Calculation of surface-mean velocity conversion coefficient in natural rivers

Sinjae Lee; Kisung Lee; Youngryong Ryu; Jihea Lee; Seokgeun Park

doi:10.3741/JKWRA.2025.58.9.757

Preview

Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 30 September 2025. 757-769
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2025.58.9.757

Calculation of surface-mean velocity conversion coefficient in natural rivers

자연하천에서의 표면유속-평균유속 환산계수 산정

Sinjae Lee^a^*

Kisung Lee^b

Youngryong Ryu^c

Jihea Lee^d

Seokgeun Park^e

이 신재^a^*

이 기성^b

류 영용^c

이 지혜^d

박 석근^e

^aPrincipal Researcher, Research and Development Department, Korea Institute of Hydrological Survey, Goyang, Korea

^bPrincipal Researcher, Gum River Survey Department, Korea Institute of Hydrological Survey, Goyang, Korea

^cPh.D, Candidate, Civil Engineering, Inha University, Incheon, Korea

^dResearcher, Research and Development Department, Korea Institute of Hydrological Survey, Goyang, Korea

^ePh.D, Candidate, Civil Engineering, Inha University, Incheon, Korea

^a한국수자원조사기술원 연구개발실 책임연구원

^b한국수자원조사기술원 금강조사실 책임연구원

^c인하대학교 공과대학 토목공학과 박사과정

^d한국수자원조사기술원 연구개발실 연구원

^e인하대학교 공과대학 토목공학과 박사과정

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0):

©It is identical to the Creative Commons Attribution Non-commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0)

ABSTRACT

For measuring flood discharge by surface flow velocity measurement method, one should know ratio α(conversion coefficient), the depth-averaged to surface velocity. In this paper, α was calculated using 177 surface flow velocity measurement data measured using microwave water surface current meter from 60 stations in 45 rivers of various scale and characteristics. The reference discharge was measured or calculated using ADCP, float and a rating curve. α has a average of 0.84(range: 0.64~1.02), and the 10th and 90th percentile values are 0.76 and 0.94. α increased with deeper water depth and faster velocity. α decreased as the ratio of vegetation area to the flow area increased, and a value of 0.75 was calculated when the ratio of vegetation area was 50% or more. The value of α according to bed roughness was 0.90 for a smooth bed, 0.85 for a normal and rough bed, and 0.80 for a very rough bed. α is a coefficient that reflects filed characteristics, and the trend was clear when comparing the hydraulic characteristics by site.

Keywords

Surface velocity

Conversion coefficient α

Hydraulic characteristics

Bed roughness

vegetation

표면유속을 측정하여 유량을 산정하는 경우 수심평균유속에 대한 표면유속의 비율인 환산계수 α를 알아야 한다. 본 연구에서는 다양한 규모 및 특성의 54개 하천의 60개 지점에서 전자파표면유속계를 이용하여 측정된 177개 표면유속 측정자료를 이용하여 α를 산정하였다. 기준유량은 ADCP, 부자 등을 이용하여 측정한 자료와 Rating curve를 이용하여 산정하였다. 그 결과 α는 평균 0.84(0.64~1.02)가 산정되었으며, α의 10번째 및 90번째 백분위수 값은 0.76과 0.94였다. α는 수심이 깊고 유속이 빠를수록 증가하였다. α는 흐름 영역 중 식생 영역의 비율이 증가할수록 감소하였으며, 식생 영역 비율이 50% 이상인 경우 0.75의 값이 산정되었다. 하상 거칠기에 따른 α는 부드러운 하상에서는 0.90, 보통 및 거친 하상에서는 0.85, 매우 거친 하상은 0.80의 값을 제시할 수 있었다. α는 현장특성이 반영되는 계수로서 지점별로 수리특성과 비교한 결과 경향이 뚜렷하였다.

키워드

표면유속

환산계수 α

수리특성

하상 거칠기

식생

MAIN

1. 서 론
2. 연구방법 및 분석자료
2.1 환산계수 α 산정 방법
2.2 기준유량 결정 방법
2.3 분석자료
3. 환산계수 α 산정 및 분석 결과
3.1 환산계수 α 산정 결과
3.2 환산계수 α 분석 결과
4. 결 론

1. 서 론

하천 및 홍수 관리 등을 위해서는 평상시의 흐름뿐만 아니라 홍수 시의 유량측정이 필요하다. 홍수 흐름을 측정할 때에 측정 센서가 물과 직접 접촉하여 측정하는 프라이스 유속계(Price AA)나 최근 많이 사용되고 있는 음향 도플러 유속계(ADCP, ADV) 사용은 빠른 유속과 떠다니는 부유물로 인해 너무 위험하기 때문에 비접촉식 표면유속계를 이용한 방법이 유용하다. 특히 홍수 측정 시에 비접촉식 표면유속계를 이용하는 경우 측정자의 안전성을 확보하고 측정장비의 운영 비용을 줄일 수 있다(Fulton et al., 2020). 하천 흐름의 표면유속은 레이더 도플러(Welber et al., 2016) 또는 이미지 기반의 영상유속계 등 비접촉식 유속계를 사용하여 측정할 수 있다(Alexandre et al., 2018). 최근 국내에서도 전자파표면유속계를 이용한 홍수측정이 확대되고 있으며, 영상유속계도 중·소하천을 중심으로 사용되고 있다.

비접촉식 유속계를 이용하여 유량을 측정하는 경우, 표면유속만 측정하므로 측량을 통해 알고 있는 단면에 대해 유량을 계산하기 위해서는 표면유속과 수심평균유속 사이의 관계에 대한 가정이 이루어져야 한다. 이를 위한 간단하고 편리한 방법은 수심평균유속에 대한 표면유속의 비율로 정의된 환산계수 α를 사용하는 것이다(Alexandre et al., 2018). 대수연직유속분포와 일반적인 하상 조도(하상 거칠기) 가정하의 하천 흐름에 대해 환산계수 α는 일반적으로 0.85의 기본값이 선택된다(Rantz, 1982; Muste et al., 2008). 국제표준화기구에서는 ISO 748 (ISO, 2021)을 통해 계수를 직접 확인할 수 없는 경우에 0.84~0.90의 범위를 사용하도록 권장하고 있으며, 국내에서는 일반적으로 0.85를 사용하고 있다(Choi et al., 2024).

