• Title/Summary/Keyword: 다중매개모형

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Parameter Estimation for Multiple Linear Regession Model by OLS and Stepwise (OLS 및 변수선택법에 의한 다중선형회귀모형 매개변수 산정)

  • Kim, Kyung-Tak;Kim, Joo-Hun;Park, Jung-Sool
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1161-1165
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    • 2006
  • 본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

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Peak discharge prediction by multiple regression analysis using hourly precipitation data (시강우량 다중회귀분석에 의한 첨두유량 예측)

  • Park, Chang-Eon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.380-380
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    • 2017
  • 유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.

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Tributary Flood Forecasting Using Statistical Analysis Method (통계적 모형을 이용한 지천 홍수예측)

  • Sung, Ji-Youn;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1524-1527
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    • 2009
  • 본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.

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다중감수 수문모형의 개발

  • Kim, Hyeon-Jun;Jeong, Seong-Won;Kim, Seung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1993.07a
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    • pp.327-334
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    • 1993
  • 일유출량을 모의하는 수문모형이 많이 개발되었지만 그 이용에 있어서는 입력자료와 매개변수가 다양하고 매개변수의 산정에 경험을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 수문실무자들이 사용하기에는 다소 어려운 점이 있다. 본 연구에는 최소의 입력자료(강우량, 증발량)와 매개변수로 일자연유량을 모의할 수 있는 집중형 확정론적 모형을 개발하였는데, 관측된 수문곡선으로부터 입력매개변수를 도출할 수 있으며 그 종류가 작기때문에 실무에서 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 개발된 모형의 기본 개념은 강우-유출에 질량불변의 법칙을 적용하고, 선형저수지와 유사한 다중 감수 과정에 따른 수문곡선에 근거한다. 제안된 수문곡선은 차단을 제외한 강우량에 기인한 유량의 시간분포를 나타내며 기저유출과 장래에 손실될 증발산량을 포함한다. 제안된 수문곡선은 2개의 상승부와 3개의 감수부로 구성되며 수문곡선의 우측부는 개방되어 있다. 수문곡선의 상승부에는 감수계수의 개념을 역으로 적용하였으며, 계산을 단순화 하기 위하여 각 상승부 및 감수부의 구간은 정수값만을 갖는다고 가정하였다. 개발된 모형을 한강유역의 인도교지점(1918-1974), 영산강유역의 나주지점(1906-1990)의 일유출량을 모의하기 위하여 적용하였다. 모형의 적용결과 모의 기간중에 매개변수의 조정없이 전 기간에 걸쳐서 양호한 장기간의 일유출량 모의 결과를 얻을 수 있었다.

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Improvement on L-THIA ACN-WQ model for expanded application to the watersheds (유역 확대 적용을 위한 L-THIA ACN-WQ 모형의 개선)

  • Kum, Donghyuk;Park, Youn Shik;Ryu, Jichul;Jeon, Ji-Hong;Lim, Kyoung Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.315-315
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    • 2018
  • L-THIA ACN-WQ 2016 모형 개선 연구에서는 침투량 산정, 다중 기상지점 등 유역 규모 확대를 목적으로 엔진 개선과 모형의 최적 매개변수 선정을 위해 최적화 알고리즘을 활용한 자동보정 모듈을 개발하였다. 개선된 침투량 초기손실 산정 계수를 적용한 침투량 산정 방법을 Green-Ampt 모형의 침투량 산정 결과와 비교한 결과 편차는 매우 작았으며, Green-Ampt 모형을 통해 산정된 침투량 범위 내에 분포되어 개선된 침투량 산정 방법의 결과가 유효한 값을 의미하는 것으로 나타났다. 이렇게 도출된 초기손실 산정 계수를 관계식으로 개발하여 L-THIA ACN-WQ 2018 모형 내에서 CN에 따른 초기손실량이 산정되도록 하였고, 이를 기반으로 침투량 및 기저유출량이 산정된다. 유역 규모 확대를 위해 다중 기상지점이 적용되도록 엔진 코드를 개선하였으며, 평창A와 고부A 유역을 대상으로 단일 기상지점과 다중 기상지점 적용에 따른 유출 해석을 유량지속곡선을 통해 비교 한 결과 다중 기상지점 적용에 따라서 평창A와 고부A 유역 모두 유황구간이 크게 달라지는 것으로 나타났다. 특히 고부A 유역은 우황 변동 특성이 크게 나타났는데, 지역적 강우 특성이 뚜렷한 유역에서는 유출해석에 매우 중요한 영향인자로 작용되는 것으로 알 수 있었다. 마지막으로 L-THIA ACN-WQ 2018모형을 이용함에 있어 유역 특성에 알맞은 최적 매개변수 산정을 위해 유량 및 TN, TP 자동보정 툴을 개발하였다. 자동보정툴은 2개의 보정방안으로 개발하였다. 첫 번째는 유역 전체에 대해 하나의 최적매개변수를 도출하는 것이며, 두번째는 유역 내 다중 보정 지점을 통해 소유역별 최적매개변수를 도출하는 것이다. 이를 통해 사용자는 모형의 활용 목적 및 가용 가능한 보정 자료 등을 고려하여 모형의 최적 매개변수를 도출할 수 있다. 이렇게 개선된 L-THIA ACN-WQ 2018 모형을 총량단위유역 한강 평창A와 금강 고부A에 적용한 결과 유량은 NSE 0.76, 0.85로 매우 높게 나타났으며, TN, TP의 NSE는 0.64 ~ 0.86 로 매우 높은 적용성 결과가 도출되었다. Ryu(2016)의 연구 결과와 비교해보면 평창A는 NSE와 $R^2$ 수치로는 큰 차이를 보이지 않았지만, 유량 모의에서 일별 예측값 변화 폭에 큰 변화가 있는 것으로 나타났다. 기존 L-THIA ACN-WQ 2016모형 결과에서는 일별 유량의 변동성이 매우 크지만, L-THIA ACN-WQ 2018 모형에서는 일별 유량 변동폭이 크게 감소하여, 유량 모의에 큰 개선 효과가 있는 것으로 나타났다

