[논문]격자기반의 개념적 수문모형의 개발

김병식; 윤선규; 양동민; 권현한

doi:10.3741/jkwra.2010.43.7.667

격자기반의 개념적 수문모형의 개발
Development of Grid-Based Conceptual Hydrologic Model 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.43 no.7, 2010년, pp.667 - 679

김병식 (한국건설기술연구원 수자원.환경연구본부 수자원연구실) , 윤선규 (한국건설기술연구원 수자원.환경연구본부 수자원연구실) , 양동민 (노아솔루션 기술연구소) , 권현한 (전북대학교 토목공학과)

초록
AI-Helper

분포형 수문모형은 컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전과 GIS를 이용한 수문지리공간정보에의 접근성 및 활용성 증가에 따라 근래에 많은 발전을 이루게 되었다. 하지만 물리기반의 분포형 수문모형은 입력자료 구축 및 모형구동에 많은 시간과 노력이 필요하며 수문자료가 불충분한 미계측 유역에서는 모형의 구축이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 개념적 격자 물수지 기법을 이용한 개념적 분포형 수문모형 S-RAT을 개발하였다. S-RAT 모형은 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출해석 능력을 동시에 만족할 수 있으며 격자기반 레이더강우자료를 활용할 수 있다. 또한 전처리과정 및 유역의 지형자료 추출 기능을 탑재함으로 상용 GIS 분석 도구들에 대한 의존성이 없는 장점을가진다. 본 논문에서는 도시유역인 중랑천 유역과 산지유역인 내린천 유역 적용을 통해 S-RAT 모형의 유출모의능력 및 매개변수의 시공간적 전이성을 확인하였으며 지상강우와 레이더강우의 입력 자료로써의 활용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The distributed hydrologic model has been considerably improved due to rapid development of computer hardware technology as well as the increased accessibility and the applicability of hydro-geologic information using GIS. It has been acknowledged that physically-based distributed hydrologic model require significant amounts of data for their calibration, so its application at ungauged catchments is very limited. In this regard, this study was intended to develop a distributed hydrologic model (S-RAT) that is mainly based on conceptually grid-based water balance model. The proposed model shows advantages as a new distributed rainfall-runoff model in terms of their simplicity and model performance. Another advantage of the proposed model is to effectively assess spatio-temporal variation for the entire runoff process. In addition, S-RAT does not rely on any commercial GIS pre-processing tools because a built-in GIS pre-processing module was developed and included in the model. Through the application to the two pilot basins, it was found that S-RAT model has temporal and spatial transferability of parameters and also S-RAT model can be effectively used as a radar data-driven rainfall-runoff model.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이에 본 논문에서는 개념적 격자 물수지 기법을 이용하여 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출해석 능력을 동시에 만족할 수 있는 그리고 격자기반 레이더 자료를 그대로 입력하여 활용할 수 있는 격자기반의 개념적-분포형 수문모형을 개발하였다. 또한 본 논문에서는 개발된 모형을 국내 도시유역 및 산지유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였다.
본 논문에서는 S-RAT 모형의 적용성을 검토하기 위하여 중랑천과 내린천 유역을 대상으로 유출모의를 실시하였다. 중랑천유역의 경우 유역면적이 비교적 작고, 도시유역이며 지점강우자료를 입력자료로 사용하였다.
본 논문에서는 격자 물수지 기법을 이용한 개념적 분포형 수문모형 S-RAT을 소개하였다. 본 모형은 집중형 수문모형의 자료구축 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출해석 능력을 동시에 만족할 수 있으며 격자기반 레이더강우자료를 활용할 수 있다.
특히, 물리적 기반의 분포형 수문모형은 일반적으로 집중형 또는 준 분포형 수문모형에 비해 많은 계산시간이 필요하고, 우리나라 산악지역의 자연유역처럼 수문자료가 불충분하거나 미계측 유역이 존재하는 경우에는 실무에서 물리적-분포형 모형을 이용하여 유출해석을 하는데 있어 많은 한계와 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 개념적 격자 물수지 기법을 이용하여 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출해석 능력을 동시에 만족할 수 있는 그리고 격자기반 레이더 자료를 그대로 입력하여 활용할 수 있는 격자기반의 개념적-분포형 수문모형을 개발하였다. 또한 본 논문에서는 개발된 모형을 국내 도시유역 및 산지유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였다.

