본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average mini...
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
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문제 정의
(2016) 은 국내 12개 다목적 댐과 4개의 용수댐 유역을 대상으로 평균갈 수량, 평균 저수량, 평균 평수량과 유황곡선을 산정하여 관측치와 비교･검토를 수행하였으며 관측자료의 길이가 짧거나 미계측 기간이 지속적으로 발생하는 유역을 선정하여 갈 수량을 산정한 후 관측치와 비교･분석을 수행하였다. 또한 인위적인 유량의 조절이 발생 하는 댐 하류의 유황 변화를 평가해 다중 회귀분석을 기반으로 하는 지역회귀모형의 우수성과 적용 가능성을 평가하였다.
본 논문에서 개발된 갈수지수별 회귀모형에 대하여 미계측 유역의 갈수지수를 추정 및 검증을 통하여 회귀모형에 적용 가능성을 검증하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈 수량 회귀모형과 비교･분석에서 더욱 우수한 결과를 나타낸 것은 기존의 회귀모형보다 다양한 유역특성인자와 수문 특성인 자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문으로 판단된다.
본 논문에서는 미계측 유역의 갈수지수 산정을 위한 회귀모형을 개발하기 위하여 전국의 중권역 40개 지점을 대상으로 국가 수자원관리 종합시스템에서 제공하는 장기유출 자료를 이용하여 종속변수인 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하였다. 또한 가뭄의 경우 집중적인 호우의 영향을 단기간에 받는 홍수와는 달리 가뭄은 장기간 영향을 받기 때문에 지속되는 기간이 큰 의미를 가지므로 본 연구에서는 7일, 30일, 90일의 지속기간을 사용하였으며, 갈수 빈도해석을 통하여 6개의 지속기간별로 각각 2년과 10년의 빈도를 산정하였다.
본 논문에서는 미계측 유역의 갈수지수 산정을 위한 회귀모형을 개발하기 위하여 전국의 중권역 40개 지점을 대상으로 국가수자원관리종합시스템에서 제공하는 장기유출 자료를 이용하여 종속변수인 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하였으며 갈수 빈도해석을 통하여 6개의 지속기간별 빈도별 갈 수유량을 산정하였다. 또한 독립변수인 유역인자 18개와 수문 인자 13개을 수집하여 상관 분석을 수행하여 독립변수를 선정하였으며 종속변수와 선정한 독립변수를 이용하여 다중 회귀분석을 이용하여 갈수지수 산정 회귀모형을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 미계측 유역의 갈수지수에 관한 회귀모형을 개발하기 위하여 30개 유역의 유역특성인자와 수문인 자를 이용하여 다중선형회귀분석을 수행하였다. 개발된 회귀모형은 유역특성인자와 수문인자를 이용하여 간단하고 신속하게 미계측 유역의 갈수지수 예측이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하기 위하여 30개의 유역의 장기유출자료(1966년 ~ 2017년)을 이용하여 유황분석을 수행하였다. 분석 방법은 우리나라에서 보편적으로 사용되고 있는 지속일수에 대한 유황분석을 수행하였으며 분석결과를 토대로 각 유역별로 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하였다.
제안 방법
1)미계측 유역에 적용 가능한 인자를 선정하기 위하여 본 논문에서는 학습유역으로 선정한 30개 유역의 18개 유역 특성 인자와 3개의 기상특성인자에 대하여 Pearson 상관관계 분석을 통하여 미계측 유역에 적용이 가능한 인자를 선정하였다. 선행연구와 상관관계 분석결과를 바탕으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도 (D), 유출 곡선지수(CN), 연 증발산량(ET), 연 강수량(P)을 미계측 유역에 적용 가능한 인자로 선정하였다.
2)미계측 유역의 갈수지수별 산정 회귀모형 개발을 위하여본 논문에서는 다중선형회귀분석을 통하여 갈 수지 수별 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형의 결정계수는 최소 0.
