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한국수자원학회 / v.44, no.3, 2011년, pp.199-208 
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자료동화 기법을 연계한 실시간 하천유량 예측모형 개발
( Development of Real-Time River Flow Forecasting Model with Data Assimilation Technique ) |
| 이병주;배덕효; 국립기상연구소 응용기상연구과 수문자원연구팀;세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과;
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| 초 록 |
| 본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태변수의 칼만게인 거동을 분석한 결과 모의유량은 관측유량으로 74% 이동한 것으로 나타났다. 예측강우를 관측강우와 동일하다고 가정하고 예측선행시간 1시간에 대해 자료동화 전 후의 모의유량을 분석한 결과 2006년과 2007년에 각각 49.6%와 33.1%의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 하천유량 예측시스템에 자료동화기법을 연계할 경우 강우-유출모형만을 이용한 결과보다 정확한 홍수량 예측이 가능할 것으로 판단된다. |
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| The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved. |
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| 키워드 |
| 연속형 강우-유출모형;앙상블 칼만 필터;실시간 하천유량예측;자료동화;continuous rainfall-runoff model;ensemble Kalman filter;real-time river flow forecast;data assimilation; |
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한국수자원학회논문집 / v.44, no.3, 2011년, pp.199-208
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO201115952331152)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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