토양수분과정을 고려한 GR4J 모형의 개량 및 국내유역 적용성 평가

임성수,유도근,김중훈 한국방재학회 2012 한국방재학회논문집 Vol.12 No.3

Soil Moisture Accounting(SMA) process is an important topic in rainfall-runoff analysis because it determines the initial discharge in hydrological models. The SMA process is used in continuous NRCS method. However, it can not explain some events due to its assumption of initial rainfall losses. In this study, a modified SMA procedure is applied to solve the problem with the initial rainfall losses assumption of the NRCS method, and a modified GR4J model is developed using the modified SMA procedure. To verify the applicability of the proposed model, the results are compared with those from existing GR4J models in three different Korean basins. In this process, Harmony Search optimization algorithm is used to calibrate model parameters. And the calibrated parameters are verified to check the representability of the target basin. The developed model shows better results than existing models do and can improve accuracy of the rainfall-runoff model. Since the modified GR4J model shows outstanding efficiency while using less parameters, it is expected to be applied to many other Korean basins. 토양수분과정은 강우사상 발생 시 유역의 반응을 결정할 때 중요하게 고려되어야 할 과정으로 저류형 수문모형에 있어서 초기 유출량을 결정하는 역할을 한다. 이 같은 토양수분과정은 연속형 NRCS 방법에 주로 사용되었으나 초기강우손실 가정의 문제점 때문에 강우발생사상에 대하여 일부 사상은 설명할 수 없다. 본 연구에서는 NRCS 방법의 초기강우손실 가정의 문제점을해결하고자 수정된 토양수분과정을 고려하여 모형을 개량하고 개량한 모형을 국내유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 수정된토양수분과정 개선절차 적용에 있어서 집중형 장기강우유출모형인 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)를 선택하여개선하였다. 이를 기존의 결과와 비교하여 개선된 절차가 결과에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보았다. 이 과정에서 모형의 매개변수 추정은 최적화 알고리즘인 화음탐색법을 사용하였으며 매개변수 검증을 수행하여 각 매개변수가 유역의 특성을 대표하는지 확인하였다. 토양수분과정 개선을 통해 더 향상된 강우-유출 값을 획득하였으며 연구 결과를 토대로 토양수분과정 개선을통해 강우-유출 과정의 정확성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 유출기준저류고에 따른 토양수분과정 세분화는 유출량 추정의정확성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하며 본 연구에서 사용한 GR4J 모형은 비교적 적은 매개변수를 사용하여 우수한 성능을 나타내기에 본 연구결과를 바탕으로 국내유역에서 적용하기에 적합한 모형으로 기대된다.

집중형 모형 IHACRES와 GR4J를 이용한 강수 및 기온 변동성에 대한 유출 해석 민감도 평가

우동국,조지현,강부식,이송희,이가림,노성진 대한토목학회 2023 대한토목학회논문집 Vol.43 No.1

Due to climate change, drought and flood occurrences have been increasing. Accurate projections of watershed discharges are imperative to effectively manage natural disasters caused by climate change. However, climate change and hydrological model uncertainty can lead to imprecise analysis. To address this issues, we used two lumped models, IHACRES and GR4J, to compare and analyze the changes in discharges under climate stress scenarios. The Hapcheon and Seomjingang dam basins were the study site, and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and the Kling-Gupta efficiency (KGE) were used for parameter optimizations. Twenty years of discharge, precipitation, and temperature (1995-2014) data were used and divided into training and testing data sets with a 70/30 split. The accuracies of the modeled results were relatively high during the training and testing periods (NSE>0.74, KGE>0.75), indicating that both models could reproduce the previously observed discharges. To explore the impacts of climate change on modeled discharges, we developed climate stress scenarios by changing precipitation from -50 % to +50 % by 1 % and temperature from 0 °C to 8 °C by 0.1 °C based on two decades of weather data, which resulted in 8,181 climate stress scenarios. We analyzed the yearly maximum, abundant, and ordinary discharges projected by the two lumped models. We found that the trends of the maximum and abundant discharges modeled by IHACRES and GR4J became pronounced as changes in precipitation and temperature increased. The opposite was true for the case of ordinary water levels. Our study demonstrated that the quantitative evaluations of the model uncertainty were important to reduce the impacts of climate change on water resources. 기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서 는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 KlingGupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74,KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 –50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 °C에서 8 °C까지 0.1 °C씩 구분하여 총8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.