또한 영산강 수계에 위치한 계측유역은 영산강 상류, 영암천, 지석천, 황룡강 등 4곳을 선정하였다. 남강댐유역부터 영덕오십천 유역까지 30개 유역을 분석 유역으로 선정 하였으며 영동천 유역부터 황룡강 유역까지 10개의 유역을 검증 유역으로 선정하여 회귀모형의 검증을 수행하였다. 각 수계별로 선정된 대상 유역의 위치를 Fig.
또한 가뭄의 경우 집중적인 호우의 영향을 단기간에 받는 홍수와는 달리 가뭄은 장기간 영향을 받기 때문에 지속되는 기간이 큰 의미를 가지므로 본 연구에서는 7일, 30일, 90일의 지속기간을 사용하였으며, 갈수 빈도해석을 통하여 6개의 지속기간별로 각각 2년과 10년의 빈도를 산정하였다. 또한 독립변수인 유역특성인자 18개와 기상특성인자 13개을 수집하여 상관 분석을 수행하여 독립변수를 선정하였으며 종속변수와 선정한 독립변수를 이용하여 다중회귀분석을 이용하여갈수지수 산정 회귀모형을 개발하였다.
원형비, 세장률 등 유역의 특성을 나타낼 수 있는 18개의 유역인자를 수집하였다. 또한 기상 특성인 자의 경우 기상자료개방포털에서 제공하는 연 강수량, 연평균 기온을 적용하였으며 연증발산량을 적용하여 대상 유역의 기상학적 특성을 반영하였다. Table 3에 독립변수의 목록을 정리하였다.
또한 가뭄의 경우 집중적인 호우의 영향을 단기간에 받는 홍수와는 달리 가뭄은 장기간 영향을 받기 때문에 지속되는 기간이 큰 의미를 가지므로 본 연구에서는 7일, 30일, 90일의 지속기간을 사용하였으며, 갈수 빈도해석을 통하여 6개의 지속기간별로 각각 2년과 10년의 빈도를 산정하였다. 또한 독립변수인 유역특성인자 18개와 기상특성인자 13개을 수집하여 상관 분석을 수행하여 독립변수를 선정하였으며 종속변수와 선정한 독립변수를 이용하여 다중회귀분석을 이용하여갈수지수 산정 회귀모형을 개발하였다. Fig.
또한 지속기간을 선정하여 지속기간별 갈수량을 분석하였으며 지속기간의 경우 일 유량 자료를 사용하여 분석을 수행하였다. 분석에 사용한 지속기간은 7일, 30일, 90일이며 지속기간의 년 최저유량을 산정하여 연 최저치 유량계열을 대상으로 빈도 해석을 수행하였다.
05 이하로 분석되어 본 논문의 갈 수 지수별 회귀모형이 통계적으로 유의함을 확인하였다. 또한, 히스토그램을 통하여 정규성 그래프를 이용하여 잔차의 이 상치에 대한 판단을 수행하였으며 P-P 도표를 이용하여잔차의 정규성을 확인하였다. 또한, 편회귀잔차도표를이용하여 독립변수의 데이터가 특정 분포를 띄지 않고 일정한 분포를 보이고 등분산의 가정을 만족하는 것을 확인하였다.
이는 추정치의 결과가 가장 낮게 산정되었으며 그 이유는 산정방법의 개발과정에서 적은 수의 유역을 이용하였기 때문에 개발에 사용된 자료가 부족하여 낮은 정확도를 보인 것으로 판단된다. 본 논문에서 다중선형회귀모형을 이용하여 개발한 회귀모형은 30개 유역을 대상으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출 곡선지수(CN), 연 강수량(P), 연 증발산량(ET)늘 이용하여 회귀모형을 개발하였다. 또한, 10개의 검증유역을 대상으로 개발한 회귀모형의 정확도를 산정하였으며 그 결과 RMSE가 0.
본 논문에서는 30개의 분석 유역의 유역 특성인자와 수문인 자를 이용하여 개발된 회귀모형의 적합도 검증과 미계측유역의 적용 가능성을 평가하고자 수집한 유역 중 10개의 유역을 검증 유역으로 선정하여 개발된 회귀모형을 이용하여갈수지수를 산정하였으며 그 값을 Table 6에 도시하였다.
