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문제 정의
- 본 연구는 우리나라 중장기 유량예측을 향상을 위해 국내에서 사용 가능한 기후예보에 대하여 조사하였으며, 적용 가능한 기후예보로서 월간산업기상정보와 GDAPS을 선택하였다. 선택된 기후예보의 예보형식, 예보기간, 구성 등을 살펴보았으며, 각 기후예보에 맞는 정확성 평가지표를 사용하여 예보정확성을 평가하였다.
- 본 연구에서는 가상의 기후예보를 이용하여 유량예 측의 개선 가능성을 보이거나 단순한 기후예보의 정확 성을 검증하던 국내 기존연구에서 한 걸음 더 나아가, 국내 중장기 유량예측을 향상시킬 수 있는 기후예보를 광범위하게 조사하고 이들의 정확성을 진단하였으며, 이를 충주댐 유입량예측에 적용하여 그 유용성을 검증 함으로써 우리나라에 적합한 기후예보의 이용방안을 제시하였다. 본 연구에서 기후예보란 10일이나 1개월 동안의 평균적인 기상상태에 대한 예보를 의미함을 미리 밝힌다.
가설 설정
- 앙상블 유량예측은 기상정보를 이용한 확률론적 수 문예측의 가장 대표적인 예라고 할 수 있다• 앙상블 예측은 과거의 기상패턴이 미래에 재현 가능하다는 가정을 기본전제로 한다. 즉, 과거에 발생한 모든 강우 시나리오를 미래에 일어날 가능성이 있다고 보고 강우-유출 모형에 입력하여 동일한 수의 유출 시나리오를 얻는 기법이다.
제안 방법
- 1986년부터 2003년까지의 충주댐 유역의 실측강수를 SSARR모형의 입력자료로 이용하여 충주댐 유입량을 모의한 후, 충주댐의 실측유입량과 비교하였다. Fig.
- 우선 GDAPS의 검증기간인 2000년~2001년간의 실측강수와 기온의 값을 Table 4와 같이 준비하였다. Fig. 1에서 충주댐을 포함하고 있는 격자점 5, 6, 8, 9로 이루어진 격자 내의 모든 관측소의 실측값을 사용 하였으나, 관측소의 수가 매우 많고 격자 내 지역에 고 루 분포되어 있으므로 티센망을 적용하지 않고 단순평균을 사용하였다. 다음으로 GDAPS가 12시간마다 생산 되나 일단위의 실측값과 비교하기 위해 예보를 일단위로 변환하였다.
- 기상청에서는 실제로 예보 시 3개의 구간(category) 중 발생확률이 가장 큰 구간을 예측하는데, 이는 EC(Environmental Canada) 의 most-probable event 예보와 비슷한 방식이다. 그러나 비교형식의 예보는 전국을 대상으로 동일한 기준을 적용하여 예보하 므로 상세한 지역적 기상변화에 대한 정보를 얻기 어렵다는 단점이 있지만, 본 연구에서는 서술형식 예보의 경우, 해석과정에 있어서 상당히 주관적일 수 있으므로 기준이 제시되는 비교형식의 예보를 유량예측에 활용하였다.
- 기상예보를 이용한 유량예측의 효용성을 검증하기 위해, 강수와 기온자료가 1965년부터 존재하는 중주댐 의 유입량을 예측하고 평가하였다. 강우-유출모형은 미국 공병단(Corps of Engineers) 에서 1956년 처음 개발 되어 저수지 조작, 대유역의 실시간 일유출예측 등의 목적으로 널리 사용되고 있는 SSARRStreamflow Synthesis And Reservoir Regulation)모형을 사용하였다.
- 기상청 수치예보과에서 제공한 2000년~20이년까지의 GDAPS 자료를 사용하여 정확성 검증을 실시하였다. GDAPS의 해상도는 L875°xl.
- 기후정보를 이용한 유량예측 방안을 수립하고 충주 댐의 유입량을 예측하였다. 월간산업기상정보의 경우에는 과거 모든 기후시나리오를 사용하는 전체 시나리오 와 기후예보에 해당하는 기후시나리오만을 선택한 교집합 시나리오와 합집합 시나리오로 나누어 비교하였다.
