[논문]자료동화 기법을 연계한 실시간 하천유량 예측모형 개발

이병주; 배덕효

doi:10.3741/jkwra.2011.44.3.199

자료동화 기법을 연계한 실시간 하천유량 예측모형 개발
Development of Real-Time River Flow Forecasting Model with Data Assimilation Technique 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.44 no.3, 2011년, pp.199 - 208

이병주 (국립기상연구소 응용기상연구과 수문자원연구팀) , 배덕효 (세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과)

초록
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본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태변수의 칼만게인 거동을 분석한 결과 모의유량은 관측유량으로 74% 이동한 것으로 나타났다. 예측강우를 관측강우와 동일하다고 가정하고 예측선행시간 1시간에 대해 자료동화 전 후의 모의유량을 분석한 결과 2006년과 2007년에 각각 49.6%와 33.1%의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 하천유량 예측시스템에 자료동화기법을 연계할 경우 강우-유출모형만을 이용한 결과보다 정확한 홍수량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

우-유출모형과 앙상블 칼만 필터링 기법을 연계한 유량예측모형은 관측 및 예측 강우량, 추정된 유출모형매개변수, 관측유량의 불확실성 크기에 따라 상태변수의 갱신 정도가 달라지며 이로 인해 홍수량 예측 결과도 변하게 된다. 따라서 본 연구에서는 홍수량 예측능력을 평가하기에 앞서 강우량, 유출모형 매개변수, 관측유량의 불확실성에 따른 홍수량 예측결과의 변화를 분석하고자 한다. 이때, 각 인자의 불확실성은 각각의 앙상블 멤버의 변동폭과 관계가 있으며 본 연구에서는 변동폭을 앙상블 멤버의 표준편차 크기로 정의하였다.
본 연구에서는 배덕효와 이병주 (2011)가 개발한 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고자 하며 국내 유역의 적용을 통해 자료동화 과정에서 고려되는 모의치와 관측치의 불확실성 크기와 이에 따른 상태변수의 갱신 정도에 대해 분석하고 자료동화로 인한 하천유량 예측결과의 정확도 향상 정도를 평가하고자 한다.
본 연구에서는 실시간 유량예측결과의 정확도를 향상 시키기 위해 시단위 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 하천유량 예측모형을 개발하였으며 안동댐 상류유역에 적용하여 유량예측능력을 평가하였다. 도출된 결과를 정리하면 다음과 같다.
본 연구에서는 실시간 하천유량 예측모형을 개발하기 위해 실시간 관측유량자료를 실시간으로 이용할 수 있다는 가정 하에서 앞서 소개된 연속형 강우-유출모형과 자료동화 기법을 연계하고자 하며 자료동화기법의 이론 및 연계방법은 다음과 같다.
본 연구에서는 하천유량 예측모형의 정확도를 평가하기에 앞서 관측유량의 자료동화로 인한 상태변수의 거동 특성을 분석하고자 한다. 본 연구에서 구분한 대상유역 3개 소유역별 상태변수 현황을 살펴보면, 최상류유역인 1번 소유역은 토양수분량과 유역저류량의 2개 상태변수를 가지고 2번과 3번 소유역은 토양수분량, 유역저류량, 하도 저류량의 3개 상태변수를 가진다.