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Analysis of Rainfall-Sediment Yield-Runoff Prediction Uncertainty due to Propagation of Parameter Uncertainty (매개변수의 불확실성 전이에 따른 강우-유사-유출의 불확실성 분석)

  • Yu, Wan-Sik;Lee, Gi-Ha;Park, Chan-Hong;Lee, Bok-Hwan;Jung, Kwan-Sue
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.282-286
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    • 2011
  • 토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.

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A Study on Regionalization of Parameters of Continuous Rainfall-Runoff Model (연속 강우-유출모형의 매개변수 지역화에 관한 연구)

  • Jeong, Ga-In;Kim, Tae-Jeong;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.182-182
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    • 2015
  • 우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.

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Assessment of streamflow simulation for large-scale grid-based modeling using the VIC model (한반도 전지역의 격자화를 통한 VIC 모형의 다중유역의 유출량 모의 능력 평가)

  • Jun-Ho Kim;Kuk-Hyun Ahn
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.378-378
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    • 2023
  • 본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.

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An Optimization of distributed Hydrologic Model using Multi-Objective Optimization Method (다중최적화기법을 이용한 분포형 수문모형의 최적화)

  • Kim, Jungho;Kim, Taegyun
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.21 no.1
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • In this study, the multi-objective optimization method is attemped to optimize the hydrological model to estimate the runoff through two hydrological processes. HL-RDHM, a distributed hydrological model that can simultaneously estimate the amount of snowfall and runoff, was used as the distributed hydrological model. The Durango River basin in Colorado, USA, was selected as the watershed. MOSCEM was used as a multi-objective optimization method and parameter calibration and hydrologic model optimization were tried by selecting 5 parameters related to snow melting and 13 parameters related to runoff. Data from 2004 to 2005 were used to optimize the model and verified using data from 2001 to 2004. By optimizing both the amount of snow and the amount of runoff, the RMSE error can be reduced from 7% to 40% of the simulation value based on the initial solution at three SNOTEL points based on the RMSE. The USGS observation point of the outflow is improved about 40%.

A Study on Regionalization of Parameters for Sacramento Continuous Rainfall-Runoff Model Using Watershed Characteristics (유역특성인자를 활용한 Sacramento 장기유출모형의 매개변수 지역화 기법 연구)

  • Kim, Tae-Jeong;Jeong, Ga-In;Kim, Ki-Young;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.10
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    • pp.793-806
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    • 2015
  • The simulation of natural streamflow at ungauged basins is one of the fundamental challenges in hydrology community. The key to runoff simulation in ungauged basins is generally involved with a reliable parameter estimation in a rainfall-runoff model. However, the parameter estimation of the rainfall-runoff model is a complex issue due to an insufficient hydrologic data. This study aims to regionalize the parameters of a continuous rainfall-runoff model in conjunction with a Bayesian statistical technique to consider uncertainty more precisely associated with the parameters. First, this study employed Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme for the estimation of the Sacramento rainfall-runoff model. The Sacramento model is calibrated against observed daily runoff data, and finally, the posterior density function of the parameters is derived. Second, we applied a multiple linear regression model to the set of the parameters with watershed characteristics, to obtain a functional relationship between pairs of variables. The proposed model was also validated with gauged watersheds in accordance with the efficiency criteria such as the Nash-Sutcliffe efficiency, index of agreement and the coefficient of correlation.