농업용 저수지, 선행토양함수조건 및 Huff 시간 분포가 유역의 첨두홍수량에 미치는 영향 분석 Effect of irrigation reservoir, antecedent soil moisture condition and Huff time distribution on peak discharge in a basin원문보기
본 연구에서는 농업용 저수지의 저수율, 선행토양함수조건(AMC) 및 Huff 시간분포가 첨두유출량에 미치는 영향을 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 저수지 저수율, 선행토양함수조건 및 Huff 시간분포의 적용에 따라 4가지 경우에 대해 첨두홍수량을 산정하고 비교한 결과, 50~300년 빈도의 첨두홍수량은 저수율 100% 또는 AMCIII로 일괄 적용했을 때 각 조건의 발생확률을 고려한 첨두홍수량에 비해 20~30% 크게 산정되었다. Huff 3분위를 일괄 적용했을 때의 첨두홍수량은 발생확률을 고려한 Huff 분위 적용에 비해 5% 크게 산정되어, AMC와 저수지 저수율에 비해 첨두홍수량에 미치는 영향이 적었다.
본 연구에서는 농업용 저수지의 저수율, 선행토양함수조건(AMC) 및 Huff 시간분포가 첨두유출량에 미치는 영향을 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 저수지 저수율, 선행토양함수조건 및 Huff 시간분포의 적용에 따라 4가지 경우에 대해 첨두홍수량을 산정하고 비교한 결과, 50~300년 빈도의 첨두홍수량은 저수율 100% 또는 AMCIII로 일괄 적용했을 때 각 조건의 발생확률을 고려한 첨두홍수량에 비해 20~30% 크게 산정되었다. Huff 3분위를 일괄 적용했을 때의 첨두홍수량은 발생확률을 고려한 Huff 분위 적용에 비해 5% 크게 산정되어, AMC와 저수지 저수율에 비해 첨두홍수량에 미치는 영향이 적었다.
This study analyzed the effect of irrigation reservoirs, antecedent soil moisture conditions (AMC) and Huff time distribution on peak discharge using Monte Carlo simulation. The peak discharge was estimated for four different cases in combination of irrigation reservoir capacity, AMC, and Huff time ...
This study analyzed the effect of irrigation reservoirs, antecedent soil moisture conditions (AMC) and Huff time distribution on peak discharge using Monte Carlo simulation. The peak discharge was estimated for four different cases in combination of irrigation reservoir capacity, AMC, and Huff time distribution. Applying 100% reservoir capacity or AMC-III, the peak discharges corresponding return periods of 50~300 years were overestimated by 25~30% compared to those of cases that considered the probability of occurrence for individual condition. Applying the 3rd quantile huff distribution, the peak discharges were overestimated by 5% over the peak discharge that considered the probability of occurrence. The overall results indicated that the effect on the peak flood of Huff distribution was less than AMC and reservoir storage.
This study analyzed the effect of irrigation reservoirs, antecedent soil moisture conditions (AMC) and Huff time distribution on peak discharge using Monte Carlo simulation. The peak discharge was estimated for four different cases in combination of irrigation reservoir capacity, AMC, and Huff time distribution. Applying 100% reservoir capacity or AMC-III, the peak discharges corresponding return periods of 50~300 years were overestimated by 25~30% compared to those of cases that considered the probability of occurrence for individual condition. Applying the 3rd quantile huff distribution, the peak discharges were overestimated by 5% over the peak discharge that considered the probability of occurrence. The overall results indicated that the effect on the peak flood of Huff distribution was less than AMC and reservoir storage.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 지속시간별 연 최대 강수사상의 특성이 반영될 수 있도록, 강수사상의 지속시간을 우선 추정하고 이에 해당하는 강수량의 확률분포를 토대로 강수량을 모의발생하였다. 강수사상의 지속시간을 모의발생하기 위해 지속시간 1시간 연 최대 강수량의 최소값 이상 강수량을 가지는 모든 강수사상(rainfall event, RE)을 대상으로 하여, 연 최대 강수량은 1시간부터 80시간까지 추출하고, 연 최대 강수량에 대해서도 지속시간별로 GEV 분포를 적용하고 최우도법을 사용하여 모수를 추정하였다.
가설 설정
본 연구에서는 농업용 저수지상의 인위적인 방류가 없다는 가정 하에 저수지의 월류부로 유출되는 유량을 계산하여 첨두홍수량을 산정하였다. 저수지의 저수율, 선행토양함수 조건 및 Huff 시간분포를 고려한 홍수량 비교하기 위해 Table 4와 같이 4가지 경우의 대해 홍수량을 산정하였으며, 각 경우의 R-D는 동일하게 적용하여 첨두홍수량 비교에 일관성을 부여하였다.