가설 설정

2. 자료동화 적용 시 강우와 매개변수의 불확실성을 표준편차의 30%로 가정하고 안동댐 관측유량의 불확실성은 표준편차의 10%로 가정하였다. 안동댐 상류 유역에 대해서 각 소유역별 상태변수에 대한 칼만게인의 거동을 분석하였으며 관측유량에 대한 갱신 정도를 분석한 결과 모의유량은 관측유량과의 오차범위 내에서 평균 74% 관측유량으로 동화되는 것으로 나타났다.
다만, 자료동화를 통한 예측결과가 항상 관측치와 근접한 결과를 갖게 하기 위해 모의치의 불확실성을 인위적으로 많이 부여하고 반대로 관측치는 적게 부여하는 오류를 범하여서는 안 된다. 본 연구에서는 앞선 연구결과를 토대로 지점강우로부터 산정된 유역평균강우, 관측 및 예측강우, 추정된 매개변수의 불확실성 등을 고려할 때 모의유량의 불확실성이 평균 20% 이내의 오차를 가지는 것으로 가정하여 강우와 매개변수의 불확실성을 표준편차 30%로 설정하고자 한다. 또한 관측유량은 관측기기의 오차와 Q-h 곡선의 오차를 고려할 때 자료의 품질이 우수한 경우 10%의 오차를 가지는 것으로 알려져 있으므로 (Georgakakos, 2008) 안동댐 지점의 관측유량자료 품질이 우수하다는 판단 하에 표준편차 10%를 가정하여 관측유량의 불확실성을 반영하고자 한다.
상태변수의 참값을 알고 있을 경우 모형의 오차는 상태 변수의 분산으로 표현할 수 있으나 실제 상태변수의 참값을 얻는 것은 불가능하므로 EnKF 기법에서는 참값을 앙상블 상태변수의 평균값으로 가정한다. 따라서 모형의 오차는 Eq.
30의 홍수기간 동안 두 방법에 대한 예측선행시간 1시간에 대한 유출수문곡선과 관측유량과의 누적절대오차 (Cumulative Absolute Error; CAE)를 나타낸 것이다. 여기서 미래에 대한 예측강우는 관측강우와 동일한 것으로 가정하였다. 그래프에서 'noup'와 'up'는 각각 자료동화 고려 전·후의 결과를 의미한다.

제안 방법

실제증발산량은 토양수분량의 선형함수로 표현할 수 있으며 Eq. (2)와 같이 잠재증발산량과 장력수 내 토양수분량 비를 이용하여 산정하였다. 식에서 PET(t)는 t시점의 잠재증발산량 (mm), SW_t(t)는 장력수 영역 내 토양수분량 (mm), #는 장력수 영역의 포화 토양수분량 (mm)을 의미한다.
3. 안동댐 유역에 대해서 2.006.7.1∼8.18과 2007.8.1∼9.30의 두 홍수기간을 선정하고 자료동화기법을 연계한 하천유량 예측모형의 정확도 개선 정도를 평가하였다.
본 연구에서는 앞선 연구결과를 토대로 지점강우로부터 산정된 유역평균강우, 관측 및 예측강우, 추정된 매개변수의 불확실성 등을 고려할 때 모의유량의 불확실성이 평균 20% 이내의 오차를 가지는 것으로 가정하여 강우와 매개변수의 불확실성을 표준편차 30%로 설정하고자 한다. 또한 관측유량은 관측기기의 오차와 Q-h 곡선의 오차를 고려할 때 자료의 품질이 우수한 경우 10%의 오차를 가지는 것으로 알려져 있으므로 (Georgakakos, 2008) 안동댐 지점의 관측유량자료 품질이 우수하다는 판단 하에 표준편차 10%를 가정하여 관측유량의 불확실성을 반영하고자 한다.
첫 번째 그래프는 관측유량과 40개의 앙상블 멤버와 앙상블 평균으로 이루어진 모의유량을 나타낸 것이며 아래 그래프는 순차적으로 8개 상태변수에 대한 칼만게인을 도시한 결과이다. 또한 마지막 그래프는 유일하게 관측자료가 존재하는 3번 하도 유출량에 대한 칼만게인이며 상태변수 갱신 정도를 평가하기 위해 추가적으로 분석을 수행하였다. 각 상태변수에 대해서 칼만게인이 0에 가까워질수록 자료동화로 인한 상태변수의 변화가 적으며 반대인 경우는 갱신으로 인한 변화가 크게 발생하는 것을 의미한다.
또한 갱신단계에서는 관측유량과 모의유량의 오차 정보를 이용하여 상태변수를 갱신하게 되며 갱신된 상태변수는 다음 시점의 예측을 위한 초기값이 된다. 본 연구에서 개발한 실시간 유량예측모형은 이상의 예측단계와 갱신단계를 반복적으로 수행함으로써 매 시간 관측유량 자료의 동화를 통해 선행시간에 대한 유역과 하도의 유출량을 예측하도록 설계하였다.
본 연구에서 개발한 하천유량 예측모형의 정확도를 평가하기 위해 자료동화 고려 전·후의 유출모의 결과를 비교하였다.
본 연구에서는 관측유량에 대한 앙상블 멤버의 표준편차를 해당 유량의 10∼100% 범위로 변경하였을 때 관측유량과 모의유량의 평균변동계수를 비교하여 관측유량의 불확실성이 모의유량에 미치는 정도를 분석하였으며 그 결과는 Fig. 3과 같다.
유출모형과 EnKF 기법을 연계하기 위해 모형의 상태 변수와 각각에 대한 상태예측방정식을 결정해야 한다. 본 연구에서는 다음시간의 유량을 예측하는데 있어서 초기 조건에 해당하는 유역토양수분 (SW(t)), 유역저류량 (S(t)), 하도저류량 (S_c(t))을 상태변수로 선정하였다. 이들의 상태예측방정식은 Eqs.
안동댐 상류유역은 2004년 이전까지 3개 소유역으로 구분되어 홍수예보를 수행하였으며 이후 수위 및 우량관측소 증설로 인해 13개 유역으로 구분되어 수행되고 있다. 본 연구에서는 소유역 출구점에서의 유량자료를 활용하지 못하는 상황에서 소유역을 과다하게 구분하는 것은 무의미하다는 판단 하에 Fig. 1과 같이 소유역을 3개 소유역으로 구분하였다. 강우자료와 댐 유입량 자료는 낙동강 홍수통제소로부터 2006∼2007년에 대해 수집하였으며 유역평균 강우량 산정을 위해 19개 우량관측소가 이용되었다.
우선, 모의유량의 불확실성 원인이 되는 강우와 매개변수 (K_sb, K_ch)에 대해서 분석을 수행하였다. 분석기간은 2006.
3과 같다. 이때, 모형의 오차를 나타내는 강우와 매개변수의 불확실성은 각각에 대한 표준편차 30%를 적용하였다. 전 구간에서 관측유량에 비해 모의유량의 변화가 상대적으로 적게 나타나며 표준편차가 50% 이상인 경우에서는 관측유량의 평균변동계수는 증가하더라도 모의유량은 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