- 1에서 충주댐을 포함하고 있는 격자점 5, 6, 8, 9로 이루어진 격자 내의 모든 관측소의 실측값을 사용 하였으나, 관측소의 수가 매우 많고 격자 내 지역에 고 루 분포되어 있으므로 티센망을 적용하지 않고 단순평균을 사용하였다. 다음으로 GDAPS가 12시간마다 생산 되나 일단위의 실측값과 비교하기 위해 예보를 일단위로 변환하였다. 따라서 강수예보는 24시간마다 누적강 수로 산정하였으며, 기온은 24시간마다 평균기온으로 산정하였다.
- 실측기 온을 산정하기 위해 사용된 관측소는 기상청 소속인 춘 천과 충주 2곳이다. 다음으로 실측강수와 평년강수에 Table 1의 강수에 대한 분위값을 적용한 기준값을 비교하여 '평년보다 많음(높음)', '평년과 비슷', '평년보다 적 음(낮음)' 등 3개의 구간으로 분류하였다. 예를 들면, 실측강수가 10 mm, 평년강수가 8 mm라고 하면 강수량 평년비는 0.
- 다음으로 GDAPS가 12시간마다 생산 되나 일단위의 실측값과 비교하기 위해 예보를 일단위로 변환하였다. 따라서 강수예보는 24시간마다 누적강 수로 산정하였으며, 기온은 24시간마다 평균기온으로 산정하였다.
- 6 mm보다 크므로 '평년보다 많음'으로 분류된다. 마 지막으로, 분류된 실측강수의 구간과 월간산업기상정보의 강수예보를 비교. 검증하였다.
- 먼저 순별 유량예측에서는 각 격자점의 강수 및 기온예보에 가중치를 적용하여 단일한 강수 및 기온 입력 자료를 생성하였으며, 이를 SSARR모형의 입력변수로 하여 최종적으로 순별 유량예측을 수행하였다. Fig.
- 충주댐의 앙상블 유량예측 정확성을 평가하기 위해, 유입량 발생구간을 3개의 구간으로 나누고 각 구간의 발생확률을 계산하여 제시하는 구간확률예측을 실시하였다. 먼저 예측구간을 나누기 위해 충주댐 과거 유입량의 적합분포를 선정하고 누가확률 33.3 %와 66.7 %에 해당하는 유량(각각 q33.3과 066.7)을 기준으로 저 수(low flow), 중수(normal flow), 풍수(high flow)로 나누었다. 만일 별다른 예측기법이 존재하지 않는다면 미래유량은 이러한 과거자료에 의존하여 각 구간에 대하여 동일하게 33.
- 본 연구는 우리나라 중장기 유량예측을 향상을 위해 국내에서 사용 가능한 기후예보에 대하여 조사하였으며, 적용 가능한 기후예보로서 월간산업기상정보와 GDAPS을 선택하였다. 선택된 기후예보의 예보형식, 예보기간, 구성 등을 살펴보았으며, 각 기후예보에 맞는 정확성 평가지표를 사용하여 예보정확성을 평가하였다.
- 예측유입량 앙상블을 생성하기 위해서 1966년 부터 1990년까지 25개의 과거 강수와 기온앙상블을 SSARR모형에 입력하여 예측년도(1991~2000)의 매월 마다 25개의 유입량 앙상블을 생성하였다. 여기서 예측시점의 토양함수 등의 초기조건은 예측시점에서 1년 전부터의 과거 강수자료를 SSARR모형에 입력하여 설정 되도록 하였다.
- 예측유입량 앙상블 생성하기 위해, SSARR모형을 이용하여 1991년~2002년까지 12년간의 예측을 실시하여 예측유입량 앙상블을 생성하고 이를 실측유입량과 비교하였다. 예측유입량 앙상블을 생성하기 위해서 1966년 부터 1990년까지 25개의 과거 강수와 기온앙상블을 SSARR모형에 입력하여 예측년도(1991~2000)의 매월 마다 25개의 유입량 앙상블을 생성하였다.
- 예측유입량 앙상블 생성하기 위해, SSARR모형을 이용하여 1991년~2002년까지 12년간의 예측을 실시하여 예측유입량 앙상블을 생성하고 이를 실측유입량과 비교하였다. 예측유입량 앙상블을 생성하기 위해서 1966년 부터 1990년까지 25개의 과거 강수와 기온앙상블을 SSARR모형에 입력하여 예측년도(1991~2000)의 매월 마다 25개의 유입량 앙상블을 생성하였다. 여기서 예측시점의 토양함수 등의 초기조건은 예측시점에서 1년 전부터의 과거 강수자료를 SSARR모형에 입력하여 설정 되도록 하였다.
