인공신경망과 TANK 모형의 결합을 통한 강우-유출 해석

김마가 ( Maga Kim ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

유역 유출은 농업 수문계획 수립에서 중요한 요소로 홍수 조절, 수자원 보존, 수질 등 많은 부분에 영향을 미치며, 유역 내 수자원을 효율적으로 관리하기 위해 필수적인 역할을 한다. 유출은 강우에 따른 유역의 반응으로 발생하는데 유역의 지형, 식생, 토지이용, 기상인자, 수문인자 등 복잡한 관계에 따라 강우에 따른 유출은 비선형성, 불확실성을 지닌다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 강우-유출의 물리적 현상을 수학적으로 표한하기가 어려우며, 매개변수 보정을 위해 많은 노력을 필요로 한다. 인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN)은 자료를 기반으로 학습하는 모형으로 비선형적인 자연현상을 모의하기에 적합하다고 알려져 있다. 인공신경망 모형은 물리적 현상을 수학적으로 표현하지 않고, 자료를 기반으로 하여 접근이 용이하다는 장점이 있으나, 물리현상을 모형 내부에 반영하기가 어려우며 자료 품질에 따른 영향을 크게 받는다. 또한 입력자료의 구성에 따라 모형 성능에 차이가 있는데, 일 유출량 예측의 경우 선행 유출량이 중요한 역할을 하고 있어, 모형 성능을 높이기 위해서 선행 유출량이 중요한 역할을 한다. TANK 모형은 유역을 3~4개의 개념적인 탱크로 가정하고 매개변수를 최적화하여 강우-유출을 분석하는 개념모형이다. TANK 모형은 다른 강우-유출 모형에 비해 간단하고 더 적은 매개변수를 필요로 한다는 장점이 있으며, 필요한 입력자료와 매개변수가 적어 유역의 관측 자료가 부족한 경우에도 활용할 수 있다. 그러나 매개변수가 추정되지 않은 유역에 대해서는 모형의 신뢰도가 다소 낮으며 유역 특성에 맞추어 매개변수의 보정이 필요하다. TANK 모형은 물리적인 강우-유출 과정을 개념적으로 표현한 것으로 TANK 모형을 결과를 ANN 모형의 입력자료로 활용하여 강우에 대한 유역의 물리적 반응을 모형에 반영할 수 있으며, 입력자료 중 선행 유출량을 TANK 모형 산정 결과로 대체할 경우 선행 유출량 자료 없이 ANN 모형의 적용이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 ANN과 수정 3단 TANK 모형을 결합하여 강우-유출 해석을 수행하고 모형 성능을 향상하고자 하였다. ANN 모형은 ReLU (Rectified Linear Unit) 함수를 활성화 함수로 하는 단순 신경망을 이용하였으며, 입력자료로 기상자료와 선행 유출량 자료를 활용하였다. 이때 선행 유출량 자료로 관측 유출량과 수정 3단 TANK에 의해 모의된 유출량을 활용하였으며, 그에 따른 모형의 성능을 비교하였다. 또한 TANK 모형에 의한 강우-유출해석 결과와 ANN-TANK 결합 모형에 의한 강우-유출 해석 결과를 비교 평가하였다.

분포형 유역 일유출 모형의 개발 및 적용성 검토

홍우용(Hong Woo-Yong),박근애(Park Geun-Ae),정인균(Jeong In-Kyun),김성준(Kim Seong-Joon) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 B Vol.30 No.5B