표면유속-평균유속 환산계수는 연직유속분포에 따라 달라진다. 연직유속분포는 자유수면(바람 등의 영향), 수로 바닥 및 벽면의 마찰, 형상비(Aspect ratio) 등에 의해 변화되기 때문에 환산계수 0.85를 일률적으로 사용하는 것은 정확한 평균유속 또는 유량을 산정하는데 한계를 갖게 된다(Rantz, 1982; Moramarco et al., 2017; Song, 2022). 하천의 측정위치 및 흐름특성에 따라 유속분포가 변화하기 때문에 국외 많은 연구에서 환산계수의 범위를 0.72에서 1.72까지 제시한 바 있다(Johnson and Cowen, 2017). Hauet et al. (2018)은 환산계수가 1.1을 초과하는 극단적인 값들은 불규칙한 유속분포 또는 바람의 효과에 기인하는 것으로 분석하였으며, Moramarco et al. (2017)는 환산계수가 형상비와 관계가 있는 것으로 분석하였다.

일반적으로 바닥이 거친 작은 하천은 환산계수가 더 낮은 값을 나타내는 경향이 있는 반면, 인공콘크리트 또는 모래하상 등 부드러운 하천에서는 더 높은 값을 갖는 경향이 있다(Fujita, 2018). Welber et al. (2016)은 레이더 유속계(Portable surface velocity radar)를 이용하여 다양한 조건에서 유량측정한 결과 환산계수는 0.85가 유효한 값이나 하상의 조도와 수심에 따라 보정이 필요하다고 제시하였다. Kim et al. (2014)은 제주도 산지하천에서 전자파표면유속계와 ADCP를 이용하여 측정한 표면유속과 연직유속프로파일을 분석한 결과 급경사 거친 하상의 산지하천에서의 환산계수는 0.80인 것으로 분석하였다.

환산계수는 수심이 증가할수록 하상 조도의 영향이 줄어들기 때문에 일반적으로 증가한다. Hauet et al. (2018)은 프랑스의 중소규모 하천(평균 동수반경 0.4 m, 평균 수면폭 13 m)의 3,611개(176개 유량관측소)의 측정자료를 이용하여 분석한 결과 동수반경(Hydraulic radius)이 1 m 미만에서는 0.80에 근접하고, 5 m까지는 0.90으로 선형 증가하는 것으로 분석하였으며, 자연하천에서 수심 2 m 미만은 0.80, 그 이상 및 인공콘크리트 수로에서는 0.90을 사용할 것을 제시하였다. Harpold et al. (2006) 및 Hauet et al. (2018)은 저유량과 고유량 조건을 나타내기 위해 두 개의 환산계수를 사용할 것을 권장하였으며, Khan et al. (2021)은 하천의 거칠기가 표면 속도에 더 많은 영향을 미칠 경우 저유량 흐름에 대해 더 낮은 환산계수를 권장하였다. Lee et al. (2018)은 국내 8개 수위관측소에서 전자파표면유속계로 측정한 표면유속과 수위-유량관계곡선식으로 환산된 유량을 이용하여 환산계수를 산정한 결과 수심이 증가함에 따라 환산계수도 증가하는 것을 확인하였으며, 환산계수의 범위는 0.75~0.95와 평균 0.85의 값이 산정되어 유속분포 정보가 없는 경우에는 0.85의 적용이 유효할 것으로 판단하였다.

유속 측선별 환산계수 산정 연구를 살펴보면, Cheng and Gartner (2003)는 센조아퀸강에서 흐름단면을 횡방향으로 20개 분할하여 각 단면의 연직유속분포를 측정한 결과 0.88~ 0.93으로 산정하였다. Kim et al. (2010)은 프로펠러 유속계를 이용하여 수로 바닥에서 연직방향으로 수표면까지 측정한 유속을 이용하여 환산계수를 산정한 결과 0.632~1.352로 분포하고 있는 것을 확인하였고, 양안에 가까운 곳이거나 수심이 0.50m 이하에서는 하상 마찰에 의해 환산계수가 0.60~0.80 범위에 형성되지 않는 것으로 분석하였다.

ADCP 측정자료를 이용하여 멱함수 법칙(Power law) 적용을 통한 표면유속을 추정하여 환산계수 α를 추정하는 연구가 최근에 많이 이루어지고 있다. Le Coz et al. (2011) 및 Fujita (2018)는 ADCP 측정자료와 Power law 방법을 이용하여 표면유속을 추정하고, Power law 지수 m (또는 M) 값을 하상 거칠기 기반으로 환산계수를 제시하였으며, 일반적인 하상(m: 6~7)은 0.86~0.87, 모래, 콘크리트 등의 부드러운 하상(m: 10)은 0.91, 거친 하상 0.80(m: 4), 매우 거친 하상(m: 2~3) 0.67 ~0.75, 극한 경우 0.60~1.20을 제시하였다. Song (2022)은 국내 15개 유량관측소의 ADCP 측정자료(횡방향 이동측정법)와 멱함수법칙을 이용하여 표면유속을 추정하고 환산계수를 산정하였다. 그 결과 환산계수 범위는 0.80~0.98(평균 0.89)로 산정되었으며, 전체 구간의 90%의 환산계수는 0.84~0.93의 범위를 보이는 것으로 분석하였다. 또한 환산계수는 동수반경이 증가할수록 증가하지만 형상비와는 뚜렷한 경향성을 확인하지 못하였다.

이처럼 환산계수는 하천의 여러 흐름 조건에 따라 변동성을 갖기 때문에 다양한 조건의 유속분포에서 환산계수를 일반화하기 위한 많은 연구가 수행되었다(Song, 2022). 기존 연구결과를 종합적으로 검토해 보면 연구대상 지점 및 연구방법 등에 따라 환산계수 α는 다양한 범위의 값을 가지며, 수리특성과의 관계도 연구자에 따라 다른 경향을 보이는 것으로 검토되었다.

따라서 본 연구에서는 환산계수 α의 특성 및 경향을 분석하기 위해 국내 주요 하천의 유량관측소에서 전자파표면유속계로 실측한 표면유속을 이용하여 산정한 유량과 ADCP, 부자 등을 이용하여 측정한 유량 또는 수위-유량관계곡선식으로 환산된 유량을 이용하여 실측기반의 표면유속-평균유속 환산계수를 산정하였다. 환산계수는 유속 측선별로 산정하지 않고 유량측정을 할 때에 현장 적용성을 높이기 위해 흐름단면 전체에 대한 환산계수를 산정하였다. 또한, 하천 및 유황 특성에 따른 환산계수의 분포 특성과 환산계수에 영향을 주는 요인들과 경향성을 분석하였다.

