Processing math: 100%
  • Title/Summary/Keyword: 유출수 예측

Search Result 918, Processing Time 0.031 seconds

Real-Time Prediction of Streamflows by the State-Vector Model (상태(狀態)벡터 모형(模型)에 의한 하천유출(河川流出)의 실시간(實時間) 예측(豫測)에 관한 연구(研究))

  • Seoh, Byung Ha;Yun, Yong Nam;Kang, Kwan Won
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
    • /
    • v.2 no.3
    • /
    • pp.43-56
    • /
    • 1982
  • A recursive algorithms for prediction of streamflows by Kalman filtering theory and Self-tuning predictor based on the state space description of the dynamic systems have been studied and the applicabilities of the algorithms to the rainfall-runoff processes have been investigated. For the representation of the dynamics of the processes, a low-order ARMA process has been taken as the linear discrete time system with white Gaussian disturbances. The state vector in the prediction model formulated by a random walk process. The model structures have been determined by a statistical analysis for residuals of the observed and predicted streamflows. For the verification of the prediction algorithms developed here, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used. The numerical studies shows that Kalman filtering theory has better performance than the Self-tuning predictor for system identification and prediction in rainfall-runoff processes.

  • PDF

Development and application of dam inflow prediction method using Bayesian theory (베이지안 이론을 활용한 댐 유입량 예측기법 개발 및 적용)

  • Kim, Seon-Ho;So, Jae-Min;Kang, Shin-Uk;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2017.05a
    • /
    • pp.87-87
    • /
    • 2017
  • 최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

  • PDF

Development of a distributed daily streamflow simulated model and evaluation of its applicability (분포형 물수지 유출 모형의 개발 및 적용성 검토)

  • Hong, Woo-Yong;Park, Geun-Ae;Jung, In-Kyun;Park, Min-Ji;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2010.05a
    • /
    • pp.1154-1158
    • /
    • 2010
  • 최근 전 세계적으로 GIS (Geographic Information Science) 및 RS (Remote Sensing) 데이터 등 디지털정보의 구축이 급속도로 진행되고 있고, 이들의 발달로 유역에 대한 정확하고 상세한 각종 수문매개변수 수집이 가능하여 유역을 부분유역으로 분할한 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형 수문모형의 활용도가 높아지고 있다. 유역의 수문특성 및 지형특성을 동일한 매개변수로 적용하기 때문에 유역의 공간적인 수문 및 지형특성을 표현하기 어려운 집중형 모형과 달리 강우-유출해석에 있어서 분포형 모형은 실제 복잡한 유역에서의 유출과정 또는 물질의 수문순환과정을 잘 이해할 수 있고, 어떤 유역의 토지이용형태의 변화가 초래하는 영향과 효과를 사전에 예측할 수 있으며, 신뢰성 있는 과거의 수문자료가 없거나 부족한 유역에서의 유출 계산이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 Fortran 90을 개발언어로 사용하여 GIS Data와 위성영상을 활용해 유출량을 모의하는 분포형 물수지 유출 모형을 개발하여 금강 상류유역인 용담댐 유역(930km2)을 대항으로 2000~2008년의 일 유출량을 모의하였다. 모형은 크게 3개의 모듈(유출량, 증발산량, 토양수분) 형태로 구성되었으며, 유출량은 강우 전 토양의 저류능을 추적하여 산정하였다. 모형의 결과는 셀별 값을 가지는 분포형으로 출력되며, 유역의 평균 수문자료가 Text file로 출력된다. 민감도 분석을 통하여 최적의 유출 관련 매개 변수를 선정하고 하류의 댐 유입량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2001-2004) 및 검증(2005-2008)을 실시하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우량을 매우 잘 반영하였으며, 같은 강우조건하에서 토양의 배수조건에 따라 유출이 확연히 다르게 표현되었다.

  • PDF

A comparative study of conceptual model and machine learning model for rainfall-runoff simulation (강우-유출 모의를 위한 개념적 모형과 기계학습 모형의 성능 비교)

  • Lee, Seung Cheol;Kim, Daeha
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.56 no.9
    • /
    • pp.563-574
    • /
    • 2023
  • Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.

