본 연구에서는 홍수유출예측을 위해서 국제수문계획(IHP) 대표시험유역인 위천유역을 대상으로 집중모형인 HMS모형의 SCS단위도법과 분포모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출을 비교분석한 결과 TOPMODEL이 현실에 더욱 적합하였다. TOPMODEL의 매개변수는 물리적 의미를 가지고 있으며, 유천유역의 14개 호우사상으로부터 추정한 매개변수로 다른 5개 호우사상에 적용한 결과 홍수사상을 비교적 정확히 모의한 것으로 봐서 국내 홍수예경보모델의 일부로 사용될 때 그 역할을 훌륭히 수행할 수 있다고 판단된다.
인공배수유역의 강우유출모의를 위한 물리적 수문모형이 DEM으로 표현된 지형정보에 근거한 TOPMODEL로부터 개발되었다. 인공배수유역에서일어날 수 있는 아홉 가지 유출 발생 시나리오가 제안되었고, 또 이것을 모형의 개발을 위해 사용했다. 모형은 배수관을 통한 유출, 지하수 유출, 지표수 유출 등으로 유출과정을 나누어서 수문거동을 추적할 수 있도록 구성되어 있다. 제안된 모형은 유역의 물리적 특성을 잘 기술하고 있고 수문학적 거동에 보다 향상된 추출능력을 제공해줄 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구에서는 관악산 레이더 자료로부터 소양강 유역에서 최적 추정된 레이더 강우로 준분포형 TOPMODEL의 적용성을 평가하고 Monte Carlo난수발생 기법과 연계한 앙상블 유량모의 기법을 구축하여 레이더 추정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 모형의 매개변수와 연계하여 분석하였다. 레이더 추정강우를 활용하여 소양강 유역의 유량계산을 2003년 7월의 사례기간 동안 수행한 결과 실시간 편차보정 기법으로 수정된 레이더 입력강우의 경우 관측유량과 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타나 레이더 추정강우의 수문학적 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다. 불확실성 분석에서는 레이더 강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형의 매개변수 불확실성보다 덜 민감하게 영향을 미치는 것으로 검토되었고 레이더 강우와 매개변수가 혼합된 불확실성이 유량모의에서 가장 큰 오차를 보일 수 있는 것으로 검토되었다.
유역의 지형특성에 근거를 두고 유출기여면적의 변화를 고려한 분포형 모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출해석에 대한 적용성을 연구하였다. 건설교통부에서 설치운영중인 위천대표시험유역의 소유역인 동곡 및 고로지점을 분석대상유역으로 선정하였으며, 1/25,000 지형도를 이용하여 수치고도지도를 작성하였고 지형인자분석은 지리정보 시스템 도구인 Arc/Info를 이용하였다. 두 소유역의 지형상수가 서로 비슷하였고 각 연도별 동일호우사상에 대한 모형매개변수도 서로 유사한 특성을 나타내었다. TOPMODEL을 이용한 홍수유출에 대한 첨두유량의 모의 결과는 관측치와 비교할 때 그 재현성이 매우 우수하였다. 격자의 크기별로 유역을 분할하고 그에 따른 첨두유량과 발생시각의 변화를 동곡소유역은 100,120,240m, 고로유역은 120,200,360m 격자로서 분석한 결과 두 유역 모두 격자 크기의 증가에 따라 첨두유량은 증가하고 발생시각은 격자의 크기와 관계없이 일정한 것으로 나타났다.
This study focuses on the application of multi-criteria performance measures based on the concept of equifinality to the calibration of the rainfall-runoff model TOPMODEL in a small deciduous forest catchment. The performance of each parameter set was evaluated by six performance measures, individually, and each set was identified as a behavioral or non-behavioral parameter set by a given behavioral acceptance threshold. Many behavioral parameter sets were scattered throughout the parameter space, and the range of model behavior and the sensitivity for each parameter varied considerably between the different performance measures. Sensitivity was very high in some parameters, and varied depending on the kind of performance measure as well. Compatibilities of behavioral parameter sets between different performance measures also varied, and very few parameter sets were selected to be used in making god predictions for all performance measures. Since different behavioral parameter sets with different likelihood weights were obtained for each performance measure, the decision on which performance measure to be used may be very important to achieve the goal of study. Therefore, one or more suitable performance measures should be selected depending on the environment and the goal of a study, and this may lead to decrease model uncertainty.
멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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