2. 연구방법 및 분석자료

2.1 환산계수 α 산정 방법

표면유속-평균유속 환산계수 산정방법은 하천 흐름의 연직유속분포를 로그 법칙(Log law)으로 가정하여 산정하는 방법, 멱함수 법칙을 기반으로 하는 이론적 접근 방법, ADCP 측정자료를 이용하여 USGS에서 개발한 Qrev 프로그램을 이용하여 측정영역의 외삽을 통해 수표면까지 연직유속분포를 추정하는 방법 등이 있다. 그러나 가장 정확한 방법은 현장에서 표면유속과 평균유속을 측정하고 두 값의 비율을 이용하여 환산계수 α를 산정하는 것으로 Eq. (1)과 같다.

(1)

α = \frac{v_{m}}{v_{S}}

여기서, $v_{S}$ 는 표면유속, $v_{m}$ 은 수심평균유속이다.

환산계수의 산정 목적은 여러 가지 일수 있지만 본 연구에서는 유량을 계산하기 위한 환산계수를 산정하는데 목적이 있다. 따라서 환산계수를 유속 측선별로 산정하지 않고, 흐름단면 전체에 대한 환산계수를 산정하는 방법으로 지점(Site) α를 산정하였다. 지점 α를 산정하는 방법은 ADCP, 부자 등을 이용하여 얻은 기준유량( $Q_{R e f}$ )과 초기 α값 1를 사용하여 표면유속 측정을 통해 계산된 유량( $Q_{S, α = 1}$ )의 비율을 사용하는 것으로 Eq. (2)와 같다(Biggs et al., 2023).

(2)

α = \frac{Q_{R e f}}{Q_{S, α = 1}}

Eq. (2)는 흐름단면에 대해 기준유량과 표면유속 유량에 대해 적절한 α를 선택하면 동일하다는 관계에서 유도된다(Biggs et al., 2023).

(3a)

Q = \sum_{n = 1}^{N} α \times v_{s, n} \times d A_{n} = \sum_{m = 1}^{M} V_{R e f, m} \times d A_{m}

(3b)

α \sum_{n = 1}^{N} 1 \times v_{s, n} \times d A_{n} = \sum_{n = 1}^{N} V_{R e f, m} \times d A_{m}

(3c)

α = \frac{\sum_{m = 1}^{M} V_{R e f, m} \times d A_{m}}{\sum_{n = 1}^{N} 1 \times v_{s, n} \times d A_{n}} = \frac{Q_{R e f}}{Q_{S, α = 1}}

여기서, $N$ 은 표면유속 측선수( $n = 1 ～ N$ )이며, $v_{s, n}$ 는 $n$ 측선에서 평균표면유속이며, $d A_{n}$ 은 표면유속 측선의 단면적이다. $M$ 은 기준유량을 측정하기 위한 유속 측선수( $m = 1 ～ M$ )이며, $V_{R e f, m}$ 은 $m$ 측선에서 연직 평균유속이며, $d A_{m}$ 은 기준유량 유속 측선에서의 단면적이다.

2.2 기준유량 결정 방법

기준유량은 표면유속을 측정할 때에 동시에 ADCP, 부자 등을 이용하여 측정한 값을 적용하면 가장 이상적이다. 하지만 다양한 하천 및 유황규모, 홍수 시 측정 여건 등을 고려할 때 동시 측정은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기준유량과 표면유속 측정이 동시에 이루어진 경우에는 동시 측정 기준유량을 활용하였으며, 동시에 표면유속과 기준유량이 측정되지 않은 경우에는 ADCP 또는 부자를 이용하여 측정한 유량과 수위-유량관계곡선식을 연계하여 다음과 같은 방법을 이용하여 기준유량을 산정하였다.

2.2.1 동일 수위를 측정한 경우

표면유속 측정과 기준유량 측정이 동시는 아니지만 동일 수위에서 측정된 경우에는 동일 수위에서 측정된 자료를 활용하였다. 이 때 두 측정자료가 같은 수위-유량관계곡선식 개발에 적용된 경우에만 활용하여 두 측정자료의 흐름에 대한 통제특성이 동일하다는 가정이 성립되도록 하였다.

2.2.2 동일 수위에서 측정하지 못한 경우

표면유속 측정 수위와 ADCP 등으로 측정한 수위가 다른 경우에는 해당 수위 차만큼 수위-유량관계곡선식(Rating curve)에서 환산된 유량을 적용하여 기준유량을 산정하였다(Fig. 1). 여기서 수위 차가 너무 큰 경우 산정된 기준유량이 왜곡될 수 있다. 따라서 본 연구에서의 측정 수위 차의 제한 범위는 ISO 748에서 수위-유량관계곡선식의 외삽범위를 통제특성이 변화되지 않는 구간에서 최대 1.5배 이내에서 외삽하도록 권고하고 있는 기준을 적용하였으며, Eq. (4)와 같다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F1.jpg

Fig. 1.

Method for calculating reference discharge using rating curve, $Q_{S}$ , $Q_{a d c p, f l o a t}$

(4)

Q_{Ref} = Q_{adcp, float} \pm Q_{Δ h}

(5)

Δ h = h_{s} - h_{adcp, float}

여기서 $Q_{a d c p, f l o a t}$ 는 ADCP 또는 부자(float)를 이용하여 측정한 유량, $Q_{Δ h}$ 는 전자파표면유속계를 이용한 유량측정 수위 $h_{S}$ 와 ADCP 또는 부자를 이용하여 유량측정한 수위 $h_{a d c p, f l o a t}$ 의 차 $Δ h$ 만큼 수위-유량관계곡선식의 동일 수위범위( $h_{S}$ , $h_{a d c p, f l o a t}$ 가 포함된 범위)에서 환산한 유량이다.

