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문제 정의
- 본 연구에서는 Tank 모형과 SWAT 모형의 비교를 통한 Tank 모형의 적용성을 검토하기 위하여, 4개의 댐 유역을 대상으로 입력 자료를 구축하고, 최적화 기법을 이용하여 Tank 모형과 SWAT 모형의 매개변수를 보정하여, SWAT 모형과 Tank 모형의 유출량을 비교하고 평가하고자 한다.
제안 방법
- 1. 유전자알고리즘을 이용하여 Tank 모형의 매개변수를 보정하고 검정하였다. 검정결과 연평균 유출량은 실측치의 98∼123%범위에서 모의되었으며, R2는 0.
- 2. SWAT 모형의 매개변수를 SCE-UA 방법을 이용하여 최적화하고 유출량 모의를 하였다. 검정결과 연평균 유출량은 실측치의 83∼101% 범위에서 모의되었으며, R2는 0.
- SCE-UA 기법을 이용하여 보정한 매개변수를 이용하여 2010∼2012년의 유출량 실측자료를 대상으로 검정을 실시하였다.
- 1은 본 연구의 흐름도를 나타내고 있다. 강우량, 증발산량, 평균온도 등의 기상자료와 DEM, 토지이용도, 토양도 등의 지형자료를 이용하여 모형의 입력자료를 구축하였다. Tank 모형의 매개변수는 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)을 이용하여 최적화하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SCE-UA (Shuffle Complex Evolution) 기법을 이용하여 최적화하였다.
- 매개변수 자동보정 기법으로 SCE-UA기법을 사용하였으며, 자동보정을 위하여 ArcSWAT내의 Parasol 프로그램을 이용하였다. 목적함수로 SSQ를 사용하였으며, 민감도 분석결과 유출에 대한 민감도가 비교적 큰 것으로 나타난 11개의 매개변수를 대상으로 자동보정을 실시하였다. Table 3은 SWAT 모형의 매개변수 보정결과를, Table 4는 보정결과를 평가한 통계적 변량을 나타내고 있다.
- 본 연구에서는 Tank 모형과 SWAT 모형의 매개변수를 최적화하였으며 보정 및 검정기관에 대해 비교하였다. 모의기간에 대해 통계적 변량과 도시적인 방법을 이용하여 비교한 결과 두 모형 모두 모의치가 실측치의 경향성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 수정 3단 Tank 모형을 이용하여 유출량 모의를 하였으며, 매개변수는 유전자 알고리즘을 이용하여 보정하였다.
- 본 연구에서는 유출량 실측자료가 있는 4개의 댐 유역을 대상으로 최적화 기법을 이용하여 Tank 모형과 SWAT 모형의 매개변수를 최적화하고 유출량 모의 값을 비교하고 평가하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
- 유전자 알고리즘을 이용하여 보정한 매개변수를 이용하여 2010∼2012년의 유출량실측자료를 대상으로 검정하였다.
대상 데이터
- Tank 모형과 SWAT 모형의 유출량 비교를 통한 Tank 모형의 적용성 검토를 위하여 계측자료가 있는 4개의 댐유역 (밀양, 용담, 횡성, 보령)을 대상유역으로 선정하였다 (Table 1). 대상 유역의 최저·최고 기온, 평균풍속, 일사량 등의 기상자료는 유역 내 인접한 기상관측소의 2005∼2012년 자료를 이용하였으며, 유역의 강우량 및 유출량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 동일 기간에 대한 자료를 이용하였다.
- 대상 유역의 최저·최고 기온, 평균풍속, 일사량 등의 기상자료는 유역 내 인접한 기상관측소의 2005∼2012년 자료를 이용하였으며, 유역의 강우량 및 유출량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 동일 기간에 대한 자료를 이용하였다.
- 대상 유역의 최저·최고 기온, 평균풍속, 일사량 등의 기상자료는 유역 내 인접한 기상관측소의 2005∼2012년 자료를 이용하였으며, 유역의 강우량 및 유출량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 동일 기간에 대한 자료를 이용하였다. 대상유역의 지형자료는 1/25000 국토지리정보원 수치지도와, 농촌진흥청의 1/25,000 정밀토양도를 이용하였다. 토지 이용도는 환경부 (2007)의 중분류 토지피복지도를 재분류하여 구축된 자료를 이용하였다.
- 대상유역의 지형자료는 1/25000 국토지리정보원 수치지도와, 농촌진흥청의 1/25,000 정밀토양도를 이용하였다. 토지 이용도는 환경부 (2007)의 중분류 토지피복지도를 재분류하여 구축된 자료를 이용하였다. Fig.
데이터처리
- Tank 모형의 매개변수는 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)을 이용하여 최적화하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SCE-UA (Shuffle Complex Evolution) 기법을 이용하여 최적화하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 모형의 검정을 실시하였으며 두 모형의 유출량을 통계적 변량과 도시적인 방법을 이용하여 비교하였다.
이론/모형
- Tank 모형의 매개변수 최적화는 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 2007∼2009년의 유출량 실측치를 이용하였다.
- 강우량, 증발산량, 평균온도 등의 기상자료와 DEM, 토지이용도, 토양도 등의 지형자료를 이용하여 모형의 입력자료를 구축하였다. Tank 모형의 매개변수는 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)을 이용하여 최적화하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SCE-UA (Shuffle Complex Evolution) 기법을 이용하여 최적화하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 모형의 검정을 실시하였으며 두 모형의 유출량을 통계적 변량과 도시적인 방법을 이용하여 비교하였다.
