• 한국수자원학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.11-23
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• 2005

본 연구에서는 단기 예측강우를 활용하여 실시간 유량을 예측할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 저류함수(SFM) 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과 RDAPS 및 관측 강수량 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-SFM 연계기법을 통한 하천유량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 높은 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.967-974
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• 2011

RDAPS 수치예보로부터 생산된 일단위 강우시계열을 바탕으로 유량 예측을 모의하고, 정성적인 중장기 예보를 고려한 ESP 분석을 수행하여 결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 금강유역을 대상으로 ESP, 정성적 기상예보를 고려한 ESP, RDAPS 기상수치예보에의한유량예측결과를평균유출량과비교 분석을 통해각기법별 결과의 개선효과를 평가하였다. 예측 모의 결과 기상정보를 고려한 ESP 방법의 결과가상대적으로 양호한 것으로 분석되었다. 확률예측의 정확도를 평가하기 위한 불일치율(Discrepancy Ratio) 분석 결과에서도 같은 결과를 얻었다. RDAPS 수치예보의 경우 3시간 단위의 누적강수라는 특성이 감안된 시간분해능을 갖는 일단위 시나리오로 개선되거나 장기간 동안 지속적인 모의 평가가 이루어진다면 더욱 정밀한 유량예측을 모의 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1388-1392
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• 2008

Water resources management depends on dealing inherent uncertainties stemming from climatic and hydrological inputs and models. Dealing with these uncertainties remains a challenge. Streamflow forecasts basically contain uncertainties arising from model structure and initial conditions. Recent enhancements in climate forecasting skill and hydrological modeling provide an breakthrough for delivering improved streamflow forecasts. However, little consideration has been given to methodologies that include coupling both multiple climate and multiple hydrological models, increasing the pool of streamflow forecast ensemble members and accounting for cumulative sources of uncertainty. The approach here proposes integration and coupling of global climate models (GCM), multiple regional climate models, and numerous hydrological models to improve streamflow forecasting and characterize system uncertainty through generation of ensemble forecasts.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.579-587
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• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.853-861
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• 2011

본 연구는 연속형 강우-유출모형과 관측유량 자료동화기법으로 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 SURF 모형을 낙동강유역에 적용하여 하천유량예측의 적용성을 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 낙동강유역을 43개 소유역으로 구분하고 2006년과 2007년의 홍수기간 동안 12개 평가지점에 대해 유출모의를 수행하였다. 관측유량 자료동화 효과로 인해 예측유량의 정확도가 향상되며 1~5시간의 예측선행시간별 유효성지수를 분석한 결과 자료동화로 인해 46.2~30.1%의 모의유량의 정확도가 개선되는 것으로 나타났다. 또한 관측강우의 50%를 적용하여 자료동화 전 후의 모의 첨두유량에 대한 평균정상절대오차를 비교하였으며 자료동화로 인해 40% 이상의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 SURF 모형은 낙동강유역의 실시간 하천유량예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.755-766
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• 2006

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.127-135
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• 2012

지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.

• Water Engineering Research
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• 제5권2호
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• pp.101-109
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• 2004

Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.209-220
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• 2011

입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte Carlo기법을 이용하여 수문 모형의 매개변수가 서로 다른 입력자료의 특성에 따라 변화하는 양상을 구분하여 보았다. 본 연구에서 제시된 앙상블 유량 예측방법은 기상 예측 및 기상 모형의 결과물 등의 입력자료를 이용함으로써 중/장기 유량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.333-346
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• 2024

수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.