분석에 사용한 지속기간은 7일, 30일, 90일이며 지속기간의 년 최저유량을 산정하여 연 최저치 유량계열을 대상으로 빈도 해석을 수행하였다. 매개변수 추정은 확률가중모멘트법 (PWM)을 사용하였으며 적합도 검증의 경우 Chi-Square 검정과 K-S검정을 유의수준 5%로 수행하였으며 적합도 검정에서 부적합함을 보이지 않으면서 분석에 사용할 지속기간별 빈도 해석의 값이 음의 값이 나오지 않은 Pearson Type Ⅲ 분포형을 채택하였다.
선행연구와 상관관계 분석결과를 바탕으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도 (D), 유출 곡선지수(CN), 연 증발산량(ET), 연 강수량(P)을 미계측 유역에 적용 가능한 인자로 선정하였다.
대상 데이터
낙동강 수계에 위치한 계측 유역은 남강댐, 내성청, 안동댐, 위천, 임하댐, 합천댐, 회천, 병성천, 금호강, 밀양강, 영강과낙동강 동해에 위치한 영덕오십천 등 13곳을 선정하였다. 금강 수계에 위치한 계측 유역은 무주남대천, 미호천, 보청천, 용담댐, 갑천, 논산천, 영동천, 초강 등 8곳을 선정하였으며 섬진강 수계에 위치한 계측 유역은 섬진강댐, 보성강, 오수천, 요천 등 4곳을 선정하였다. 또한 영산강 수계에 위치한 계측유역은 영산강 상류, 영암천, 지석천, 황룡강 등 4곳을 선정하였다.
선정하였다. 낙동강 수계에 위치한 계측 유역은 남강댐, 내성청, 안동댐, 위천, 임하댐, 합천댐, 회천, 병성천, 금호강, 밀양강, 영강과낙동강 동해에 위치한 영덕오십천 등 13곳을 선정하였다. 금강 수계에 위치한 계측 유역은 무주남대천, 미호천, 보청천, 용담댐, 갑천, 논산천, 영동천, 초강 등 8곳을 선정하였으며 섬진강 수계에 위치한 계측 유역은 섬진강댐, 보성강, 오수천, 요천 등 4곳을 선정하였다.
금강 수계에 위치한 계측 유역은 무주남대천, 미호천, 보청천, 용담댐, 갑천, 논산천, 영동천, 초강 등 8곳을 선정하였으며 섬진강 수계에 위치한 계측 유역은 섬진강댐, 보성강, 오수천, 요천 등 4곳을 선정하였다. 또한 영산강 수계에 위치한 계측유역은 영산강 상류, 영암천, 지석천, 황룡강 등 4곳을 선정하였다. 남강댐유역부터 영덕오십천 유역까지 30개 유역을 분석 유역으로 선정 하였으며 영동천 유역부터 황룡강 유역까지 10개의 유역을 검증 유역으로 선정하여 회귀모형의 검증을 수행하였다.
본 논문에서 사용한 갈수지수는 총 8개로 기호 및 설명을 Table 1에 도시하였다.
본 논문에서 사용한 유역특성인자는 국가 수자원 관리 종합시스템에서 제공하고 있는 유역 면적, 유역 둘레, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 형상인자. 원형비, 세장률 등 유역의 특성을 나타낼 수 있는 18개의 유역인자를 수집하였다.
본 논문의 대상유역 선정은 대상 유역의 선정은 상류에 인위적인 유량조절이 발생하지 않으며 장기간의 연속적인 유량 자료인 국가 수자원 관리 종합시스템(Water Resources Man- agement Information System: www.wamis.go.kr)에서 제공하는 장기유출 자료가 구축되어 있는 40곳의 중권역 유역을 선정하였다.
유역 평균 경사, 형상인자. 원형비, 세장률 등 유역의 특성을 나타낼 수 있는 18개의 유역인자를 수집하였다. 또한 기상 특성인 자의 경우 기상자료개방포털에서 제공하는 연 강수량, 연평균 기온을 적용하였으며 연증발산량을 적용하여 대상 유역의 기상학적 특성을 반영하였다.