본 연구에서는 GIS 공간자료(수치표고모델, 토지이용도, 토양도)와 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상에 의한 식생활력도를 이용하여 유역의 일단위 유출량을 모의하는 격자기반의 분포형 일유출 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 모형은 격자단위로 지표유출, 중간유출 및 기저유출, 증발산량 그리고 토양수분의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 모형은 크게 유출, 증발산, 토양수분의 3개 주요모듈로 구성하였다. 유출은 강우전의 토양수분을 추적하여 지표하 저류능을 계산하므로서, 총 유출체적에서 각 유출량을 배분하는 감수곡선을 도입하여 모의하도록 하였으며, 증발산은 MODIS 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)를 고려한 Penman-Monteith 증발산량을 산정하도록 하였다. 매일의 토양수분은 전일의 토양수분에서 당일의 유출량과 증발산량을 계산하는 물수지 방정식을 이용하여 추적하도록 하였다. 이 모형에 대한 적용성 평가는 유역면적 930 ㎢의 용담댐 유역을 대상으로 수행하였다. 공간해상도를 1 km로 맞춘 GIS 입력자료(토지피복도, 토양도, 경계자료 등)와 RS 입력자료(LAI)를 구축하였으며, 2000년부터 2008년까지의 기상자료를 수집하여 IDW 방법으로 공간분포화 하여 모형에 적용하였다, 검보정은 유역 출구 지점의 유출량 자료를 모의치와 비교하여 수행되었고, 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE : Root Mean Square Error)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증을 위해 Nash와 Sutcliffe(1970)가 제안한 모형 효율성 계수를 사용하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우와 토양에 매우 민감하게 모의되었다. This study is to develop a grid-based daily runoff model considering seasonal vegetation canopy condition. The model simulates the temporal and spatial variation of runoff components (surface, interflow, and baseflow), evapotranspiration (ET) and soil moisture contents of each grid element. The model is composed of three main modules of runoff, ET, and soil moisture. The total runoff was simulated by using soil water storage capacity of the day, and was allocated by introducing recession curves of each runoff component. The ET was calculated by Penman-Monteith method considering MODIS leaf area index (LAI). The daily soil moisture was routed by soil water balance equation. The model was evaluated for 930 ㎢ Yongdam watershed. The model uses 1 km spatial data on land use, soil, boundary, MODIS LAI. The daily weather data was built using IDW method (2000-2008). Model calibration was carried out to compare with the observed streamflow at the watershed outlet. The Nash-Sutcliffe model efficiency was 0.78~0.93. The watershed soil moisture was sensitive to precipitation and soil texture, consequently affected the streamflow, and the evapotranspiration responded to landuse type.

새만금 상류유역의 유출량 추정을 위한 HSPF 모형의 적용성 평가

정재운 ( Jaewoon Jung ),엄명철 ( Myungchul Eom ),최인규 ( Inkyu Choi ),조진훈 ( Jinhoon Jo ) 한국농공학회 2009 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2009 No.-

새만금 수역의 수자원 보존 및 목표수질 달성을 위해서는 상류유역으로부터 유출되는 장기적인 유출분석이 매우 중요하다. 이를 위해서는 장기적인 조사를 바탕으로 유출량의 정량화가 되어야하지만 시간과 비용 등의 경제성을 고려했을 때 유출모형을 이용하는 것이 효율적이다. 국내에서 주로 사용되고 있는 장기유출모형은 TANK, PRMS, SWAT, HSPF 등이 있으며, 본 연구에서는 HSPF 모형을 선정하여 새만금 상류유역의 유출량을 산정 하였다. 새만금 상류유역의 크게 만경강 유역과 동진강 유역으로 구분되어지며, 만경강 유역의 토지이용현황은 논, 밭, 임야, 기타가 각각 23, 9, 50, 18%의 비율로 구성되어 있으며, 동진강 유역은 각각 33, 12, 38, 17%로 구성되어 있다. 모형의 검ㆍ보정을 위해서 2005년과 2006년의 대천지점(만경강 유역)과 신태인지점(동진강 유역) 유출량 자료를 이용하였으며, 기상자료는 대천지점은 전주기상대, 신태인지점은 부안기상대의 자료를 이용하였다. HSPF 모형의 유출량 보정을 위한 주요 매개변수는 LZSN(Model range : 0.01~100.0), INFILT(0.0001~100.0), AGWRC(0.001~0.999), UZSN(0.01~10.0), DEEPFR(0.0~1.0), INTFW(0.0~none) 등이 있으며, 모형의 보정을 위한 최적화 기법으로는 단순시행착오법을 사용하였고, 모형의 추정 오차를 평가하기 위해 결정계수 R²(Coefficient of Determination)을 사용하였으며 목적함수로서 RMSE(Root Mean Square Error)와 모형의 효율지수인 EI(Efficient Index)를 사용하였다. 모형의 유출량 모의 결과 보정기간(2005년) 동안 대천지점의 실측 및 모의 유출량은 각각 1793.1 mm와 1238.5 mm로 나타났고, 신태인지점의 실측 및 모의 유출량은 각각 1951.4 mm, 2609.5 mm로 나타났다. 모형의 효율지표를 평가한 결과 대천지점의 R², RMSE, EI는 각각 0.84, 4.69 mm/day, 0.75로 나타났고 신태인지점의 R², RMSE, EI는 각각 0.76, 4.74 mm/day, 0.72로 비교적 모의치가 실측치의 경향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 모형의 검증기간(2006년) 동안 대천지점의 실측 및 모의 유출량은 731.4 mm와 699.0 mm로 나타났으며, 신태인지점의 실측 및 모의 유출량은 1321.6 mm와 1209.5 mm로 나타났다. 검증기간 동안 모형의 효율지표는 대천지점의 경우 R², RMSE, EI가 각각 0.58, 3.92 mm/day, 0.57로 나타났고, 신태인 지점의 R², RMSE, EI는 각각 0.39, 5.08 mm/day, 0.24로 나타나 BASINS/HSPF 모형은 새만금 상류유역의 유출량 산정에 적용 가능한 것으로 나타났다.

