同質性 및 非同質性 Markov 模型을 利用한 日 降水量 模擬에 관한 硏究

국문 초록 (Abstract)

수자원계획 수립을 위하여 장기간의 유출량자료가 필요하나 자료의 부족과 여러 가지 불확실성 등으로 인해 강우-유출 모형을 이용한 유출량 산정이 많이 이용되고 있다. 유출량 산정을 위해 강우-유출 모형의 입력자료인 장기간의 일 강수량 자료가 필요한데 자료가 충분하지 않을 경우 모의 강수량을 이용할 수도 있을 것이다.
본 연구에서는 일 강수량 모의를 위해 기존에 이용되어 왔던 동질성 Markov 모형과 비교적 최근에 도입된 비동질성 Markov 모형을 이용하고 이들을 비교하고자 하였다. 두 모형에 의해 일 강수량을 모의하여 관측치와 비교하고 검토한 결과 두 모형에 의해 모의된 자료들과 관측치의 통계특성치가 서로 잘 일치하고 있음을 알 수 있었다. 다만 비동질성 Markov 모형에 의한 모의치가 동질성 Markov 모형보다 좀 더 나은 결과를 주었다.
또한 이들 두 모형으로부터 모의된 일 강수량 자료를 입력자료로 하여 NWS-PC모형에 의해 유출량을 산정하였다. 두 모형에 의해 모의된 일 강수량이 관측치와 잘 일치하였기 때문에 유출량도 관측치를 잘 반영하였고 비슷한 통계특성치를 주었다.
결론적으로 관측치의 변화에 따라 분포형을 달리하는 비동질성 Markov 모형이 좀 더 유연성 있는 모의치를 제공한다고 할 수 있으나 동질성 Markov 모형도 일 강수량 모의와 비교를 위해 이용되어질 수 있을 것으로 판단하였다

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We may need long term runoff data for the establishment of water resources management and planning. However, we have mostly suffered from the lack of data and many uncertainties have been also involved in the data. Therefore, we have usually used the rainfall-runoff model for obtaining long term runoff series but if we do not have enough daily rainfall series which is the input data of rainfall-runoff model we may simulate daily rainfall data.
This study used the homogeneous and nonhomogeneous Markov models for the simulation of daily rainfall series. Here the homogeneous Markov model was widely used in the previous studies and the nonhomogeneous Markov model was recently developed. We simulated the daily rainfalls by these two models and compared the results. The simulated daily rainfalls by two models showed good resemblance with observations but the rainfall by nonhomogeneous Markov model showed rather better results.
In conclusion, the simulated rainfall by the nonhomogeneous Markov model which provides the different distribution according to the variation of observation may reflect the statistics of observation rather than that of the homogeneous Markov model. However, the homogeneous Markov model can be also used for the comparative and simulation purposes.
Also we simulated the runoff data series by using NWS-PC model which is one of rainfall-runoff models. Since the simulated rainfalls by two models gave the similar statistics with observed one, the simulated runoff series also showed good results.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구배경 및 목적 = 1
• 1.2 연구동향 = 3
• 1.3 연구내용 및 방법 = 5
• 제 2 장 일 강우량 모의를 위한 Markov 모형 = 7
• 2.1 Markov 연쇄이론 = 7
• 2.2 동질성 Markov 모형 = 8
• 2.2.1 모형의 구성 = 9
• 2.2.2 일강수량의 모의 발생 절차 = 17
• 2.3 비동질성 Markov 모형 = 23
• 2.3.1 모형의 구성 = 24
• 2.3.2 일 강수량의 모의 발생 절차 = 28
• 제 3 장 일 유출량 모의를 위한 NWS-PC 모형 = 31
• 3.1 NWS-PC 모형의 개요 = 31
• 3.2 NWS-PC 모형의 구조 = 32
• 3.3 NWS-PC 모형의 매개변수 = 34
• 3.4 운동파 추적법 = 42
• 3.5 콤플렉스 혼합 진화 기법 = 44
• 제 4 장 적용 및 분석 = 47
• 4.1 대상유역 선정 및 수문자료 = 47
• 4.2 지점 강우량 자료의 분석 = 49
• 4.3 일강수량 모의 모형의 적용 = 53
• 4.3.1 동질성 Markov 모형 = 53
• 4.3.2 비동질성 Markov 모형 = 59
• 4.3.3 실측치와 모의치의 비교 = 62
• 4.4 NWS-PC에 의한 일 유출량 산정 = 68
• 4.4.1 매개변수 추정 = 68
• 4.4.2 유출 모형 검증 = 73
• 제 5 장 결론 = 77
• 참고 문헌 = 79
• 부록 월 강수량 평균치 비교 그래프 = 83
• 부록 평균 습윤지속일수와 건조지속일수 비교 그래프 = 85