한강 수계에 위치하고 있는 남한강 상류, 달천, 섬강, 소양강, 충주댐, 평창강, 홍천강과 한강 동해에 위치한 강릉 남대천, 양양남대천, 삼척오십천, 인북천 등 11곳을 선정하였다. 낙동강 수계에 위치한 계측 유역은 남강댐, 내성청, 안동댐, 위천, 임하댐, 합천댐, 회천, 병성천, 금호강, 밀양강, 영강과낙동강 동해에 위치한 영덕오십천 등 13곳을 선정하였다.
데이터처리
3) 갈수지수별 회귀모형의 검증을 위하여 개발된 회귀모형의 추정치와 영동천, 영산강 상류, 영암천 등의 10개의 검증유역의 관측치를 비교하였으며 추정치의 검증을 위하여 평균제곱근오차(RMSE)와 평균절대오차(MAE)를 이용하였다. 갈수지수별 선정된 회귀모형은 RMSE가 최소 0.
4)기존 미계측 유역의 평균 갈수량 산정방법과 비교를 위해 미계측 유역의 평균 갈수량 산정 결과를 기존의 회귀모형과 본 논문에서 개발한 회귀모형을 비교하였다. 기존의 회귀모형은 RMSE가 6.
산정하였다. 또한 독립변수인 유역인자 18개와 수문 인자 13개을 수집하여 상관 분석을 수행하여 독립변수를 선정하였으며 종속변수와 선정한 독립변수를 이용하여 다중 회귀분석을 이용하여 갈수지수 산정 회귀모형을 제시하고자 하였다.
분석에 사용한 지속기간은 7일, 30일, 90일이며 지속기간의 년 최저유량을 산정하여 연 최저치 유량계열을 대상으로 빈도 해석을 수행하였다. 매개변수 추정은 확률가중모멘트법 (PWM)을 사용하였으며 적합도 검증의 경우 Chi-Square 검정과 K-S검정을 유의수준 5%로 수행하였으며 적합도 검정에서 부적합함을 보이지 않으면서 분석에 사용할 지속기간별 빈도 해석의 값이 음의 값이 나오지 않은 Pearson Type Ⅲ 분포형을 채택하였다. Table 2는 종속변수 산정 결과를 나타내었다.
유황분석을 수행하였다. 분석 방법은 우리나라에서 보편적으로 사용되고 있는 지속일수에 대한 유황분석을 수행하였으며 분석결과를 토대로 각 유역별로 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하였다. 평균 갈수량의 최댓값은 충주댐 유역에서 12.
이론/모형
그러므로 갈 수 빈도 해석에 사용되는 자료는 기본적으로 연 최소치계열을 이용하여 작성하며 일 자료의 경우 1일, 3일, 5일, 7일, 10일, 15일, 30일, 60일, 90일, 120일, 150일, 183일, 273일, 284 일등의 최소치 값이 사용되고 월 자료의 경우에는 1개월, 3개월, 6개월, 9개월의 최소치 값이 사용되고 있다(Smakhtin, 2001). 본 논문에서는 7일, 30일, 90일의 지속기간을 이용하여 빈도 해석을 수행하였으며 본 논문에서 사용한 분포형은 Pearson Type-Ⅲ 분포형이다.
성능/효과
본 논문에서 개발한 회귀모형과 기존의 회귀모형을 이용하여 평균 갈 수량을 산정한 결과를 Table 7에 비교하였으며 비교 결과 본 논문에서 개발한 회귀모형이 관측치를 더욱 잘 반영하였다. Fig. 3에는 평균 갈수량의 관측치와 추정치의 1:1 비교를 통해 정확도를 비교를 수행하였으며 비교 결과 본 논문의 회귀모형이 기존의 회귀모형보다 정확함을 확인하였다.
