선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이 중 크리깅 기법은 데이터의 공간적 상관성에 입각하여 관측되지 않은 지점에서의 예측값을 제공하며, 예측값의 불확실성을 정량화할 수 있는 장점으로 인해 여러 응용분야에서 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 크리깅 기법을 이용하여 정확한 홍수 예측 및 수자원 관리에 필요한 격자 기반의 정량적 강우를 산정하기 위해 지점 강우를 이용하여 격자 크기별 공간분포 강우로 산정하였으며, Modified Clark 모형(Kull과 Feldman, 1998)을 적용하여 공간 분포된 수문 자료의 적용성을 높이는 데 있다.
제안 방법
- 선정된 강우사상에 대한 각 시간대별 강우량을 이용하여 정규 크리깅과 일반 크리깅 기법을 적용하여 격자 크기(10, 000m, 5, 000m, 2, 000m, 1, 000m, 500m)에 따른 공간강우량을 산정하였다. 공간분포된 강우의 정확도를 향상시키기 위해 강우사상의 매시간 주어진 분리거리 안에서 선택된 지점의 주변에 속한 점들의 거리를 이용하여 실험적(experimental) 베리오그램을 산정하였으며, 이론적(theoretical) 베리오그램 모형 중구형모델을 선정하여 강우시간대별 매개변수(nugget effect, sill, range)를 산정하였다. 선정된 모의기법 및 격자 크기에 대해 교차검증 방법을 통해 적용기법의 타당성을 평가하였다.
- 선정된 강우사상에 대한 각 시간대별 강우량을 이용하여 정규 크리깅과 일반 크리깅 기법을 적용하여 격자 크기(10, 000m, 5, 000m, 2, 000m, 1, 000m, 500m)에 따른 공간강우량을 산정하였다. 공간분포된 강우의 정확도를 향상시키기 위해 강우사상의 매시간 주어진 분리거리 안에서 선택된 지점의 주변에 속한 점들의 거리를 이용하여 실험적(experimental) 베리오그램을 산정하였으며, 이론적(theoretical) 베리오그램 모형 중구형모델을 선정하여 강우시간대별 매개변수(nugget effect, sill, range)를 산정하였다.
- 유역 내의 불균일한 강우 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 것으로 알려진 크리깅 기법을 이용하여 생성된 면적 평 균강우량과 Thiessen 다각형법 에 의해 면적 평 균강우량을 산정하였다. 크리깅 기법 으로 분포된 격자 형태의 강우자료를 소유역 분할도를 이용하여 해당 소유 역의 격자 강우의 합을 소유역의 격자수로 나눔으로써 유역별 면적 평 균강우량을 산정 하였다.
- 지점 강우를 공간적으로 분포시키기 위해 크리깅의 추정식이 편향되지 않으면서 오차 분산을 최소로 하는 가중치를 구하여 미지의 값을 예측하는 크리깅(kriging) 방법을 적용하였다. 크리깅 방법중에서 크리깅 추정식이 편향되지 않으면서 오차 분산을 최소로 하는 경우의 정규크리깅 (ordinary kriging)과 공간적으로 변화하거나 특정한 경향을 갖는 평균을 제거하지 않고 크리깅 가중치를 계산할 때 이를 고려하여 자료분포의 불변성을 가정하지 아니한 일반 크리깅(universal kriging)을 적용하였다.
대상 데이터
- 대상 유역인 보청천 유역은 금강수계의 동부에 위치하고 있으며 유역 면적은 476.5km2, 하천연장 49 km의 중소 유역으로, 건설교통부에서 설치한 12개의 우량 관측소와 5개의 수위 관측소가 설치되어 있다. 적용된 강우사상은 표 1과 같다.
데이터처리
- 대상 유역의 적합한 크리깅 기법 및 매개 변수들을 산정하기 위해 정규 크리깅과 일반 크리깅을 적용한 결과를 교차 검증으로 모형의 타당성 및 적정격자크기를 평가하였다. 대부분의 강우사상에서 격자크기 10, 000 m에서 격자 크기 1, 000 m까지는 교차검증 통계값이 작아지는 경향을 나타냈으나 격자크기 500m에서는 교차검증 통계값이 격자 크기 1, 000m보다 큰 값을 나타내어 예측 정도가 낮아짐을 알 수 있다.