분포형 강우-유출 모형의 입력자료 해상도에 따른 유출변동 연구

정충길,문장원,이동률 한국수자원학회 2014 한국수자원학회논문집 Vol.47 No.9

최근 기후변화에 의한 기상이변이 발생하고 국지적 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 방법으로 정확한 홍수유출량 예측을 통한 홍수예경보 구축이 필요시 된다. 정확한 홍수유출량 예측을 위해 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 정확한 홍수유출량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 이용한 입력자료의 해상도에 따른 불확실성을 감소시키기 위해 강우격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 내성천 및 감천 유역을 대상으로 이벤트를 산정하여 홍수유출 모의 및 검증을 실시하였다. GRM 모형 구성을 위한 입력자료(강우, DEM, 토지이용도, 토양도)의 해상도 격자크기는 500m 격자크기를 기본으로 각각 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km 격자크기의 지형자료를 사용하여 유출모의를 실시하고 유출량 변화를 모의하였다. 입력자료별 모의결과로 DEM의 분석결과는 모든 시험유역에서 공통적으로 DEM의 격자크기가 증가할수록 첨두유량과 총유출량이 일정하게 감소하는 경향을 나타내고 있다. 나머지 입력자료로 토지이용 및 토양도에 격자크기에 따른 모의결과는 DEM과는 상반되게 일정한 경향성을 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 특히 일정한 경향성이 나타나는 DEM의 분석결과는 DEM의 격자크기가 증가할수록 수평거리가 증가하여 경사도는 감소하는 특징으로 인해 나타나는 결과인 것으로 판단된다. Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Floods are one of the most deadly and damaging natural disasters known to mankind. The flood forecasting and warning system concentrates on reducing injuries, deaths, and property damage caused by floods. Therefore, the exact relationship and the spatial variability analysis of hydrometeorological elements and characteristic factors is critical elements to reduce the uncertainty in rainfall-runoff model. In this study, grid resolution depending on the topographic factor in rainfall-runoff models presents how to respond. semi-distribution of rainfall-runoff model using the model GRM simulated and calibrated rainfall-runoff in the Gamcheon and Naeseongcheon watershed. To run the GRM model, input grid data used rainfall (two event), DEM, landuse and soil. This study selected cell size of 500 m(basic), 1 km, 2 km, 5 km, 10 km and 12 km. According to the resolution of each grid, in order to compare simulation results, the runoff hydrograph has been made and the runoff has also been simulated. As a result, runoff volume and peak discharge which simulated cell size of DEM 500 m~12 km were continuously reduced. that results showed decrease tendency. However, input grid data except for DEM have not contributed increase or decrease runoff tendency. These results showed that the more increased cell size of DEM make the more decreased slope value because of the increased horizontal distance.