수치이다. Pearson 상관계수는 코시-슈바르츠 부등식에 의해 +1과 ‒1 사이의 값을 가지며 +1은 완벽한 양의 선형상관관계, 0은 선형 상관관계 없음, ‒1은 완벽한 음의 선형 상관관계를 의미하며 상관계수가 ‒1.0에서 ‒0.7의 범위에 있다면 매우 강한 음의 상관관계를 의미하며 ‒0.7에서 ‒0.3의 범위에 있다면 강한 음의 상관관계, ‒0.3에서 ‒0.1의 범위에 있다면 약한 음의 상관관계를 가진다. ‒0.
갈수지수별 선정된 회귀모형은 RMSE가 최소 0.29에서 최대 29.17로 분석되었으며 MAE의 경우 최소 0.8에서 78.5로 분석되었으며 10개의 검증유역에 대하여 회귀모형을 이용하여 산정한 추정치가 신뢰구간 95% 내에 존재함을 확인하였다.
이용하여 다중선형회귀분석을 수행하였다. 개발된 회귀모형은 유역특성인자와 수문인자를 이용하여 간단하고 신속하게 미계측 유역의 갈수지수 예측이 가능하다는 장점이 있다.
개발하였다. 개발된 회귀모형의 결정계수는 최소 0.84에서 0.92로 분석되었으며 유의확률의 경우 모든 회귀모형이 0.05 이하로 분석되어 본 논문의 갈 수 지수별 회귀모형이 통계적으로 유의함을 확인하였다. 또한, 히스토그램을 통하여 정규성 그래프를 이용하여 잔차의 이 상치에 대한 판단을 수행하였으며 P-P 도표를 이용하여잔차의 정규성을 확인하였다.
36 CMS의 오차를 나타내었다. 기존 회귀모형과 본 논문의 회귀모형을 비교･분석한 결과 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출 곡선지수(CN), 연 강수량(P), 연증발산량(ET)을 고려할 수 있는 본 논문의 회귀모형을 사용하는 것이 평균 갈수량 산정에 있어 정확할 것으로 판단된다.
4에 관측치와 기존 회귀모형, 본 논문에서 개발한 회귀모형의 평균 갈 수량 산정 값을 비교하였다. 기존 회귀모형의 경우 과대추정되는 경향을 보였으며 크게 차이가 나는 유역은 영산강 상류 유역과 영암천 상류 유역으로 분석되었으며 각각 12.87 CMS, 13.4 CMS의 오차를 보였다. 본 논문에서 개발한 회귀모형의 경우 비교적 관측치를 잘 반영하는 것으로 분석되었으며 가장 크게 차이가 난 유역은 영산강 상류 유역이며 1.
기존의 회귀모형을 이용하여 10개의 검증 유역에 대하여 평균갈 수량을 산정하였으며 분석 결과 추정치의 정확도에 있어 RMSE가 6.4, MAE가 4.03으로 산정되었다. 본 논문에서 개발한 회귀모형과 기존의 회귀모형을 이용하여 평균 갈 수량을 산정한 결과를 Table 7에 비교하였으며 비교 결과 본 논문에서 개발한 회귀모형이 관측치를 더욱 잘 반영하였다.
기존의 회귀모형을 이용하여 미계측 유역의 평균 갈 수량을 산정한 결과 RMSE가 6.43, MAE가 3.78, R2가 0.05로 산정되었다. 이는 추정치의 결과가 가장 낮게 산정되었으며 그 이유는 산정방법의 개발과정에서 적은 수의 유역을 이용하였기 때문에 개발에 사용된 자료가 부족하여 낮은 정확도를 보인 것으로 판단된다.
본 논문에서 다중선형회귀모형을 이용하여 개발한 회귀모형은 30개 유역을 대상으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출 곡선지수(CN), 연 강수량(P), 연 증발산량(ET)늘 이용하여 회귀모형을 개발하였다. 또한, 10개의 검증유역을 대상으로 개발한 회귀모형의 정확도를 산정하였으며 그 결과 RMSE가 0.35, MAE 가 0.8, R2이 0.89로 높은 정확도를 보였다. 통계적 정확도 추정 결과를 비교한 결과 기존 회귀모형보다 본 논문의 회귀모형이 통계적으로 우수한 결과를 나타내었다.
