Abstract
Application of a catchment modelling system requires recorded information to ascertain the reliability and robustness of the predicted flow conditions. Where this recorded information is not available, the necessary information for reliable and robust predictions must be obtained from other available information sources. The alternative approach presented in this paper used inference models for getting this necessary information that is required to calibrate and validate the catchment modelling system for both an ungauged and a gauged catchments. In this study, inference models were developed for determination of control parameters of the Storm Water Management Model (SWMM), mainly based on landuse component of the catchment, which is a major factor to impact on quantity and quality of catchment runoff. Results from the study show that the new approach for determination of the spatially variable control parameters produced more accurate estimates than a traditional approach. Also, the number of control parameters estimated can be reduced significantly as the proposed method only requires determination of control parameters associated with each land use of the catchment while a traditional approach needs to assign a number of control parameters for a number of subcatchment.
모델의 적용에 있어서 안정성과 신뢰성 있는 예측치를 얻기 위해서는 그 유역의 장기간의 강우-유출 기록자료들이 필요하다. 그러나 대부분의 유역들은 계측이 이루어지지 않아 수문기록 자료들을 전혀 보유하고 있지 않거나, 설사 있다하더라도 모델검정에 필요한 충분한 자료들을 보유하고 있지 않은 실정이므로 이러한 유역들에 있어 모델적용은 상당한 어려움을 수반한다. 본 연구에서는 이러한 미계측 유역 및 기록자료들이 미비한 계측유역의 모델적용에 있어서 정확한 모델변수추정을 꾀하고 이로 인한 모델의 신뢰도를 높이기 위하여 추론모델을 통한 매개변수추정을 도모한 간접추정법을 개발하였다. 수량 및 수질 모의에 가장 민감하게 영향을 미치는 토지이용인자를 주 요소로 하여 유도된 추론 모델은 현재 널리 사용되고 있는 SWMM(Storm Water Management Model)의 매개변수 추정에 사용할 수 있도록 유도되었으며, 추론모델의 적용성 효과를 최대화하기 위하여 추론모델에 필요한 유역의 지형특성인자들은 지리정보시스템을 이용하여 추출하였다. 제안된 방법의 적용성 실험은 호주 시드니에 위치한 센테니얼 파크 유역 (Centennial Park catchment)을 대상으로 하였다. 간접추정법을 적용한 경우 기존의 모델 검정방법을 통해 모델 변수를 추정한 경우보다 모델 예측치의 신뢰도를 월등히 높일 수 있었음은 물론, 제안된 추정법의 적용에 의한 각 소유역내의 상당한 수의 지형특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화 할 수 있었다.