제안 방법

중랑천유역의 경우 유역면적이 비교적 작고, 도시유역이며 지점강우자료를 입력자료로 사용하였다. 그리고 모형 매개변수의 공간적 전이성(spatial transferability) (Halit et al., 2006)을 검토하기 위하여, 먼저 중랑교 지점 홍수사상 유출모의를 통해 매개변수보정을 실시하고, 동일 강우사상에 대한 우이 지점 유출모의의 정확성을 검토하였다. 내린천 유역의 경우 유역면적이 비교적 크고, 산지유역의 특성상 지형기복으로 인한 강우의 공간적 편차가 크기 때문에 입력자료로 레이다자료를 사용하였다.
, 2008). 그리고 보정된 매개변수의 시간적 전이성(temporal transferability) (Halit et al., 2006)을 검토하기 위하여, 먼저 2006년 레이더강우자료를 사용하여 매개변수를 보정을 실시하고, 보정된 매개변수를 2008년 홍수사상 유출모의를 통해 검정하였다. 위의 과정을 Fig.
모형의 입력자료인 유역의 수치지형도, 토양도, 토지이용도는 ASCII 격자 형식의 파일로 입력하게 되며 DEM으로부터 지형적 매개변수를 생성한다. 또한 토양도와 토지이용도로부터 각 격자별 CN 값 및 조도계수 격자자료를 생성한다. 이렇게 생성된 유역의 지형학적 자료와 함께 입력된 강우자료 및 온도자료로부터 유출 및 추적계산을 수행하여 최종적으로 모의지점의 유출모의자료를 생성하게 된다(Fig.
먼저 GIS 자료를 이용하여 대상유역을 일정한 크기의 격자로 구성하고 개개의 격자마다 시간간격별 개념적 물수지를 계산함으로서 유역의 시간적·공간적 유출량변화를 모의하도록 설계되었다.
본 논문에서 제시한 격자기반의 개념적 분포형 수문모형(이하 Spatial Runoff Assessment Tool, S-RAT)은 GUI 환경을 구현하기 위해 C# 언어 기반으로 개발하였다(Fig. 2). 먼저 GIS 자료를 이용하여 대상유역을 일정한 크기의 격자로 구성하고 개개의 격자마다 시간간격별 개념적 물수지를 계산함으로서 유역의 시간적·공간적 유출량변화를 모의하도록 설계되었다.
본 모형은 유역 내에서의 강우의 공간적 변동성을 고려하기 위해 두 가지 방법을 이용하여 격자 기반의 공간 강우장을 생성한다. 먼저 지점강우자료의 경우 관측소의 위치정보(위도, 경도, 고도)와 각 격자의 위치정보를 이용하여 Thiessen 방법 또는 역거리법을 이용하여 격자별 강우량 값을 생성한다.
S-RAT 모형은 각 격자별 침투 및 직접 유출을 산정하기 위해 SCS Curve Number (이하 CN) 방법을 사용하였다. 이를 위해 토양도 및 토지이용도를 입력 받아 CN 값 격자자료를 생성하여 계산하게 된다.

대상 데이터

내린천 유역에서는 산지유역의 복잡한 지형기복으로 인한 강우의 시공간적 편차를 고려하기 위해 광덕산 레이다자료(2006년 7월 14일～2006년 7월 17일)를 사용하였다. 또한, 원 레이더 자료정량적 오차를 보정을 위하여 Kim et al.
, 2006)을 검토하기 위하여, 먼저 중랑교 지점 홍수사상 유출모의를 통해 매개변수보정을 실시하고, 동일 강우사상에 대한 우이 지점 유출모의의 정확성을 검토하였다. 내린천 유역의 경우 유역면적이 비교적 크고, 산지유역의 특성상 지형기복으로 인한 강우의 공간적 편차가 크기 때문에 입력자료로 레이다자료를 사용하였다. 레이다자료의 보정을 위해서는 최근 그 정확성이 검증된 조건부 합성기법을 사용하였다 (Kim et al.
(2008)이 제시한 조건부합성기법을 이용하였다. 내린천 유역의 지형입력자료를 구축하기 위해 250 m 격자 크기의 DEM을 이용하였으며 Fig. 13은 GIS 입력자료를 나타낸 것이다.
강우자료의 기간은 2003년 8월 22일～2003년 8월 26일이며 Thiessen 방법을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. 중랑천 유역의 하천 하천망도와 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 300 m 격자 크기의 DEM을 사용하여 모형을 구성하였으며 Fig. 10은 GIS 입력자료를 나타낸 것이다.
본 논문에서는 S-RAT 모형의 적용성을 검토하기 위하여 중랑천과 내린천 유역을 대상으로 유출모의를 실시하였다. 중랑천유역의 경우 유역면적이 비교적 작고, 도시유역이며 지점강우자료를 입력자료로 사용하였다. 그리고 모형 매개변수의 공간적 전이성(spatial transferability) (Halit et al.