Oil Spill Behavior forecasting Model in South-eastern Coastal Area Of Korea (한국 동남해역에서의 유출유 확산예측모델)

  • Ryu Cheong Ro;Kim Jong Kyu;Seol Dong Guan;Kang Dong Uk
    • Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
    • /
    • v.1 no.2
    • /
    • pp.52-59
    • /
    • 1998
  • Many concerns are placed on preservation of coastal environment from the spilled oil contaminant in the coastal area. And the use of computer simulation model to combat with oil spill has come to play mote important role in forecasting the oil spill trajectory so as to protect coastal area and minimize the damage from oil contaminants. The main concerns of this study is how the movements of spilled oil are affected by currents including tidal, oceanic, and wind-driven currents. Especially, in the present paper, the oil spill trajectory can be predicted by a real-time system that allows prediction of circulation and wind field. The harmonic methods are adopted to simulate the tidal currents as well as it can be possible to achieve the wind-field data and oceanic current data from the established database. System performance is illustrated by the simulation of oil spill in the south-eastern coastal area of Korea. Simulation results are compared with the observed one.

  • PDF

Applicability of SURR Model for Geum-River Basin (금강 유역에 대한 SURR 모형의 적용성 평가)

  • Lim, Ye Jin;Heo, Jae-Yeong;Ngoc, Tien Duong;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2022.05a
    • /
    • pp.361-361
    • /
    • 2022
  • 최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.

  • PDF

Uncertainty Analysis for the Probabilistic Flood Forecasting (확률론적 홍수예측을 위한 불확실성 분석)

  • Lee, Kyung-Tae;Kim, Young-Oh;Kang, Tae-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.71-71
    • /
    • 2012
  • 현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

  • PDF

An Analysis of Changes in Long-term Runoff Characteristics due to Dam Construction using SWAT Model (SWAT 모형을 이용한 댐 건설에 따른 장기유출특성변화 분석)

  • Yeo, Ho-Jun;Ahn, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.975-975
    • /
    • 2012
  • 최근까지 용수확보와 홍수예방, 하천환경관리 등의 목적으로 많은 댐이 건설되어 왔으며 이러한 댐 건설은 주변지역의 자연 및 사회 환경의 변화를 유발하게 된다. 이는 구체적으로 유출특성의 변화로 나타나며 유출특성의 변화는 수자원의 계획과 관리 측면에 상당한 영향을 끼친다. 따라서 정확한 장기유출량의 예측은 이수 측면에서 대단히 중요하며 이에 대한 신뢰성 있는 해석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 댐 건설에 따른 유역의 장기유출특성변화를 분석하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 분석기간을 댐 건설 전(1975~1985년)과 댐 건설 후(1986~1995년, 1996~2005년)로 나누어 적용하였고, 해당 관측소에서 제공하는 수문 기상자료와 지형자료를 이용하여 입력자료를 구축하였다. SWAT 입력 모형의 최적값을 결정하기 위해 유출총량 및 첨두유량 감쇄곡선 형태에 영향을 미치는 유출관련 매개변수를 선정하여 보정하였고, 유역 최종 출구점인 충주댐 지점에서의 일 유출자료에 대해 관측치와 모의치를 비교하였다. 그 결과 상관계수는 0.89와 0.71, 모형효율은 0.87과 0.76으로 매우 양호한 결과를 보였으며 이는 SWAT 모형이 장기 유출 모의에 있어 안정적 결과를 제공함을 판단할 수 있었다. 보정된 결과를 바탕으로 장기유출모의결과 계산평균유량과 계산첨두유량 모두 관측결과와 상대오차 10%이하의 만족스러운 결과를 보였으며 댐 건설 전 후의 유출특성 비교결과 전반적으로 댐 건설 이후 유출률이 증가하는 특성이 나타났다. 댐 건설 후 나타나는 유출률 변화를 규명하고자 수문성분별 모의를 실시하였으며 그 결과 지표유출이 4% 증가 하였고 증발산량이 3% 감소하였다. 이는 대상유역의 도시화에 의한 불투수면적의 증가와 산림면적 감소 때문으로 추정되며, 이로 인하여 댐 건설 후 유출률이 소폭 증가하였음이 판단된다. 이상의 결과들로부터 SWAT 모형은 장기 일 유출량 추정 및 유역 전반의 통합관리 측면에서 적용성과 활용성이 우수하다고 판단되며 댐 건설로 인한 자연환경의 변화는 유역의 유출특성의 변화에 영향을 준다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 확장하여 댐 건설 이외에 다양한 요소들을 모형에 적용하고 유역개발에 따른 수문환경의 전반적인 변화에 대한 유출평가가 필요하다고 판단된다.

  • PDF