• Title/Summary/Keyword: 장기연속유출모의

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Assessment of long term runoff simulation using SURR Model (연속형저류함수모형의 장기유출모의 적용성 평가)

  • Ji, Hee-Sook;Lee, Byong-Ju;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.255-255
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    • 2011
  • 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형인 SURR모형을 장기유출 모의가 가능한 일 단위 모형으로 확장하여 그 적용성을 평가하고자 한다. 저류함수모형은 단일 호우사상에 대한 집중형 단기유출 모형으로 개발되어 장기유출 모형으로서의 활용성은 검토되지 못한 실정이다. 기존의 연구(셩영두 외, 2008)에서는 사상형 저류함수모형을 장기유출모형으로 적용하는데 그쳤으므로 유역 수문성분 모의가 가능한 연속형 장기유출 모형의 개발이 필요하다. 이를 위해 대상유역은 한강유역을 채택하였으며 일단위 기상자료와 수문자료를 구축하였다. 기존의 시단위 유역 수문성분(토양수분, 실제증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 지하수유출량) 산정방법과 시단위 유역 및 하도 저류함수를 일단위로 확장하여 2002년부터 2009년까지 장기 유출모의를 실시하고자 한다. 본 연구 결과는 시단위 유출모의와 일단위 유출모의가 동시에 가능한 모형 개발에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

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Improving streamflow predictability in a land surface model (지표수문모형의 하천유출 모의성능 개선)

  • Hyun Il Choi;Yung Kwon Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.345-345
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    • 2023
  • 기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

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Improvement of Channel Routing Method in Longterm Runoff Model (장기유출모형의 하도추적기법에 대한 개선방안)

  • Kim, Nam-Won;Lee, Jeong-Woo;Lee, Byong-Ju;Lee, Jung-Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1553-1557
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 SWAT 모형에서 적용되는 하도유출추적 방법인 변동저류추적법과 Muskingum 방법에 대한 문제점 및 한계점을 제시하고 이를 개선하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 충주댐 상류유역에 SWAT 모형을 적용하였으며 기존 두 가지 방법에 대한 한계점을 제시하였다. 또한 새로운 하도추적 방법으로 연속방정식과 Manning 식으로부터 비선형 저류방정식을 구성하여 적용하였으며 주하도 유입량에 대한 세가지 방법을 비교한 결과 기존 방법보다 본 연구에서 제시한 방법이 일 단위 장기유출모의에서 합리적인 유출량 결과를 제시하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 SWAT 모형의 적용성을 향상시킬 뿐만 아니라 유출 및 수질모의에도 상당한 영향일 미칠 것으로 판단된다.

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Continuous Rainfall-Runpff Simulation Analysis of Jeongjacheon watershed using GIS-based HEC-HMS Model (GIS 기반의 HEC-HMS를 이용한 정자천 유역의 연속 강우.유출 분석)

  • Kim, Yong-Kuk;Noh, Jae-Kyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.997-1001
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    • 2009
  • GIS 기반의 HEC-HMS를 이용하여 유량자료가 있는 소하천인 정자천 유역을 대상으로 장기 강우 유출 분석을 하였다. 일반적으로 홍수량 산정은 단기해석으로 분석하나 평 갈수기와 홍수기 때의 하천 유황이 다르기 때문에 매개변수가 불일치할 것이라 생각되고, 이에 대한 보정이 필요한지 판단이 필요하다. 이를 위해 장기 연속모의를 통하여 매개변수의 보정 필요성을 검토하였다. 연구는 수치지도를 조합하여 ARC-VIEW로부터 Map파일 및 Basin파일을 생성하였고, 토지이용도와 토양도를 ARC-VIEW를 이용하여 CN value를 추출하였다. 계산조건중 손실량 산정방법은 SCS Curve Number법으로 하였고, 단위도 방법은 Clark UH법, 하도추적방법은 Muskingum방법, 기저유량산정방법은 Constant monthly로 설정하였다. 유역면적, 도달시간자료, 저류상수 값 등의 추출은 GIS기법을 이용하여 추출하였다. HEC-HMS의 장기 연속모의(Continuous Simulation)로 얻어진 Element Graph를 보면 대략적인 형태가 일치하나 2006년도에 대한 모의에서는 홍수기의 결과만 일치하는 것으로 보이고, 2007년도에 대한 모의에서는 평 갈수기와 홍수기의 그래프 형태가 유사하게 나타났다. 실측 유량보다 유량 값이 약간 크게 산출되어 홍수량 산정에서 볼 때 안정성에 무리가 없다고 판단되지만, 평 갈수기 기간에서 볼 때 연마다 하천의 매개변수가 일치하지 않는다고 생각되며, 홍수 후 유역의 변화로 매개변수가 변화한 것이라 생각된다. 향후 정자천유역의 보다 많은 강우사상과 실측유량을 통해 HEC-HMS의 유출량을 비교 분석하면 보다 더 정확한 해석이 가능할 것이며, 홍수가 빈번한 지역의 경우 유수지의 검토와 저수지의 시간당 방류량을 알 수 있다면 오차의 범위를 줄일 수 있다고 생각된다. 더 나아가 우리나라에 적합한 매개변수와 GIS 프로그램이 개발된다면 보다 쉽고 정확한 해석이 가능할 것이라고 생각된다.

