• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.451-461
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• 2019

장기 기상전망 기반 댐 유입량 전망은 가뭄 대비, 용수 공급 관리 등에 활용성이 높다. 본 연구에서는 국내 7개 다목적댐 유역에 대해 유입량 전망을 수행하고 장기 기상전망 정확도가 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 강우-유출 모델의 입력자료로 활용된 장기 기상전망 자료는 기상청 GloSea5의 과거재현자료(hindcast) 및 미래전망자료(forecast)를 활용하였다. 강우-유출 모델은 다양한 특성을 가지고 있는 TANK, ABCD, K-DRUM, PRMS를 활용하였다. 댐 유입량 전망 정확도는 과거재현기간(1996~2009)과 미래전망기간(2015~2016)에 대하여 평가하였다. 댐 유입량 전망 평가결과 전망값은 관측값에 비해 과소추정하는 경향을 보였으며, 매개변수 검보정이 적절히 수행된 강우-유출 모델은 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 반면 장기 기상전망 자료, 특히 강수량은 댐 유입량 전망 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 현업에서 댐 유입량 전망 자료 활용시 과소추정하는 경향을 고려하여 활용할 필요가 있다. 향후 댐 유입량 전망 정확도 개선은 강우-유출 모델 보다 장기 기상전망의 강수량 정확도 향상을 위주로 수행할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.87-87
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• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.523-533
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• 2018

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 앙상블 유량예측기법의 강우-유출 모델 매개변수, 입력자료에 따른 불확실성 분석을 수행하였다. 앙상블 유량예측기법으로는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법과 BAYES-ESP (Bayesian-ESP) 기법을 활용하였으며, 강우-유출 모델로는 ABCD를 활용하였다. 모델 매개변수에 따른 불확실성 분석은 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였으며, 입력자료에 따른 불확실성 분석은 유량예측 앙상블에 활용되는 기상시나리오의 기간에 따라 수행하였다. 연구결과 앙상블 유량예측 기법은 입력자료 보다 모델 매개변수의 영향을 크게 받았으며, 20년 이상의 관측 기상자료가 확보되었을 때 활용하는 것이 적절하였다. 또한 BAYES-ESP는 ESP에 비해 불확실성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 불확실성 분석을 통해 앙상블 유량예측기법의 특징을 규명하고 오차의 원인을 분석하였다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.489-502
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• 2017

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.