형은 국내의 도시지역 유출해석에 주로 사용되는 ILLUDAS 모형에 건기 및 우기시의 수질해석 과정들을 추가한 것으로써 건기시의 경우 유량 및 수질 계산은 계수지정법을 사용하였으며, 우기시의 경우 유량 계산은 기존 ILLUDAS 모형의 알고리즘, 수질 계산은 일일 오염물 축적법과 쓸림방정식을 적용하여 계산시간별 오염물질 부하량 및 농도 등을 계산하였

미국 지질조사국(U.S Geological Survey)의 강우-유출모형 DR3M-II(Distributed Routing Rainfall-Runoff Model)를 이용해 도시배수유역의 유출해석을 수행하였다. DR3M-II는 강우사상을 입력자료로 하여 수지상의 관거 또는 자연수로망으로 구성된 도시유역에서의 유출추적을 위해 개발된 모형이다. 대상유역인 산본신도시에서의 실측유출자료를 이용한 모형의 검정 및 검증을 수행하였으며, Rosenbrock기법을 이

본 논문에서는 정밀한 수문기상자료를 보유하고 있는 설마천 시험유역의 강우유출자료를 이용하여 산지 소유역의 유출곡선지수(CN)를 산정하고, 이를 이용하여 국내 산지 소유역에 적합하다고 판단되는 선행강우량(ARC)의 적용기준을 제시하였다. 설마천 시험유역은 가 산림으로 구성되어 있는 전형적인 미개발 산지 소유역으로서 기왕의 10개 주요 호우사상을 분석하여 산정된 CN값은 범위에 있었으며 중앙값(median)은 72 정도인 것으로 나타났다. 선행강우량과 C

본 논문에서는 매개변수의 의존도가 상대적으로 적은 수리학적 모형으로 강우-유출 모형을 구성하였다. 미계측 유역에 대해서 지형도나 유역 특성 자료로부터 매개변수를 추정하고 지표류는 운동파 방법을 하도추적은 Dynamic Wave 추적기법을 적용하여 대표적인 자연하천 유역인 소양강 유역과 위천 유역에 대해서 적용성을 검토해 보았다. 모형의 효율성을 평가하기 위해서 소양강댐 유역을 대상으로 HEC-1 모형과 본 연구에서 제시한 모형을 비교한 결과 HEC-1

본 연구의 목적은 HSPF 모형과 Landsat 영상을 이용하여 토지피복 변화에 따른 유출의 변화를 분석하는 것이다. 토지피복도는 경안수위관측소 상류유역()에 대하여 10년 단위로 3개의 토지피복도(1980, 1990, 2000)를 준비하였다. HSPF의 수문학적 인자들의 보정에는 1999년부터 2000년의 경안수위관측소의 자료를 사용하였고, 검증에는 2001년과 2003년의 자료를 사용하였다. 토지피복도를 입력자료로 한 유출변화의 모의 결과, 20년

유량과 수질의 관계를 분석하는 것은 매우 중요하다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 이러한 지점에서는 보다 정확한 유량 산정과 이를 활용한 예측 프로그램이나 시스템이 요구된다. 이번 연구에서는 미계측 지점인 평창강 수질자동측정망 지점에 유량예측 신경

Groundwater in Jeju Island, flowing through main stream, is spring water from underground. To set a fixed quantity of groundwater flowing from surface in a hydrological view, 4 downstream (Woedo stream, Gangjung stream, Yeonwoe stream and Ongpo stream) were selected to calculate the characteristic of baseflow and the baseflow discharge through the data on tachometry. There were 11 to 14 level peak caused by runoff, mostly occurred during monsoon season. Also, duration of runoff was 15 to 25 hours, well reflecting the characteristic of inclined, short stream length in Jeju Island and pervious hydrogeographical feature. In case of Gangjung stream, Yeonwoe stream and Ongpo stream, variation of stream water level by baseflow rose above during summer, which was closely linked to the distribution of seasonal precipitation. From autumn to spring, water level fell below while that of Woedo stream remained the same all year round. Data on the water level observed in Woedo stream and Gangjung stream in every single minutes was applied to weir formula(equation of Oki and Govinda Rao) to calculate baseflow discharge. Also, using the data on current and water level calculated in Ongpo stream and Yeonwoe stream, water level-water flow rating was applied to assess baseflow discharge.

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 1986년과 1999년 Landsat TM 영상을 사용하여 최우도법에 의해 토지피복도를 작성하였으며, 토지이용의 변화에 따른 하천유출량의 정량적 변화를 모의하기 위해서는 격자기반의 분포형 강우유출모형인 KIMSTORM모형(김성준 등, 1998)을 사용하였다. 1998년에서 2003년까지 총 7개의 강우사상을

본 연구에서는 격자로 분할된 유역에 ModClark 모형을 적용하여 수문모형의 매개변수를 산정하고 격자분할에 따른 유출변화에 대해서 검토하였다. 연구대상 유역은 IHP (국제수문개발계획)의 대표유역의 하나인 금강수계의 보청천 유역으로 하였다. 유역의 수문지형정보들은 HEC-GeoHMS를 이용하여 계산하였다. ModClark 모형은 격자형태의 강우자료를 요구하며 이 자료들은 HEC-DSS 파일 형태로 기록되어져 있어야 한다. 따라서 크리깅 방법을 이용하여

본 연구는 미국 지질조사국에서 개발된 장기유출모형인 PRMS 모형을 금강유역 내 용담댐유역에 적용함으로써 PRMS 모형의 공간적인 특성과 유출 모의에 대한 효율성을 검토하였다. 공간적인 유출특성을 구체화하기 위하여 소유역구분과 HRU수의 증감에 따른 유출의 변화를 고찰하였다. 그 결과 소유역 구분에 따라, HRU증감에 따라 유역말단부에서 유량의 변화는 실제로 크게 변화하지 않는 것으로 나타났으며, 따라서 PRMS 모형은 준 분포형적인 성질보다는 오히려