토양저류함수 모형을 이용한 개념적 강우 유출모형의 장기 유출 모의 적용성 평가

장형준,이효상 한국방재학회 2015 한국방재학회논문집 Vol.15 No.4

금강유역의 특성인자 기반의 유역그룹과 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 적용관계를 평가하였다. 3개의 유역 그룹은금강 22개 계측 유역의 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN)의 수문학적 거리산정방법으로 산정하였다. 개념적 강우유출모형은3개의 토양저류 함수 모형(확률분포모형(PDM), 유역습윤지수 모형(CWI), 수정팬맨 모형(MP))과 3개의 개념적 유역유출모형(2선형저류지 유출 모형(2PAR), 표면하 흐름을 고려한 2선형저류지 모형(2PMP), 3선형저류지 모형(3PAR)의 조합형으로 9개의 모형을 적용하였다. 대상 모형은 2006년~2012년의 기간, 2001-2005년의 기간의 일자료를 대상으로 각각 검정(Monte Carlo method-Uniform Random Sampling) 및 검증을 수행하였다. 모형의 성능은 Nash Sutcliffe Efficiency 목적함수로 평가하였다. 금강의 유역그룹과 토양저류함수모형의 모형성능과의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없다. 따라서 금강유역을 단일 유역그룹으로 적용할 수 있음을 제시하였다. 검정/검증 성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 한 적용성 평가 결과에서 확률분포모형(PDM)이 금강 22개 유역에 대하여 전반적으로 적용성이 우수함을 확인하였다. 따라서 확률분포모형(PDM)과 2선형 저류지 유출 모형(2PAR)을 금강 강우유출모형개발을 위한기본모형으로 제시하고, 향후 이를 바탕으로 금강유역의 바탕으로 금강유역의 대표 강우유출모형을 개발 하고자 한다. This study assesses a relationship between catchment groups and model performance of nine Conceptual Rainfall Runoff models at 22 Guem river sub catchments. Three catchment groups (H1, H2 and H3) are derived from Hydrological distance measuring based on three catchment characteristics (i.e. Area, slope and SCS-CN). 9 CRR models, which are combined from 3 Soil Moisture Accounting models (Probability Distributed Model, Catchment Wetness Index model, Modified Penman type model) and 3 Routing models (2- conceptual reservoirs in parallel, 2-conceptual reservoirs in parallel with Macro-pre Approach, 3-conceptual reservoirs in parallel) in Rainfall-Runoff Modeling Toolkit. The models are calibrated and validated in the period of 2006-2012 and 2001-2005 respectively. The model performance in Nash Surcliffe Efficiency is compared in terms of model structures and catchment groups. The results show that there is no significant relationship between catchment groups and model structures and suggest one group for Guem river region. However, PDM-SMA Models show generally good performances in calibration, validation and Number of calibrated model parameters. PDM with 2PAR model is recommended as a rainfall runoff model for Guem river region.

기상레이더와 분포형 모형을 이용한 실시간 유출해석 시스템 개발 및 평가

최윤석,김경탁,김주훈 한국습지학회 2012 한국습지학회지 Vol.14 No.3

격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해 석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서 는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템 을 적용하고 그 결과를 평가하였다.

단기 홍수 사상의 특성과 ReFH 강우유출모형 검정의 관계 - 증평 유역 -

Hyung Joon Chang,Hyosang Lee,Kazimierz Banasik,Pavol Miklanek 위기관리 이론과 실천 2015 Crisisonomy Vol.11 No.1

최근 급증하는 이상 기후 및 기후 변화의 영향 등으로 인하여 수자원관리의 어려움이 증대되고 있다. 유역의 수자원관리는 강우 유출모형의 적용을 바탕으로 하고 있으며, 개념적 강우 유출모형은 실무에 많이 적용되고 있다. 본 연구에서는 단기 홍수 수문사상의 특성이 강우유출모형의 매개변수 검정에 미치는 영향을 평가 한다. 대표적인 개념적 강우 유출모형(ReFH)을 한국의 증평 유역의 최근 10개 홍수사상(2000-2013년)에 적용하여 평가한다. 증평 유역의 단기 홍수 수문특성을 유출비, 첨두 강우-홍수량의 시간차 ,최대 강우 강도 등으로 평가했으며, 이러한 특성과 모형의 성능(NSE*) 및 매개변수의 검정치의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 사상의 양적 크기(첨두홍수량, 최대 강우 강도 등)가 증가 할수록 모의 성능이 개선되는 것으로 확인되었으나 선행 강우량은 뚜렷한 상관관계를 보이지 않고 있는 것으로 확인되었다. 또한 모형의 매개변수(Cmax)들은 홍수사상과 무관하게 일정한 값을 제시하여, 유역의 고유한 유출 특성을 잘 반영하고 있다고 판단된다. 본 연구 결과는 향후 강우 유출 모형의 지역화 연구 기초 자료로 활용될 수 있는 것으로 판단된다. Rainfall runoff models have been used as main tool for water management in the catchment. The majority of the practical models in water managements are a type of conceptual models. This study aim to define relationships between characteristics of short term flood events and calibration of the ReFH(Revitalized Flood Hydrograph model). Ten flood events of Jeungpyeong in the period of 2000 and 2013 are analyzed with model performances and characteristics of flood, such as the maximum rainfall intensity, runoff ratio, peak rainfall-flood time difference and etc. the. The results indicate that a larger quantitative magnitude of the event(flood peak, maximum rainfall intensity, etc.) better performance in calibration. However, prior rainfall to flood events does not show a clear correlation. The calibrated parameters of the model(i.e., Cmax,) of flood events are consistent, which reflect the unique characteristics of the watershed. The results of this study are used as a basis for future studies of regionalization of rainfall runoff model for Geum river region.

