[논문]단기 예측강우를 활용한 실시간 유량 예측기법의 적용

김진훈; 윤원진; 배덕효

doi:10.3741/jkwra.2005.38.1.011

단기 예측강우를 활용한 실시간 유량 예측기법의 적용
Real-Time Application of Streamflow Forecast Using Precipitation Forecast 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.38 no.1 = no.150, 2005년, pp.11 - 23

김진훈 (세종대학교 토목환경공학과) , 윤원진 (세종대학교 토목환경공학과) , 배덕효 (세종대학교 수운연구소ㆍ토목환경공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 단기 예측강우를 활용하여 실시간 유량을 예측할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 저류함수(SFM) 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과 RDAPS 및 관측 강수량 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-SFM 연계기법을 통한 하천유량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 높은 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study is to develop a short-term precipitation-streamflow coupling method for real-time river flow forecast. The coupled method is based on the RDAPS model for precipitation and atmospheric simulation and the SFM model for streamflow simulation. The selected study area is the 2,703-km$^2$ Soyang River basin with outlet at Soyang dam site. The rainfall-runoff event from 18 to 24 July 2003 is selected for the performance test of predicted precipitation and streamflow. It can be seen that the simulated basin-scale precipitation from the RDAPS can be useable as an input for SFM hydrologic model. Short-term hydrometeorological simulations using the RDAPS and SFM model were well captured important hydrometeorological characteristics in this study area. It is concluded that atmospheric precipitation forecast would be useful for streamflow forecast.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 SFM 모델을 활용하여 소양강댐 상류유역의 댐 유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다. 또한, 수자원 전문가 입장에서 기상 수치자료의 특성을 분석하고 수자원 분야에 이용될 수 있도록 자료의 정확도 분석 및 활용성을 제공하고자 하였다.
그림에서 상단의 막대그래프는 강우량 입력값으로 중앙 분리선에서 과거 48시간 동안은 AWS 관측 강우량 값이고, 미래 48 시간 동안은 RDAPS 강우예측의 유역평균값이다. 또한, 실선으로 나타낸 Robs(+48h)는 RDAPS 예측 기간에 관측된 AWS 강우량을 예측결과와 비교하기 위해 나타내었다. 또한 그래프 하단의 Qobs 및 Qcale 각각 관측 및 계산 수문곡선을 의미한다.
한다. 매개변수 추정방법으로는 해석적 방법, 최적화 및 경험적 방법 등이 존재하지만, 본 연구는 하천 유출량 예측의 현업적 측면에서 예측강우의 활용성을 검토하고자 하기 때문에 상세한 매개변수의 검 . 보정 방법보다는 현재 실무에서 사용 중인 매개변수를 기본으로 대상 강우-유줄 사상에 적합한 최적의 매개변수를 수동보정법으로 추정하여 사용하였다.
본 연구에서는 단기 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 실시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 SFM 모델을 활용하여 소양강댐 상류유역의 댐 유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다.
본 연구에서는 단기 예측강우의 현업적 활용성 (operational applicability)을 검토하고자 하천유출량 예측기법과의 연계방안을 모색하였다. 2장에서 설명한 바와 같이 기상청에서는 단기 기상예보결과로 동아시아 전역을 통해 RDAPS(30km) 예보결과를 총 48시간 동안 3시간 간격으로 제공하고 있다.
본 연구의 목적은 기상자료의 수자원 연계기법 개발의 일환으로 기상청의 단기 수치예보자료인 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 저류함수(Storage Function Method, SFM) 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 실시간 댐 유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하는데 있다. 이는 기상 및 수자원 각 분야의 현업적 모델을 활용하여 기상-수자원 연계기술 개발에 중점을 두고 시도하는 제반 연구로써 수자원 전문가 입장에서 기상 수치자료의 특성을 분석하고 수자원 분야에 이용될 수 있도록 자료의 정확도 분석 및 활용성을 제공하는데 그 의의를 둘 수 있다.
이는 기상 및 수자원 각 분야의 현업적 모델을 활용하여 기상-수자원 연계기술 개발에 중점을 두고 시도하는 제반 연구로써 수자원 전문가 입장에서 기상 수치자료의 특성을 분석하고 수자원 분야에 이용될 수 있도록 자료의 정확도 분석 및 활용성을 제공하는데 그 의의를 둘 수 있다.

