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한국수자원학회 / v.42, no.11, 2009년, pp.953-961 
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앙상블 칼만필터를 연계한 추계학적 연속형 저류함수모형 (I) : - 모형 개발 -
( Stochastic Continuous Storage Function Model with Ensemble Kalman Filtering (I) : Model Development ) |
| 배덕효;이병주;; 세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과;세종대학교 토목환경공학과;;
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| 초 록 |
| 본 연구의 목적은 현재 국내 홍수예경보 시스템의 유출해석모형으로 이용되고 있으며 단일 호우사상에 대해 적용이 가능한 유역 및 하도 저류함수모형을 추계학적 연속형 저류함수모형으로 개발하고자 하는데 있다. 이를 위해 기존 저류함수모형에 토양수분 산정 컴포넌트를 추가하고 지표면유출, 중간유출, 지하수유출 및 실제증발산량을 토양수분의 함수로 나타내어 각 수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였다. 또한 실시간 관측유량자료 동화를 위해 앙상블 칼만 필터 기법을 도입하여 확정론적 모형을 추계학적 모형으로 개선하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 추계학적 연속형 저류함수모형은 장기간의 연속적인 유출해석이 가능할 뿐만 아니라 관측자료 동화를 통해 기존 저류함수 모형보다 신뢰성 있는 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다. |
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| The objective of this study is to develop a stochastic continuous storage function model for enhancement of an event-oriented watershed and channel storage function models which have been used as an official flood forecast model in Korea. For this study, soil moisture accounting component is added to the original storage function model and each hydrologic component, such as surface flow, subsurface flow, groundwater flow and actual evaportranspiration, is simulated as a function of soil water content. And also, ensemble Kalman filtering technique is used for real-time assimilation of measured streamflow from various stream locations in the watershed. Therefore the enhanced model will be able to simulate hydrologic components for long-term period without additional estimation of model parameters and to give more accurate and reliable results than those from the existing deterministic model due to the assimilation of measured streamflow data. |
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| 키워드 |
| 추계학적 연속형 저류함수모형;토양수분;홍수예보;앙상블 칼만필터;stochastic continuous storage function;flood forecast;soil moisture;ensemble Kalman filter; |
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한국수자원학회논문집 / v.42, no.11, 2009년, pp.953-961
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200903538424233)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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