지역특성인자의 상호연관성을 고려한 강우-유출모형 매개변수 지역화

김진국,오랑치맥 솜야,김태정,권현한 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.11

A water resource plan is routinely based on a natural flow and can be estimated using observed streamflow data or a long-term continuous rainfall-runoff model. However, the watershed with the natural flow is very limited to the upstream area of the dam. In particular, for the ungauged watershed, a rainfall-runoff model is established for the gauged watershed, and the model is then applied to the ungauged watershed by transferring the associated parameters. In this study, the GR4J rainfall-runoff model is mainly used to regionalize the parameters that are estimated from the 14 dam watershed via an optimization process. In terms of optimizing the parameters, the Bayesian approach was applied to consider the uncertainty of parameters quantitatively, and a number of parameter samples obtained from the posterior distribution were used for the regionalization. Here, the relationship between the estimated parameters and the topographical factors was first identified, and the dependencies between them are effectively modeled by a Copula function approach to obtain the regionalized parameters. The predicted streamflow with the use of regionalized parameters showed a good agreement with that of the observed with a correlation of about 0.8. It was found that the proposed regionalized framework is able to effectively simulate streamflow for the ungauged watersheds by the use of the regionalized parameters, along with the associated uncertainty, informed by the basin characteristics. 수자원 계획 수립시 인위적인 하천수의 사용 및 조절 과정을 거치지 않는 자연유량 상태를 기반으로 이루어지며, 관측자료를 이용하거나 장기유출모형을 이용한 방법 등을 통해 산정할 수 있다. 그러나, 자연적인 유출 상태를 보이는 유역은 매우 제한적이며, 미계측유역은 수문모형을 구축한 후 이를 전이시켜 산정하는 등 신뢰성 있는 수문자료는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구에서는 GR4J 강우-유출모형을 활용하여 14개 댐 상류 유역에 대한 매개변수 최적화를 수행하여 자연유량의 재현성을 평가하였다. 매개변수의 불확실성을 정량적으로 고려하기 위해 Bayesian 이론을 도입하였으며, 매개변수의 사후분포로부터 추출되는 다수의 매개변수를 지역화에 활용하였다. 최종적으로 최적 매개변수와 유역의 특성을 갖는 인자에 대한 상관관계를 파악해 유역특성인자를 선별하였으며, 인자 사이의 상관성을 효과적으로 고려하기 위하여 Copula 함수를 활용해 매개변수 지역화 모델로 확장하였다. 결과적으로 지역 매개변수를 활용해 산정된 유량과 14개 댐 관측 유입량이 약 0.8 이상의 높은 상관성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미계측유역의 강우-유출모형 매개변수 추정시 유역특성을 고려한 지역 매개변수의 추정이 가능하다는 측면에서 유리한 장점을 확인할 수 있으며, 동시에 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측유역의 자연유량 예측 모형으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

Development of a hybrid regionalization model for estimation of hydrological model parameters for ungauged watersheds

Kim Youngil,Seo Seung Beom,Kim Young-Oh 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.8

수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시·공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명 변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다. There remain numerous ungauged watersheds in Korea owing to limited spatial and temporal streamflow data with which to estimate hydrological model parameters. To deal with this problem, various regionalization approaches have been proposed over the last several decades. However, the results of the regionalization models differ according to climatic conditions and regional physical characteristics, and the results of the regionalization models in previous studies are generally inconclusive. Thus, to improve the performance of the regionalization methods, this study attaches hydrological model parameters obtained using a spatial proximity model to the explanatory variables of a regional regression model and defines it as a hybrid regionalization model (hybrid model). The performance results of the hybrid model are compared with those of existing methods for 37 test watersheds in South Korea. The GR4J model parameters in the gauged watersheds are estimated using a shuffled complex evolution algorithm. The variation inflation factor is used to consider the multicollinearity of watershed characteristics, and then stepwise regression is performed to select the optimum explanatory variables for the regression model. Analysis of the results reveals that the highest modeling accuracy is achieved using the hybrid model on RMSE overall the test watersheds. Consequently, it can be concluded that the hybrid model can be used as an alternative approach for modeling ungauged watersheds.

공간근접성과 다중회귀분석의 조합을 이용한 미계측유역 매개변수 추정 개선 연구

김영일(Kim, Youngil),서승범(Seo, Seung Beom),김성진(Kim, Sung Jin),김영오(Kim, Young-Oh) 대한토목학회 2017 대한토목학회 학술대회 Vol.2017 No.10