2.3 분석자료

환경부는 홍수예측, 수자원 관리 등을 위해 매년 약 350개 지점에서 연간 4,000여 회의 유량측정을 한국수자원조사기술원을 통해 수행하고 있다. 본 연구에서는 환경부 하천 유량측정 결과 중 전자파표면유속계를 이용하여 홍수 측정(중간단면적법 적용)을 실시한 2018년부터 2024년의 자료(ME, 2018~2024)를 수집하여 이용하였다. 전자파표면유속계의 유속 측선수는 환경부 유량측정에 적용되고 있는 한국수자원조사기술원의 ｢가이드라인 전자파표면유속계 측정(Ver.1.1)｣(KIHS, 2022)의 기준을 적용하였다(Table 1). 표면유속 측정자료는 45개 하천 60개 지점에서 177개의 자료(지점별 1~17개 자료)를 수집하였다(Table 2). 수집된 자료의 유량( $Q$ )규모는 10.90~9,355.71 m³/s (평균 354.81 m³/s)이고, 수면폭( $W$ )은 18.28~468.37 m, 평균수심( $D$ )은 0.52~11.22 m, 평균유속( $V_{m}$ )은 0.48~2.91 m/s로 우리나라의 중소하천에서 대하천까지 중수위에서 홍수까지의 특성을 반영할 수 있도록 자료를 구축하였다(Table 3).

Table 1.

Number of velocity verticals of the microwave water surface current meter (KIHS, 2022)

Water width (W, m)	20 > W	20 ≤ W < 100	100 ≤ W < 200	200 ≤ W
No. of Verticals	5	10	15	20

Table 2.

List of study sites (number of data, number of surface velocity verticals, $Q_{R e f}$ calculation method)

Water system	Site name	No. of data	No. of verticals	$Q_{R e f}$ calculation (or measurement) method
Han River	Jeongseongun (Je1yeoryanggyo)	2	15	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Jeongseongun (Jeongseonje1gyo)	3	20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongwolgun (Geoungyo)	9	20~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Pyeongchanggun (Jinjeongyo)	4	17~19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Pyeongchanggun (Jangpyeonggyo)	2	21~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Pyeongchanggun (Pyeongchanggyo)	17	20~34	$Q_{a d c p}$ , $Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
Han River	Yeongwolgun (Jucheongyo)	3	16~19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongwolgun (Okdonggyo)	3	22~28	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Goesangun (Mokdogyo)	3	21~29	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Chungjusi (Mokgyegyo)	2	22~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeojusi (Namhanganggyo)	1	23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Wonjusi (Janghyungyo)	10	12~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Wonjusi (Munmakgyo)	3	23~25	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Injegun (Hyeonrigyo)	1	18	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Injegun (Hajukcheongyo)	5	16~20	$Q_{a d c p}$ , $Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gapyeonggun (Gapyeonggyo)	2	19~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Hongcheongun (Hongcheongyo)	3	16~23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeoncheongun (Chatangyo)	1	23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Dongducheonsi (Songcheongyo)	3	24~26	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeoncheongun (Saranggyo)	6	15~25	$Q_{a d c p}$ , $Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Seoulsi (Daegokgyo)	4	14~19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gangneungsi (Hoesangyo)	3	24~27	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
Nak-dong River	Taebaeksi (Munhwagyo)	3	21	$Q_{a d c p}$ , $Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Andongsi (Daesa3gyo)	1	19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongyanggun (Cheongamgyo)	2	17	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yecheongun (Sinyecheongyo)	1	20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongjusi (Seochongyo)	1	16	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Mungyeongsi (Gimyongri)	2	22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Sangjusi (Hucheongyo)	1	13	$Q_{a d c p}$
	Uiseonggun (Deokeungyo)	1	21	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gunwigun (Sajikri)	2	12~22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gimcheonsi (Gimcheongyo)	3	18	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gumisi (Seonjugyo)	3	14~24	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gumisi (Yangpogyo)	2	15	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongcheonsi (Geumchanggyo)	4	22~23	$Q_{f l o t} \pm Q_{Δ h}$ ,
	Yeongcheonsi (Yeongdonggyo)	1	22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Seongjugun (Jackcheongyo)	2	19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Goryeonggun (Gwiwongyo)	2	21~22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Miryangsi (Yongpyeongdong)	1	21	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Busansi (Gupodaegyo)	1	26	$Q_{f l o t} \pm Q_{Δ h}$
	Gyeongjusi (Seocheongyo)	2	18	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yeongdeokgun (Yeongdeokdaegyo)	2	24	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
Guem River	Jinan-gun (Gamdonggyo)	1	17	$Q_{a d c p}$
	Muju-gun (Mumyeonggyo)	1	17	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Okcheon-gun (Okgakgyo)	1	13	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Daejeon-si (Inchanggyo)	1	17	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Daejeon-si (Wonchongyo)	11	15~20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Buyeo-gun (Jicheongyo)	1	18	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yesan-gun (Seogyeyanggyo)	1	16	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Yesan-gun (Yesandaegyo)	6	16~20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
Sumjin River	Imsilgun (Singigyo)	3	23	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gokseonggun (geumgokgyo)	1	24	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Namwonsi (Dongrimgyo)	3	20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Guryegun (Guryegyo)	3	24~29	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Guryegun (Songjeongri)	6	18~20	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gwangyangsi (Seosangyo)	1	22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
Youngsan River	Gwangju (Cheomdandaegyo)	3	22	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gwangju (Yongjingyo)	2	18~19	$Q_{a d c p} \pm Q_{Δ h}$
	Gwangju (Pungyeongjeongcheon2gyo)	2	19	$Q_{f l o a t} \pm Q_{Δ h}$
	Hwasungun (Neungjugyo)	3	21~29	$Q_{a d c p, f l o a t} \pm Q_{Δ h}$

Table 3.

Characteristics of the studied site

Characteristics	Min	Max	Mean
$Q$ (m^³/s)	10.90	9,355.71	354.81
$W$ (m)	18.28	468.37	114.33
$D$ (m)	0.52	11.22	1.64
$V_{m}$ (m/s)	0.48	2.91	1.29

3. 환산계수 α 산정 및 분석 결과

3.1 환산계수 α 산정 결과

Table 2의 60개 지점 177개 측정자료에 대해 Eq. (2)를 적용하여 환산계수 α를 산정한 결과 Table 4와 같다. 환산계수 α의 평균은 0.84, 중앙값은 0.84, 표준편차는 0.07로 산정되었으며, α의 10~90% 범위의 값은 0.76~0.94(평균 0.84)였다. Fig. 2(a)는 계산된 환산계수 α를 오름차순으로 정렬한 백분율 분포이며, Fig. 2(b)는 α의 빈도 분포로 α는 0.85를 중심으로 0.75~0.95의 범위에 집중적으로 분포되어 정규분포의 형태를 보이는 것을 알 수 있다.

