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문제 정의
- 분포형 강우-유출모형을 적용함에 있어 입력 자료의 공간 해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토한 결과, DEM이 상대적으로 큰 영향을 미치는 인자인 것으로 나타났다. DEM의 영향이 크게 나타나는 원인을 판단하기 위해 DEM 자료의 공간 해상도에 따라 유역 전체 평균 경사(slope) 산정 결과의 변동이 어떻게 나타나는가를 검토 하였다. Fig.
- 본 연구는 레이더 강우 및 분포형 모형을 이용하여 유출량 모의 과정에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 있어 도움이 될 수 있도록 적정 격자 해상도를 찾는데 목적이 있다. Zhang and Montgomery (1994)는 미국 서부의 두 개 유역에 대한 수치고도자료를 이용하여 DEM의 격자크기에 따른 수문학적 모의를 수행한 바 있다.
- 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형인 GRM 모형을 이용하여 감천과 내성천유역을 대상으로 유출분석을 수행하였다. 실측 유출량 값을 기준으로 500 m 격자 해상도를 이용하여 입력 자료를 구성한 후 매개변수 보정을 수행하였으며, 강우, DEM, 토지이용 및 토양도에 대해 각각의 인자에 대해 5가지 공간해상도(1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)로 입력 자료를 구축하여 강우-유출모의를 수행한 후 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토하였다.
- 그러나 아직까지 분포형 강우-유출모형을 적용함에 있어 적절한 공간 해상도에 대한 기준과 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 강우, DEM, 토지이용, 토양도 등 4가지 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 낙동강의 주요 지류인 감천 및 내성천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 각 유역별로 2개의 강우사상을 선정하여 분석을 수행하였다.
제안 방법
- GRM 모형을 이용한 강우-유출모의를 위해 각각의 유역에서 2개의 강우 사상을 선정한 후 AWS 지점 강우자료를 수집하였으며, 수집된 자료에 IDW 보간기법을 적용 하여 500 m 해상도의 격자 강우자료를 구축하였다. 먼저 감천 유역의 경우에는 선산 지점의 관측유량 자료를 검토하여 2010년 8월 11일 강우 사상과 2011년 7월 9일 강우 사상을 선정하였으며, 내성천 유역에서는 향석 지점의 관측유량 검토 결과를 바탕으로 2008년 8월 15일 및 2011년 7월 10일 강우 사상을 선정하여 분석에 이용하였다.
- 입력 자료별 격자 해상도에 따른 강우-유출모의 결과를 이용하여 첨두홍수량 및 유출체적에 대해 실제 관측된 값과의 차이를 비교하였으며, 그 결과를 Tables 2 and 3에 정리하였다. Tables 2 and 3에서 입력 자료의 격자 크기에 따른 유출모의 결과를 비교하기 위해 먼저 관측자료에 의한 첨두홍수량 및 유출체적과 입력 자료 해상도별 모의 결과의 차이를 산정하여 제시하였으며, 격자 크기의 변동에 따른 유출모의 결과의 변동을 판단하기 위해 500 m 해상도 결과를 기준으로 나머지 해상도별 모의 결과와의 차이를 산정하였다.
- 이를 위해 낙동강의 주요 지류인 감천 및 내성천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 각 유역별로 2개의 강우사상을 선정하여 분석을 수행하였다. 강우 등 4가지 입력 자료별로 6가지 공간 해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)에 대한 자료를 구축하였으며, 한 가지 입력 자료에 대한 격자 크기를 변동시키고 나머지 인자들을 고정시킬 경우 유출모의 결과에 대한 영향을 평가하였다. 유출모의 결과에 대한 평가를 위해 첨두유출량과 총 유출체적 등 2가지 인자에 대해 상호 비교 검토를 수행하여 입력 자료별 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 정량적으로 제시하였다.