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A Study on Linking K-DRUM and MODFLOW (강우유출모형(K-DRUM)과 지하수유동모형(MODFLOW) 연계에 대한 연구)

  • Park, Gu Young;Hur, Young Teck;Park, Jin Hyeog;Jang, Su Hyung;Kim, Byung Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.311-316
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    • 2017
  • 기후변화는 물 관리 측면에서 많은 변화를 일으키는 것으로 보고되고 있다. 주로 강우의 패턴을 변화시키며, 가용수자원의 지역적 편중을 심화시킨다. 기후변화에 적응하며 안정적이고 균등한 용수확보를 위해서는 홍수와 가뭄을 고려한 연속적인 물 순환 해석기술이 필요하다. 강우유출분석은 강우사상에 대한 수문순환과정을 통해 유출량을 산출하는 것으로, 주로 직접유출과 중간유출이 이에 해당된다. 강우발생 이후 무강우기간에 대해서는 기저시간 이후에 발생되는 유출량의 정량적 산출이 필요하다. 기저유출은 강우 발생 시점에 급격히 발생하기보다는 선행강우에 따른 유역 내 지하수위 분포와 대수층의 특성, 하천수위에 따라 다양한 패턴으로 나타나기 때문에 지하수대의 수리학적 성분들을 반영할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 강우유출모의 시 지표유출량 산정과 지하수유동해석을 통한 기저유출량 산정이 동시에 이루어져야 한다. 최근 국내외에서는 다양한 형태의 수문모형과 MODFLOW를 연계한 장기유출분석에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 활용한 K-DRUM(K-water Distribution Runoff Model)은 K-water에서 자체 개발한 물리적 기반의 분포형 강우유출모형으로 강우유출, 유사, 기초수질항목에 대한 3차원 분석이 가능하다. 본 모형의 A층(표층)은 지표유출을 고려한 운동파법이 적용되었고, B층과 C층(중간층), D층(지하수층)은 선형저류법이 적용되었다. MODFLOW(A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground Water Flow Model)는 1980년대 USGS(United State Geolog ical Survey)에서 개발된 가장 범용적으로 사용되는 지하수유동모형이며, 모듈화 된 구조를 갖고 있어 다양한 패키지 중 필요로 하는 기능을 독립적으로 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 향후 기후변화에 따른 강우의 불확실성에 대비한 유역의 장기 물순환 해석을 위해 강우유출모형인 K-DRUM과 지하수유동모형인 MODFLOW를 연계하고자한다. 연계방법은 K-DRUM에서 계산된 D층으로 침루되는 양을 MODFLOW의 함양량으로 적용하고, MODFLOW에서 산출된 기저유량을 K-DRUM의 하천유출에 적용하는 것이다. 본 연구의 성과를 갈수기 유출해석에 적용하면 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

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Comparing the Performance of Artificial Neural Networks and Long Short-Term Memory Networks for Rainfall-runoff Analysis (인공신경망과 장단기메모리 모형의 유출량 모의 성능 분석)

  • Kim, JiHye;Kang, Moon Seong;Kim, Seok Hyeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.320-320
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    • 2019
  • 유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

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Runoff Analysis of Mokgam Watershed considering the Climate and Landuse Change Scenarios (기후변화 및 토지이용변화 시나리오를 고려한 목감천 유역의 유출특성 분석)