Table 4.

Statistics on the values of α (α10 and α90 are the 10th and 90th percentile)

	Min	Max	Mean	Median	Stdev.	α10	α90
α	0.64	1.02	0.84	0.84	0.07	0.76	0.94

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F2.jpg

Fig. 2.

Distribution of computed α

환산계수 α가 0.7 미만의 경우(6개 자료)는 식생영향을 많이 받거나 매우 거친 하상인 경우였다. 이러한 결과는 식생영향 및 거친 하상으로 인하여 연직유속분포가 비대칭이 되어 표면유속은 유지되거나 증가하는 반면, 수표면 하부 유속은 급격히 감소하기 때문에 평균유속이 감소하여 환산계수 α도 작아지게 된다. 선행연구에서도 이러한 경우 환산계수가 극단적인 값을 가질 수 있다고 한 것과 일치한다(Hauet et al., 2018).

3.2 환산계수 α 분석 결과

3.2.1 수리특성과의 관계 분석

Table 1의 60개 지점 177개의 자료에 대해 산정된 환산계수 α와 수리특성 요인과의 관계를 분석하였다. 수리특성 요인은 수면폭( $W$ ), 평균수심( $D$ ), 수면폭( $W$ )과 경심( $R_{h}$ )의 비인 형상비( $W / R_{h}$ ), 단면평균유속( $V_{m}$ ), 평균표면유속( $V_{s m}$ ), 최대 표면유속과 평균표면유속비( $V_{s m a x} / V_{s m}$ )를 적용하여 흐름단면특성과 유속분포특성을 반영할 수 있도록 하였다.

환산계수 α와 수리특성 요인들과의 관계는 전반적으로 산포가 큰 가운데 경향성을 갖는 것으로 분석되었다. 수리특성 요인별로 살펴보면 수면폭( $W$ ), 평균수심( $D$ ), 단면평균유속( $V_{m}$ ), 평균표면유속( $V_{s m}$ )이 증가할수록 환산계수 α도 증가하였다. 즉 하천의 유량이 증가(일반적으로 수면폭, 수심, 유속이 증가)하면 환산계수도 증가한다는 것을 알 수 있다. 특히 단면평균유속( $V_{m}$ )과의 경향성이 상대적으로 뚜렷하게 나타났다. 이러한 이유는 단면평균유속은 흐름단면 전체에 대한 흐름특성을 반영하기 때문인 것으로 판단된다.

환산계수 α와 반대의 경향을 갖는 수리특성 요인들에는 최대 표면유속과 평균표면유속비( $V_{s m a x} / V_{s m}$ )였다. 최대 표면유속과 평균표면유속비가 큰 값을 갖는다는 의미는 흐름단면에 표면유속분포가 고루 지 않고 최대표면유속이 발생하는 부분(유심부 등)에 흐름이 집중되고 양안으로 갈수록 식생 또는 다양한 단면 통제특성(낮아지는 수심 등)에 따라 유속이 상대적으로 작아지기 때문에 환산계수 α도 작아지는 것으로 판단된다. 형상비( $W / R_{h}$ )와 환산계수 α와는 경향성은 뚜렷하지 않았으며, 이러한 결과는 ADCP를 이용하여 환산계수 α를 산정했던 Song (2022)의 연구 결과와 동일하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F3.jpg

Fig. 3.

Relationship between α and 6 hydraulic factors

3.2.2 식생영향 분석

수중의 식생은 하천 흐름의 연직분포에 많은 영향을 주는 요인이다. 수중에 식생이 있는 경우 흐름의 연직분포가 비대칭이 되어 일반적으로 흐름의 하부는 유속이 느려지고, 상부 및 수표면부는 상대적으로 유속이 빠르게 된다. 즉 식생의 정도에 따라 환산계수 α도 영향을 받게 되며, 일반적으로 수중에 식생이 많을수록 환산계수 α는 감소하게 된다. 따라서 본 연구에서는 식생 영향에 따른 환산계수 α의 변동성을 검토하기 위해 흐름 영역 중 식생분포가 20% 이하, 20~50%, 50% 이상으로 구분하여 분석하였다. 그 결과 흐름 영역 중 식생 영역이 20% 이하의 경우 환산계수 α 평균이 0.86, 20~50%의 경우는 0.82, 50% 이상의 경우는 0.75로 흐름 영역 중 식생 영역이 넓어질수록 환산계수는 감소하는 것으로 분석되었다(Figs. 4 and 5).

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F4.jpg

Fig. 4.

Analysis of α trends according to vegetation areas in flow areas

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F5.jpg

Fig. 5.

Example of vegetation areas in flow areas

환산계수 α에 대해 일반적으로 사용되고 있는 0.85(Rantz, 1982; Muste et al., 2008)를 적용한 것과 식생 영향 정도에 따라 환산계수 α를 구분하여 적용한 값에 대해 본 연구에서 자료별로 산정한 환산계수 α(Fig. 2)을 기준으로 절대편차(Absolute deviation) 및 절대편차율(Absolute deviation rate)을 산정하여 비교하였다(Table 5). 그 결과 식생 영역이 20% 이하인 경우는 0.85를 적용한 것이 본 연구결과 값 0.86을 적용한 것보다 절대편차는 0.01, 절대편차율은 0.8% 정도 낮았다. 식생 영역 20~50%에서는 본 연구결과 값 0.82를 적용한 것이 0.85를 적용한 것보다 절대편차는 0.01, 절대편차율은 0.9% 정도 낮아졌으며, 특히 식생 영역 50% 이상의 경우에서는 본 연구결과 값 0.75를 적용한 것이 절대편차는 0.04, 절대편차율은 6.5% 낮아졌다. 이러한 결과로 볼 때에 흐름 중 식생 영역이 큰 비중을 차지할 경우 환산계수 α는 그 동안 일반적으로 적용했던 0.85 보다 작은 값을 적용할 필요가 있으며, 특히 흐름 중 식생 영역이 50% 이상의 경우에는 환산계수 α에 대해 0.85를 적용하기보다는 본 연구에서 제시한 0.75의 값을 적용하는 것이 유량측정 오차를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

Table 5.