- 먼저 감천 유역의 경우에는 선산 지점의 관측유량 자료를 검토하여 2010년 8월 11일 강우 사상과 2011년 7월 9일 강우 사상을 선정하였으며, 내성천 유역에서는 향석 지점의 관측유량 검토 결과를 바탕으로 2008년 8월 15일 및 2011년 7월 10일 강우 사상을 선정하여 분석에 이용하였다. 강우 사상을 선정한 후 감천 및 내성천 유역과 주변에 위치한 기상청 AWS 관측소의 시간 강우자료를 수집하여 IDW 공간보간 기법에 의한 격자 단위 강우 자료를 생성하였다. 구축된 500 m 공간 해상도 강우자료와 감천 및 내성천 유역 내 관측유량 자료(감천 유역은 선산지점, 내성천 유역은 향석 지점)를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다.
- 보정 결과 값을 토대로 모형에 대한 검증을 수행하였으며, 그 결과를 Table 1에 정리하여 나타내었다. 검증을 위한 지표로 동일 기간에 대한 관측 수문곡선 및 모의 수문곡선의 유출용적을 비교하였으며, 관측 및 모의 수문곡선의 경향성을 판단하기 위해 R2를 이용하였다. 유출용적에 대한 비교 결과, 실측 수문곡선의 유출용적을 비교적 잘 모의하고 있음을 알 수 있으며, R2는 0.
- 강우 사상을 선정한 후 감천 및 내성천 유역과 주변에 위치한 기상청 AWS 관측소의 시간 강우자료를 수집하여 IDW 공간보간 기법에 의한 격자 단위 강우 자료를 생성하였다. 구축된 500 m 공간 해상도 강우자료와 감천 및 내성천 유역 내 관측유량 자료(감천 유역은 선산지점, 내성천 유역은 향석 지점)를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 모형의 매개변수에 대한 보정을 수행한 후 강우, DEM, 토지이용도 및 토양도 등 4가지 입력 자료에 대해 6가지 공간해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km 및 12 km)로 자료를 재구축하였다.
- 따라서 본 연구에서는 분포형 모형의 강우-유출모의에 있어 모형에 입력되는 강우 및 지형 등 입력 자료의 격자 크기를 세분화한 후 다양한 규모의 격자 정보를 적용하여 유출모의를 수행하고 실제 관측치와 비교하였다. 이러한 분석을 통해 도출된 결과는 분포형 강우-유출모형을 이용한 유출모의 과정에서 불확실성을 감소시키기 위해 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
- 그러나 DEM을 제외한 나머지 3가지 인자의 영향은 DEM의 영향에 비해 상대적으로 작게 나타나고 있음을 확인하였으며, 이를 통해 분포형 강우-유출모형을 적용하고자 할 경우 DEM에 대한 적정 해상도를 고려하는 것이 가장 중요한 요소임을 알 수 있었다. 또한 DEM의 격자 크기가 유출에 영향을 미치는 원인을 개략적으로 파악하기 위해 DEM 격자 크기에 따라 유역의 평균 경사의 변동 양상을 검토하였다. 그 결과 500 m에서 1 km 공간 해상도로 변화할 경우 평균 경사의 완화 정도가 상대적으로 크게 나타났으며, 그 이후에는 변화 정도가 감소하고 있음을 확인하였다.
- 구축된 500 m 공간 해상도 강우자료와 감천 및 내성천 유역 내 관측유량 자료(감천 유역은 선산지점, 내성천 유역은 향석 지점)를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 모형의 매개변수에 대한 보정을 수행한 후 강우, DEM, 토지이용도 및 토양도 등 4가지 입력 자료에 대해 6가지 공간해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km 및 12 km)로 자료를 재구축하였다. 재구축된 6가지 공간해상도의 입력 자료를 이용하여 4가지 입력 인자(강우, DEM, 토지이용도 및 토양도)의 공간해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 분석하였다.
- 보정 및 검증을 수행하기 위해 격자별 모의에 있어 기준 해상도라 할 수 있는 500 m 해상도를 기준으로 유출에 대한 검·보정을 실시하였다.