- 기후정보를 이용한 유량예측 방안을 수립하고 충주 댐의 유입량을 예측하였다. 월간산업기상정보의 경우에는 과거 모든 기후시나리오를 사용하는 전체 시나리오 와 기후예보에 해당하는 기후시나리오만을 선택한 교집합 시나리오와 합집합 시나리오로 나누어 비교하였다. 세 경우 모두 평균예측점수가 초보예측보다 높게 나타나 유량예측으로서 유효함을 증명하였으나, 기후예보를 사용한 교집합과 합집합 시나리오의 경우 전체 시나리오보다 낮은 정확성을 나타내었다.
- 월간산업기상정보의 예보정확성을 검증하기 위해, 적 중횟수(hit number)와 적중률(hit ratio)을 사용하였다. 적중횟수는 실측값이 예보한 상황(예, 평년보다 높음)에 일치한 경우에는 T, 일치하지 않은 경우에는 '0'의 값을 부여한 후 이들을 검증기간 동안 모두 합한 지표이다.
- 충주댐의 앙상블 유량예측 정확성을 평가하기 위해, 유입량 발생구간을 3개의 구간으로 나누고 각 구간의 발생확률을 계산하여 제시하는 구간확률예측을 실시하였다. 먼저 예측구간을 나누기 위해 충주댐 과거 유입량의 적합분포를 선정하고 누가확률 33.
대상 데이터
- 기후예보의 정확성을 검증을 위해 충주댐 유역을 적용대상으로 선정하였다. 충주댐은 유역면적이 6,648 km2, 연평균 강수량은 1, 197.
- 우선 검증지역인 충주댐 유역의 과거(1966년~1990년) 실측강수와 기온자료를 이용하여 평년값을 산정하였다. 다음으로 검증기간 동안의 실측강수를 수자원종합정보 홈페이지 (http:// www.wamis.go.kr)의 티센계수를 이용하여 산정하였으며, 이를 위해 사용된 관측소는 고한, 영춘, 덕주사 등 건설교통부 소속 14곳과 기상청 소속 2곳이다. 실측기 온을 산정하기 위해 사용된 관측소는 기상청 소속인 춘 천과 충주 2곳이다.
- 본 연구에서 검증기간(1991년~2002년) 동안의 월간 산업 기상정보는 산업 기상허브(http://indu- stry.kma.go. kr)와 기상청에서 보유하고 있는 자료를 수집 . 정리하여 사용하였으며, 월간산업기상정보의 정확성 검증은 다음과 같은 순서로 수행하였다.
- kr)의 티센계수를 이용하여 산정하였으며, 이를 위해 사용된 관측소는 고한, 영춘, 덕주사 등 건설교통부 소속 14곳과 기상청 소속 2곳이다. 실측기 온을 산정하기 위해 사용된 관측소는 기상청 소속인 춘 천과 충주 2곳이다. 다음으로 실측강수와 평년강수에 Table 1의 강수에 대한 분위값을 적용한 기준값을 비교하여 '평년보다 많음(높음)', '평년과 비슷', '평년보다 적 음(낮음)' 등 3개의 구간으로 분류하였다.
- 정리하여 사용하였으며, 월간산업기상정보의 정확성 검증은 다음과 같은 순서로 수행하였다. 우선 검증지역인 충주댐 유역의 과거(1966년~1990년) 실측강수와 기온자료를 이용하여 평년값을 산정하였다. 다음으로 검증기간 동안의 실측강수를 수자원종합정보 홈페이지 (http:// www.
데이터처리
- 3은 모의기간 중 일부기간인 1996년부터 2003년까지의 충주댐 실측유입량과 SSARR모형의 모의유입량을 나타낸 그림이다. SSARR모형의 검증은 1986년부터 2003년까지의 실측유입량과 SSARR모형의 모의유입량을 이용하여 R-Bias와 R-RMSE로 평가하였으며 Table 5에 그 결과를 나타내었다. SSARR모형은 봄, 여름, 가을철의 경우에는 강우의 변화를 잘 따라 유량을 모의하고 있으나, 겨울철에는 그 정확도가 높지 못하다는 결론을 내릴 수 있었다.