대상 데이터

강우자료와 댐 유입량 자료는 낙동강 홍수통제소로부터 2006∼2007년에 대해 수집하였으며 유역평균 강우량 산정을 위해 19개 우량관측소가 이용되었다.
본 연구에서는 낙동강 최상류에 위치한 안동댐 상류유역을 대상유역으로 선정하였다. 안동댐은 상류 유역면적 1590.
분석기간은 2006.7.12∼7.19 의 홍수기간을 선정하였으며 안동댐 지점의 모의유량 변화에 대한 결과는 Fig. 2와 같다.

데이터처리

추가적으로 모의유량 변동폭에 대한 정량적 분석을 위해 평균변동계수 (Mean Coefficient of Variation; MCV)를 이용하였으며 이 통계지표는 각 시간대별 변동계수를 모의기간동안 평균한 값으로 Eq. (18)로부터 산정할 수 있다.

이론/모형

본 연구에서는 자료동화로 인한 유출모의결과의 정확도 향상 정도를 정량적으로 평가하기 위해 유효성지수 (Effectiveness Index; EI)를 평가지표로 이용하였으며 산정방법은 Eq. (20)과 같다.
본 연구에서는 하천유량예측을 위한 유출모형으로 배덕효와 이병주 (2011)가 제안한 연속형 강우-유출모형을 이용하였다. 이 모형은 토양수분과 연계한 수문성분 산정 기법과 사상형 저류함수모형을 연계하여 장기간의 강우에 대한 연속적인 유출반응 모의가 가능하며 각 수문성분 및 유출량 산정 방법은 다음과 같다.
지하수유출량은 지하수위와 지하수유출량의 변화가 선형적인 관계를 갖는다는 가정 하에서 Arnold et al. (1993)가 제안한 방법을 적용하였으며 산정방법은 Eq. (5)와 같다.
측방흐름은 Sloan et al. (1983)과 Sloan and Moore(1984)에 의해 제안된 운동학적 저류모형 (kinematic storage model)을 적용하였으며 산정방법은 Eq. (4)와 같다.