  • Hong, Won-Pyo;Bae, Yong-Hoon;Kim, Mun-Ki;Park, Jong-Beum
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.924-928
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    • 2012
  • 유역통합관리 계획 수립시 하천의 현재 뿐만 아니라 미래에 대한 환경변화도 고려되어야 한다. 즉, 하천 유역에 발생될 미래의 강우량과 토지이용변화, 인구 증가 등도 종합적으로 고려하여 유역통합관리 계획을 마련하여야 한다. 본 연구에서는 미래의 환경변화를 고려한 유역통합관리 계획의 기초 연구로서, 미래의 기후변화 및 토지이용변화 시나리오에 따른 목감천 유역의 유출특성을 분석하였다. 즉, 목감천 유역의 장기유출모의를 2020년~2039년의 20년 동안의 수행하였다. 이때 기후변화 시나리오는 GCM의 A1B, A2를 사용하였고 토지이용변화 시나리오는 ICM의 3단계, 즉, 불투수면적이 변하지 않는 경우(Case 1), 1 단계 증가하는 경우(Case 2), 2단계 증가하는 경우(Case 3)를 고려하였다. 모의 결과를 살펴보면, A1B의 기후변화 시나리오를 이용하였을 경우 최대 유출량은 $177m^3/s{\sim}190m^3/s$이 발생되며, 토지이용변화에 따른 유출 증가율은 Case 1에서 Case 2으로 변할 경우 1.7%, Case 2에서 Case 3으로 변할 경우 5.3% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 A2의 기후변화 시나리오를 이용하였을 경우 최대 유출량은 $167m^3/s{\sim}173m^3/s$이 발생되며, 토지이용변화에 따른 유출 증가율은 Case 1에서 Case 2으로 변할 경우 1.2%, Case 2에서 Case 3으로 변할 경우 2.3% 증가하는 것으로 나타났다.

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Daily Reservoir Inflow Prediction using Quantitative Precipitation Model (강수진단모형을 이용한 실시간 저수지 일유입량 예측)

  • Kang, Boo-Sik;Kang, Tae-Ho;Oh, Jai-Ho;Kim, Jin-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.291-295
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    • 2007
  • 강수진단모형을 이용하여 저수지 이수운영을 위한 실시간 유량예측기법을 개발하였다. 강수진단모형은 현재 기상청 현업에서 수행중인 강우수치예보를 기반으로 상세 지역의 지형 효과에 의한 강수를 예측하는 정량강수예측모형(QPM; Quantitative Precipitation Model)으로서 부경대학교 환경대기과학과에서 개발된 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 소규모 상세지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하여 결과적으로 3km 간격의 상세지역 강우산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐만 아니라 계산 효율성을 개선된 모형이다. QPM 검증을 위하여 기상학적 평가와 수문학적 평가를 수행하였다. 호우 사례별 일강수량의 시공간 분포로 부터, QPM을 활용한 시스템에 의한 예측결과가 원시자료 RDAPS 보다 고해상도의 예측 및 지형효과의 반영도가 높았으며, AWS의 관측자료와 비교하여 보다 높은 예측성을 보여 주었다. 대상기간인 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 관측강우는 총 391.5mm 였으며 RQPM은 실적강우에 비하여 119.5mm 정도 과소산정하고 있으나 분위사상과정을 거치게 되면 351.7mm로서 실적강우에 불과 10.2% 못미치고 있다. 이는 고무적인 결과로 볼 수 있으며 현업에서의 활용성이 기대되는 수준이라 볼 수 있다. 강우-유출모의를 위한 QPM신뢰도를 높이기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 QPM모의에 존재할 수 있는 계통오차에 대한 추가적인 보정을 수행하였다. 수문학적 평가를 위하여는 장기연속유출모형인 SSARR모형을 기반으로 개발된 RRFS(Rainfall-Runoff Forecast System)을 이용하여 2006년 1월${\sim}$9월까지의 용담댐 유입량에 대하여 모의예측결과와 관측유입량 비교를 통한 검증을 수행하였다. 위 기간중 예측유입량의 RMSE(Root Mean Squared Error), COE(Sutcliffe Coefficient of Efficiency), MAE(Mean Absolute Error), $R^2$값은 각각 7.50, 0.68, 2.59, 0.69 값을 보이고 있다. 본 연구에서는 QPM에 의한 예측성의 향상 및 구축된 시스템에 의한 일강수량의 장기예측 가능성을 확인하였고, 향후 시스템을 현업에 활용하기 위해서 생산된 예측자료의 보다 장기적인 검증을 통한 시스템의 안정화가 필요할 것으로 사료된다.