- 본 연구에서는 최근 한국수자원공사에서 수행한 '유역통합물관리를 위한 하천유출량 예측방안연구 (2004)'의 과업에 적용된 SSARR모형을 직접 사용하였으며, 직접 매개변수 추정을 실시하지는 않았다. 그러나 유량예측의 적용에 앞서 SSARR모형의 모형오차를 검증하기 위해 Fig. 3 및 Table 5와 같은 비교와 정확도 평가를 실시하였다. 모형오차란 (입력오차가 없다고 가 정한) 실측강수를 모형에 입력하여 산출된 유량을 실측 유량과 비교하여 계산된 오차를 의미하며, 모형의 불확 실성만을 고려한 것이다.
이론/모형
- 우선 각 격자점의 GDAPS를 SSARR모형에 적용하기 위하여 각 격자점과 충주댐 유역의 각 소유역 중심과의 거리에 따라 격자점에 가중치를 주었으며, 가중치 산정을 위해 Eq. (3)과 같은 역거리가중법 (inverse distance weighting)을 사용하였다.
- GDAPS의 예보정확성을 검증하기 위한 지표로서 R-Bias(Relative Bias)와 R-RMSE(Relative Root Mean Square Enmr)를 사용하였다. 모의월 i (=1, .
- 기상예보를 이용한 유량예측의 효용성을 검증하기 위해, 강수와 기온자료가 1965년부터 존재하는 중주댐 의 유입량을 예측하고 평가하였다. 강우-유출모형은 미국 공병단(Corps of Engineers) 에서 1956년 처음 개발 되어 저수지 조작, 대유역의 실시간 일유출예측 등의 목적으로 널리 사용되고 있는 SSARRStreamflow Synthesis And Reservoir Regulation)모형을 사용하였다. 본 연구에서는 최근 한국수자원공사에서 수행한 '유역통합물관리를 위한 하천유출량 예측방안연구 (2004)'의 과업에 적용된 SSARR모형을 직접 사용하였으며, 직접 매개변수 추정을 실시하지는 않았다.
- 3 %의 확률로 예보하여야 할 것이며, 이를 '초보예측(naive forecasts)'이라 한다(김영오 등,2001). 다음으로, 앙상블 유량예측의 정확성을 평가하기 위한 지표로 평균예측점수(average hit score)를 사용하였다. 앙상블 유량예측의 평균예측점수가 33.
- 강우-유출모형은 미국 공병단(Corps of Engineers) 에서 1956년 처음 개발 되어 저수지 조작, 대유역의 실시간 일유출예측 등의 목적으로 널리 사용되고 있는 SSARRStreamflow Synthesis And Reservoir Regulation)모형을 사용하였다. 본 연구에서는 최근 한국수자원공사에서 수행한 '유역통합물관리를 위한 하천유출량 예측방안연구 (2004)'의 과업에 적용된 SSARR모형을 직접 사용하였으며, 직접 매개변수 추정을 실시하지는 않았다. 그러나 유량예측의 적용에 앞서 SSARR모형의 모형오차를 검증하기 위해 Fig.
성능/효과
- Fig. 2는 순별 강수와 기온의 R-Bias와 R-RMSE를 월별로 정리한 것이며, 강수와 기온예보 모두 갈수기보다 홍수기의 정확성이 더 높아 본 연구의 목적인 홍수 기 중장기 유량예측의 정확성 향상을 위한 기후예보로서 GDAPS가 효용성이 있음을 알 수 있었다.
- 하지만 홍수기에는 교집합과 합집합 시나리오가 전체 시나리오보다 평균예 측점수가 높아, 홍수기에 기후예보를 사용한 월 유량예 측이 효용성이 있음을 증명하였다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측은 갈수기보다 홍수기에 2배 이상 정확성이 높으므로 홍수기에 기후변수의 불확실성에 대한 오차를 줄여 유량예측의 정확성이 향상될 수 있음을 확인 하였다.
- 하지만 계절별로 평가를 해본 결과, 여름철에 강수의 상순예보는 초보예보보다 정확성이 높아 기상예보로서 유효함을 확인하였다. GDAPS의 순별 예보도 역시 갈수기보다 홍수기에 예측정확성이 뛰어난 것으로 나타났다.