Review of applicability of α according to vegetation impact (compared with α = 0.85)

Vegetation area	α	Absolute deviation / Absolute deviation rate
Vegetation area ≤ 20%	0.86(This study) 0.85(Default)	0.06 / 6.7% 0.05 / 5.9%
20% < Vegetation area ≤ 50%	0.82(This study) 0.85(Default)	0.03 / 3.9% 0.04 / 4.8%
50% < Vegetation area	0.75(This study) 0.85(Default)	0.06 / 7.6% 0.10 / 14.1%

3.2.3 하상 거칠기 영향 분석

하천의 흐름에 영향을 주는 또 하나의 요인으로는 하상 거칠기이다. 본 연구에서는 하상 거칠기를 4가지로 구분(부드러운 하상 : 모래, 보통 거친 하상 : 모래+자갈, 거친 하상 : 자갈, 매우 거친 하상 : 호박돌 이상)하여 환산계수 α와의 관계를 검토하였다. 하상 거칠기에 따른 검토는 전체 177개 자료 중에 흐름 영역 중 식생 영역이 20% 이상인 경우(48개 자료)는 제외하고 129개 자료를 이용하여 분석하였다. 이러한 이유는 흐름 영역 중 식생 영역이 20% 이상인 경우에 환산계수에 영향을 주는 것으로 분석되었기 때문이다(Fig 4).

하상 거칠기에 따른 환산계수 α는 산포가 크기는 하지만 하상이 거칠어질수록 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 부드러운 하상에서는 환산계수 α가 평균 0.89, 그 외 보통 거친 하상은 0.88, 거친 하상은 0.85, 매우 거친 하상은 0.78로 산정되었다. 환산계수 α를 10~90%(α=0.76~0.94) 범위의 값으로 한정하여 구분하면 부드러운 하상은 0.87, 보통 거친 하상은 0.85, 거친 하상은 0.84, 매우 거친 하상(호박돌 이상)은 0.81로 산정되었다. 수심 1 m 이상인 경우에 대해서 환산계수 α를 분석한 결과는 부드러운 하상부터 매우 거친 하상까지 각각 평균 0.91, 0.88, 0.84, 0.74로 산정되었다(Fig. 6). 전반적으로 하상 거칠기에 따라 환산계수 α를 분석했을 때 부드러운 하상은 0.90, 보통 거친 하상 및 거친 하상은 0.85, 매우 거친 하상은 0.80 정도의 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 결과는 일반적으로 바닥이 거친 하천은 환산계수가 더 낮은 값을 나타내고, 인공콘크리트 또는 모래하상 등 부드러운 하천에서는 더 높은 값을 갖는 경향이 있다는 것과 일치한 결과이다(Fujita, 2018).

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F6.jpg

Fig. 6.

α Classification according to the river bed roughness

3.2.4 지점별 환산계수 α 특성

본 연구 대상지점 60개 지점 중 분석 자료수가 상대적으로 많은 6개 지점(Table 6)에 대해 수리특성과 환산계수 α와의 관계를 분석하였다(Fig. 7). 그 결과 지점별로 평균수심( $D$ ), 형상비( $W / R_{h}$ ), 평균표면유속( $V_{s m}$ )과 환산계수 α의 관계가 전체 60개 지점을 통합하여 분석한 것보다(Fig. 3) 경향성이 뚜렷하게 나타났다. 이러한 이유는 환산계수 α는 해당 지점의 고유한 특성을 크게 반영하는 계수이기 때문이다.

Table 6.

Hydrulic characteristics and α of 6 sites

Site	No. of data	$Q$ (m^³/s)	$W$ (m)	$A$ (m^²)	$D$ (m)	$V_{m}$ (m/s)	α (Mean)
Pyeongchanggun (Pyeongchanggyo)	17	56.01~344.87	88.39~112.56	106.83~222.78	1.21~1.98	0.52~1.55	0.73~0.86 (0.79)
Wonjusi (Janghyungyo)	10	133.97~276.27	75.00~99.00	106.49~185.93	1.37~1.88	1.48~1.86	0.78~0.91 (0.85)
Yeoncheongun (Saranggyo)	6	236.92~1,143.12	140.00~148.48	259.11~471.52	1.85~3.18	0.91~2.42	0.81~0.92 (0.87)
Daejeon-si (Wonchongyo)	11	114.27~550.32	122.28~165.81	130.01~326.24	1.06~1.97	0.88~1.73	0.81~1.00 (0.94)
Yesan-gun (Yesandaegyo)	6	68.24~304.22	83.19~97.52	137.13~293.86	1.65~3.01	0.50~1.13	0.64~0.73 (0.68)
Guryegun (Songjeongri)	6	332.40~693.39	94.67~107.44	228.70~341.74	2.42~3.18	1.45~2.03	0.82~0.86 (0.84)

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-09/N0200580904/images/kwra_58_09_04_F7.jpg

Fig. 7.

Analysis of the relationship between α and characteristics by site

환산계수 α는 평균수심과 및 평균표면유속과 정비례하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 수심이 증가할수록 하천의 유속은 하상의 거칠기 영향을 적게 받게 되고, 일반 자연하천에서 수심이 증가한다는 것은 유량이 많아져 유속이 빨라진다는 의미이므로 저유량보다는 고유량에서의 환산계수가 커진다는 것을 의미하는 것으로 기존 연구 결과와 일치된 결과를 보였다(Harpold et al., 2006; Hauet et al., 2018). 환산계수 α와 형상비와의 관계는 반비례의 경향을 보였다.

6개 지점에 대해 환산계수 α를 일반적으로 사용되는 0.85를 적용한 것과 지점별로 실측자료 기반으로 평균수심( $D$ )에 따라 2개로 구분하여 환산계수를 적용한 결과를 비교하였다(Table 7). 환산계수 0.85를 일괄 적용한 결과 실측자료 기반 환산계수와 절대편차율은 평균적으로 2.70~24.81%(전체 평균 8.52%)였다. 반면, 평균수심에 따라 환산계수를 적용한 결과 절대편차율이 평균적으로 0.37~6.07%(전체 평균 3.34 %)로 0.85를 일괄 적용한 것보다 편차율이 크게 감소하였다. 또한 절대편차율이 10% 이상 초과한 경우는 56개 자료 중 환산계수 0.85를 적용한 것은 20개 자료였으나 평균수심에 따라 환산계수를 적용한 것은 초과한 자료가 없었다.

Table 7.

