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pp.241-252
본 연구에서는 오프라인 및 온라인 매개변수 자동보정기법을 이용하여 개념적 집중형 수문모형의 매개변수를 보정한 후, 각 보정기법에 따른 강 우-유출 해석 결과를 비교·분석하여 기법별 적용성을 평가하였다. 이를 위해 용담댐 상류 천천 유역을 대상으로 9개의 단기 강우사상을 선정하고, 강우-유출 모의를 위한 수문모형으로 저류함수모형을 선택하였다. 또한 저류함수모형의 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 기법 으로는 SCE-UA, 온라인 기법으로는 파티클 필터를 선정하여 해석을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출 해석결과의 재현성 평가를 위해 관측수문곡 선의 평균유량을 근거로 하여 저수부(평균유량 이하)와 고수부(평균유량 초과)로 구분하여 모의결과를 비교․ 검토하였다. 그 결과, 매 시간 입력자 료를 이용하여 매개변수를 실시간으로 업데이트하는 파티클 필터의 경우, 저수부와 고수부에 구분없이 전반적으로 우수한 재현성을 보여주었다. 반면에 SCE-UA의 경우, 대상 사상에 대한 전체기간의 정보를 활용하여 선택된 목적함수 RMSE와 HMLE를 최소로 하는 최적 매개변수를 추정함 에 따라 일정규모 이상의 홍수사상에서는 목적함수에 따라 매개변수의 변동성이 나타났으며, 고수부에서는 RMSE, 저수부에서는 HMLE가 비교 적 우수한 유출모의 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
This study aims to evaluate applicability of both online and offline parameter calibration techniques on rainfall-runoff modeling using a conceptual lumped hydrologic model. To achieve the goal, the storage function model was selected and then two different automatic calibration techniques: SCE-UA (offline method) and particle filter (online method) were applied to calibrate the optimal parameter sets for 9 rainfall events in the Cheoncheon catchment, upper area of the Yongdam multi-purpose dam. In order to assess reproducibility of hydrographs from the parameter sets of both techniques, the observed discharge of each event was divided into low flow (below average flow) and high flow (over average flow). The results show that the particle filter method, updating the parameters in real-time, provides more stable reproducibility than the SCE-UA method regardless of low and high flow. The optimal parameters estimated by SCE-UA are very sensitive to the selected objective functions used in this study: RMSE and HMLE. In particular, the parameter sets from RMSE and HMLE demonstrate superior goodness-of-fit values for high flow and low flow periods, respectively.