강우-유출 모의를 위한 개념적 모형과 기계학습 모형의 성능 비교

이승철,김대하 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.9

최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다. Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.

강우-유출 모형의 불확실성을 고려한 돌발홍수기준

이건행,김형수,김수전,김병식 한국습지학회 2010 한국습지학회지 Vol.12 No.3

돌발홍수는 짧은 지속기간, 급격한 경사와 불투수층에 대해 강한 강우로 인하여 피해를 유발하는 홍수를 말한다. 돌발홍수는 강우가 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance)을 초과하는 경우에 발생하게 되며, 따라서 돌 발홍수기준을 정확히 산정하는 것이 돌발홍수예보의 정확성에 크게 기여한다. 즉, 강우-유출관계가 갖고 있는 불확실성(uncertainty)을 최소화 할수록 돌발홍수기준을 정확하게 산정할 수 있으며, 강우-유출 모형은 각각 고 유의 매개변수와 특성을 갖고 있으므로 어떠한 강우-유출 모형을 사용하여 강우-유출관계를 도출하느냐에 따라 불확실성의 정도가 크게 좌우된다. 본 연구에서는 4개의 강우-유출모형(HEC-HMS 모형, 저류함수모형, SSARR 모형 , TANK 모형)의 모의값에 Monte Carlo 모의 방법을 적용하여 95%신뢰수준에 대한 신뢰한계를 추정하여 제시하였다.

SWAT 모형과 TANK 모형을 이용한 댐 유역의 유출량 모의

김계웅 ( Kyeung Kim ),강문성 ( Moon Seong Kang ),송인홍 ( Inhong Song ),안지현 ( Jihyun Ahn ),박지훈 ( Jihoon Park ),송정헌 ( Junghun Song ) 한국농공학회 2013 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2013 No.-

강우-유출 과정은 복잡하고 시ㆍ공간적 변동이 심하며 비선형성을 포함한다는 특징이 있다. 이러한 강우-유출의 모의를 위해 다양한 모형이 개발되어 왔으며, 과거 모형에 비해 점차 복잡해지는 추세이다. 하지만, 모형의 구조가 간단한 집중형 모형이 복잡한 모형에 비해 모의 능력이 좋지 않다고 할 수 는 없으며, 대상지역, 환경조건, 적용목적 등에 따라 적절히 이용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모형의 유형에 따른 장단점을 분석하기 위해서 준분포형 모형인 SWAT(Soil & Water Assessment Tool) 모형과 집중형 모형인 TANK 모형을 댐유역을 대상으로 모의하여 비교ㆍ평가하고자 한다. 대상지역은 4개의 댐유역을 선정하였으며 모형의 구동을 위해 필요한 입력자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)의 수문자료와 지형자료(토지이용도, 토양도, 수치표고자료 등)를 이용하여 구축하였다. 모형의 보정을 위한 유출자료는 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 2007년부터 2009년까지의 3개년 자료를 이용하였다. SWAT 모형의 매개변수는 ArcSWAT내의 Auto-Calibration 기능을 이용하여 보정하였으며 TANK 모형의 보정은 유전자알고리즘 (Generic Algorithm)을 이용하여 2007년부터 2009년까지의 3개년 자료를 학습시킴으로써 실시하였다. 모형의 검정은 2010년부터 2012년의 자료를 이용하여 실시하였다. 본 연구의 결과는 집중형 모형과 준분포형 모형에 대한 이해를 넓히고 강우-유출 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.