- 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형인 GRM 모형을 이용하여 감천과 내성천유역을 대상으로 유출분석을 수행하였다. 실측 유출량 값을 기준으로 500 m 격자 해상도를 이용하여 입력 자료를 구성한 후 매개변수 보정을 수행하였으며, 강우, DEM, 토지이용 및 토양도에 대해 각각의 인자에 대해 5가지 공간해상도(1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)로 입력 자료를 구축하여 강우-유출모의를 수행한 후 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토하였다. 입력 자료별 격자 해상도에 따른 강우-유출모의 결과를 이용하여 첨두홍수량 및 유출체적에 대해 실제 관측된 값과의 차이를 비교하였으며, 그 결과를 Tables 2 and 3에 정리하였다.
- 연구 대상유역의 실측 유량자료를 바탕으로 GRM 모형의 매개변수 보정 및 검증을 수행하였으며, 실측 및 모의 유량 값을 이용하여 결정계수(R2)를 산정한 후 매개변수의 적합성을 판단하였다. 보정 및 검증을 수행하기 위해 격자별 모의에 있어 기준 해상도라 할 수 있는 500 m 해상도를 기준으로 유출에 대한 검·보정을 실시하였다.
- 재구축된 6가지 공간해상도의 입력 자료를 이용하여 4가지 입력 인자(강우, DEM, 토지이용도 및 토양도)의 공간해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 예를 들어 강우의 공간해상도 영향을 평가하기 위해 나머지 3가지 인자(DEM, 토지이용도, 토양도)는 500 m 공간해상도 정보로 고정한 후 강우에 대해서만 공간해상도에 따라 격자자료를 구축하였으며, 구축된 자료를 GRM 모형에 적용한 후 모의된 유출량과 관측유량과의 비교를 통해 유출모의 결과에 미치는 영향을 평가하였다. Fig.
- 강우 등 4가지 입력 자료별로 6가지 공간 해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)에 대한 자료를 구축하였으며, 한 가지 입력 자료에 대한 격자 크기를 변동시키고 나머지 인자들을 고정시킬 경우 유출모의 결과에 대한 영향을 평가하였다. 유출모의 결과에 대한 평가를 위해 첨두유출량과 총 유출체적 등 2가지 인자에 대해 상호 비교 검토를 수행하여 입력 자료별 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 정량적으로 제시하였다.
- 실측 유출량 값을 기준으로 500 m 격자 해상도를 이용하여 입력 자료를 구성한 후 매개변수 보정을 수행하였으며, 강우, DEM, 토지이용 및 토양도에 대해 각각의 인자에 대해 5가지 공간해상도(1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)로 입력 자료를 구축하여 강우-유출모의를 수행한 후 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토하였다. 입력 자료별 격자 해상도에 따른 강우-유출모의 결과를 이용하여 첨두홍수량 및 유출체적에 대해 실제 관측된 값과의 차이를 비교하였으며, 그 결과를 Tables 2 and 3에 정리하였다. Tables 2 and 3에서 입력 자료의 격자 크기에 따른 유출모의 결과를 비교하기 위해 먼저 관측자료에 의한 첨두홍수량 및 유출체적과 입력 자료 해상도별 모의 결과의 차이를 산정하여 제시하였으며, 격자 크기의 변동에 따른 유출모의 결과의 변동을 판단하기 위해 500 m 해상도 결과를 기준으로 나머지 해상도별 모의 결과와의 차이를 산정하였다.
- 모형의 매개변수에 대한 보정을 수행한 후 강우, DEM, 토지이용도 및 토양도 등 4가지 입력 자료에 대해 6가지 공간해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km 및 12 km)로 자료를 재구축하였다. 재구축된 6가지 공간해상도의 입력 자료를 이용하여 4가지 입력 인자(강우, DEM, 토지이용도 및 토양도)의 공간해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 예를 들어 강우의 공간해상도 영향을 평가하기 위해 나머지 3가지 인자(DEM, 토지이용도, 토양도)는 500 m 공간해상도 정보로 고정한 후 강우에 대해서만 공간해상도에 따라 격자자료를 구축하였으며, 구축된 자료를 GRM 모형에 적용한 후 모의된 유출량과 관측유량과의 비교를 통해 유출모의 결과에 미치는 영향을 평가하였다.