- SWAT 모형의 보정은 Tank 모형에 적용한 자료와 동일한 자료를 이용하였다. 매개변수 자동보정 기법으로 SCE-UA기법을 사용하였으며, 자동보정을 위하여 ArcSWAT내의 Parasol 프로그램을 이용하였다. 목적함수로 SSQ를 사용하였으며, 민감도 분석결과 유출에 대한 민감도가 비교적 큰 것으로 나타난 11개의 매개변수를 대상으로 자동보정을 실시하였다.
- 본 연구에서는 Tank 모형의 매개변수 추정을 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 SSQ (Sum of the squares of the residuals)를 사용하였으며 함수식은 다음과 같다.
- , 2012). 본 연구에서는 SWAT 모형의 매개변수 자동보정에 SCE-UA 기법을 사용하였으며, 목적함수로 SSQ를 사용하였다.
- , 2013). 본 연구에서는 Tank 모형의 매개변수 추정을 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 SSQ (Sum of the squares of the residuals)를 사용하였으며 함수식은 다음과 같다.
성능/효과
- 3. 유역 유출량 모의결과 Tank 모형과 SWAT 모형 둘 다 실측치의 경향성을 잘 반영하는 것으로 나타났으며 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 실측치와의 유사성이 높은 것으로 나타났다. 다만 유역에 따라 오차의 정도가 상이하게 나타났으며, 갈수기에 Tank 모형은 과다 모의하는 경향을, SWAT 모형은 과소 모의하는 경향을 보였다.
- 검정결과 연평균 유출량은 실측치의 83∼101% 범위에서 모의되었으며, R2는 0.57∼0.74의 범위를, RMSE는 3.53∼7.13 mm의 범위를, NSE는 0.57∼0.74의 범위를 갖는 것으로 나타났다.
- 검정결과 연평균 유출량은 실측치의 98∼123%범위에서 모의되었으며, R2는 0.74∼0.89의 범위를, RMSE는 2.70∼5.46 mm의 범위를, NSE는 0.74∼0.90의 범위를 갖는 것으로 나타났다.
- 검정기간 동안 보정된 매개변수는 실측치와 모의치의 유사성은 유지 하였으나 RMSE는 보정과정에 비해 0.27∼3.03 mm 증가하는 것으로 나타났다.
- 유역 유출량 모의결과 Tank 모형과 SWAT 모형 둘 다 실측치의 경향성을 잘 반영하는 것으로 나타났으며 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 실측치와의 유사성이 높은 것으로 나타났다. 다만 유역에 따라 오차의 정도가 상이하게 나타났으며, 갈수기에 Tank 모형은 과다 모의하는 경향을, SWAT 모형은 과소 모의하는 경향을 보였다.
- (2008)에 따르면 많은 매개변수는 불확실성을 증가시켜 모형의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있고, 수문모형의 매개변수는 3-4개이면 충분하다고 보고한 바 있다. 따라서 유출량 자료를 보유한 지역에 대한 수문모형 적용 시 Tank 모형의 이용은 편의성을 유지하며 SWAT 모형에 비해 모의 능력이 떨어지지 않는 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.
- 본 연구에서는 Tank 모형과 SWAT 모형의 매개변수를 최적화하였으며 보정 및 검정기관에 대해 비교하였다. 모의기간에 대해 통계적 변량과 도시적인 방법을 이용하여 비교한 결과 두 모형 모두 모의치가 실측치의 경향성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 통계적 변량과 도식적 방법을 통해 Tank 모형과 SWAT 모형을 비교한 결과 모든 유역에 대해서 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 더 좋은 결과를 나타냈다 (Table 4, 5, Fig.
- 보정기간에 대한 통계적 변량은 R2은0.56∼0.74, RMSE는 2.57∼3.97 mm, NSE는 0.40∼0.73의 범위로 나타나 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 통계적 변량이 더 좋은 결과로 나타났다.
- 모의기간에 대해 통계적 변량과 도시적인 방법을 이용하여 비교한 결과 두 모형 모두 모의치가 실측치의 경향성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 통계적 변량과 도식적 방법을 통해 Tank 모형과 SWAT 모형을 비교한 결과 모든 유역에 대해서 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 더 좋은 결과를 나타냈다 (Table 4, 5, Fig. 3, 4, 5, 6). Table 6은 모형별 연평균 유출량을 보여주고 있다.
- 이는 SWAT 모형의 경우 공간 특성을 고려한 준분포형 모형인 반면 Tank 모형은 저유량 모의시 3단 중 하단부에서만 모의가 이루어지기 때문으로 사료된다. 하지만, 모의 기간에 대해서 통계적 변량을 비교하여 평가한 결과 Tank 모형이 SWAT 모형에 비해 대체로 모의능력이 우수한 것으로 나타났다. 이는 유출량 모의에 있어 매개변수가 많은 모형이 더 다양한 범위로 모의할 수는 있으나 더 좋은 결과를 모의하는 것은 아니라는 것을 의미한다.
후속연구
- 4. 본 연구결과 Tank 모형이 SWAT 모형과 비교하여 대체로 우수한 유출량 모의 결과를 보여주었다, 따라서 추후 유출량 자료를 보유한 지역에 대한 수문모형 적용 시 Tank 모형의 이용은 모의능력과 사용자 편의성에 있어서 추천되는 바이다.
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