• 제목/요약/키워드: hydrologic state variable

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ENSO 정보를 이용한 저수지 운영울의 산출 (Deriving a Reservoir Operating Rule ENSO Information)

  • 김영오
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제33권5호
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    • pp.593-601
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    • 2000
  • Kim and Lee(2000)는 우리 나라 충주댐의 월 유입량을 EI Nino Southern Oscillation (ENSO)과 연관지어 분석한 결과, 엘리뇨가 발생한 해의 가을과 겨울의 유입량은 평년보다 적은 반면, 라니냐가 발생한 해의 가을과 겨울의 유입량은 평년보다 많음을 밝힌바 있다. 본 연구에서는 이런 ENSO와 유입량 사이의 원격상관관계를 저수지 운영에 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 즉, ENSO 정보를 추계동적계획법(SDP)의 수문상태변수로 사용하여 충주댐의 월 운영율을 산출하였다. 대안으로, 수문상태변수를 사용하지 않은 SDP로 월 운영율울 또한 산출하였다. 이러한 두 가지 운영율을 모의운영을 통하여 비교함으로써, ENSO 정보를 이용하였을 때의 가치를 검토하였다. 모의운영 결과, ENSO 정보를 이용한 운영울은 발전량과 용수공급의 안정성을 증대시키고 동시에 월류량을 감소시키는 것으로 나타났다.

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마코프 체인 몬테카를로 및 앙상블 칼만필터와 연계된 추계학적 단순 수문분할모형 (Stochastic Simple Hydrologic Partitioning Model Associated with Markov Chain Monte Carlo and Ensemble Kalman Filter)

  • 최정현;이옥정;원정은;김상단
    • 한국물환경학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.353-363
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    • 2020
  • Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.

월 유출량 예측 변수로서 지하수 함양량의 이용 (Use of Groundwater recharge as a Variable for Monthly Streamflow Prediction)

  • 이동률;윤용남;안재현
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제34권3호
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    • pp.275-285
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    • 2001
  • 우리 나라 갈수기의 하천유출은 대부분 지하수에서 공급되는 유출이므로 홍수기 강우량에 의해 침투한 유역의 수분상태에 지배된다. 따라서, 홍수기의 지하수 함양량 추정을 통한 유역 상태 정보를 이용한다면 갈수기 월유출 예측을 만족스럽게 수행할 수 있는 수문학적 환경을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 지하수 함양량에 의한 월유출량의 영향을 평가하고, 이를 다중회귀모형의 독립변수로 이용하여 장기 월유출량 예측을 시도하는 것이다. 해당 월의 유출량, 강수량, 선행 유출량과 강수량 및 지하수 함양량의 상관분석을 이용하여 다중회귀모형의 최적독립변수들을 평가하였다. 지하수 함양량을 독립변수로 포함한 모형에서 향상된 예측결과를 얻었다. 또한, 사전에 파악된 강수량과 지하수함량의 관계를 이용하여 지하수 유출 이월효과를 고려하면서 강수량만으로 유출 예측모형을 개발할 수 있음을 제시하였다.

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