- 6은 순별 유량 예측의 정확성 평가한 것이다. R-Bias와 R-RMSE에서는 갈수기보다 홍수기에 정확성이 더 높은 것을 확인할 수 있으며, 특히 홍수기의 정확성이 갈수기보다 2배 이상 높아 홍수기의 유량예측의 정확성이 갈수기에 비해 매우 뛰어남을 알 수 있다. 또한 강수와 기온예보의 정 확성이 높은 홍수기에 유량예측의 정확성도 비례하여 높아지므로, 유량예측의 정확성이 강수와 기온예보의 정확성에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있다.
- 상순 적중률의 전체평균은 월 적중률보다 높으나 마찬가지로 초보예보보다 낮았다. 기온예보는 대부분의 연도에서 월 적중률이 강수예보보다 뛰어났으 며, 전체평균에서도 36.9 %로서 초보예보보다 높아 예보로서 유효하였다. 또한 상순 기온에 대한 적중률의 전체평균도 42.
- 7 %를 나타내 초보예보보다 나은 결과를 보여 홍수기에 월간산업기상 정보가 유용하게 사용될 가능성이 있음을 확인하였다. 기온예보의 경우에는 전체평균에서 월과 상순예보 모두 초보예보보다 뛰어나 예보로서 유효함을 보였다.
- 하지만 기후예보에 따라 구성한 교집합, 합집합 시나리오가 전체 시나리오보다 좋지 않은 예측을 보였으나 홍수기인 6월~8월에는 교집합, 합집합 시나리오의 평균예측점수가 더 큰 점수를 나타냈다. 따라서 기후변수의 불확실성에서 발생하는 오차가 큰 홍수기의 경우 기후예보를 이용하면 월 유량예측의 정확성이 향상될 수 있음을 증명하였다.
- 또한 강수와 기온예보의 정 확성이 높은 홍수기에 유량예측의 정확성도 비례하여 높아지므로, 유량예측의 정확성이 강수와 기온예보의 정확성에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있다. 따라서 홍수기에 GDAPS를 이용한다면, 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
- R-Bias와 R-RMSE에서는 갈수기보다 홍수기에 정확성이 더 높은 것을 확인할 수 있으며, 특히 홍수기의 정확성이 갈수기보다 2배 이상 높아 홍수기의 유량예측의 정확성이 갈수기에 비해 매우 뛰어남을 알 수 있다. 또한 강수와 기온예보의 정 확성이 높은 홍수기에 유량예측의 정확성도 비례하여 높아지므로, 유량예측의 정확성이 강수와 기온예보의 정확성에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있다. 따라서 홍수기에 GDAPS를 이용한다면, 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
- 9 %로서 초보예보보다 높아 예보로서 유효하였다. 또한 상순 기온에 대한 적중률의 전체평균도 42.8 %로서 그 정확성이 훨씬 좋아짐을 알 수 있다. Table 3의 계절별 적중률에서 강수예보는 월 이나 상순에서 대부분의 계절과 전체 평균에서 초보예 보보다 좋지 않은 결과를 나타내었다.
- 월간산업기상정보의 경우에는 과거 모든 기후시나리오를 사용하는 전체 시나리오 와 기후예보에 해당하는 기후시나리오만을 선택한 교집합 시나리오와 합집합 시나리오로 나누어 비교하였다. 세 경우 모두 평균예측점수가 초보예측보다 높게 나타나 유량예측으로서 유효함을 증명하였으나, 기후예보를 사용한 교집합과 합집합 시나리오의 경우 전체 시나리오보다 낮은 정확성을 나타내었다. 하지만 홍수기에는 교집합과 합집합 시나리오가 전체 시나리오보다 평균예 측점수가 높아, 홍수기에 기후예보를 사용한 월 유량예 측이 효용성이 있음을 증명하였다.
- 다음으로, 앙상블 유량예측의 정확성을 평가하기 위한 지표로 평균예측점수(average hit score)를 사용하였다. 앙상블 유량예측의 평균예측점수가 33.3보다 크면 전체적인 유량예측은 초보예측보다 정확하여 유량예측 으로서 유효하다고 할 수 있다. 충주댐의 과거유입량을 이용하여 각 예측월의 적합분포를 선정하고 q33.
- 월간산업기상정보는 강수예보에서 월 및 상순의 적중률이 초보예보보다 낮게 나타나 예보로서의 효용성이 낮음을 나타내었으나, 기온예보에서는 월 및 상순의 적중률이 초보예보보다 뛰어나 예보로서 유효함을 알 수 있었다. 하지만 계절별로 평가를 해본 결과, 여름철에 강수의 상순예보는 초보예보보다 정확성이 높아 기상예보로서 유효함을 확인하였다.