제안 방법

그림에서와 같이 우선 총 계산시간은 96시간으로 중앙 48시가 현재시간(current time)으로 가정될 때, 현재 시간을 기준으로 과거 48시간(-48h) 동안에는 AWS 관측 강우량이 입력으로 들어가고 미래 48시간(+48h) 동안에는 RDAPS 예측 강우자료가 입력된다. SFM 모델은 입력된 강우량으로부터 총 96시간 동안 유출량을 계산하며 과거 48시간 동안에는 모델의 비교 . 검증을 위해 관측 유출량 값이 동시에 표출된다.
그림 7과 같은 RDAPS 예측자료의 수문학적 정확도를 평가하기 위해 RDAPS 및 AWS 관측강우의 소양강 상류 유역 평균강우량(MAP)을 계산하였다. MAP 계산 결과의 일부를 도시하면 그림 8과 같고, 여기서 실선은
이와 같은 방법으로 계산한다면 모델 총 실행횟수는 14번이다. 매번 계산 시작시간에는 초기 유출량 값이 SFM 모델에 입력되어 선행토양 조건을 고려해 주도록 하였고, RDAPS 예측 강수 결과가 3시간 누적강수량으로 산출되므로 이를 각 시간마다 등분하여 1시간 자료로 입력하였다.
1 절에서 기술한 연계기법을 바탕으로 그림 8과 같이 정성적으로 강우 발행 유 . 무의 예측정확도가 높은 RDAPS 예측강우의 분포까지 활용하여 SFM 모델의 하천유출량 예측에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
매개변수 추정방법으로는 해석적 방법, 최적화 및 경험적 방법 등이 존재하지만, 본 연구는 하천 유출량 예측의 현업적 측면에서 예측강우의 활용성을 검토하고자 하기 때문에 상세한 매개변수의 검 . 보정 방법보다는 현재 실무에서 사용 중인 매개변수를 기본으로 대상 강우-유줄 사상에 적합한 최적의 매개변수를 수동보정법으로 추정하여 사용하였다. 표 2는 추정된 매개변수를 나타낸 것으로, 실무에서 사용 중인 SFM 모델은 소양강 유역을 9개의 소유역과 6개의 하도로 나누어(한국수자원공사, 2003) 소양강댐 유입량 계산을 수행한다.
MMD을 계산하여야 한다. 본 분석에서는 lessen의 면적 가중치법을 사용하여 소양강 단일유역에 걸친 기상청 AWS 지점 및 RDAPS 격자점에 대해서 티센계수를 산정하였다. 이렇게 계산된 RDAPS MAP는 소양강 소유역들을 대상으로 강수정보가 입력되어 유줄량 예즉을 수행하게 된다.
본 절에서는 상술한 바와 같이 RDAPS의 강우예측 결과로부터 SFM 모델의 유출량 예측결과를 분석하였다. RDAPS의 계산결과가 매일 00, 12UTC에 두 번(12 시간 간격) 산출되므로 SFM 모델의 계산 또한 하루 두 번 96시간 동안 실행된다.
단기 정량적 강우예보는 24~48시간 이내의 예측강우량을 앞선 자료 등을 통해 산출하고 이를 수문분석모형에 입력자료로 활용해 유출량을 분석하고 이를 토대로 저수지 운영계획을 수립하고 있다(기상청, 2002). 여기서 예측강우에 대한 입력자료를 생성하는 방법은 예측강우량의 총량과 지속시간을 산출하여 그림 9와 같은 증가형(Increment), 감소형 (Decrement), 중앙분포형 (In/Decrement), 균등형 (Rectangular), 감소- 증가형 (De/Increment), 후반부 집중형 (Uniformly Increment), 전반부 집중형 (Uniformly Decrement) 등의 예측 강우 분포형태를 선택함으로써 입력자료를 생성한다.
이러한 RDAPS 강우예측 자료를 활용하여 소양강댐 상류 유역을 대상으로 SFM 모델의 하천유출량 예측 모의에 적용하였다. 강우 총량과 지속시간을 이용하여 7 가지 분포형으로 분석한 기존 하천유출량 예측기법의 RDAPS-SFM 사례분석은 중앙분포형일 경우 가장 정확하게 예측한 것으로 검토되었다.
이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 SFM 모델을 활용하여 소양강댐 상류유역의 댐 유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다. 또한, 수자원 전문가 입장에서 기상 수치자료의 특성을 분석하고 수자원 분야에 이용될 수 있도록 자료의 정확도 분석 및 활용성을 제공하고자 하였다.
이와 같은 SFM 모델의 현업적 활용방법을 바탕으로 RDAPS-SFM 연계기법 적용을 수행하고자 예측 강우가 계산 시작시간부터 비교적 잘 분포된 2003.07.21.12 UTC 적용사례를 선택하여 상술한 모든 분포형을 적용해 보았다. 이때 사용된 예측 총강우량은 99.