성능/효과

1. 강우와 매개변수의 불확실성에 따른 모의유량의 변화를 분석하였으며 매개변수가 강우에 비해 약 3배 이상 모의유량의 변화에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 강우와 매개변수를 합성한 경우 표준편차 30%에 대해서 모의유량이 17.
동일한 표준편차에서 매개변수가 강우량보다 모의유량의 변화에 더 큰 영향을 미치며 이러한 현상은 매개변수의 변화가 모의유량 산정에 직접적이고 지속적으로 영향을 주는데 반해 강우는 이산적 형태에서 연속성을 갖는 유량으로 변환되는 과정에서 극치 강우에 대한 영향이 줄어들기 때문으로 판단된다. 3가지 경우 중에서 강우와 매개변수를 합성한 경우에서 모의유량의 변동폭이 가장 큰 것으로 확인되었다.
3개 소유역에 대한 유역저류량 (Ssb₁, Ssb₂, Ssb₃)의 칼만게인은 0을 기준으로 고유량에서의 변화가 저유량에서 보다 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 이는 고유량에서 모형 불확실성이 저류량에 비해 상대적으로 그 크기가 작다는 것을 의미한다.
강우와 매개변수의 불확실성에 따른 모의유량의 변화를 분석하였으며 매개변수가 강우에 비해 약 3배 이상 모의유량의 변화에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 강우와 매개변수를 합성한 경우 표준편차 30%에 대해서 모의유량이 17.1%의 변동성을 보이는 것으로 나타났다. 또한 관측유량의 불확실성은 모의유량에 크게 영향을 미치지 않으며 관측유량의 표준편차 10%에서는 관측유량이 모의유량보다 불확실성이 작고 20% 이상에서는 항상 크게 나타남을 확인하였다.
강우와 매개변수에 대한 앙상블 멤버의 표준편차가 증가함에 따라 모의유량의 평균변동계수도 증가하는 것을 알 수 있다. 동일한 표준편차에서 매개변수 변화에 따른 모의유량의 평균변동계수가 강우에 대한 값보다 3배 이상 큰 값을 가지며 강우와 매개변수를 합성한 경우가 동일한 표준편차에 대해 모의유량의 변동 폭이 가장 큰 것으로 나타났다.
두 방법의 모형 효율성계수를 평가한결과, 자료동화 고려 전·후에 대해 2006년 0.92와 0.98, 2007년 0.73과 0.87로 두 기간에서 모두 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
1%의 변동성을 보이는 것으로 나타났다. 또한 관측유량의 불확실성은 모의유량에 크게 영향을 미치지 않으며 관측유량의 표준편차 10%에서는 관측유량이 모의유량보다 불확실성이 작고 20% 이상에서는 항상 크게 나타남을 확인하였다.
87로 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 또한 유효성지수를 평가한 결과 자료동화로 인해 유출모의결과의 정확도가 2006년 49.6%, 2007년 33.1% 개선되는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 유량예측 시 자료동화 기법을 연계한 유량예측모형이 강우-유출모형만을 이용한 경우보다 정확도가 향상됨을 증명하였다.
2번과 3번 소유역의 하도저류량 (Sch₂, Sch₃)은 전체유역의 유출량과 거동이 거의 동일하므로 칼만게인은 0 이상의 값을 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 3번 소유역의 하도유출량은 전체유역의 유출량을 의미하며 관측유량이 존재하므로 직접적인 갱신이 가능하다. 하도유출량은 항상 ‘양’의 값을 가지며 관측유량과 동일한 변량 크기를 가지기 때문에 0∼1의 범위를 갖는다.