Comparison of application of α=0.85 and α according to $D$ range at 6 sites

Site	α (Mean)	$D$ Range classification : α	Absolute deviation rate (%)
Site	α (Mean)	$D$ Range classification : α	α = 0.85	$D$ Range classification : α
Pyeongchanggun (Pyeongchanggyo)	0.73~0.86 (0.79)	1.80 m < $D$ : α = 0.78 1.80 m ≥ $D$ : α = 0.84	0.24~17.20 (Mean=7.76)	0.05~9.32 (Mean=2.98)
Wonjusi (Janghyungyo)	0.78~0.91 (0.85)	1.60 m < $D$ : α = 0.83 1.60 m ≥ $D$ : α = 0.87	0.80~8.80 (Mean=4.24)	0.65~9.20 (Mean=4.04)
Yeoncheongun (Saranggyo)	0.81~0.92 (0.87)	2.60 m < $D$ : α = 0.87 2.60 m ≥ $D$ : α = 0.92	2.00~7.79 (Mean=4.40)	0.13~7.61 (Mean=1.94)
Daejeon-si (Wonchongyo)	0.81~1.00 (0.94)	1.53 m < $D$ : α = 0.85 1.53 m ≥ $D$ : α = 0.99	0.08~15.16 (Mean=10.12)	2.44~8.18 (Mean=6.07)
Yesan-gun (Yesandaegyo)	0.64~0.73 (0.68)	2.40 m < $D$ : α = 0.65 2.40 m ≥ $D$ : α = 0.72	15.95~33.22 (Mean=24.81)	1.18~3.70 (Mean=1.93)
Guryegun (Songjeongri)	0.82~0.86 (0.84)	2.90 m < $D$ : α = 0.82 2.90 m ≥ $D$ : α = 0.86	0.96~3.92 (Mean=2.70)	0.20~0.72 (Mean=0.37)
Mean			8.52	3.34

6개 지점 중 예산군(예산대교)는 하도내 식생 영역이 50% 이상인 지점으로(Fig. 5(c)) 환산계수를 0.85를 적용했을 경우 절대편차율이 15.95~33.22%로 가장 컸으며, 실측자료 기반으로 평균수심에 따라 구분하여 환산계수를 적용한 결과는 절대편차율이 1.18~3.70%로 크게 감소되었다. 이처럼 식생영향을 많이 받는 하천의 흐름에서는 환산계수를 0.85를 적용하기보다는 실측하여 적용하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

4. 결 론

본 연구에서는 표면유속 측정을 통한 하천의 유량을 산정하기 위해 필요한 표면유속-평균유속 환산계수를 국내 45개 하천의 60개 유량측정 지점에서 177개의 자료를 수집하여 분석하였다. 또한 수리특성, 식생영향 및 하상 거칠기에 따른 환산계수의 변동성을 검토하였으며, 본 연구의 주요 결론은 다음과 같다.

(1) 표면유속-평균유속 환산계수 α를 산정한 결과 177개 측정자료의 평균은 0.84, 중앙값은 0.84, 표준편차는 0.07로 산정되었다. 또한 환산계수 α의 10~90% 범위의 값은 0.76~0.94(평균 0.84)이다. 이러한 결과는 일반적인 하상 거칠기하에서의 하천 흐름에 대한 환산계수로 제시되어 있는 0.85와 유사한 값이었다.

(2) 60개 지점 177개 자료 전체를 이용하여 수면폭, 평균수심, 형상비, 평균유속, 평균표면유속, 최대표면유속과 평균표면유속의 비와 환산계수 α와의 관계를 분석한 결과 수면폭, 평균수심 및 평균유속, 평균표면유속과 환산계수는 정비례하는 경향을 보였다. 형상비와 환산계수 α는 경향성이 나타나지 않았으며, 최대표면유속과 평균표면유속비와는 반비례의 경향이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 다만 수리특성과 환산계수 α의 관계 분포는 산포가 매우 컸으며, 상관성도 낮았다.

(3) 흐름 영역 중 식생 영역의 비율에 따라 환산계수 α를 산정한 결과 식생 영역 비율이 증가할수록 환산계수 α는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 식생 영역 비율이 50% 이상의 경우 환산계수 α의 평균이 0.75로 산정되어 일반적으로 현장에서 적용해 왔던 0.85보다 0.10 작았다. 하상 거칠기에 따른 환산계수를 검토한 결과 하상이 거칠어질수록 환산계수는 감소하였으며, 부드러운 하상은 0.90, 보통 거친 하상 및 거친 하상은 0.85, 매우 거친 하상은 0.80 정도의 값을 제시할 수 있었다.

(4) 환산계수를 지점별로 평균수심, 형상비, 평균표면유속과 비교한 결과 60개 모든 지점의 자료를 통합하여 분석한 것 보다 경향성이 명확하였다. 이러한 이유는 환산계수는 단면형태, 식생영향, 하상 거칠기 등 여러 특성이 지점별로 다르게 영향을 받기 때문이다. 즉 유량측정 지점별 실측자료 기반으로 환산계수를 산정하여 활용해야 표면유속 측정을 통해 정확한 유량을 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

본 연구는 실측기반으로 국내의 다양한 하천에서 환산계수를 산정하고, 흐름에 영향을 주는 여러 요인들과의 관계를 분석하였다. 그러나 본 연구에서 활용된 자료는 지점별로 5개 이상의 측정자료를 활용한 지점도 있었지만 대부분 1~3개의 자료를 활용하여 분석함에 따라 해당 지점의 다양한 유황규모에서 환산계수를 산정하고 검토하는데 한계가 있었다. 또한 표면유속과 기준유량을 동시 측정하지 못한 경우 환산계수 산정의 오차도 일부 포함되었을 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 다양한 지점 및 유황범위에서 동시 측정한 자료를 추가로 수집하여 분석할 필요가 있다.

Acknowledgements

본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 미래변화 대응 수자원 안정성 확보 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다(RS-2024-00336020).

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

References

Alexandre, H,, Thomas, M., and Léa, D. (2018). “Velocity profile and depth-averaged to surface velocity in natural streams: A review over a large sample of rivers.” E3S Web of Conferences 40, 06015. River Flow 2018, Lyon, France, Vol. 40, No. 6, 06015.

10.1051/e3sconf/20184006015

Biggs, H., Smart, G., Doyle, M., Eickelberg, N., Aberle, J., Randall, M., and Detert, M. (2023). “Surface velocity to depth-averaged velocity - a review of methods to estimate alpha and remaining challenges.” Water 2023, Vol. 15, No. 21, 3711.