대상 데이터

단기 기상-수자원 연계기법의 활용성을 검토하기 위해 그 대상유역을 그림 3과 같은 2, 703km²의 유역면적을 갖는 소양강 댐 상류 유역으로 선정하였다. 소양강은 총 유로연장이 166.
본 연구에서 사용된 RDAPS 예측자료의 사례기간은 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지이며, 이 기간 동안의 관측 강우량과 관측 유입량 수문곡선을 살펴보면 그림 6과 같다. 총 강우량은 169.
477°E이다. 자료의 생산은 하루 2번으로 OOUTC와 12UTC이며, 3시간 간격의 예보자료로 총 48 시간 예보자료를 포함하고 있다. 그림 2는 RDAPS 생산 변수 중 대표적으로 지표면에서의 강수량과 기온 의예를 나타낸 것이다.

데이터처리

그림 8에서 알 수 있는바와 같이 RDAPS 예 즉 강우는 강수의 유무를 정확히 반영하는 즉면에서 정성적으로 매우 높은 정확도를 가지고 있고 시간대별 강수량의 정량적 측면에서도 몇몇 경우를 제외하고는 대체적으로 우수한 결과를 나타낸다. 본 계산결과로부터 RDAPS 예측강우의 정확도를 평가하기 위해 RDAPS 및 AWS의 평균(mean), 표준편차(sd), 이들 사이의 상관계수(cc), 평균제곱오차(rmse) 등의 통계치를 계산하여 평가하였다.
그림 11의 결과를 살펴볼 때대체적으로 RDAPS 예측결과가 소양강댐 유입량 예측계산의 정확도에 매우 민감하다는 것을 알 수 있다. 이들의 예측 정확도를 평가하기 위해 다수의 통계특성치를 계산하였고, 이들의 결과는 표 4와 같다.