또한, 히스토그램을 통하여 정규성 그래프를 이용하여 잔차의 이 상치에 대한 판단을 수행하였으며 P-P 도표를 이용하여잔차의 정규성을 확인하였다. 또한, 편회귀잔차도표를이용하여 독립변수의 데이터가 특정 분포를 띄지 않고 일정한 분포를 보이고 등분산의 가정을 만족하는 것을 확인하였다.
03으로 산정되었다. 본 논문에서 개발한 회귀모형과 기존의 회귀모형을 이용하여 평균 갈 수량을 산정한 결과를 Table 7에 비교하였으며 비교 결과 본 논문에서 개발한 회귀모형이 관측치를 더욱 잘 반영하였다. Fig.
4 CMS의 오차를 보였다. 본 논문에서 개발한 회귀모형의 경우 비교적 관측치를 잘 반영하는 것으로 분석되었으며 가장 크게 차이가 난 유역은 영산강 상류 유역이며 1.36 CMS의 오차를 나타내었다. 기존 회귀모형과 본 논문의 회귀모형을 비교･분석한 결과 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출 곡선지수(CN), 연 강수량(P), 연증발산량(ET)을 고려할 수 있는 본 논문의 회귀모형을 사용하는 것이 평균 갈수량 산정에 있어 정확할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 유역면적(A)을 기준으로 강한 상관관계를 보이지 않는 독립변수 중(Jo, 2007), Lee (2016) 등의 선행연구에서 사용한 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S) 등 5개와 연 강수량과 연증발산량을 선정하였으며 분석 결과 결정계수의 값은 최소 0.57에서 최대 0.81로 분석되었다. 유의확률 또한 모든 회귀식이 유의함을 나타내었으며 Durbin-Watson 값의 경우 모든 회귀모형이 2에 근접한 값을 나타내어 잔차간의상관관계가 없어 회귀모형이 적합함을 나타내었다.
8로 산정되었다. 정확도 추정 결과를 비교한 결과 본 논문의 회귀모형이 기존의 회귀모형보다 통계적 수치에서 우수한 결과를 나타내었다.
89로 높은 정확도를 보였다. 통계적 정확도 추정 결과를 비교한 결과 기존 회귀모형보다 본 논문의 회귀모형이 통계적으로 우수한 결과를 나타내었다. Fig.
3 CMS로 분석되었다. 평균 갈 수량, 평균 저수량의 평균은 각각 2.4 CMS, 5.4 CMS로 분석되었다.
분석 방법은 우리나라에서 보편적으로 사용되고 있는 지속일수에 대한 유황분석을 수행하였으며 분석결과를 토대로 각 유역별로 평균 갈수량, 평균 저수량을 산정하였다. 평균 갈수량의 최댓값은 충주댐 유역에서 12.6 CMS이며 최솟값은 병선천과 갑천에서 0.5 CMS로 분석되었으며 평균 저수량의 최댓값은 충주댐 유역에서에서 28.6 CMS, 최솟값은 보성강에서 1.3 CMS로 분석되었다. 평균 갈 수량, 평균 저수량의 평균은 각각 2.
후속연구
기존의 미계측 유역의 평균 갈 수량 회귀모형과 비교･분석에서 더욱 우수한 결과를 나타낸 것은 기존의 회귀모형보다 다양한 유역특성인자와 수문 특성인 자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문으로 판단된다. 개발된 회귀모형은 국내 미계측 유역의 평균 갈수량, 평균 저수량 산정뿐만 아니라 미계측 유역의 수공구조물 설계 및 수자원 장기종합계획 수립, 하천유지유량 산정 등의 이수적인 측면에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 표준유역을 포함하여 유역의 크기별로 연구를 수행한다면 회귀모형의 추정정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
개발된 회귀모형은 국내 미계측 유역의 평균 갈수량, 평균 저수량 산정뿐만 아니라 미계측 유역의 수공구조물 설계 및 수자원 장기종합계획 수립, 하천유지유량 산정 등의 이수적인 측면에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 표준유역을 포함하여 유역의 크기별로 연구를 수행한다면 회귀모형의 추정정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
참고문헌 (9)
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