대상 데이터
- GRM 모형을 이용한 강우-유출모의를 위해 각각의 유역에서 2개의 강우 사상을 선정한 후 AWS 지점 강우자료를 수집하였으며, 수집된 자료에 IDW 보간기법을 적용 하여 500 m 해상도의 격자 강우자료를 구축하였다. 먼저 감천 유역의 경우에는 선산 지점의 관측유량 자료를 검토하여 2010년 8월 11일 강우 사상과 2011년 7월 9일 강우 사상을 선정하였으며, 내성천 유역에서는 향석 지점의 관측유량 검토 결과를 바탕으로 2008년 8월 15일 및 2011년 7월 10일 강우 사상을 선정하여 분석에 이용하였다. 강우 사상을 선정한 후 감천 및 내성천 유역과 주변에 위치한 기상청 AWS 관측소의 시간 강우자료를 수집하여 IDW 공간보간 기법에 의한 격자 단위 강우 자료를 생성하였다.
- 분포형 모형의 입력자료 해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 평가하기 위한 대상유역으로 감천 및 내성천 유역을 선정하였다. 감천 유역의 유역면적은 1,005.
- 이에 본 연구에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 강우, DEM, 토지이용, 토양도 등 4가지 입력 자료의 격자 크기가 유출모의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 낙동강의 주요 지류인 감천 및 내성천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 각 유역별로 2개의 강우사상을 선정하여 분석을 수행하였다. 강우 등 4가지 입력 자료별로 6가지 공간 해상도(500 m, 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km)에 대한 자료를 구축하였으며, 한 가지 입력 자료에 대한 격자 크기를 변동시키고 나머지 인자들을 고정시킬 경우 유출모의 결과에 대한 영향을 평가하였다.
데이터처리
- 1의 결과를 보였다. 보정 결과 값을 토대로 모형에 대한 검증을 수행하였으며, 그 결과를 Table 1에 정리하여 나타내었다. 검증을 위한 지표로 동일 기간에 대한 관측 수문곡선 및 모의 수문곡선의 유출용적을 비교하였으며, 관측 및 모의 수문곡선의 경향성을 판단하기 위해 R2를 이용하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 모형을 이용하여 유출해석을 수행하였다. GRM 모형은 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출모형으로 GIS 기반의 모델링 시스템인 HyGIS-GRM을 제공한다.
성능/효과
- DEM의 영향은 대상유역 및 강우사상에 따라 정도의 차이는 있으나 비교적 일정한 경향성을 나타내고 있음을 확인하였다. DEM을 제외한 나머지 3가지 입력 자료의 영향은 일정한 패턴을 찾기 어려웠으며, 대상유역 및 강우사상에 따라 강우의 영향이 크게 나타나거나 토지이용 또는 토양도의 영향이 크게 나타나는 결과를 확인할 수 있었다. 그러나 DEM을 제외한 나머지 3가지 인자의 영향은 DEM의 영향에 비해 상대적으로 작게 나타나고 있음을 확인하였으며, 이를 통해 분포형 강우-유출모형을 적용하고자 할 경우 DEM에 대한 적정 해상도를 고려하는 것이 가장 중요한 요소임을 알 수 있었다.
- 2의 결과를 통해 강우사상에 따라 차이는 있으나 4가지 입력 자료 중 DEM의 공간 해상도 변동에 따른 영향이 상대적으로 가장 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. DEM의 변동에 비해 강우, 토지이용, 토양도 등 다른 인자의 해상도 변화에 의한 영향은 상대적으로 작게 나타나고 있음을 알 수 있으며, 이러한 결과를 통해 분포형 강우-유출모형을 이용한 유출모의를 수행하고자 할 경우 DEM에 대한 공간해상도 결정이 매우 중요한 인자임을 확인할 수 있다.
