[논문]TANK 모형의 매개변수 추정을 위한 베이지안 접근법의 적용: MCMC 및 GLUE 방법의 비교

김령은; 원정은; 최정현; 이옥정; 김상단

doi:10.15681/kswe.2020.36.4.300

TANK 모형의 매개변수 추정을 위한 베이지안 접근법의 적용: MCMC 및 GLUE 방법의 비교
Application of Bayesian Approach to Parameter Estimation of TANK Model: Comparison of MCMC and GLUE Methods 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.36 no.4, 2020년, pp.300 - 313

김령은 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 원정은 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 최정현 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 이옥정 (부경대학교 환경공학과) , 김상단 (부경대학교 환경공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Study area and location of meterological observation sites.
그림 Fig. 2. TANK model (Kim et al., 2005).
그림 Fig. 3. Acceptance rate for Metropolis-Hastings algorithm.
그림 Fig. 4. Simulation results using best parameters.
표 Table 1. Mean and standard deviation (SD) of parameter posterior distribution obtained by Metropolis-Hastings algorithm and GLUE method
그림 Fig. 5. Simulated TANK water height evolution using best parameters.
그림 Fig. 6. Uncertainty of simulated daily stream-flow.
그림 Fig. 7. Prior and posterior distributions in Metropolis-Hastings algorithm.
그림 Fig. 8. Prior and posterior distributions in GLUE method.
그림 Fig. 9. Flow duration curve.
표 Table 2. Uncertainty of design flow

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수문모형의 매개변수를 추정하는데 사용되는 일반적인 두 가지 유형의 정보는 무엇인가?	정확한 모형 구동과 이에 기초한 올바른 의사 결정을 보장하려면 모형 매개변수의 적절한 추정이 요구된다. 일반적으로 두 가지 유형의 정보(전문가의 지식을 기반으로 한 사전 정보 및 모니터링을 통해 수집된 관측자료)가 수문모형의 매개변수를 추정하는데 사용될 수 있다. 최소자승법을 비롯한 다양한 목적함수를 이용하는 매개변수 자동추정방법에서는 모형의 매개변수 추정을 위하여 관측된 자료만을 사용한다.
	MH 알고리즘이란?	, 1953). 이 알고리즘은 Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 표본 추출 방법의 일종으로, 사후분포로부터 표본을 생성하는 기법이다. MH의 원리는 사후분포의 특성(예를 들어, 매개변수의 평균 또는 표준편차)을 정확하게 결정할 수 있도록 사후분포에서 충분히 큰 표본을 생성하는 것이다.
	GLUE 방법의 원리는 무엇인가?	, 1999). 이 방법의 원리는 사전분포에서 많은 수의 매개변수 값을 생성하여 매개변수의 공간을 분할하는 것이다. 그런 다음 우도함수를 이용하여 각 매개변수 조합의 가중치를 계산한다. MH 알고리즘과 GLUE 방법은 이미 많은 복잡한 수문모델에 적용되어왔다(Rajib et al.

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저자의 다른 논문 :

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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