현재 우리나라는 건설교통부, 한국수자원공사 등에서 많은 수위 관측소를 설치 운영하고 있지만 대부분의 수위 관측지점은 유량환산시에 이용되는 수위-유량관계곡선이 지속적으로 개발되지 못하고 있기 때문에 신뢰성 높은 유출량 자료를 제공하지 못하고 있을 뿐만아니라 유출에 기여하고 있는 유출성분에 따른 유출비율 등을 파악하지 못함으로서 유동적인 유역 수자원관리가 어려운 실정이다. 따라서 과학적이고 통합적인 수자원 관리를 위해서는 유역내 수자원의 이동경로를 비롯해서 수자원의 정량적 변화를 명확하게 파악할 수 있어야 하며 또한 강수로 인해 발생될 수 있는 유출량을 보다 정확하고 상세하게 파악할 수 있어야만 하기 때문에 본 연구에서는 다년간 유역정밀조사와 현장조사를 실시한 바 있는 금강유역을 대상으로 유출성분별 유출량을 상세히 분석하고자 인위적요소인 용수이용량 및 회귀율 등을 반영한 사실적인 유출을 모의하는 유역관리모형을 통해 유출량을 검증하고 이를 유출성분별로 분리한 후 유역내 물수지분석을 실시하였다.
The objective of this study was to develop a model for predicting long-term runoff in a basin using the ensemble streamflow prediction (ESP) technique and review its reliability. To achieve the objective, this study improved not only the ESP technique based on the ensemble scenario analysis of historical rainfall data but also conventional ESP techniques used in conjunction with qualitative climate forecasting information, and analyzed and assessed their improvement effects. The model was applied to the Geum River basin. To undertake runoff forecasting, this study tried three cases (case 1: Climate Outlook + ESP, case 2: ESP probability through monthly measured discharge, case 3: Season ESP probability of case 2) according to techniques used to calculate ESP probabilities. As a result, the mean absolute error of runoff forecasts for case 1 proposed by this study was calculated as 295.8 MCM. This suggests that case 1 showed higher reliability in runoff forecasting than case 2 (324 MCM) and case 3 (473.1 MCM). In a discrepancy-ratio accuracy analysis, the Climate Outlook + ESP technique displayed 50.0%. This suggests that runoff forecasting using the Climate Outlook +ESP technique with the lowest absolute error was more reliable than other two cases.
본 연구에서는 유역의 효율적인 물관리를 위해 이수적인 측면에서 입력되는 농업용수를 수요측면에서 산정된 계획량에서 실 이용량에 근사하게 보정하는 방법을 제시하고 장기유출모형을 활용하여 실용성이 높은 결과를 도출하고자 하였다. 본 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다. 1) 농업용 수리시설물들이 하천유량에 끼치는 영향을 분석하여 농업용수 이용량을 고려한 장기유출을 모의하였다. 그 결과 하천수 의존도가 낮은 지점에서 관측값과 차이가 큰 불량한 모의가 주로 발생하였다. 2) 연강우량과 유출오차와의 상관관계를 분석한 결과 2001년이나 2008년과 같은 가뭄년에 실제 용수이용을 충족시키지 못하여 유출모의시 오차가 커짐을 확인하였다. 3) 장기유출량 모의분석을 통해 논농사가 본격적으로 시작되는 5월부터 유출량이 음의 값으로 모의되고 있음을 확인하였다. 소규모 수리시설물을 고려하여 보정한 용수량을 이용한 결과 상관계수가 보정전 0.580에서 보정후 0.788로 보정전 모의보다 관측값과 상관성이 높아짐을 정량적으로 확인하였다. 4) 주요지점의 불일치율($R_D$) 분석결과 전반적으로 보정을 통한 모의가 적은 불일치 범위에 다수 포함됨을 정량적으로 확인하였다. 특히 대청지점의 불일치율 분석결과 -2에서 -2.5사이의 저유량 오차구간에 전체오차의 3% 차지하는 75개의 불일치율 나타났다. 이는 소규모수리시설물을 고려하지 못하고 용수량이 과다 산정되어 나타나는 오차로 본 연구에서 제시한 방법을 통해 모두 개선되었다. 5) 잔차분석을 통해 대청지점의 보정 전/후로 모의타당성 검정을 실시하였다. 잔차의 정규성 및 독립성을 분석한 결과 보정을 통해 모의의 타당성이 개선됨을 확인하였다.
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.
본 연구는 일반적인 수문모형 및 수자원 관련 모형들의 초기세팅시 모형별로 사용되는 각기 다른 형태의 입력자료 대한 활용성을 용이하게 하고 실제 시스템에 적용하여 모형의 활용성을 높이고자 하는데 있다. 특히 현재 한국수자원공사 데이터베이스의 수문자료는 각종 수문모형 및 수자원 관련 시스템에 직접 사용하기에는 모형의 입력 포맷 형태가 너무나 다양하기 때문에 그 한계가 있다. 자료의 형태 대부분이 Raw data의 형식으로 이루어져 있어 모형 입력을 위한 선행 자료처리가 불가피하며, 이로 인해 실질적인 유출해석의 정확성을 높이는 연구 또는 수문학적 분석을 위한 연구등의 학술적인 측면에 초점이 맞추어지기보다 오히려 입력자료 구축에 많은 시간이 투입되는 것이 사실이다. 그 예로 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)에서 유역유출 모형으로 사용 중인 SSARR모형의 강우 입력자료로는 유역평균강우량(MAP)이 사용된다. 한편 데이터베이스에는 지점 강우자료가 저장되어 있으며, 이를 사용하기 위해서는 다시 티센법(Thiessen Method), 유역평균법 등을 이용하여 지점강우에서 MAP로 환산 후 활용해야한다. 또한 이러한 선행 작업들은 모형 수행자마다 반복적으로 이루어지는 작업이므로 변환 프로그램에 의해 자동으로 계산하여 DB 등에 저장하고 사용한다면 수문자료 분석에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것이다. 현재 데이터베이스 내부에는 이러한 자료변환 알고리즘이 포함되어 있지 않으며 원시자료인 지점 강우자료가 데이터베이스에 저장되어 활용하고 있다. 따라서 수자원 전문가들에게 분석하고자 하는 유역별 모형별로 입력자료의 형태가 변환되어 자료를 실시간으로 제공하고, 또한 전산전문가가 아닌 수자원 전문가에 의해 관리 될 수 있는 데이터베이스 관리프로그램이 필요하다. 이러한 데이터베이스 관리프로그램의 역할가운데 주요사항으로 수문 자료를 활용한 수자원 관련 프로그램에 해당 실무 차원에서 작성, 검토, 사용을 위한 수자원 공사의 Raw Data 가공이 사용자의 요구에 따라 이루어져야 한다. 사용자의 요구에 따라 가공된 데이터는 다시 데이터베이스에 저장되어 다른 모형에서 해당 자료를 필요로 하게 될 경우 사용자들은 데이터를 손쉽게 받아 사용할 수 있다. 저장된 자료들은 검$\cdot$보정 기능을 포함하여 신뢰성을 확보하고 유출모형의 입력자료를 동일한 수준으로 유지하게 된다. 특히 IRWMS(Integrated Real-time Water Manage System)를 물관리 센터에서 실질적으로 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수문자료의 확보가 반드시 필요하다. 초기 입력자료의 신뢰성에 따라 시스템 전체에 미치는 영향이 상당히 크기 때문이다. 따라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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