- 분석 결과, 강우 등 4가지 입력 자료 중 DEM의 격자 크기 변화가 유출모의 결과에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 격자 크기가 증가함에 따라 첨두유출량 및 유출체적 산정 결과가 500 m 공간 해상도에 대한 결과보다 크게 감소하는 것으로 나타났다. DEM의 영향은 대상유역 및 강우사상에 따라 정도의 차이는 있으나 비교적 일정한 경향성을 나타내고 있음을 확인하였다. DEM을 제외한 나머지 3가지 입력 자료의 영향은 일정한 패턴을 찾기 어려웠으며, 대상유역 및 강우사상에 따라 강우의 영향이 크게 나타나거나 토지이용 또는 토양도의 영향이 크게 나타나는 결과를 확인할 수 있었다.
- 또한 DEM의 격자 크기가 유출에 영향을 미치는 원인을 개략적으로 파악하기 위해 DEM 격자 크기에 따라 유역의 평균 경사의 변동 양상을 검토하였다. 그 결과 500 m에서 1 km 공간 해상도로 변화할 경우 평균 경사의 완화 정도가 상대적으로 크게 나타났으며, 그 이후에는 변화 정도가 감소하고 있음을 확인하였다. DEM의 격자 크기가 증가함에 따라 유역의 평균 경사가 작아진다는 점은 복잡한 지형특성을 정확하게 반영하기 어려워짐을 의미하는 것으로 분포형 강우-유출모형에 유역의 지형적인 특성을 정확하게 입력하기 어려워 정확한 유출모의 결과를 얻기 힘들다는 점을 의미하는 결과라 할 수 있다.
- DEM을 제외한 나머지 3가지 입력 자료의 영향은 일정한 패턴을 찾기 어려웠으며, 대상유역 및 강우사상에 따라 강우의 영향이 크게 나타나거나 토지이용 또는 토양도의 영향이 크게 나타나는 결과를 확인할 수 있었다. 그러나 DEM을 제외한 나머지 3가지 인자의 영향은 DEM의 영향에 비해 상대적으로 작게 나타나고 있음을 확인하였으며, 이를 통해 분포형 강우-유출모형을 적용하고자 할 경우 DEM에 대한 적정 해상도를 고려하는 것이 가장 중요한 요소임을 알 수 있었다. 또한 DEM의 격자 크기가 유출에 영향을 미치는 원인을 개략적으로 파악하기 위해 DEM 격자 크기에 따라 유역의 평균 경사의 변동 양상을 검토하였다.
- 유역별로 결과를 살펴보면, 먼저 감천 유역에서는 DEM 격자 크기에 따른 모의 결과에서 격자 크기가 증가할수록 첨두유출량 및 유출체적이 감소하는 경향이 명확하게 나타났으며, 격자 크기 2 km까지의 변화율이 상대적으로 크게 나타났고 이후로는 2 km까지의 변화율에 비해 작은 값을 나타내고 있었다. 또한, 강우 및 토지이용의 경우에는 첨두유출량에 있어 변화량이 비교적 일정한 결과를 나타내고 있었으며, 토양도의 경우 2 km 격자 크기에서만 비교적 뚜렷한 증가 경향을 보였고 나머지 격자 크기에서는 비교적 일정한 결과를 나타냈다. 내성천 유역에서는 DEM 격자 크기에 따라 뚜렷하게 감소하는 결과를 나타내어 감천 유역과 유사한 결과를 확인할 수 있었다.
- 분석 결과, 강우 등 4가지 입력 자료 중 DEM의 격자 크기 변화가 유출모의 결과에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 격자 크기가 증가함에 따라 첨두유출량 및 유출체적 산정 결과가 500 m 공간 해상도에 대한 결과보다 크게 감소하는 것으로 나타났다. DEM의 영향은 대상유역 및 강우사상에 따라 정도의 차이는 있으나 비교적 일정한 경향성을 나타내고 있음을 확인하였다.
- 분포형 강우-유출모형을 적용함에 있어 입력 자료의 공간 해상도가 유출모의 결과에 미치는 영향을 검토한 결과, DEM이 상대적으로 큰 영향을 미치는 인자인 것으로 나타났다. DEM의 영향이 크게 나타나는 원인을 판단하기 위해 DEM 자료의 공간 해상도에 따라 유역 전체 평균 경사(slope) 산정 결과의 변동이 어떻게 나타나는가를 검토 하였다.