본 연구에서는 하천유량 예측모형의 정확도를 평가하기에 앞서 관측유량의 자료동화로 인한 상태변수의 거동 특성을 분석하고자 한다. 본 연구에서 구분한 대상유역 3개 소유역별 상태변수 현황을 살펴보면, 최상류유역인 1번 소유역은 토양수분량과 유역저류량의 2개 상태변수를 가지고 2번과 3번 소유역은 토양수분량, 유역저류량, 하도 저류량의 3개 상태변수를 가진다. 이들 8개 상태변수에 대한 칼만게인의 거동은 Fig.
자료동화 적용 시 강우와 매개변수의 불확실성을 표준편차의 30%로 가정하고 안동댐 관측유량의 불확실성은 표준편차의 10%로 가정하였다. 안동댐 상류 유역에 대해서 각 소유역별 상태변수에 대한 칼만게인의 거동을 분석하였으며 관측유량에 대한 갱신 정도를 분석한 결과 모의유량은 관측유량과의 오차범위 내에서 평균 74% 관측유량으로 동화되는 것으로 나타났다.
각 상태변수에 대해서 칼만게인이 0에 가까워질수록 자료동화로 인한 상태변수의 변화가 적으며 반대인 경우는 갱신으로 인한 변화가 크게 발생하는 것을 의미한다. 유역 토양수분량 (SW1, SW2, SW3)에 대한 칼만게인은 저유량 즉, 무강우기간인 경우 변화가 크게 발생하고 고유량 즉, 강우기간에는 칼만게인이 거의 0의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 토양수분량이 장력수 이내에서 존재하는 경우는 포장용수량에서의 토양수분량까지 여유가 있기 때문에 변화의 여지가 있으나 강우로 인해 토양수분량이 장력수를 초과하는 경우는 거의 포장용수량에서의 토양수 분량에 근접한 값을 가지기 때문에 변화의 여지가 줄어들게 된다.
1%로 산정되었다. 이는 미래 1시간에 대한 홍수량 예측 시 자료동화기법을 적용한 결과가 단순히 강우-유출모형을 이용한 결과보다 정확도가 49.6%와 33.1% 향상됨을 의미한다.
1% 개선되는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 유량예측 시 자료동화 기법을 연계한 유량예측모형이 강우-유출모형만을 이용한 경우보다 정확도가 향상됨을 증명하였다.
이상의 결과로부터 자료동화기법을 연계한 하천유량 예측모형의 유출모의결과가 순수 강우-유출모형만을 이용한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다. 따라서 관측자료의 실시간 수집 및 이용이 가능하다는 가정 하에 강우-유출모형과 자료동화기법을 연계하여 유량을 예측하는 것이 실시간 홍수예보를 가능하게 하는 강력한 도구가 될 것으로 사료된다.
자료동화 고려 전·후에 대해 모형효율성계수는 2006년 0.92와 0.98, 2007년 0.73과 0.87로 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
이때, 모형의 오차를 나타내는 강우와 매개변수의 불확실성은 각각에 대한 표준편차 30%를 적용하였다. 전 구간에서 관측유량에 비해 모의유량의 변화가 상대적으로 적게 나타나며 표준편차가 50% 이상인 경우에서는 관측유량의 평균변동계수는 증가하더라도 모의유량은 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. 이는 관측유량의 불확실성이 모의유량에 비해 상대적으로 많이 클 경우 칼만게인은 0에 근접하게 되며 이로 인해 모형의 상태변수 갱신 전후의 값의 차이가 상대적으로 작아지게 되므로 모의유량의 변화는 크게 발생하지 않기 때문이다.