이론/모형

Eq. (7)은 4차 Runge-Kutta 방법을 이용하여 해석 할 수 있다.
S-RAT 모형에서는 각 격자별 흐름방향을 계산하기 위해 8방향(이하 D-8 방법)을 적용하였고(Band, 1986; Tarboton, 1997) 이를 바탕으로 흐름방향 및 경사도를 추출하였다.
sink란 8개의 흐름방향 격자(flow direction grid) 중 하나의 흐름방향을 할당할 수 없는 흐름을 갖는 셀들의 집합이거나 한 셀을 나타내는 것으로 즉, 흐름이 한 곳으로 모여 정지하는 지점을 의미한다. S-RAT 모형에서는 원시 DEM에 있는 sink와 flat을 제거하기 위해 filling 알고리즘 (Jenson and Domingue, 1988; Martz and Jong, 1988)을 사용하였다.
S-RAT 모형은 각 격자별 침투 및 직접 유출을 산정하기 위해 SCS Curve Number (이하 CN) 방법을 사용하였다. 이를 위해 토양도 및 토지이용도를 입력 받아 CN 값 격자자료를 생성하여 계산하게 된다.
S-RAT 모형은 지표유출 및 지표하유출 모두 유한차 분법 기반의 Muskingum-Cunge 방법(Cunge, 1969)을 사용하며 이 과정에서 필요한 조도계수 격자별 값은 입력된 토지이용도로부터 산정된다. Muskingum-Cunge 방법은 부정류의 연속방정식과 하도 내의 저류량-유출량 관계를 이용하는 수문학적 홍수추적방법인 Muskingum을 확장하여 유한차분법으로 접근하는 추적방법이다.
강우자료의 기간은 2003년 8월 22일～2003년 8월 26일이며 Thiessen 방법을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. 중랑천 유역의 하천 하천망도와 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 300 m 격자 크기의 DEM을 사용하여 모형을 구성하였으며 Fig.
내린천 유역에서는 산지유역의 복잡한 지형기복으로 인한 강우의 시공간적 편차를 고려하기 위해 광덕산 레이다자료(2006년 7월 14일～2006년 7월 17일)를 사용하였다. 또한, 원 레이더 자료정량적 오차를 보정을 위하여 Kim et al. (2008)이 제시한 조건부합성기법을 이용하였다. 내린천 유역의 지형입력자료를 구축하기 위해 250 m 격자 크기의 DEM을 이용하였으며 Fig.
내린천 유역의 경우 유역면적이 비교적 크고, 산지유역의 특성상 지형기복으로 인한 강우의 공간적 편차가 크기 때문에 입력자료로 레이다자료를 사용하였다. 레이다자료의 보정을 위해서는 최근 그 정확성이 검증된 조건부 합성기법을 사용하였다 (Kim et al., 2008). 그리고 보정된 매개변수의 시간적 전이성(temporal transferability) (Halit et al.
모형의 정량적 평가를 위해 ME (Model Efficiency), MAE (Mean Absolute Error), RRMSE (Relative Root Mean Square Error), NPE (Normalized Peak Error)와 PTE (Peak Timing Error)를 이용하였다(Table 5). 각각의 평가지수를 식으로 나타내면 Eqs.
잠재증발산량은 Radiation 방법(Doorenbos et al., 1984)을 이용하여 산정하였다. 이 방법은 Penman-Monteith 방정식을 간략화한 것이며 Radiation 방법을 식으로 나타내면 다음과 같다.
Muskingum-Cunge 방법은 부정류의 연속방정식과 하도 내의 저류량-유출량 관계를 이용하는 수문학적 홍수추적방법인 Muskingum을 확장하여 유한차분법으로 접근하는 추적방법이다. 지표하유출 추적에 Muskingum-Cunge 방법을 적용하기 위해 Orlandini et al. (1999)의 알고리즘을 참고하였다. 각각의 격자는 주변격자의 상류 격자의 유출 수문곡선을 상류 격자의 유입수문곡선도 받아들여 현재의 격자의 수문곡선과 합성하게 된다.

