• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.724-727
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• 2008

수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.361-361
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• 2023

본 연구에서는 기후변화가 다목적 댐의 수자원 관리에 미치는 영향을 분석하기 위해, 기후변화 시나리오를 기반으로 강우-유출과 저수지 운영 모형을 연계 모의하고, 갈수 시 물 공급과 홍수라는 두가지 상반된 위험 요소를 동시에 분석하는 방법론을 제안하고, 국내 댐 유역에 대해 적용성을 평가한다. 기후변화 시나리오로는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway; SSP) 중 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 선택하고, 편이보정 후 2015-2100년의 미래 기후 자료를 구축한다. 수문과정의 불확실성을 고려하기 위해, GR4J, IHACRES, TAU 등 세가지 집중형 수문 모형으로 댐 유입량을 모의하고, 저수지의 물 공급 및 홍수 조절을 고려한 저수지 운영 모의를 수행하고, 기간별 이수안전도와 홍수위험도를 산정한다. 적용 유역으로는 다목적 댐인 합천댐과 섬진강댐의 상류유역을 선택하여, 제안된 방법론의 적정성을 평가한다. 초기 분석 결과, 먼 미래(2081-2100년) 기간에 대해 이수안전도 보다 홍수위험도의 변화가 컸으며, 근 미래의 변화는 먼 미래 보다 상대적으로 적고 뚜렷한 경향을 찾기 어려웠다. 본 연구에서는 다중 수문모형을 활용한 댐 유입량 모의불확실성 개선 방안과 미래 기후에 대한 이수안전도 및 홍수위험도 분석 결과의 함의에 대해 중점적으로 토의한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.12
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• pp.1011-1027
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• 2010

In hydrologic modeling, prediction uncertainty generally stems from various uncertainty sources associated with model structure, data, and parameters, etc. This study aims to assess the parameter uncertainty effect on hydrologic prediction results. For this objective, a distributed rainfall-sediment yield-runoff model, which consists of rainfall-runoff module for simulation of surface and subsurface flows and sediment yield module based on unit stream power theory, was applied to the mesoscale mountainous area (Cheoncheon catchment; 289.9 $km^2$). For parameter uncertainty evaluation, the model was calibrated by a multi-objective optimization algorithm (MOSCEM) with two different objective functions (RMSE and HMLE) and Pareto optimal solutions of each case were then estimated. In Case I, the rainfall-runoff module was calibrated to investigate the effect of parameter uncertainty on hydrograph reproduction whereas in Case II, sediment yield module was calibrated to show the propagation of parameter uncertainty into sedigraph estimation. Additionally, in Case III, all parameters of both modules were simultaneously calibrated in order to take account of prediction uncertainty in rainfall-sediment yield-runoff modeling. The results showed that hydrograph prediction uncertainty of Case I was observed over the low-flow periods while the sedigraph of high-flow periods was sensitive to uncertainty of the sediment yield module parameters in Case II. In Case III, prediction uncertainty ranges of both hydrograph and sedigraph were larger than the other cases. Furthermore, prediction uncertainty in terms of spatial distribution of erosion and deposition drastically varied with the applied model parameters for all cases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.29-29
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• 2011

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.