현재 홍수예경보에서는 강우-유출 모형, 통계학적 모형 등 다양한 모형을 사용하고 있으며, 우리나라에서는 특히 저류함수모형을 사용하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이에 본 연구에서는 저류 함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 강우-유출 모형인 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형의 경우 매개변수 보정에 대한 연구를 추가하여 홍수예측 모형의 효율성의 증대를 도모 하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, Pattern Search multi-start, SCE-UA등의 최적화 기법들을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하여 그 결과를 비교, 분석하였다.
This study is to test the applicability of SLURP (Semi-distributed Land Use-based runoff Process) model that is a semi-distributed, continuous hydrologic model developed by Kite (1997). The Soyanggang-dam watershed ($2,694km^2$) was selected. The DEM, land-cover map, monthly NDVI from NOAA/AVHRR and daily meteorological data of 2001 were prepared. By using the parameter optimization technique, SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona), the model was calibrated and the Nash-Sutcliffe efficiency was 0.73.
확산-유추를 기반으로 한 지형학적 순간단위도의 유역의 동역학적 매개변수인 특성유속과 확산계수를 실제수문사상과 수치지형도상의 실제 하천망(Blue line)을 이용해 전역최적화 기법인 Shuffled Complex Evolution(SCE-UA)을 적용하여 산정하여 이를 하천망의 해상도에 따른 유역의 수문응답의 특성을 살펴본 결과 동일한 산정된 유속조건하에서 하천망의 해상도가 커짐에 따라 첨두시간과 지체시간은 작아지는 반면 첨두유량은 커지는 현상을 보였으며, 순간단위도의 형상을 결정짓는 유하시간 분포의 분산은 동수역학적 분산에 비해 지형학적 분산에 지배적인 영향을 받음을 알 수 있었다.
The study will assess the seasonal effect of hydrological models on performance and parameters for streamflow simulation. TPHM, GR4J, CAT, and TANK-SM hydrological models will be applied for simulating streamflow in ten small and large watersheds located in South Korea. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the four hydrological models and the potential evapotranspiration will be computed using the Penman-Monteith equation. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the models considering similar objective functions bedside the calibration will be renewed to capture the seasonal effects on the model performance and parameters. The seasonal effects on the model performance and parameters will be presented after assessing the four hydrologic models results. The conventional approach and season-based results will be evaluated for each model in the tested watersheds and a conclusion will be made based on the finding of the results.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.
SWMM은 홍수유출 해석, 유역유출 연속모의, 수질모의가 가능한 모형으로서 전세계적으로 널리 사용되고 있는 모형이다. 하지만 유역유출 연속모의와 수질모의에는 다수의 불명확한 매개변수가 포함되어 있으므로 이는 SWMM의 사용에 제약이 되고 있다. 본 연구의 목적은 SWMM을 이용한 유역유출 연속모의와 수질모의의 정확도를 높이고 효율성을 향상시킬 수 있도록 자동 보정 모듈을 개발하는 것이다. SWMM의 자동 보정 모듈은 전역최적화 알고리즘인 집합체 혼합진화 알고리즘과 SWMM을 연계하고, SWMM 내 추정대상 매개변수의 선정 및 적절한 탐색 범위를 설정함으로써 개발되었다. 개발된 자동 보정 모듈의 적절성은 동향 수위관측소 유역에 대하여 구성된 유역유출 및 수질모의 모형의 보정 및 검증을 통해 검토되었다. 그 결과, 자동 보정 모듈을 통해 보정된 모형은 유역의 유출현상을 매우 잘 모사하였고, 수질의 경우에도 비교적 양호한 결과를 도출하였다. 개발된 자동 보정 모듈은 향후 유역유출 모의와 수질해석에 관한 다양한 연구와 설계 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 저수지의 용수수요 증가에 따른 용수공급능력 평가를 실시하여 추가 공급 가능량과 이를 위한 저수지 운영방법을 제안하였다. 이를 위하여 전역 최적해를 탐색하는 SCE-UA법과 다중 목적함수를 적용한 최적화 모형과 저수지의 유입량, 수요량, 발전량을 추정하는 저수지 운영 모형을 결합한 저수지 최적운영 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 적용성은 섬진강댐의 최적운영에 모형을 적용하여 평가하였다. 모형의 적용기간은 유입량을 고려하여 풍수기, 평수기, 갈수기로 구분하였다. 풍수기에는 목표 운영수위별의 발전량이 실측발전량 보다 $-2.29{\~}14.61\%$, 갈수기에는 실측발전량 보다 $-5.94{\~}3.98\%$ 증가된 결과를 나타냈다. 평수기에는 실측발전량 보다 $-0.43{\~}6.35\%$ 증가 된 결과를 나타냈다. 섬진강댐의 하류 용수 증가에 따른 용수공급 가능량을 산정하기 위하여 댐하류 방류량을 0.17, 0.50, 0.70, 1.0, 1.5, $3.0\;m^3/sec$로 구분하여 최적 운영한 결과, 하류 방류량을 $0.70\;m^3/sec$ 이하, 목표 저수위를 194.0m 이하로 할 경우 실적 운영 결과 보다 향상된 결과를 나타냈다.
The objective of this study was to evaluate of the Tank model in simulating runoff discharge from rural watershed in comparison to the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The model parameters of SWAT was calibrated by the shuffled complex evolution-university Arizona (SCE-UA) method while Tank model was calibrated by genetic algorithm (GA) and validated. Four dam watersheds were selected as the study areas. Hydrological data of the Water Management Information System (WAMIS) and geological data were used as an input data for the model simulation. Runoff data were used for the model calibration and validation. The determination coefficient ($R^2$), root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency index (NSE) were used to evaluate the model performances. The result indicated that both SWAT model and Tank model simulated runoff reasonably during calibration and validation period. For annual runoff, the Tank model tended to overestimate, especially for small runoff (< 0.2 mm) whereas SWAT model underestimate runoff as compared to observed data. The statistics indicated that the Tank model simulated runoff more accurately than the SWAT model. Therefore the Tank model could be a good tool for runoff simulation considering its ease of use.
The objective of this paper was to evaluate the auto-calibration with multi-objective optimization method to calibrate the parameters of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The model was calibrated and validated by using nine years (1996-2004) of measured data for the 384-ha Baran reservoir subwatershed located in central Korea. Multi-objective optimization was performed for sixteen parameters related to runoff. The parameters were modified by the replacement or addition of an absolute change. The root mean square error (RMSE), relative mean absolute error (RMAE), Nash-Sutcliffe efficiency index (EI), determination coefficient ($R^2$) were used to evaluate the results of calibration and validation. The statistics of RMSE, RMAE, EI, and $R^2$ were 4.66 mm/day, 0.53 mm/day 0.86, and 0.89 for the calibration period and 3.98 mm/day, 0.51 mm/day, 0.83, and 0.84 for the validation period respectively. The statistical parameters indicated that the model provided a reasonable estimation of the runoff at the study watershed. This result was illustrated with a multi-objective optimization for the flow at an observation site within the Baran reservoir watershed.
인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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