성능/효과

(1) 지형학적 입력자료들을 추출하기 위해 Arc 관련 소프트웨어 또는 IDRIS 등과 같은 GIS 관련 상용 팩키지에 의존하여 전처리 과정을 수행해야 하는 번거로움이 있는 기존 대부분의 분포형 수문모형들과 비교하였을 때, 본 모형은 자체적으로 전처리 과정을 통해 유출흐름방향도, 하천망도, 유역경사도 등의 입력자료를 추출하고 바로 유출모의 단계로 이행되는 등 모형구축에 있어서 매우 간편함을 확인할 수 있었다.
(2) 중랑천 유역 적용결과 RRMSE 값이 0.89, NPE 값이 0.34 등 다소 모의능력이 떨어졌으나 이는 본 모형이 격자기반 단순화된 물수지개념으로 유출모의를 수행하기 때문에 하수관거 유입 등과 같은 도시 배수시스템의 영향이 매우 큰 중랑천과 같은 도시 유역에서는 모의에 한계가 있을 것으로 판단된다.
(3) 내린천 유역의 2006년 홍수사상 유출모의 결과 RRMSE 값이 0.51, NPE 값이 0.13 등으로 양호했고, 관측 수문곡선 잘 재현하였으며 Q-Q plot 상에서 점들이 중심선 주변에 분포되어 있는 것을 볼 때 레이더강우자료는 S-RAT 모형에 입력자료로서 높은 적용성이 있다고 판단된다. 이는 유역면적이 크고 지형기복이 심해 강우의 공간적 편차가 큰 산지유역에서 레이더강우자료를 사용한 S-RAT의 높은 적용성을 의미하는 것으로 판단된다.
이는 본 모형이 격자기반 단순화된 물수지 개념으로 유출모의를 수행하기 때문에 하수관거 유입 등과 같은 도시배수시스템의 영향이 매우 큰 도시유역에서는 한계가 있기 때문일 것으로 판단된다. 하지만 중량교 지점에서 보정한 매개변수를 우이지점에서 적용하였을 때, RRMSE가 0.66에서 0.89로 근소하게 변화되었고, 관측수문곡선을 비교적 안정적으로 재현하였으며, Q-Q plot 상에서 중심으로부터 많은 이격을 보이지 않는 것을 볼 때, 본 연구에서 제안하는 S-RAT 수문모형은 보정한 매개변수의 공간적 전이성(spatial transferability)을 가지고 있다고 판단된다.

