본 연구는 하천 수계에서의 홍수 유출 예측 정도를 높일 수 있는 방안을 도출하고자, 저류함수 모형과 NWS-PC모형을 선정하여 모형의 구조 및 특성을 분석하고 그 예측능력을 비교검토한 것이다. 저류함수 모형은 1974년도부터 우리나라에 도입되어 주요하천 홍수예경보 업무에 사용되어 왔으며, NWS-PC모형은 유역의 사면과 하도의 유출을 운동파로 모의하고 지표 또는 지하의 수문 과정도 토앙함수상태 계산 (SAC-SMA)을 통하여 모의하는 물리적 기반의 모형이다. 모형의 적용은 미호천 유역을 선정하였고, '85년-95년 동안의 홍수 자료를 이용하여 모형을 적용하고 곽측치에 대한 RMS오차와 첨두유량 및 총유출체적의 상대오차 등을 비교한 결과를 토대로 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고, 개선방향 등을 제시하였다.
소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.
In this study, the method of annual sediment estimation for reservoir long-term operation is proposed. Long-term daily precipitation and evaporation are predicted by Markov Chain. Using these values, reservoir inflow is simulated by NWS-PC model. Reservoir sediment load is estimated by sediment rating relation curve which is observed. From the simulation results, it was found that each simulated value by Markov Chain and NWS-PC was well compared to the observed ones and also estimated reservoir sediment was appropriate to the compared values using empirical equations. It is thought that the proposed method for estimation of reservoir sediment can be useful used to operate the reservoir.
수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기존댐 재개발에 따른 댐 재개발 최적 규모 선택을 위한 방법론을 제시하고자 한다. 최적규모의 분석을 위한 과정은 다음과 같다. 강우량은 비동질성 Markov 모형으로 모의 발생하여 비교적 실제 구조에 가깝도록 설계된 토양함수 모형(Sacramento Soil Moisture Accounting Model, SAC-SMA)과 HEC-1의 Kinematic wave 하도추적 모형을 결합하여 만든 미 기상국의 NWS-PC 모형을 이용하여 유입량으로 변환하였다. 유입량은 저수지 모의운영을 통하여 저수지의규모를 결정하였다. 괴산댐을 대상으로 Hashimoto등 (1982)이 제시한 신뢰성 기준을 바탕으로 재개발 적정규모에 대한 신뢰성 분석을 실시하였으며 대략 155EL.M가 최적 수위로 판단되었으며 댐규모를 판단하기 위한 보조수단으로 이용이 가능하리라 사료된다.
소하천 수계인 원주천의 지형학적 특성은 Hortoh-Strahler의 하천 차수법칙에 따라 일정한 규칙을 갖고 발달하였다. 이미 인접 유역에의 적용을 통해 검정과 검증이 이루어진 강우-유출모형인 NWS-PC 모형에 의해 모의발생한 일유량과 Manningtlr의 적용결과로 원주교 지점에서의 수리특성을 분석하였다. 산정된 원주천의 형태학적 특성계수에 의한 단위유량도의 첨두유량 및 이의 발생시간을 분석하였다. 비록 이같은 연구가 초기단계이기는 하나, 이 결과는 원주천을 포함한 미계측 유역의 유출해석에 중요한 수단인 지형학적 순간단위 유량도 해석의 자료로 제공될 것이다. 아울러 지속적인 현장관측에 의한 수위-유량곡선의 보완과 수문곡선의 작성을 통해 원주천 유역의 수문·수리학적 특성의 규명이 이루어져야 한다.
It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
원격탐사 자료를 이용한 토지피복도로부터 유역의 식생상황을 고려한 지표면 조도계수를 추정하기 위한 물리적 기반의 지표면 조도계수 추정방법을 제안하였다. 사전 연구로써 지표면 조도계수의 변화에 따른 첨두유량, 유출체적, 첨두시간에 대한 반응을 분석하기 위하여 NWS-PC 모형을 사용하였다. predominant, arithmetic mean, aggregation 방법으로 구해진 지표면 조도계수가 강우-유출 모형의 매개변수에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면 조도계수에 대한 민감도 분석에서는 첨두유량이 약 10%의 변화를 나타내었고, 유출체적의 경우 약 2%의 변화를 나타내었다. 첨두시간은 지표면 조도계수에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 물리적 기반의 aggregation 방법에 의해 구한 지표면 조도계수를 사용하였을 때의 강우-유출 모의결과는 STDEV, RMSE, NSE, PME 통계량에서 나은 결과를 보였지만, 각각의 통합 방법에 대해 크게 다른 결과를 보이지는 않았다. 그러나, 모형에서 지표면 조도계수의 설정에 따라 기저유량을 표현하는 하층부의 매개변수는 민감하게 변화하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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