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Validation of Real-Time River Flow Forecast Using AWS Rainfall Data

AWS 강우정보의 실시간 유량예측능력 평가

  • Lee, Byong-Ju (Hydrometeorological Resources Research Team, Applied Meteorology Research Division, National Institute of meteorological Research) ;
  • Choi, Jae-Cheon (Hydrometeorological Resources Research Team, Applied Meteorology Research Division, National Institute of meteorological Research) ;
  • Choi, Young-Jean (Applied Meteorology Research Division, National Institute of meteorological Research) ;
  • Bae, Deg-Hyo (Department of Civil and Environmental Engineering, Sejong University)
  • 이병주 (국립기상연구소 응용기상연구과 수문자원연구팀) ;
  • 최재천 (국립기상연구소 응용기상연구과 수문자원연구팀) ;
  • 최영진 (국립기상연구소 응용기상연구과) ;
  • 배덕효 (세종대학교 물자원연구소, 토목환경공학과)
  • Received : 2012.02.12
  • Accepted : 2012.03.08
  • Published : 2012.06.30

Abstract

The objective of this study is to evaluate the valid forecast lead time and the accuracy when AWS observed rainfall data are used for real-time river flow forecast. For this, Namhan river basin is selected as study area and SURF model is constructed during flood seasons in 2006~2009. The simulated flow with and without the assimilation of the observed flow data are well fitted. Effectiveness index (EI) is used to evaluate amount of improvement for the assimilation. EI at Chungju, Dalcheon, Hoengsung and Yeoju sites as evaluation points show 32.08%, 51.53%, 39.70% and 18.23% improved, respectively. In the results of the forecasted values using the limited observed rainfall data in each forecast time before peak flow occur, the peak flow under the 20% tolerance range of relative error at Chungju, Dalcheon, Hoengsung and Yeoju sites can be simulated in forecast time-11h, 2h, 3h and 5h and the flow volume in the same condition at those sites can be simulated in forecast time-13h, 2h, 4h and 9h, respectively. From this results, observed rainfall data can be used for real-time peak flow forecast because of basin lag time.

본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006~2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 강민구, Cai, Ximing, 고덕구 (2009). "Grey 모형을 이용한 다목적댐의 유입 홍수량과 하류 하천 홍수량 실시간 예측." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제42권, 제1호, pp. 61-73.
  2. 김진훈, 윤원진, 배덕효 (2005), "단기 예측강우를 활용한 실시간유량 예측기법의적용." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제38권, 제1호, pp. 11-23.
  3. 배덕효 (1997). "저류함수법을 이용한 추계학적 실시간 홍수예측모형 개발." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권, 제5호, pp. 449-457.
  4. 배덕효, 이병주(2011). "대유역홍수예측을위한연속형강우-유출모형 개발." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제44권, 제1호, pp. 51-64.
  5. 배덕효, 이병주, Shamir E. (2009). "앙상블칼만필터를연계한추계학적연속형저류함수모형개발( I ) : -모형개발-." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제42권, 제11호, pp. 953-961.
  6. 이병주, 배덕효 (2011a). "자료동화 기법을 연계한 실시간 하천유량예측모형개발." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제44권, 제3호, pp. 199-208.
  7. 이병주, 배덕효(2011b). "낙동강유역하천유량예측모형구축." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제44권, 제11호, pp. 853-861.
  8. 이재형, 심명필, 전일권 (1993). "대청댐 예비방류를 위한 홍수예보." 한국수자원학회지, 한국수자원학회, 제26권, 제2호, pp. 99-105.
  9. 장수형, 윤재영, 김상단, 윤용남 (2007). "홍수조절기능을 가진 저수지의 치수 및 이수목적 운영관리 시스템 구축: I. 실시간 저수지 유입량 예측모형 구축." 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제2B호, pp. 113-140.
  10. Clark, C.O. (1945). Storage and the unit hydrograph, Tras, Am. Soc. Civ. Eng., Vol. 110, pp. 1419-1446.
  11. Evensen, G. (1994). "Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics." Journal of Geophysical Research, Vol. 99, No. C5, pp. 10143-10162. https://doi.org/10.1029/94JC00572
  12. Kalman, R. (1960). "New approach to linear filtering and prediction problems." Trans AMSE, Journal of Basic Engineering, Vol. 82D, pp. 35-45.
  13. McCarthy, G.T. (1938). The unit hydrograph and flood routing, Proceedings of the Conference of North Atlantic Division, U.S. Army Corps of Engineers, R.I.
  14. Sugawara, M. (1974). On natural disasters-some thoughts of a Japanese, unpublished manuscript.
  15. soil.rds.go.kr
  16. www.kma.go.kr
  17. www.wamis.go.kr

Cited by

  1. Development of Realtime Dam's Hydrologic Variables Prediction Model using Observed Data Assimilation and Reservoir Operation Techniques vol.46, pp.7, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.7.755
  2. Rainfall-Runoff Characteristics in a Jeju Stream considering Antecedent Precipitation vol.23, pp.4, 2014, https://doi.org/10.5322/JESI.2014.4.553