10.3390/w15213711

Cheng, R.T., and Gartner, J.W. (2003). “Complete velocity distribution in river cross-sections measured by acoustic instruments.” Proceedings of the IEEE/DES 7th Working Conference in Current Measurement Technology, San Diego, CA, U.S., pp. 21-26.

10.1109/CCM.2003.1194276

Choi, C.W., Ye, S.J., Shin, J.H., and Jeong, T.S. (2024), “Field applicability review of surface-mean velocity conversion coefficient” 2024 Korea Water Resources Association's Conference. KWRA, p. 158.

Fujita, I. (2018). “Principles of surface velocity gaugings.” The 4th IAHR-WMO-IAHS Training Course on Stream Gauging. Lyon, France.

Fulton, J.W., Mason, C.A., Eggleston, J.R., Nicotra, M.J., Chiu, C.L., Henneberg, M.F., and Laveau, C.D. (2020). “Near-field remote sensing of surface velocity and river discharge using radars and the probability concept at 10 U.S. Geological Survey streamgages.” Remote Sensing, Vol. 12, No. 8, 1296.

10.3390/rs12081296

Harpold, A.A., Mostaghimi, S., Vlachos, P.P., Brannan, K., and Dillaha, T. (2006). “Stream discharge measurement using a large-scale particle image velocimetry (LSPIV) prototype.” Transactions of the ASABE Vol. 49, No. 6, pp. 1791-1805.

10.13031/2013.22300

Hauet, A., Morlot, T., and Daubagnan, L. (2018). “Velocity profile and depth-averaged to surface velocity in natural streams: A review over a large sample of rivers.” In Proceedings of the River Flow 2018, Lyon, France, 06015.

10.1051/e3sconf/20184006015

International Organization for Standardization (ISO) (2021). Hydrometry-Measurement of liquid flow in open channels-Velocity area methods using point velocity measurements. International Standard ISO 748.

Johnson, E.D., and Cowen, E.A. (2017). “Remote determination of the velocity index and mean streamwise velocity profiles.” Water Resouerces Research, Vol. 53, pp. 7521-7525.

Khan, M.R., Gourley, J.J., Duarte, J.A., Vergara, H., Wasielewski, D., Ayral, P.A., Fulton, J.W. (2021). “Uncertainty in remote sensing of streams using noncontact radars.” Journal of Hydrology, Vol. 603, Part A, 126809.

10.1016/j.jhydrol.2021.126809

Kim, D.S., Yang, S.G., and Jung, W.Y. (2014). “Error analysis for electromagnetic surface velocity and discharge measurement in rapid mountain stream flow.” Journal of Environmental Science International, Vol. 23, No. 4, pp. 543-552.

10.5322/JESI.2014.4.543

Kim, Y.S., Lee. H.S., Yang, J.R., and Lee, Y.S. (2010). “Assessment of depth-averaged velocity conversion factors in a natural river with measured velocities.” 2010 Korea Water Resources Association's Conference, KWRA, p. 1897.

Korea Institute of Hydrological Survey (KIHS) (2022). Guideline microwave water surface current meter Measurement (Ver.1.1).

Le Coz, J., Duby, P., Dramais, G., Camenen, B., Laronne, J., Zamler, D., and Zolezzi, G. (2011). “Use of emerging non-intrusive techniques for flood discharge measurements.” In Proceedings of the 5th International Conference on Flood Management, Tokyo, Japan.

Lee, S.J., Lee, S.Y., and Park, J.S. (2018). “A review on the mean velocity conversion coefficient of surface” 2018 Korea Water Resources Association's Conference, KWRA, p. 272.

Ministry of Environment (ME) (2018~2024). Hydrological annual report in Korea.

Moramarco, T., Barbetta S., and Tarpanelli. A. (2017). “From surface flow velocity measurements to discharge assessment by the entropy theory.” Water, Vol. 9, No. 2, 120.

10.3390/w9020120

Muste, M., Fujita, I., and Hauet, A. (2008). “Large-scale particle image velocimetry for measurements in riverine environments.” Water Resources Research, Vol. 44, W00D19.

10.1029/2008WR006950

Rantz, S.E. (1982). Measurement and computation of streamflow: Volume 1. Measurement of stage and discharge. Geological Survey Water-Supply Paper, U.S. Geological Survey, Denver, CO, U.S., p. 137.

Song, J.H. (2022). On applicability of discharge estimation method using surface velocity. Ph. D. dissertation, University of Inha, pp. 7-75.

Welber, M., Le Coz, J., Laronne, J.,B., Zolezzi, G., Zamler, D., Dramais, G., Hauet, A., and Salvaro, M. (2016). “Field assessment of noncontact stream gauging using portable surface velocity radars (SVR).” Water Resources Research, Vol. 52, pp. 1108-1126.

10.1002/2015WR017906

Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

Preview

Calculation of surface-mean velocity conversion coefficient in natural rivers

ABSTRACT

MAIN

(1)

(2)

(3a)

(3b)

(3c)

Fig. 1.

Method for calculating reference discharge using rating curve, QS, Qadcp,float

(4)

(5)

Table 1.

Number of velocity verticals of the microwave water surface current meter (KIHS, 2022)

Table 2.

List of study sites (number of data, number of surface velocity verticals, QRef calculation method)

Table 3.

Characteristics of the studied site

Table 4.

Statistics on the values of α (α10 and α90 are the 10th and 90th percentile)

Fig. 2.

Distribution of computed α

Fig. 3.

Relationship between α and 6 hydraulic factors

Fig. 4.

Analysis of α trends according to vegetation areas in flow areas

Fig. 5.

Example of vegetation areas in flow areas

Table 5.

Review of applicability of α according to vegetation impact (compared with α = 0.85)

Fig. 6.

α Classification according to the river bed roughness

Table 6.

Hydrulic characteristics and α of 6 sites

Fig. 7.

Analysis of the relationship between α and characteristics by site

Table 7.

Comparison of application of α=0.85 and α according to D range at 6 sites

Acknowledgements

Conflicts of Interest

References

Method for calculating reference discharge using rating curve, $Q_{S}$ , $Q_{a d c p, f l o a t}$

List of study sites (number of data, number of surface velocity verticals, $Q_{R e f}$ calculation method)

Comparison of application of α=0.85 and α according to $D$ range at 6 sites