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후속연구
- 그리하여 유전자 알고리즘 혹은 DREAM 알고리즘을 이용한 개별적인 모형의 매개변수 최적화 과정이 요구되며 이를 바탕으로 매개변수의 불확실 성이 분석이 필요하다. 각 모형의 최적화된 매개 변수 산정을 통해 일별 토양 수분 모의가 가능하며 실측 자료와의 비교 분석 후 지표의 수분 정도에 따른 각 지표수문해석 모형의 구조적 장점 및 단점 분석을 통해 하나의 모형 적용을 통한 불확실성이 개선될 수 있을 것이다.
- 반면 국내에서는 관련 연구가 미비한 실정이며 토양 수분 측정 및 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지 않아 관련 교육 자료 및 수문 해석 자료가 미비하다. 그리하여 국내에서도 토양 수분이 물 순환 시스템에서 수문 해석에 미치는 영향에 대한 다양한 연구가 필요하며, 다양한 지표수문해석 모형에 대한 분석으로 보다 폭넓은 수문해석 방법 도출을 통해 보다 실용적인 수문관리 및 가뭄 예측 방법의 개선이 필요할 것이다.
- 하나의 수문 모형을 이용한 모의 결과 분석이 아닌, 다양한 모형들의 강점을 적용할 수 있는 다중 지표 모형 분석은 보다 정확한 수문 분석이 가능할 것이며 이를 바탕으로 보다 신뢰할 수 있는 가뭄 예측이 가능할 것이다. 다중 지표 모형을 통해 예측된 토양수분 자료는 기존 개발된 SMDI (Soil Moisture Drought Index) 와 같은 가뭄 평가 기법에 적용될 수 있으며 보다 효율적인 가뭄 예측 시스템 개발에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
- 이러한 단점을 보완하기 위해서는 다양한 지표수문해석 모형들의 장점 및 단점 분석을 통해 각 모형의 강점만을 도출하여 활용할 수 있는 다중모형 분석 방법이 필요하다. 다중모형을 이용한 수문 분석은 토양 수분뿐만 아니라 지표유출 및 증발산량 예측에서도 모의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 향후 기후변화에 따른 가뭄 평가 시 다양한 지표 모형들의 적용을 통한 정확한 수문 분석이 요구된다.
- 다중모형을 이용한 수문 분석은 토양 수분뿐만 아니라 지표유출 및 증발산량 예측에서도 모의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 향후 기후변화에 따른 가뭄 평가 시 다양한 지표 모형들의 적용을 통한 정확한 수문 분석이 요구된다.
- 따라서 해당 연구지역에 대한 지표의 수분 정도에 대한 임계값을 산정하여 이를 통한 효과적인 일별 토양 수분 모의 값을 도출이 필요하다. 이렇게 도출된 해당 연구지역에 대한 적정 임계값, 가중치, 분산 값을 바탕으로 기존의 가뭄 분석 및 평가 방법을 개선할 수 있을 것이다.
- (2015)의 연구에서 다중 지표모형을 활용하여 각 모형에 대한 매개변수와 모형의 구조적 불확실성을 평가하기 위한 모의 분석 방법을 보여준다. 하나의 수문 모형을 이용한 모의 결과 분석이 아닌, 다양한 모형들의 강점을 적용할 수 있는 다중 지표 모형 분석은 보다 정확한 수문 분석이 가능할 것이며 이를 바탕으로 보다 신뢰할 수 있는 가뭄 예측이 가능할 것이다. 다중 지표 모형을 통해 예측된 토양수분 자료는 기존 개발된 SMDI (Soil Moisture Drought Index) 와 같은 가뭄 평가 기법에 적용될 수 있으며 보다 효율적인 가뭄 예측 시스템 개발에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
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