제안 방법
Figs. 6(a1), 6(b1), 6(c1)과 같이 관측된 강우사상인 RE의 Huff 분포 분위별 발생확률을 토대로 Huff 분위를 모의발생하였다. 심곡저수지와 묘곡저수지는 2분위의 발생확률이 크게 나타났고, 옥연저수지는 3분위가 크게 나타났지만, 2분위와 3분위의 발생확률은 큰 차이가 없는 것을 확인할 수 있다.
RE의 지속시간에 대한 확률분포를 토대로 지속시간을 모의발생한 후 이에 해당하는 강수량을 모의발생하여 2000 개의 강수량-지속시간 조합(R-D)을 구축하였다.
이에 본 연구에서는 지속시간별 연 최대 강수사상의 특성이 반영될 수 있도록, 강수사상의 지속시간을 우선 추정하고 이에 해당하는 강수량의 확률분포를 토대로 강수량을 모의발생하였다. 강수사상의 지속시간을 모의발생하기 위해 지속시간 1시간 연 최대 강수량의 최소값 이상 강수량을 가지는 모든 강수사상(rainfall event, RE)을 대상으로 하여, 연 최대 강수량은 1시간부터 80시간까지 추출하고, 연 최대 강수량에 대해서도 지속시간별로 GEV 분포를 적용하고 최우도법을 사용하여 모수를 추정하였다.
심곡저수지와 묘곡저수지는 2분위의 발생확률이 크게 나타났고, 옥연저수지는 3분위가 크게 나타났지만, 2분위와 3분위의 발생확률은 큰 차이가 없는 것을 확인할 수 있다. 모의발생된 Huff 분위를 이용하여 강수량과 지속시간만의 조합인 R-D를 시간분포된 강수사상으로 변환하여 자료를 구축하였다. 분위별 시간분포는 ‘확률강우량도 개선 및 보완 연구(MLTMA, 2011)’에서 제시한 값을 사용하였다.
몬테칼로 시뮬레이션을 수행하기 위해 연구대상 저수지의 인근 강수관측소인 대구, 영천 및 영덕관측소의 시강수 자료를 이용하여 강수사상을 모의발생하였다.
본 연구에서는 2000개의 강수량, 지속기간 조합을 모의발생하고, 농업용 저수지의 저수율, 선행토양함수조건, Huff 시간분포를 고려한 4가지 경우에 대해 홍수량을 산정했으며, 각 경우별로 발생확률에 따른 첨두홍수량을 비교 분석하였다.
본 연구에서 활용한 기상관측지점의 강수량은 대구지점이 54개년, 영천 및 영덕지점이 41개년으로 독립적인 발생 조건의 저수지 저수율과, 선행토양함수조건 그리고 Huff 분포를 다양하게 적용하기에는 강수사상의 표본이 부족하기 때문에 강수사상을 모의 발생하였다. 본 연구에서는 강수사상을 2000회 모의발생하고, 저수지 저수율, 선행토양함수조건, Huff 시간분포의 적용을 변화시켜 Monte Carlo simulation을 수행하였다. 연구방법 및 절차는 Fig.
본 연구에서는 농업용 저수지의 저수율, 선행토양함수조건, Huff 시간분포를 고려한 4가지 경우에 대해 몬테칼로 모의(Monte Carlo simulation)를 수행하고 저수율, 선행토양함수조건 그리고 Huff 시간분포가 첨두유출량에 미치는 영향을 첨두홍수량의 발생확률을 바탕으로 분석하였다.
AMC-II 조건의 CN은 유역의 평균 조건하에서 CN을 의미하나(Mockus, 1949), 세 유역 모두 AMC-I 조건의 발생 비율이 매우 높다. 이는 기존 연구(Yoo el al., 2005; Park et al., 2005)에서도 문제점으로 제시되었으나, 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 선행토양함수조건 구분 기준인 35.56 mm와 53.35 mm를 적용하여 발생확률별 첨두홍수량을 비교하였다.
본 연구에서는 농업용 저수지상의 인위적인 방류가 없다는 가정 하에 저수지의 월류부로 유출되는 유량을 계산하여 첨두홍수량을 산정하였다. 저수지의 저수율, 선행토양함수 조건 및 Huff 시간분포를 고려한 홍수량 비교하기 위해 Table 4와 같이 4가지 경우의 대해 홍수량을 산정하였으며, 각 경우의 R-D는 동일하게 적용하여 첨두홍수량 비교에 일관성을 부여하였다.
