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앙상블 칼만필터를 연계한 추계학적 연속형 저류함수모형 (II) : - 적용 및 검증 -
Stochastic Continuous Storage Function Model with Ensemble Kalman Filtering (II) : Application and Verification 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.42 no.11, 2009년, pp.963 - 972  

이병주 (세종대학교 토목환경공학과) ,  배덕효 (세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과)

초록
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본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터 기법과 연속형 저류함수모형을 연계하여 개발한 추계학적 연속형 저류함수모형의 적용성을 평가하고자 하는데 있다. 대상유역은 안동댐과 임하댐을 포함하는 지보 수위관측소 상류유역을 선정하였으며 2006년과 2007년 홍수기에 대해 분석을 수행하였다. 확정론적 모형을 적용한 결과 장기간의 모의기간에 대해 유출해석이 가능한 것을 확인하였다. 앙상블 칼만필터 기법을 적용하기 위해 Monte Carlo 모의기법을 적용하여 모형입력자료와 매개변수들에 대해 앙상블 멤버를 생성하였다. 추계학적 모형과 확정론적 모형의 누적절대오차를 비교한 결과 안동댐과 임하댐의 2007년 사상에서 각각 17.5 %와 18.3 %의 정확도가 향상되고 지보수위관측소에서는 40 % 이상의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 관측유량과의 오차가 큰 모의결과에 있어서는 추계학적 모형이 보다 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The objective of this study is to evaluate an application of stochastic continuous storage function model with ensemble Kalman filter technique. The case study is performed at the upstream basin of Jibo streamflow gauge including Andong and Imha dam. Test period is for the rainy season during 2006 a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 추계학적연속형 저류함수모형의 적용성을 평가하기에 앞서 확정론적 연속형 저류함수모형에 대한 모의능력을 평가하고자 하며 두 모형에 대한 적용결과는 다음과 같다.
  • 본 연구는 우리나라 홍수예보시스템에서 유출모형으로 이용되고 있는 사상형 저류함수모형을 추계학적 연속형 저류함수모형으로 개선하고 적용성을 평가한 것이다. 이는 실시간 유출모의를 위해 기존의 모형을 개선했다는 측면에서 의의가 있다.
  • 본 연구에서는 기존의 사상형 저류함수모형을 개선한 연속형 저류함수모형의 적용 타당성을 검토하고 EnKF 기법을 이용한 자료동화기법을 통해 실시간 예측 홍수량의 정확도를 평가함으로써 홍수예보시스템의 유출모형으로서 추계학적 연속형 저류함수모형의 활용성을 평가하는데 목적이 있다.
  • 있다. 본 연구에서는 실시간 홍수예측이 가능한 유출모형을 개발하기 위해 논문 I 을 통해 현재 우리나라에서 홍수예보의 유출모형으로 활용되고 있는 저류함수모형을 연속적인 유출모의가 가능하도록 토양수분 산정 컴포넌트를 결합한 연속형 저류함수모형을 개발하였으며 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 추계학적 모형으로 개선하였다. 논문 Ⅱ는 개발된 모형의 적용성을 평가한 내용으로, 안동댐과 임하댐을 포함하는 지보수위관측소 상류유역에 적용한 결과를 정리하면 다음과 같다.
  • 지표 및 중간유출에 관계된 지수상수(l, m), 지하수 감수계수(Kb) 등이 있다. 본 연구에서는 이들 매개변수를 결정하기 위해 보정기간에 대해 매개변수를 추정하고 검정기간 동안 추정된 매개변수의 타당성을 평가하였으며 최종적으로 추정된 매개변수는 Table 3과 같다. 연속적인 모의능력을 평가하기위해 장기간에 대해 유출해석을 수행하였으며 Fig.
  • 특히 토양 관련 변수는 유출모의결과에 큰 영향을 미치므로 가능한 객관적으로 추정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 이를 위해 앞서 언급된 정밀토양도와 속성정보를 이용하여 대상유역에 대한 토양층깊이, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점, 포화수리전도도 자료를 구축하였다. Fig.

가설 설정

  • 유역평균 강우량(MAP)과 유역평균 잠재증발산량(MAPET)은 관측자료로부터 시계열 모형인 AR1 모형을 이용하여 선행시간 1시간에 대한 앙상블 예측자료를 생산한 것이며 이때 강우와 잠재증발산량의 오차는 Gaussian 분포를 갖는 것으로 가정하였다. 모형 매개변수는 앞서 모형 매개변수 검ㆍ보정에서 추정된 매개변수를 평균값으로 가정하고 매개변수의 오차 또한 Gaussian 분포를 갖는 것으로 가정하였다.
  • 또한 'SUB'는 소유역 번호를 의미하고, 'CHA'는 하도 추적구간을 나타낸다. 유역평균 강우량(MAP)과 유역평균 잠재증발산량(MAPET)은 관측자료로부터 시계열 모형인 AR1 모형을 이용하여 선행시간 1시간에 대한 앙상블 예측자료를 생산한 것이며 이때 강우와 잠재증발산량의 오차는 Gaussian 분포를 갖는 것으로 가정하였다. 모형 매개변수는 앞서 모형 매개변수 검ㆍ보정에서 추정된 매개변수를 평균값으로 가정하고 매개변수의 오차 또한 Gaussian 분포를 갖는 것으로 가정하였다.
  • 이와 같은 방법은 관측유량자료가 자료의 품질에 따라 일정한 오차를 가지고 유량정보로부터 상태변수가 갱신되는 과정과 갱신된 상태변수와 기상정보로부터 유량을 예측하는 과정에서 오차를 가지고 있는 것으로 가정한다. 따라서 전체 모의기간에 대해 관측자료동화를 통한 추계학적 모형결과가 확정론적 모형결과보다 항상 높은 정확도를 갖는다고 할 수 없다.
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참고문헌 (6)

  1. 배덕효 (1997). '저류함수법을 이용한 추계학적 실시간 홍수예측모형 개발.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권, 제5호, pp. 449-457 

  2. 배덕효, 정일문 (2000). '저류함수법에 의한 추계동역학적 하도홍수추적모형의 개발.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제33권, 제3호, pp. 341-350 

  3. 안상진, 이재경, 한양수, 전계원 (2002). '유출예측모형을 이용한 홍수유출해석.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제22권, 제3-B호, pp. 311-319 

  4. Clark M.P., Rupp D.E., Woods R.A., Zheng X., Ibbitt R.P., Slater A.G., Schmidt J., Uddstrom M.J. (2008). 'Hydrological data assimilation with the ensemble Kalman filter: Use of streamflow observation to update states in a distributed hydrological model.' Advances in Water Resources, Vol. 31, pp. 1309- 1324 

  5. Komma J., Bloschl G., Reszler C. (2008). 'Soil moisture updating by Ensemble Kalman Filtering in real time flood forecasting.' Journal of Hydrology, Vol. 357, pp. 228-242 

  6. Moradkhani H., Sorooshian S., Gupta HV., Houser P.R. (2005). 'Duel state parameter estimation of hydrological models using ensemble Kalman filter.' Advances in Water Resources, Vol. 28, pp. 135-147 

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