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엔트로피 이론을 이용한 수위관측망의 최적화
Optimization of Stream Gauge Network Using the Entropy Theory 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.36 no.2, 2003년, pp.161 - 172  

유철상 (고려대학교 토목환경공학과) ,  김인배 (고려대학교 대학원 환경공학과)

초록
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본 연구에서는 주어진 수위관측망이 유역의 유출특성을 효과적으로 잡아낼 수 있느냐 하는 것에 초점을 맞추어 수위관측망을 평가하였다. 어떤 특수한 목적의 수위관측이나, 댐과 같은 구조물의 영향은 고려하지 알았으며, 단지 현존하는 수위관측소가 자연유량을 관측한다는 전제 하에 주어진 관측망의 최적화를 시도하였다. 본 연구는 남한강유역 내 총 31개의 수위관측소를 대상으로 수행하였으며, 수위관측망의 최적화에는 엔트로피의 개념을 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 응답특성을 나타내는 대표단위도는 확률밀도함수로 변환하여 엔트로피의 개념에 효과적으로 적용할 수 있다. (2) 각 수위관측지점 대표단위도의 정확한 유도가 수위관측망의 평가 과정에서 가장 중요한 역할을 하였으며, 본 연구에서는 관측된 강우-유출 기록을 이용하여 유도한 단위도와의 비교를 통해 지형특성자료를 이용한 합성단위도의 이를 확인하였다. (3) 본 연구의 대상인 남한강 유역에는 대략 28개 이상의 수위관측소가 필요한 것으로 판단되며, 이 수는 단위도의 형상 및 유량의 크기를 모두 고려한 결과이다. 단위도의 형상만을 고려하는 경우에는 이보다 적은 23개의 수위관측소가 필요한 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study has evaluated the stream gauge network with the main emphasis on if the current stream gauge network can catch the runoff characteristics of the basin. As the evaluation of the stream gauge network in this study does not consider a special purpose of a stream gauge, nor the effect from a ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 특히 이수목적을 포함한 유역관리의 차원에서 보면 적절한 수의 수위계가 적절한 위치에 놓여져 있어야 함은 당연하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 다루고자 한다.
  • 본 연구에서는 이상과 같은 조건을 전제로 남한강 유역 내 총 31개 수위관측소에 대한 관측망 평가를 수행하였다. 관측망의 평가에는 정보이론(information theory)에서 자주 사용되는 엔트로피(entropy)의 개념을 이용하였다.

가설 설정

  • 3) 수집된 자료와 매개변수를 근거로 HECT을 이 위의 절차에 따라 유도된 대표단위도는 그림 1에 나용하여 1시간 대표단위도를 유도한다.
  • 4) 각 대표단위도을 이와 형상이 유사한 확률밀도함수로 전환한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. 유철상, 정광식 (2002), 엔트로피 이론을 이용한 강우관측망 평가; 혼합분포와 연속분포의 적용 비교, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회 논문집, 제22권 제4-B호, pp. 447-457 

  2. 윤용남 (2001) 공업수문학, 청문각, pp. 607 

  3. 한국수자원학회 (2000). 제8회 수공학웍샵 교재 (II. HEC-HMS를 이용한 설계홍수량 산정), pp.II-120 

  4. Amorocho, J. and Espildora, B. (1973). Entropy in the assessment of uncertainty in hydrologic systems and models, Water Resources Research, Vol. 9, No. 6, pp. 1511-1522 

  5. Al-Zahrani, M. and Husain, T. (1998). An algorithm for designing a precipitation network in the south-western region of Saudi Arabia, Journal of Hydrology, Vol. 205, pp. 205-216 

  6. Caselton, W. F. and Husain, T. (1980). Hydologic networks: Information transmission, J. Water Resources Planning and Management Division, ASCE, 106, WR2, pp. 503-529 

  7. Chapman, T. G. (1986). Entropy as a measure of hydrologic data uncertainty and model performance, Journal of Hydrology, Vol. 85, pp. 111-126 

  8. Krstanovic, P. F. and Singh, V. P. (1992). Evaluation of rainfall networks using entropy: II. Application, Water Resources Management, Vol. 6, pp. 295-314 

  9. Manabe, S., Stouffer, R. J., Spelman M. J., and Bryan, K (1991). Transient responses of a coupled ocean - atmosphere model to gradual changes of atmospheric $CO_2$ Part I: Annual mean response, Journal of Climate, Vol. 4, pp. 785-817 

  10. Qzkul, S., and Harmancioglu, N. B., and Singh, V. P. (2000). Entropy-based assessment of water quality monitoring networks, Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 5, No. 1, pp. 90-100 

  11. Shannon, C. E, and Weaver, W. (1963). The Mathematical Theory of Communication, The University of Illinois Press, Urbana, III 

  12. Yang, Y. and Burn, D. H. (1994). An entropy approach to data collection network design, Journal of Hydrology, Vol. 157, pp. 307-324 

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