대상 데이터
저수지 저수율과 선행토양함수조건 그리고 Huff 분포에 따른 첨두홍수량 변화를 추정하기 위해서는 다양한 강수사상에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서 활용한 기상관측지점의 강수량은 대구지점이 54개년, 영천 및 영덕지점이 41개년으로 독립적인 발생 조건의 저수지 저수율과, 선행토양함수조건 그리고 Huff 분포를 다양하게 적용하기에는 강수사상의 표본이 부족하기 때문에 강수사상을 모의 발생하였다. 본 연구에서는 강수사상을 2000회 모의발생하고, 저수지 저수율, 선행토양함수조건, Huff 시간분포의 적용을 변화시켜 Monte Carlo simulation을 수행하였다.
본 연구의 연구대상 유역은 심곡(Simgok), 옥연(Okyeon), 묘곡(Myogog) 저수지 유역이며, 대상유역에 대한 정보와 위치는 Fig. 1 and Table 1에 나타내었다. 저수지 저수율과 선행토양함수조건 그리고 Huff 분포에 따른 첨두홍수량 변화를 추정하기 위해서는 다양한 강수사상에 대한 분석이 필요하다.
데이터처리
추정된 확률분포의 적합도 검정을 위해 유의수준 5%로 K-S검정, χ2 검정, Anderson Darling 검정을 수행하였으며, 검정결과는 Table 2에 나타내었다.
이론/모형
홍수량 산정은 HEC-HMS 모형을 이용하였다. Clark 단위도법 사용하였고, Clark 단위도의 매개변수와 선행토양함수 조건별 CN은 Table 3과 같다. 이는 연구 대상 유역의 하천기본계획 보고서(Daegu, 2012; Gyeongsangbuk-do, 2010, 2012)를 참조하였다.
홍수량 산정은 HEC-HMS 모형을 이용하였다. Clark 단위도법 사용하였고, Clark 단위도의 매개변수와 선행토양함수 조건별 CN은 Table 3과 같다.
성능/효과
8에서 보는 바와 같이 Case A와 Case D는 유사한 확률적 거동을 나타내고 있다. Fig. 7에서 확인한 바와 같이, Huff 시간분포의 영향은 저수지와 선행토양함수보다 매우 적은 것으로 나타났다.
02부터 Case A로 가까워지는 것을 알 수 있다. 세 저수지의 여수로 월류부 너비가 유사한 것으로 보아 큰 호우사상이 많을 경우 초과확률이 작아질수록 Case A의 첨두홍수량과의 차이가 줄어드는 것을 알 수 있다.
6(a1), 6(b1), 6(c1)과 같이 관측된 강우사상인 RE의 Huff 분포 분위별 발생확률을 토대로 Huff 분위를 모의발생하였다. 심곡저수지와 묘곡저수지는 2분위의 발생확률이 크게 나타났고, 옥연저수지는 3분위가 크게 나타났지만, 2분위와 3분위의 발생확률은 큰 차이가 없는 것을 확인할 수 있다. 모의발생된 Huff 분위를 이용하여 강수량과 지속시간만의 조합인 R-D를 시간분포된 강수사상으로 변환하여 자료를 구축하였다.
검정, Anderson Darling 검정을 수행하였으며, 검정결과는 Table 2에 나타내었다. 지속시간별 연 최대 강수량의 경우 옥연저수지의 일부 지속시간을 제외하고 모두 귀무가설을 채택하였으며, 지속시간의 경우 K-S 검정에서 귀무가설을 모두 기각하였으나, 나머지 두 검정에서 모두 귀무가설을 채택함으로써 추정된 확률분포는 적합한 것으로 나타났다.
후속연구
설계홍수량의 산정은 치수안정성을 확보하는 것이 우선되어야 하지만, 과대설계 역시 지양해야 한다. 이를 위해서는 설계홍수량 산정과정의 불확실성을 줄일 수 있는 방안에 대한 다각도의 검토가 필요하며, 특히 농업용저수지와 선행토양함수조건이 첨두홍수량에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 고려하여 이의 합리적인 적용방안에 대해 지속적인 연구가 필요하다.
또한 ‘설계홍수량 산정요령’에서는 Huff 시간분포의 3분위를 채택할 것을 권장하는데, 이는 ‘확률강우량도 개선 및 보완연구(MLTMA, 2011)’에서 평균적인 첨두 발생분위가 40~50% 사이에 위치하고, Huff 2분위와 3분위의 차이가 크지 않으므로 실무적으로 3분위가 2분위보다 안전측일 가능성이 높다는 것에 근거하고 있다. 하지만 이 또한 분위별 발생확률에 근거한 빈도별 홍수량과 비교를 통해 Huff 3분위 적용에 따른 첨두홍수량에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
설계홍수량은 어떻게 산정하는가?
설계홍수량은 수공구조물의 종류 및 규모, 홍수로 인한 사회·경제적 손실 등을 고려한 설계빈도를 결정하여 산정하게 된다. 설계홍수량은 홍수량 자료의 빈도해석 방법과 설계강우-유출 방법으로 구분할 수 있다.