- 7을 구하여 예측구간을 설정하였다 Table 6은 각 시나리오의 월별 평균예측점수를 나타낸 표이다. 전체, 교집합, 합집합 시나리오의 평균예측점수가 각각 38.9, 37.7, 38.6으로 모두 초보예측보다 정확성이 높음을 확인하였다. 하지만 기후예보에 따라 구성한 교집합, 합집합 시나리오가 전체 시나리오보다 좋지 않은 예측을 보였으나 홍수기인 6월~8월에는 교집합, 합집합 시나리오의 평균예측점수가 더 큰 점수를 나타냈다.
- 월간산업기상정보는 강수예보에서 월 및 상순의 적중률이 초보예보보다 낮게 나타나 예보로서의 효용성이 낮음을 나타내었으나, 기온예보에서는 월 및 상순의 적중률이 초보예보보다 뛰어나 예보로서 유효함을 알 수 있었다. 하지만 계절별로 평가를 해본 결과, 여름철에 강수의 상순예보는 초보예보보다 정확성이 높아 기상예보로서 유효함을 확인하였다. GDAPS의 순별 예보도 역시 갈수기보다 홍수기에 예측정확성이 뛰어난 것으로 나타났다.
- Table 3의 계절별 적중률에서 강수예보는 월 이나 상순에서 대부분의 계절과 전체 평균에서 초보예 보보다 좋지 않은 결과를 나타내었다. 하지만 여름철에는 상순에 대한 강수예보의 적중률이 34.7 %를 나타내 초보예보보다 나은 결과를 보여 홍수기에 월간산업기상 정보가 유용하게 사용될 가능성이 있음을 확인하였다. 기온예보의 경우에는 전체평균에서 월과 상순예보 모두 초보예보보다 뛰어나 예보로서 유효함을 보였다.
- 세 경우 모두 평균예측점수가 초보예측보다 높게 나타나 유량예측으로서 유효함을 증명하였으나, 기후예보를 사용한 교집합과 합집합 시나리오의 경우 전체 시나리오보다 낮은 정확성을 나타내었다. 하지만 홍수기에는 교집합과 합집합 시나리오가 전체 시나리오보다 평균예 측점수가 높아, 홍수기에 기후예보를 사용한 월 유량예 측이 효용성이 있음을 증명하였다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측은 갈수기보다 홍수기에 2배 이상 정확성이 높으므로 홍수기에 기후변수의 불확실성에 대한 오차를 줄여 유량예측의 정확성이 향상될 수 있음을 확인 하였다.
후속연구
- 최근 제시되고 있는 GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기), RDAPS(단기)+GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기) 등 사용 가능한 기후정보 간의 적절한 조합을 통해 정확 성이 높은 기상정보를 확보하는 방법도 가능할 것이다. 또한 기후예보를 사용한 중장기 유량예측을 전국에 걸쳐 체계적으로 확대 적용하여 일반적인 결과를 도출하는 연구도 앞으로 지속적으로 수행되길 기대한다.
- 본 연구에서 기후예보의 정확성이 높아지면 유량예측 의 정확성 또한 높아짐을 확인하였으므로 보다 정확한 기후예보의 확보가 앞으로 더욱 중요할 전망이다. 최근 제시되고 있는 GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기), RDAPS(단기)+GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기) 등 사용 가능한 기후정보 간의 적절한 조합을 통해 정확 성이 높은 기상정보를 확보하는 방법도 가능할 것이다.
- 본 연구에서 기후예보의 정확성이 높아지면 유량예측 의 정확성 또한 높아짐을 확인하였으므로 보다 정확한 기후예보의 확보가 앞으로 더욱 중요할 전망이다. 최근 제시되고 있는 GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기), RDAPS(단기)+GDAPS(중기)+월간산업기상정보(장기) 등 사용 가능한 기후정보 간의 적절한 조합을 통해 정확 성이 높은 기상정보를 확보하는 방법도 가능할 것이다. 또한 기후예보를 사용한 중장기 유량예측을 전국에 걸쳐 체계적으로 확대 적용하여 일반적인 결과를 도출하는 연구도 앞으로 지속적으로 수행되길 기대한다.
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