후속연구

이상의 결과로부터 자료동화기법을 연계한 하천유량 예측모형의 유출모의결과가 순수 강우-유출모형만을 이용한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다. 따라서 관측자료의 실시간 수집 및 이용이 가능하다는 가정 하에 강우-유출모형과 자료동화기법을 연계하여 유량을 예측하는 것이 실시간 홍수예보를 가능하게 하는 강력한 도구가 될 것으로 사료된다.
본 연구는 관측강우를 예측강우로 가정하여 하천유량 예측모형을 개발하고 예측결과에 대한 정확도를 평가한 것으로 향후 레이더와 수치모델 정보를 기반으로 한 초단기 강우예측자료에 대한 홍수량 예측능력을 평가할 필요가 있다고 판단된다. 또한 한강과 낙동강 유역 등 대유역에 대한 적용성 평가가 이루어진다면 대유역 실시간 홍수예보시스템에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 관측강우를 예측강우로 가정하여 하천유량 예측모형을 개발하고 예측결과에 대한 정확도를 평가한 것으로 향후 레이더와 수치모델 정보를 기반으로 한 초단기 강우예측자료에 대한 홍수량 예측능력을 평가할 필요가 있다고 판단된다. 또한 한강과 낙동강 유역 등 대유역에 대한 적용성 평가가 이루어진다면 대유역 실시간 홍수예보시스템에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
이는 자료동화 과정을 통해 모의유량이 관측유량과의 오차범위 내에서 평균 74% 관측유량으로 동화되었다는 것을 의미한다. 이러한 방법은 유역 내 한정된 관측유량자료로부터 미계측 상류유역의 유량을 포함한 모든 상태변수의 자료 동화를 통해 보다 향상된 유출모의 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	저류함수 모형의 장점은?	우리나라는 1974년 한강을 시작으로 낙동강, 금강, 영산강의 4대강 홍수통제소에서 하천의 홍수예보업무를 담당하고 있으며 홍수량 예측을 위한 강우-유출모형으로는 유역과 하도의 저류함수모형을 이용하고 있다. 저류함수 모형은 모형의 매개변수를 과거의 유량자료로부터 쉽게 도출할 수 있고 유역의 비선형성을 고려할 수 있다는 장점이 있는 반면에, 실시간 홍수예측모형으로 활용하기에는 홍수 전 유역의 수문상태를 파악하기가 어렵고 유역의 수문반응이 복잡하고 분석기간이 긴 경우에 모형의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 또한 홍수통제소에서 운영 중인 통합홍수예측시스템은 자료동화기법을 도입하지 않고 있어 관측 및 예측강우와 유출모형의 불확실성으로 인해 발생하는 오차가 홍수량 예측결과에 지속적으로 반영되는 한계를 가지고 있다.
	홍수통제소에서 운영 중인 통합홍수예측시스템의 한계는?	저류함수 모형은 모형의 매개변수를 과거의 유량자료로부터 쉽게 도출할 수 있고 유역의 비선형성을 고려할 수 있다는 장점이 있는 반면에, 실시간 홍수예측모형으로 활용하기에는 홍수 전 유역의 수문상태를 파악하기가 어렵고 유역의 수문반응이 복잡하고 분석기간이 긴 경우에 모형의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 또한 홍수통제소에서 운영 중인 통합홍수예측시스템은 자료동화기법을 도입하지 않고 있어 관측 및 예측강우와 유출모형의 불확실성으로 인해 발생하는 오차가 홍수량 예측결과에 지속적으로 반영되는 한계를 가지고 있다.
	홍수량 예측을 위한 강우-유출모형으로는 유역과 하도의 저류함수모형을 이용하는데 이 모형의 단점은?	우리나라는 1974년 한강을 시작으로 낙동강, 금강, 영산강의 4대강 홍수통제소에서 하천의 홍수예보업무를 담당하고 있으며 홍수량 예측을 위한 강우-유출모형으로는 유역과 하도의 저류함수모형을 이용하고 있다. 저류함수 모형은 모형의 매개변수를 과거의 유량자료로부터 쉽게 도출할 수 있고 유역의 비선형성을 고려할 수 있다는 장점이 있는 반면에, 실시간 홍수예측모형으로 활용하기에는 홍수 전 유역의 수문상태를 파악하기가 어렵고 유역의 수문반응이 복잡하고 분석기간이 긴 경우에 모형의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 또한 홍수통제소에서 운영 중인 통합홍수예측시스템은 자료동화기법을 도입하지 않고 있어 관측 및 예측강우와 유출모형의 불확실성으로 인해 발생하는 오차가 홍수량 예측결과에 지속적으로 반영되는 한계를 가지고 있다.

참고문헌 (27)

김상호 (2003). “Kalman Filtering 기법을 이용한 수리학적 홍수예측.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제23권, 제6B호, pp. 541-549.
배덕효 (1997). “저류함수법을 이용한 추계학적 실시간 홍수예측모형 개발.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권, 제5호, pp. 449-457.

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배덕효, 이병주 (2011). “대유역 홍수예측을 위한 연속형 강우-유출모형 개발.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제44권, 제1호, pp. 51-64.

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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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