초록 ▼

본 연구에서는 기존 수문모델(Ⅰ)을 구축하여 기상-해양 모델과의 연계성능 평가 및 문제점 검토 후, 국내 실정에 적합한 수문모델(Ⅱ)을 개발하고자 한다. 이를 위해 대상유역인 임진강 유역에 수문모델(Ⅰ)을 구축한 후, 모의성능을 지속적으로 평가하고자 하였다. 대상유역에 SURR 모델을 구축하기 위해 지형 및 기상자료를 수집하였으며, 임진강 유역의 상류부근은 이북지역에 해당하여 전지구 자료를 수집 및 구축하였다. 임진강 유역에 대한 SURR 모델을 구축한 후, 과거 이벤트 기간에 대한 모델 매개변수 추정 및 활용성을 평가하였다. 대체

본 연구에서는 기존 수문모델(Ⅰ)을 구축하여 기상-해양 모델과의 연계성능 평가 및 문제점 검토 후, 국내 실정에 적합한 수문모델(Ⅱ)을 개발하고자 한다. 이를 위해 대상유역인 임진강 유역에 수문모델(Ⅰ)을 구축한 후, 모의성능을 지속적으로 평가하고자 하였다. 대상유역에 SURR 모델을 구축하기 위해 지형 및 기상자료를 수집하였으며, 임진강 유역의 상류부근은 이북지역에 해당하여 전지구 자료를 수집 및 구축하였다. 임진강 유역에 대한 SURR 모델을 구축한 후, 과거 이벤트 기간에 대한 모델 매개변수 추정 및 활용성을 평가하였다. 대체로 모의 유량이 관측유량의 거동과 유사한 것으로 확인되었으며, 보정기간에 대한 3개 지점(군남, 전곡, 적성)의 REV는 –11.4∼5.3%, ME는 49.2∼64.1%, 검정기간에 대한 REV는 –4.9∼14.9%, ME는 53.4∼77.5%으로 이북지역의 수문․기상자료의 제한성을 고려했을 때 적합도가 높음을 확인하였다. 또한, 임진강 유역에 대한 SURR 모델의 매개변수에 따른 불확실성을 평가하였다. SURR 모델의 대표 매개변수로는 SB, KCH, KAGSB, SURLAG 및 ALPHA_BF가 있으며, GLUE 기법을 이용하여 불확실성을 평가하였다. 임진강 유역 북쪽에 위치한 군남 관측소의 경우 기상 및 수문정보의 제한성으로 수문모델의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 전곡 및 적성 관측소의 불확실성은 비교적 작은 것으로 나타났다. 마지막으로 기상-수문 모델을 연계해석하기 위해 WRF와 SURR모델의 연계해석을 통한 수문모의를 수행하였다. 과거 2011년 사례에 대한 평가를 수행하였으며, WRF 모델의 기상자료 기반의 모의유량은 실제 관측유량 보다 과소 산정되는 것으로 나타났다.

Abstract ▼

Ⅳ. Results of the study
○ Application of SURR model on rainfall-runoff simulation
∙ Calibration process shows that the parameter estimation in Jeonkok station always display good match between observations and simulations with criterion ME = 88~92% and the criterion REV is closest value to 0.

Ⅳ. Results of the study
○ Application of SURR model on rainfall-runoff simulation
∙ Calibration process shows that the parameter estimation in Jeonkok station always display good match between observations and simulations with criterion ME = 88~92% and the criterion REV is closest value to 0. Meanwhile, in Gunnam station, the calibrated parameters are less precise for streamflow simulation with REV ≈ -6% and ME < 65%
∙ As well as the calibration process, the verification results show the similar tendency in rainfall-runoff analysis for three stations. Gunnam station has the less accuracy in flow simulation used SURR model, with the REV criterion is approximately 13%. This indicates that the calibrated parameters in Gunnam station has high effect to the accuracy of streamflow simulation. In contrast, Jeonkok station shows the best fit between observations and simulations.
○ Develop SURR for linking with WRF model
∙ The comparison between simulated and observed flow is similar. By using the WRF model output and running SURR model it is obtained that the SURR model underestimates the results when compared with observed data. RMSE for different stations are obtained as 790.30, 629.69 and 1364 for Gunnam, Jeonkok and Jeokseong station, respectively
○ Assessment of the uncertainty in rainfall-runoff simulation using SURR model
∙ The result in GLUE application shows the uncertainty interval of ensemble simulated flows comparing to observed flows using two indexes p-factor (the ratios of observations inside the uncertainty interval and r-factor (the width of uncertainty) to assess the uncertainty level
∙ The uncertainties of flow in Northern area (Gunnam station) are always higher than those of Southern area (Jeonkok and Jeogseong station) for the selected events with small p-factor (38~59%), and big r-factor. In addition, the parameters uncertainty is also affected by the time in hydrograph, the uncertainties in peak time are greater than those in the beginning or ending of flow hydrograph
○ Select study area and collect basic data
∙ Study area: Imjin River Basin
∙ The area including 38 subbasins and the length of this domain are 8139km2 and 273.5km, respectively

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 보고서 요약서 ... 5
• 요약문 ... 7
• Summary ... 10
• Contents ... 13
• 목차 ... 15
• 표목차 ... 17
• 그림목차 ... 18
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 21
• 제 1 절 연구배경 및 목적 ... 21
• 제 2 절 연구내용 및 범위 ... 23
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 24
• 제 1 절 수문모델 개발 및 활용현황 ... 24
• 1.1 국외 개발 현황 ... 24
• 1.2 국내 개발 현황 ... 26
• 제 2 절 기상-해양-수문 연계해석 ... 27
• 제 3 장 연구결과 및 분석 ... 32
• 1. Evaluate the hydrological model on rainfall-runoff analysis ... 32
• 1.1 Estimate the input variables and parameters in SURR model ... 32
• 1.2 Evaluation of SURR application on rainfall…runoff simulation ... 37
• 1.3 Review and analysis of the model WRF-Hydro ... 41
• 2. Analysis of the meteo-hydro linkage of SURR and WRF ... 43
• 2.1. Data analysis of linking models ... 43
• 2.2 Establishing linking analysis of SURR and WRF model ... 50
• 2.3 Utilization of SURR linking with WRF model ... 57
• 3. Assess the uncertainty in the rainfall…runoff simulation usinghydrological model ... 59
• 3.1. Overview of uncertainty assessment on rainfall…runoff simulation ... 59
• 3.2 Interpret the application of GLUE method on SURR model ... 62
• 3.3 Evaluate the uncertainty of hydrological model using GLUE approach ... 67
• 4. Design of meteo-hydro model for marine association analysis ... 72
• 4.1 Development of hydro model(II) for linking meteo and ocean model ... 72
• 4.2 Application of hydrological model(II) for real-time operationhydrologic model ... 77
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 82
• 제 1 절 연구개발 목표 달성도 ... 82
• 제 2 절 관련분야의 기여도 ... 83
• 제 5 장 연구개발 결과의 활용계획 ... 84
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 85
• 제 7 장 참고문헌 ... 86
• 끝페이지 ... 91