후속연구

(4) 본 연구에서는 개발된 S-RAT 모형만을 적용하였으나, 향후 보다 많은 유역 및 사상에 대한 적용성을 검토하고, Vflo^TM 및 GRM과 같은 기존 분포형 모형과의 동일유역 동일 사상에 대한 모의성능 비교 연구를 통해 보다 객관적인 평가를 해야 할 것으로 사료된다. 또한 S-RAT 모형은 격자기반 개념적 물수지 기법에 기반하기 때문에 계산알고리즘이 완전물리기반 분포형 모형과 비교하였을 때 비교적 간단한 장점이 있다.
또한 S-RAT 모형은 격자기반 개념적 물수지 기법에 기반하기 때문에 계산알고리즘이 완전물리기반 분포형 모형과 비교하였을 때 비교적 간단한 장점이 있다. 따라서 단일사상 뿐만 아니라 장기유출모의에 있어도 활용성이 있을 것이라 판단되며 향후 이에 대한 사례연구가 필요할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수문모형은 유출 거동 모의 방법과 유역의 공간적 특성변화를 고려하는 방법에 따라 어떻게 구분할 수 있는가?	수문순환의 과정을 해석하고 예측하는 것은 과거로부터 지금까지 많은 수문학자들의 가장 중요한 과제 중 하나라고 할 수 있으며 이 중 단기간에 발생되는 호우사상에 대한 유출해석은 홍수관리 측면에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 수문모형은 물순환 과정에서의 유역의 유출현상을 모의하는 수학 모형으로서 유출 거동 모의 방법과 유역의 공간적 특성변화를 고려하는 방법에 따라 크게 집중형 수문모형(lumped hydrological model)과 분포형 수문모형(distributed hydrological model)으로 구분할 수 있다. 1960년대 중반 이후 강우-유출 관계를 모의하기 위하여 컴퓨터를 이용하기 시작하였으며, 최근 들어 지형정보시스템의 등장과 컴퓨터 계산 능력의 두드러진 발달과 더불어 수문모형도 집중형 모형에서 분포형 모형으로 발전하고 있는 추세이다.
	수문모형이란?	수문순환의 과정을 해석하고 예측하는 것은 과거로부터 지금까지 많은 수문학자들의 가장 중요한 과제 중 하나라고 할 수 있으며 이 중 단기간에 발생되는 호우사상에 대한 유출해석은 홍수관리 측면에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 수문모형은 물순환 과정에서의 유역의 유출현상을 모의하는 수학 모형으로서 유출 거동 모의 방법과 유역의 공간적 특성변화를 고려하는 방법에 따라 크게 집중형 수문모형(lumped hydrological model)과 분포형 수문모형(distributed hydrological model)으로 구분할 수 있다. 1960년대 중반 이후 강우-유출 관계를 모의하기 위하여 컴퓨터를 이용하기 시작하였으며, 최근 들어 지형정보시스템의 등장과 컴퓨터 계산 능력의 두드러진 발달과 더불어 수문모형도 집중형 모형에서 분포형 모형으로 발전하고 있는 추세이다.
	본 연구에서 격자 물수지 기법을 이용한 개념적 분포형 수문모형 S-RAT을 소개하였고 도시유역인중랑천 유역과 산지유역인 내린천 유역 적용을 통해 모형의 유출모의능력 및 매개변수의 시공간적 전이성이 있음을 확인한 결과는?	(1) 지형학적 입력자료들을 추출하기 위해 Arc 관련 소프트웨어 또는 IDRIS 등과 같은 GIS 관련 상용 팩키지에 의존하여 전처리 과정을 수행해야 하는 번거로움이 있는 기존 대부분의 분포형 수문모형들과 비교하였을 때, 본 모형은 자체적으로 전처리 과정을 통해 유출흐름방향도, 하천망도, 유역경사도 등의 입력자료를 추출하고 바로 유출모의 단계로 이행되는 등 모형구축에 있어서 매우 간편함을 확인할 수 있었다. (2) 중랑천 유역 적용결과 RRMSE 값이 0.89, NPE 값이 0.34 등 다소 모의능력이 떨어졌으나 이는 본 모형이 격자기반 단순화된 물수지개념으로 유출모의를 수행하기 때문에 하수관거 유입 등과 같은 도시 배수시스템의 영향이 매우 큰 중랑천과 같은 도시 유역에서는 모의에 한계가 있을 것으로 판단된다. (3) 내린천 유역의 2006년 홍수사상 유출모의 결과 RRMSE 값이 0.51, NPE 값이 0.13 등으로 양호했고, 관측 수문곡선 잘 재현하였으며 Q-Q plot 상에서 점들이 중심선 주변에 분포되어 있는 것을 볼 때 레이더강우자료는 S-RAT 모형에 입력자료로서 높은 적용성이 있다고 판단된다. 이는 유역면적이 크고 지형기복이 심해 강우의 공간적 편차가 큰 산지유역에서 레이더강우자료를 사용한 S-RAT의 높은 적용성을 의미하는 것으로 판단된다. (4) 본 연구에서는 개발된 S-RAT 모형만을 적용하였으나, 향후 보다 많은 유역 및 사상에 대한 적용성을 검토하고, VfloTM 및 GRM과 같은 기존 분포형 모형과의 동일유역 동일 사상에 대한 모의성능 비교 연구를 통해 보다 객관적인 평가를 해야 할 것으로 사료된다. 또한 S-RAT 모형은 격자기반 개념적 물수지 기법에 기반하기 때문에 계산알고리즘이 완전물리기반 분포형 모형과 비교하였을 때 비교적 간단한 장점이 있다. 따라서 단일사상 뿐만 아니라 장기유출모의에 있어도 활용성이 있을 것이라 판단되며 향후 이에 대한 사례연구가 필요할 것으로 사료된다.

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Vieux, B.E., Bralts, V.F., Segerlind, L.J., and Wallace, R.B. (1990). “Finite element watershed modeling: onedimensional elements.” Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 116, No. 6, pp. 803-819.

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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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