이론/모형

확립되었다. 모형의 구름 물리과정은 simple ice(Dudhia, 1989), 적운모수화는 Kain-Fritsch 방법 (Kain과 Fritsch, 1990)이 사용되고 행성 경계층 모 수화는 MRF/PBL(Medium Range Forecast/Planetary Boundary Layer) 기법 (Hong과 Pan, 1996)을 포함한다. 장파 및 단파 태양복사는 GreU 등(1995의 기법, Klemp 와 Durran(1983)의 상층 경계조건을 사용한다.
장파 및 단파 태양복사는 GreU 등(1995의 기법, Klemp 와 Durran(1983)의 상층 경계조건을 사용한다. 모형의 연직 좌표계는 0 좌표계, 수평 좌표계는 Arakawa-B 격자계(Arakawa와 Lamb, 1977), 지구 투영법은 중위도에서 적합한 것으로 알려져 있는 램버트 컴포말 (Lambert Conformal) 좌표체계를 사용한다.
장기) 하천유출량 예보 모델로 저류 함수(SFM) 모델 및 SSABR(Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation) 모델을 운영하고 있다. 본연구의 목적에 비추어 단기 예측강우 활용성은 치수 모델인 SFM 모델을 기반으로 수행되었다.
모형의 구름 물리과정은 simple ice(Dudhia, 1989), 적운모수화는 Kain-Fritsch 방법 (Kain과 Fritsch, 1990)이 사용되고 행성 경계층 모 수화는 MRF/PBL(Medium Range Forecast/Planetary Boundary Layer) 기법 (Hong과 Pan, 1996)을 포함한다. 장파 및 단파 태양복사는 GreU 등(1995의 기법, Klemp 와 Durran(1983)의 상층 경계조건을 사용한다. 모형의 연직 좌표계는 0 좌표계, 수평 좌표계는 Arakawa-B 격자계(Arakawa와 Lamb, 1977), 지구 투영법은 중위도에서 적합한 것으로 알려져 있는 램버트 컴포말 (Lambert Conformal) 좌표체계를 사용한다.

성능/효과

적용하였다. 강우 총량과 지속시간을 이용하여 7 가지 분포형으로 분석한 기존 하천유출량 예측기법의 RDAPS-SFM 사례분석은 중앙분포형일 경우 가장 정확하게 예측한 것으로 검토되었다. 이러한 결과는 미래에 발생할 강우분포를 예측강우의 총량과 지속기간으로 가정하여 하천유출량을 예측하는 매우 유용한 방법이 될 수 있으나, 정성적으로 그 예측결과가 우수한 RDAPS 강수정보를 활용한다면 보다 객관적이고 정확한 평가가 가능하리라 판단되었다.
그림 10과 표 3에서 알 수 있는바와 같이 분포형에 따른 예측결과는 중앙분포형일 경우 상관계수가 0.98, 평균 제곱오차가 581.19cms, 유출용적 상대오차가 -48.6% 로 가장 정확하게 예측한 것으로 검토되었다. 이 기간중 강우 지속시간은 비교적 정확하게 예측되었지만, 예측 강우가 관측강우(114.
기존의 하천유출량 예측에 사용된 예측강우의 총량과 지속시간만을 이용한 기법은 미래에 발생할 강우분포를 모르는 상태에서 이를 여러 분포형으로 가정하여 시도된 매우 유용한 기법 중 하나도 간주될 수 있으나, 본 연구에 결과에서처럼 다소의 불확실성을 가지며 정확한 유출계산에서 미흡한 측면을 내포하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 4.
대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24 일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과 RDAPS 및 AWS MAP 사이의 상관계수는 0.60-0.99 의 범위를 보이며, 이에 대응하는 평균제곱오차는 0.0619~5.1627mm의 범위로 나타났다. 이러한 결과는 정성적 측면에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격도 어느 정도 충족시키는 것으로 사료된다.
따라서, 기존의 하천유출량 예측기법을 보완하고자 제안된 RDAPS-SFM 모델의 하천유출량 계산에서는 RDAPS 예측강수의 정확도에 따른 정량적 불확실성이다소 존재하지만, 그 정확도가 기존의 하천유출량 예측 방법보다 비교적 높은 것으로 나타났다. 본 사례 기간 동안만의 결과로 기상-수자원 연계 모의 .
모의.예측의 모든 신뢰도를 평가할 수 없지만 본 RDAPS-SFM 강우 및 유입량 예측결과는 상당한 정확도를 가지며 수행될 수 있다는 것을 살펴 볼 수 있었다. 특히 강수가 나타나는 7월 20, 21일의 경우 RDAPS의강우 예측결과가 정성적 및 정량적으로 비교적 정확하게 모의되어 SFM 모델의 유입량 계산에 매우 큰 참고자료가 될 수 있음을 입증하였고, 무강수 기간에 대한 정확한 예측을 통해 수문곡선의 하강부를 매우 정확하게 예측함을 알 수 있었다.
7%의 범위를 보였다. 이들 결과에 따르면, 정량적으로 RDAPS 예측강우의 정확도에 따른 다소의 불확실성을 내포하고 있지만 그 정확도가 기존 하천 유출량 예측기법 보다 비교적 높은 것으로 나타났다. 특히, 기존 하천유출량 사례분석에 사용된 200307.
예측의 모든 신뢰도를 평가할 수 없지만 본 RDAPS-SFM 강우 및 유입량 예측결과는 상당한 정확도를 가지며 수행될 수 있다는 것을 살펴 볼 수 있었다. 특히 강수가 나타나는 7월 20, 21일의 경우 RDAPS의강우 예측결과가 정성적 및 정량적으로 비교적 정확하게 모의되어 SFM 모델의 유입량 계산에 매우 큰 참고자료가 될 수 있음을 입증하였고, 무강수 기간에 대한 정확한 예측을 통해 수문곡선의 하강부를 매우 정확하게 예측함을 알 수 있었다.
이들 결과에 따르면, 정량적으로 RDAPS 예측강우의 정확도에 따른 다소의 불확실성을 내포하고 있지만 그 정확도가 기존 하천 유출량 예측기법 보다 비교적 높은 것으로 나타났다. 특히, 기존 하천유출량 사례분석에 사용된 200307.21.12UTC 예측결과의 경우 제안된 RDAPS-SFM 연계기법의 상관계수는 0.96으로 표 3의 분포형(기존 하천유출량 예측기법) 에 따른 상관계수 0.83~0.98과 유사한 경향을 보이지만, 평균제곱오차 및 유출용적 상대오차는 각각 518.22cms, -35.1%로 나타나 분포형 결과와의 정량적 평가에서는 약 -30~-10% 범위로 그 오차가 감소된 것으로 검토되었다.