- 공간분포된 강우의 정확도를 향상시키기 위해 강우사상의 매시간 주어진 분리거리 안에서 선택된 지점의 주변에 속한 점들의 거리를 이용하여 실험적(experimental) 베리오그램을 산정하였으며, 이론적(theoretical) 베리오그램 모형 중구형모델을 선정하여 강우시간대별 매개변수(nugget effect, sill, range)를 산정하였다. 선정된 모의기법 및 격자 크기에 대해 교차검증 방법을 통해 적용기법의 타당성을 평가하였다. 그림 2와 그림 3은 격자 크기별 정규 크리깅과 일반크리깅 기법을 통한 공간분포된 결과를 나타내고 있다.
이론/모형
- 공간분포된 수문 자료를 이용한 유출해석을 실시하기 위해 강우 입력자료는 정규 크리깅과 일반 크리깅 기법에 의해 산정된 공간강우를 적용하여 ModClark 모형에 의한 유출모의를 실시하였으며, 공간 평균된 수문자료를 이용한 유출해석를 실시하기 위해 강우 입력자료는 정규 크리깅과 일반크리깅 기법에 의해 산정된 격자 강우를 이용하여 산정한 면적평균 강우량과 Thiessen 다각형법에 의해 산정된 면적평균 강우를 적용하여 Clark 단위도 법을 이용하여 유 출모의를 실시하였다. HEC-GeoHMS 모형에 의해 산정된 유역의 격자자료인 격자면적, 각 격자로부터 유역 출구까지 의 이동거리, 격자의 좌표 및 유출 곡선지수를 이용하여 HEC-HMS모형을 구성하였다. 유역의 하도홍수추적 방법에는 유입 수문곡선과 하도의 물리적 특성을 기초로 수문곡선의 확산을 고려하는 Muskingum-Cunge방법을 사용하였다.
- 유역을 적정 격자 크기로 분리하면 격자별 공간강우와 유효강우의 공간적 변화특성을 반영할 수 있다. 격자 크기에 의한 유출수문 곡선의 영향 분석은 정규 크리깅 기법과 일반 크리깅 기법을 통해 산정된 격자 크기별 강우를 이용하여 ModClark 모형을 통해 유출해석을 실시하였다. 그림 7은 호우사상별 격자 크기에 따른 첨두유량 및 총유출량 모의 결과를 나타내고 있다.
- 공간분포된 수문 자료를 이용한 유출해석을 실시하기 위해 강우 입력자료는 정규 크리깅과 일반 크리깅 기법에 의해 산정된 공간강우를 적용하여 ModClark 모형에 의한 유출모의를 실시하였으며, 공간 평균된 수문자료를 이용한 유출해석를 실시하기 위해 강우 입력자료는 정규 크리깅과 일반크리깅 기법에 의해 산정된 격자 강우를 이용하여 산정한 면적평균 강우량과 Thiessen 다각형법에 의해 산정된 면적평균 강우를 적용하여 Clark 단위도 법을 이용하여 유 출모의를 실시하였다. HEC-GeoHMS 모형에 의해 산정된 유역의 격자자료인 격자면적, 각 격자로부터 유역 출구까지 의 이동거리, 격자의 좌표 및 유출 곡선지수를 이용하여 HEC-HMS모형을 구성하였다.
- 유역의 하도홍수추적 방법에는 유입 수문곡선과 하도의 물리적 특성을 기초로 수문곡선의 확산을 고려하는 Muskingum-Cunge방법을 사용하였다. 또한 기저 유출로 분리하는 방법에는 지수함수적 감소 방법 을 채택하였다.
- 유역 내의 불균일한 강우 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 것으로 알려진 크리깅 기법을 이용하여 생성된 면적 평 균강우량과 Thiessen 다각형법 에 의해 면적 평 균강우량을 산정하였다. 크리깅 기법 으로 분포된 격자 형태의 강우자료를 소유역 분할도를 이용하여 해당 소유 역의 격자 강우의 합을 소유역의 격자수로 나눔으로써 유역별 면적 평 균강우량을 산정 하였다.
- HEC-GeoHMS 모형에 의해 산정된 유역의 격자자료인 격자면적, 각 격자로부터 유역 출구까지 의 이동거리, 격자의 좌표 및 유출 곡선지수를 이용하여 HEC-HMS모형을 구성하였다. 유역의 하도홍수추적 방법에는 유입 수문곡선과 하도의 물리적 특성을 기초로 수문곡선의 확산을 고려하는 Muskingum-Cunge방법을 사용하였다. 또한 기저 유출로 분리하는 방법에는 지수함수적 감소 방법 을 채택하였다.