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Performance Evaluation for Parameter Optimization of TANK Model According to Runoff Observations with Different Intervals (실측 유량 자료 간격에 따른 TANK 모형 매개변수 최적화 성능 평가)

  • Lee, Do Gil;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Kim, Kyeung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.423-423
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    • 2017
  • 수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Possibility of continuous flood modeling by ONE model (ONE 모형에 의한 연속 홍수모의의 가능성)

  • Noh, Jaekyoung;Lee, Jaenam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.41-41
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    • 2022
  • 홍수는 단기간의 사상이다. 평상시 유량은 일단위로 연속유량이라 한다. 홍수해석은 사상 모형을 이용하고, 물 이용의 용수계획에서는 연속 모형에 의한다. 평상시 유량을 홍수처럼 10분, 30분, 60분 단위로 해석할 수 있으면 여러 가지로 편리하다. 홍수기에는 홍수와 이수를 동시에 분석할 수 있는 이점이 있다. 평상시에는 수문자료가 생성되는 기본단위가 10분, 60분이기 때문에 이와 일치하여 유량을 해석할 수 있는 이점이 있다. 특히 저수지에서는 운영자료가 저수율 자료만 관리되고 있는 현실을 감안하면, 연속 홍수모의의 필요성은 매우 높다. 다목적댐도 그 편의성은 말로 형용할 수 없는 수준이다. 홍수모의는 첨두유량도 중요하고, 전체 누적유량도 중요하다. 여기서는 당초 일 단위로 개발된 ONE 모형으로 연속 홍수모의의 가능성을 타진했다. 모형의 검증은 홍수사상 마다 훨씬 긴 장기간의 댐의 유입량, 저수량 오차로 실시했다. 유입량이 누적되면 저수량이 되기 때문에 저수량을 비교하면 확실한 검증 방법이 된다. 유역면적 930.0km2, 총저수량 8억1,500만m3인 용담댐과 유역면적 218.80km2, 유효저수량 3,498만m3인 탑정지를 대상으로 60단위의 장기간 연속 홍수모의 결과를 제시한다. 첫째, 용담댐에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 12.5mm, 총 371.2mm(3억4,522만m3)였고, 유입량은 최대 1,363.0m3/s, 총 1억8,326만m3로 유출률 53.1%였다, 관측 유입량은 최대 766.1m3/s, 총 2억9,152만m3로 유출률 84.4%로 나타났다. 관측 유입량이 높은 것으로 평가했는데 그 이유는 산정된 유입량이 넓은 수면적에서 오는 음유입량이 발생하는데 이를 0으로 처리하고, 음의 누적 값이 전체유량에 더해지는 계산의 한계에서 비롯한다. 이는 현실적 제한이며, 개선이 필요하다. 댐 수위로 검증한 결과는 관측수위는 EL.257.97~262.92m, 평균 EL.260.40m, 모의수위는 EL.257.22~262.88m, 평균 EL.260.02m로 나타났고, RMSE는 0.174, NSE는 0.959, R2는 0.968로 만족한 결과를 얻었다. 둘째, 탑정지에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 18.5mm, 총 311.4mm(6,813만m3)였고, 유입량은 최대 187.8m3/s, 총 3,691만m3로 유출률 54.2%였다. 저수지 수위로 검증한 결과 관측수위는 EL.26.55~29.79m, 평균 EL.29.01m, 모의수위는 EL.26.16~29.92m, 평균 EL.29.07m로 나타났고, RMSE는 0.563, NSE는 0.877, R2는 0.943로 만족한 결과를 얻었다. 정리하면 2020년 4개월의 장기간 용담댐과 탑정지에 대한 1시간 간격의 연속 홍수모의의 결과는 그 활용 가능성이 충분하다고 말하고 있다. 이 결과로부터 평상시 댐과 저수지의 실시간 운영자료 검증 및 생산체제의 수문관측업무에 활용 가능한 것으로 평가했다.

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