설계강우-유출 방법이 사용되는 이유는 무엇인가?
설계홍수량은 홍수량 자료의 빈도해석 방법과 설계강우-유출 방법으로 구분할 수 있다. 홍수량 빈도해석의 경우 홍수량 자료의 부족과 신뢰도 부족, 수문곡선 산정의 어려움 등으로 인해 설계강우-유출 방법이 일반적으로 사용되고 있다.
설계강우-유출 방법 전반에 걸친 불확실성으로 인한 문제점은 무엇인가?
설계강우-유출 방법을 통한 설계홍수량 산정 과정에는 고정시간에 대한 임의시간 환산, 확률분포 추정, 면적감소계수 적용, 강수의 시간분포, 유효우랑 산정, 유출모형 선정 및 매개 변수 추정 등 다양한 수문학적 기법과 기술자의 판단 또는 가정이 적용된다. 이렇듯 강우-유출 방법 전반에 걸친 불확실성은 계획된 설계 빈도보다 낮은 발생확률의 홍수량을 설계홍수량으로 산정하게 되어 홍수량을 과대 추정하는 결과를 가져온다. Chae et al.
참고문헌 (20)
Chae, B.-S., Lee, J.-Y., Ahn, J.-H., and Kim, T.-W. (2017). "Estimating design floods in ungauged watersheds through regressive adjustment of flood quantiles from the design rainfall-runoff analysis method." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 50, No. 9, pp. 627-635.
Choi, C., Yu, Y. S., and Yi, J. (2012). "Fuzzy optimal reservoir operation considering abnormal flood." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 32, No. 4B, pp. 221-232.
Daegu (2012). Gisegokcheon mater plan. Daegu, Korea.
Gwon, O. I., and Sim, M. P. (1998). "Reservoir operation at flood time by Transformed Reservoir Flood (TRF) Reservoir Operation Method (ROM)." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 31, No. 1, pp. 105-113.
Gyeongsangbuk-do (2010). Simgokcheon mater plan. Gyeongsangbuk-do, Korea.
Gyeongsangbuk-do (2012). Namcheon mater plan. Gyeongsangbuk-do, Korea.
Hwang, M. H. (1997). "A study on the pre-release effects of the reservoir operation during the flood seasons." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 17, No. 5, pp. 453-460.
Jang, S. H., Yoon, J. Y., Kim, S., and Yoon, Y. N. (2007). "An establishment of operation and management system for flood control and conservation in reservoir with gate: II. Establishment of efficient reservoir management and operation system." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 27, No. 2B, pp. 141-150.
Lee, H.-G., and Lee, S.-H. (1998). "Optimal reservoir operation for flood control using a hybrid approach (Case study: Chungju multipurpose reservoir in Korea)." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 31, No. 6, pp. 727-739.
Lee, J. E. (2003). Comparative study of frequency analysis and rainfall-runoff analysis for estimating flood quantiles. Master Dissertation, Yonsei University, p. 67.
McKerchar, A. I., and Macky, G. H. (2001). "Comparison of a regional method for estimating design floods with two rainfall-based methods." Journal of Hydrology, Vol. 40, No. 2, pp. 129-138.
MLTMA (2011). Improvement and supplement of probability rainfall. Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Korea.
MLTMA (2012). Method for design flood estimation. Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Korea.
Mockus, V. (1949). "Estimation of total (and peak rates of) surface runoff for individual storms." Interim Survey Report Grand (Neosho) River Watershed, Exhibit A in Appendix B, USDA, Washington DC.
Moon, G.-W., Yoo, J. Y., Ahn, J.-H., and Kim, T.-W. (2014a). "Comparative analysis of estimation methods for basin averaged effective rainfall using NRCS-CN method." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 34, No. 2, pp. 493-503.
Moon, G.-W., Yoo, J. Y., and Kim, T.-W. (2014b). "Comparing calculation techniques for effective rainfalls using NRCS-CN method: focused on introducing weighted average and slope- based CN." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 34 No. 4, pp. 1171-1180.
Park, C. H., Yoo, C., and Kim, J. H. (2005). "Revised AMC for the application of SCS method: 1. Review of SCS method and problems in its application." Journal of Korea Water Resources Association, vol. 38 No. 11, pp. 955-962.
USDA (2004). Part 630 hydrology national engineering handbook, Chapter 10: estimation of direct runoff from storm rainfall. United States Department of Agriculture.
Yoo, C., Park, C. H., and Kim, J. H. (2005). "Revised AMC for the application of SCS method: 2. revised AMC." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 38, No. 11, pp. 963-972.
Yoon, T. H. (1991). "Validity of runoff curve number method for estimating of effective rainfall." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 24, No. 2, pp. 97-108.
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