후속연구

강우 총량과 지속시간을 이용하여 7 가지 분포형으로 분석한 기존 하천유출량 예측기법의 RDAPS-SFM 사례분석은 중앙분포형일 경우 가장 정확하게 예측한 것으로 검토되었다. 이러한 결과는 미래에 발생할 강우분포를 예측강우의 총량과 지속기간으로 가정하여 하천유출량을 예측하는 매우 유용한 방법이 될 수 있으나, 정성적으로 그 예측결과가 우수한 RDAPS 강수정보를 활용한다면 보다 객관적이고 정확한 평가가 가능하리라 판단되었다.
특히, 일반인을 대상으로 수행되는 생활 기상예보는 3시간 및 단기예보(육상예보, 기상개황 산악예보, 고속도로예보, 해상예보 등), 주간예보의 중기예보, 1개월, 계절, 6개월 장기예보 등이 주기별로 생산되어 일상생활에서 매우 귀중한 정보로 활용되고 있다. 이러한 정보들을 수자원 분야에 적용할 수 있는 방안을 모색하고 그 활용성을 극대화 시킨다면 수자원 분야의 치수기 홍수예측과 함께 이수기 댐운영 계획 수립 등에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
지니고 있다. 이와 같은 상황에서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다.
활용성은 높은 것으로 사료된다. 향후 보다 많은 사례연구를 통하여 기상 수치예보자료를 활용한 유출량 예측의 정확도가 평가되어야 할 것이며, 이는 현업에서의 기상-수자원 연계 활용의 신뢰성을 향상시키는 계기가 될 것이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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