분포형모델을 이용한 홍수유출예측 : 앙상블 칼만필터 적용을 중심으로 = Flood forecasting by using distributed models

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, the distributed model is applied by ensemble kalman filter using the data of real time runoff and the parameter of model to meet accurately the flood flow forecasting. Also reducing uncertainty and updating measurements with errors are applied in nonlinear systems in wicheon basin, which is the typical IHP basin. The results of study are as follows.

1) The result of the percent error for peak flow in each flood event, the ensemble 100 is average mark of 1.21% and the ensemble 80 is average mark of -1.93%. The ensemble 100 and 80 are the lowest in the others. And the percent error for peak flow is more than 3% in the numble of ensemble decreased. Also the result of the error for peak time, four of flood events is accurate and three of flood events is less than 1hr.

2) The result of the coefficient of model efficiency in each flood event, the ensemble 100 is the highest average mark of 0.96 and the coefficient of model efficiency is low in the numble of ensemble decreased. It gives its confidence to the numble of more than ensemble 100(Evesen, 1994 / Wen&Chen, 2005).

3) Henceforth, the sensitivity analysis of the model and the decision making of the optimization will be studied for the analysis of uncertainty about the generation of initial ensemble, the variance of the measurements of the rainfall and the runoff and the variance of initial runoff to apply accurate real time forecasting.

Consequently, the flood forecasting by using distributed models applied the ensemble kalman filter is comparatively accurate in the domestic flood forecasting.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 홍수유출예측의 정확성을 높이기 위해 실시간으로 관측되는 유출량자료와 모델의 매개변수를 이용하여 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하였다. 또한 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하기 위하여 IHP대표유역인 위천유역을 대상으로 지금까지 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다.

1) 각 호우사상별 첨두유량오차율을 분석한 결과 앙상블 개수가 100개, 80개일 때 각각 평균이 1.21%, -1.93%로 가장 낮게 나왔으며, 앙상블 개수가 적어질수록 약 3%가 넘는 것으로 나타났다. 또한 첨두시간오차는 8개 호우사상에서 4개 호우사상이 일치하였으며, 3개의 호우사상이 1hr이하로 예측을 실시하는 것으로 나타났다.

2) 각 호우사상에 대한 앙상블 개수별 모델 효율성 계수(Nash&Sutcliffe, 1970)를 비교한 결과, 앙상블 개수가 100개일 때 평균 0.96으로 가장 높았고 개수가 작아질수록 효율성 계수는 낮아지는 것으로 나타난 것으로 나타났으며, 앙상블 개수가 100개 이상일 때 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있는 것으로 판단된다(Evesen, 1994 / Wen&Chen, 2005).

3) 실시간 홍수유출예측을 불확실성에 대한 고려없이는 앞으로 발생하게 되는 흐름상태에 대한 예측이 불가능할 뿐만 아니라 매 시간마다 예측을 통한 홍수모의결과와 실측자료간에 오차가 발생하게 되는데, 모형의 수행을 통한 오차의 제거가 없을 경우 오차의 누적으로 인한 모형의 정확성은 더욱 낮아지게 될 것이다. 따라서 실시간 홍수예측을 위해 사용되는 홍수유출모형의 정확도 향상을 위해서 앙상블 칼만필터를 이용하여 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 더욱 정밀한 홍수유출예측이 가능할 것으로 판단된다.

4) 향후 모형에 대한 더욱 정교한 실시간 기법의 적용을 위해 초기앙상블의 형성, 관측된 강우자료와 유출량자료의 분산, 초기 유량의 분산에 관한 불확실도 해석을 통한 모형의 민감도 분석과 최적값 결정을 위한 구체적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

따라서 지금까지의 연구결과에서 앙상블 칼만필터를 이용한 홍수유출예측은 국내 홍수예경보에 이용할 경우 비교적 정밀한 홍수유출을 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1.1 서 언 1
• 1.2 연구동향 2
• 1.3 연구방법 5
• 제2장 앙상블 칼만필터(EnKF) 7
• 2.1 앙상블 칼만필터 개요 7
• 2.2 앙상블 칼만필터 이론 10
• 제3장 분포형 수문모형 15
• 3.1 TOPMODEL의 개요 15
• 3.2 TOPMODEL의 구성과 기본가정 18
• 3.3 TOPMODEL의 유출이론 20
• 3.3.1 포화영역(Saturated Zone)에서의 정상유동 20
• 3.3.2 불포화영역(Unsaturated Zone)의 토양수분함량 계산 25
• 3.3.3 포화영역(Saturated Zone)의 토양수분함량 계산 28
• 3.3.3 하도유출(Runoff Routing) 30
• 3.4 지형지수(Topographic Index) 33
• 3.4.1 지형지수 산정절차 34
• 제4장 실제 유역의 적용 및 분석 39
• 4.1 분석 유역의 선정 39
• 4.1.1 분석유역의 개황 39
• 4.1.2 분석유역의 수문학적 특성 41
• 4.1.3 분석유역의 수문관측소 및 수문자료 45
• 4.2 지형지수 계산 49
• 4.3 앙상블 칼만필터를 이용한 홍수유출예측 모의적용 50
• 제 5장 결 론 83
• 참고문헌 85
• 부 록 93