- 지점 강우를 공간적으로 분포시키기 위해 크리깅의 추정식이 편향되지 않으면서 오차 분산을 최소로 하는 가중치를 구하여 미지의 값을 예측하는 크리깅(kriging) 방법을 적용하였다. 크리깅 방법중에서 크리깅 추정식이 편향되지 않으면서 오차 분산을 최소로 하는 경우의 정규크리깅 (ordinary kriging)과 공간적으로 변화하거나 특정한 경향을 갖는 평균을 제거하지 않고 크리깅 가중치를 계산할 때 이를 고려하여 자료분포의 불변성을 가정하지 아니한 일반 크리깅(universal kriging)을 적용하였다.
성능/효과
- 강우량 산정기법으로 강우량을 산정하여 유출모형에 적용한 결과 정규 크리깅 기법으로 산정된 강우를 이용한 유출모의 결과가 통계분석, 첨두유량도달시간, 수문곡선의 형상을 일반 크리깅 기법으로 산정한 강우를 적용한 결과 및 공간 평균 강우를 적용한 결과에 비해 정확성을 보여주고 있다. 이것은 강우의 공간분포 및 유효강우량의 공간적 변화특성을 잘 반영한 결과로 판단된다.
- 대부분의 강우사상에서 격자크기 10, 000 m에서 격자 크기 1, 000 m까지는 교차검증 통계값이 작아지는 경향을 나타냈으나 격자크기 500m에서는 교차검증 통계값이 격자 크기 1, 000m보다 큰 값을 나타내어 예측 정도가 낮아짐을 알 수 있다. 격자 크기가 작아질수록 강우의 공간적 분포특성을 잘 표현할 수는 있으나 계산시간의 증가와 실제 예측에 의 정확도 저하를 유발할 수 있으므로 대상 유역의 지점 강우를 크리깅 기법을 통해 공간분포 시 격자 크기 1, 000m에서 안정적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 대상 유역의 강우량을 산정하여 유출모형에 적용한 결과 정규 크리깅 기법으로 산정된 강우를 이용한 유출모의 결과가 통계분석, 첨두유량도달시간, 수문곡선의 형상을 일반 크리깅 기법으로 산정한 공간분포된 강우를 적용한 결과 및 공간 평균된 강우를 적용한 결과에 비해 정확성을 보여주고 있다.
- 그림 7은 호우사상별 격자 크기에 따른 첨두유량 및 총유출량 모의 결과를 나타내고 있다. 그림에서 보듯이 격 자크기 1, 000m에서 실측첨두 유량 및 총유출량에 근접함을 나타내었고, 격자 크기가 커질수록 첨두유량의 변화폭이 크게 나타났다. 특히, 탄 부지점에서 첨두 유량 및 총유출량의 변화가 다른 지점에 비해 격자 크기에 따른 변화폭이 크게 나타났다.
- 격자 크기가 작아질수록 강우의 공간적 분포특성을 잘 표현할 수는 있으나 계산시간의 증가와 실제 예측에 의 정확도 저하를 유발할 수 있으므로 대상 유역의 지점 강우를 크리깅 기법을 통해 공간분포 시 격자 크기 1, 000m에서 안정적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 대상 유역의 강우량을 산정하여 유출모형에 적용한 결과 정규 크리깅 기법으로 산정된 강우를 이용한 유출모의 결과가 통계분석, 첨두유량도달시간, 수문곡선의 형상을 일반 크리깅 기법으로 산정한 공간분포된 강우를 적용한 결과 및 공간 평균된 강우를 적용한 결과에 비해 정확성을 보여주고 있다. 이것은 강우의 공간분포 및 유효강우량의 공간적 변화특성을 잘 반영한 결과로 판단된다.
- 그림에서 보듯이 격 자크기 1, 000m에서 실측첨두 유량 및 총유출량에 근접함을 나타내었고, 격자 크기가 커질수록 첨두유량의 변화폭이 크게 나타났다. 특히, 탄 부지점에서 첨두 유량 및 총유출량의 변화가 다른 지점에 비해 격자 크기에 따른 변화폭이 크게 나타났다.
후속연구
- 이것은 강우의 공간분포 및 유효강우량의 공간적 변화특성을 잘 반영한 결과로 판단된다. 정규 크리깅으로 공간분포된 강우를 이용한 유출모의를 통해 정도 높은 유출을 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.