본 연구는 강우에 기인한 연안역의 토사 및 영양염류 유출에 관한 현지관측과 대안[오끼나와 이시가키섬]이며, 이론 통한 유출지형분석 강우강도·조석과의 영향, 유출입자의 특성(탁도, 입도, 영양염류) 등을 확인하였다. 연안부의 토사 유출과 영양 염류의 농도는 강우강도와 조수간만의 시간적 변화에 따라 지역적 차이를 보였으며, 하천유역 주변 토지 이용형태와 주변 식생의 분포비율에 따라 변화되어지고 있음을 확인할 수 있었다.

빈번하게 발생하고 있는 산불은 산지유역에 과도한 토사유출 문제를 일으키고 있다. 산불 이후 산지사면에서 강우에 의한 토사유출은 지표식생인자에 의해 지배되며 지표식생은 시간의 경과에 따라 점차 회복되고 이는 토사유출을 저감시킨다. 본 연구에서는 민감도를 강우에너지에 대한 유출 및 토양침식량의 비로 정의하고, 지표인자 변화에 따른 유출 및 토양침식 민감도의 특성을 분석하였다. 그 민감도에 대한 매개변수들의 상관관계를 분석한 결과 지표식생지수와의 상관성이 가

수문학적 모델에 대한 연구보고에 의하면 유출량 모의 측면에서 집중형 모형은 분포형 모형보다 적용성이 좋다고 볼 수 있다. 분포형모형은 컴퓨터 계산환경 및 현장 실험이 허용하는 범위내에서 지형인자를 단순화하여야만 하기 때문에 양적인 오차를 가진다. 하지만 공간적 지형인자를 고려한다는 측면에서 분포형모형은 지표수 흐름을 분석하는데 더욱 효과적이다. 본 연구의 목적은 흐름의 특성을 결정짓는 최소한의 지형인자(흐름경사, 방향, 누적도)를 고려한 저류함수를 이용

해안을 통하여 유출되는 지하수량은 하천 유출량에 비하여 상대적으로 크기는 작으나 해안 지역의 지하수자원의 개발과 연안의 오염과 관련하여 중요성을 가진다. 선행 연구에서는 관측정 수위, 투수계수 등의 간단한 자료만을 가지고 지하수의 해안 유출량을 평가하는 방법을 제시하였다 본 연구에서는 남해안과 서해안과 같이 해안선의 형태가 복잡한 경우에 평균동수경사, 해안선의 폭과 담수층의 평균 두께를 산정하는 방법을 제시하여 지하수 해안유출량 평가의 정확도를 높이는

본 연구에서는 금강홍수통제소의 홍수조절 주요지점인 금강수계의 미호천 유역(석화 수위관측소)을 대상유역으로 선정하였다. GIS와 결합된 홍수유출모형인 WMS를 이용하여 수문학적 지형특성인자를 추출하였으며, 유출해석은 WMS에 내재된 HEC-1을 이용하였다. 유효강우량의 산정을 위해 SCS의 CN 값을 사용하였으며, 합성단위도법으로는 Clark, Snyder 및 SCS 무차원 단위도법을 사용하였다. 본 연구에서는 실측 수문곡선과의 검증을 통해 미계측 유역에

두개의 지표면과 그 사이에 있는 하도로 이루어진 유역을 가정하여 이동강우에 대한 유출을 운동파 이론을 적용하므로서 해석하여 다양한 강우이동속도의 경우를 비교 분석하였다. 이동강우는 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 0.25∼2.0m/s의 속도로 이동시켰으며, 이때 강우분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 적용하였다. 횡방향 이동강우의 경우에 첨두유량이 가장 크게 나타났고, 상류방향의 이동강우에 대한 첨두유량이 가장 작게 나타났다. 강

본 논문에서는 신경망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 홍수유출 예측을 위한 신경망 모형을 공주, 부여지점에 적용하였으며, 신경망 모형을 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시

본 연구는 개념적 준분포형 모형인 SLURP 모형의 소양강댐유역의 적용가능성에 대해 다루었다. SLURP모형은 강우의 시공간적 변화를 반영하여 강우-유출을 해석하여 관개계획 및 수자원 관리 효과를 판단할 수 있는 준분포형 모형이다. DEM으로부터 지형분석프로그램인 TOPAZ/SLURPAZ와 연계하여 빠르고 쉽게 지형매개변수와 지형자료를 획득할 수 있다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 월별 NDVI를 산출하였으며, 대상유역 주변의 5개의 기상 관

The Neural Network Models which mathematically interpret human thought processes were applied to resolve the uncertainty of model parameters and to increase the model's output for the streamflow forecast model. In order to test and verify the flood discharge forecast model eight flood events observed at Kumho station located on the midstream of Kumho river were chosen. Six events of them were used as test data and two events for verification. In order to make an analysis the Levengerg-Marquart method was used to estimate the best parameter for the Neural Network model. The structure of the model was composed of five types of models by varying the number of hidden layers and the number of nodes of hidden layers. Moreover, a logarithmic-sigmoid varying function was used in first and second hidden layers, and a linear function was used for the output. As a result of applying Neural Networks models for the five models, the N10-6model was considered suitable when there is one hidden layer, and the N10-9-5model when there are two hidden layers. In addition, when all the Neural Network models were reviewed, the N10-9-5model, which has two hidden layers, gave the most preferable results in an actual hydro-event.