- 실측 유출량과 모의 유출량에 대한 시행착오법을 통해 최적 매개변수를 선정한 결과, 조도계수는 0.05∼0.1의 범위를 나타냈으며, 포화 투수계수의 결과 값은 0.01∼0.1의 결과를 보였다.
- 유역별로 결과를 살펴보면, 먼저 감천 유역에서는 DEM 격자 크기에 따른 모의 결과에서 격자 크기가 증가할수록 첨두유출량 및 유출체적이 감소하는 경향이 명확하게 나타났으며, 격자 크기 2 km까지의 변화율이 상대적으로 크게 나타났고 이후로는 2 km까지의 변화율에 비해 작은 값을 나타내고 있었다. 또한, 강우 및 토지이용의 경우에는 첨두유출량에 있어 변화량이 비교적 일정한 결과를 나타내고 있었으며, 토양도의 경우 2 km 격자 크기에서만 비교적 뚜렷한 증가 경향을 보였고 나머지 격자 크기에서는 비교적 일정한 결과를 나타냈다.
- 유출용적에 대한 비교 결과, 실측 수문곡선의 유출용적을 비교적 잘 모의하고 있음을 알 수 있으며, R2는 0.92∼0.99로 나타나 관측 수문곡선의 증가 및 감소 패턴을 매우 잘 반영하고 있음을 확인하였다.
- 이와 같은 본 연구의 결과를 통해 분포형 강우-유출모형의 입력 자료별로 격자 크기의 변화가 유출모의 결과에 미치는 영향을 제한적이지만 정량적으로 파악할 수 있었으며, 격자 크기가 1 km 이상으로 증가할 경우 일정한 경향성보다는 모의 결과의 불확실성이 보다 크게 나타나는 것으로 판단된다. 최근 들어 강우-유출모형에 의한 유출해석은 지점 강우를 유역 평균 강우로 환산하고 이를 집중형 모형에 적용하는 방법에서 레이더 강우 및 수치지도를 이용한 분포형 모형으로 이루어지고 있는 추세를 보이고 있다.
후속연구
- 따라서 분포형 모형을 이용한 유출모의를 위해 입력 자료별 격자 크기에 따른 영향 분석 결과는 유역의 물리적인 특성을 반영한 강우-유출모형 적용 과정에서 적정 공간 해상도의 결정을 위한 참고자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 제한적인 강우 사상과 대상유역에 대해 수행된 연구라는 한계가 있으므로 보다 정확한 연구 결과의 제시를 위해서는 입력 자료에 대한 격자별 상관성 분석 및 보다 많은 강우 사상에 대한 분석을 수행함으로써 분포형 모형 적용을 위한 최적 격자 결정에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 최근 들어 강우-유출모형에 의한 유출해석은 지점 강우를 유역 평균 강우로 환산하고 이를 집중형 모형에 적용하는 방법에서 레이더 강우 및 수치지도를 이용한 분포형 모형으로 이루어지고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 분포형 모형을 이용한 유출모의를 위해 입력 자료별 격자 크기에 따른 영향 분석 결과는 유역의 물리적인 특성을 반영한 강우-유출모형 적용 과정에서 적정 공간 해상도의 결정을 위한 참고자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 제한적인 강우 사상과 대상유역에 대해 수행된 연구라는 한계가 있으므로 보다 정확한 연구 결과의 제시를 위해서는 입력 자료에 대한 격자별 상관성 분석 및 보다 많은 강우 사상에 대한 분석을 수행함으로써 분포형 모형 적용을 위한 최적 격자 결정에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 따라서 본 연구에서는 분포형 모형의 강우-유출모의에 있어 모형에 입력되는 강우 및 지형 등 입력 자료의 격자 크기를 세분화한 후 다양한 규모의 격자 정보를 적용하여 유출모의를 수행하고 실제 관측치와 비교하였다. 이러한 분석을 통해 도출된 결과는 분포형 강우-유출모형을 이용한 유출모의 과정에서 불확실성을 감소시키기 위해 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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