본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측 하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수(R2)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

본 연구에서는 저수지의 저류량-유출량 관계를 비선형 저수지 모형으로 표현하고, 이를 근거로 저수지의 저류특성을 이론적으로 정량화하였다. 비선형 모형으로는 지수함수, 로그함수 및 멱함수 형태를 고려하였으며, 이 중 저류량-유출량 간의 관계를 지수함수로 표현한 경우가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 제안된 모형은 충주댐 및 소양강댐에 적용하였으며, 그 결과로 충주댐의 홍수기 저류효과는 약23시간, 소양강댐의 홍수기 저류효과는 약 43시간 정도로 추정되었다.

본 연구에서는 Muskingum 하도추적모형을 수문학적으로 재해석하여 지체효과만을 고려하는 선형하천모형과 저류효과만을 고려하는 선형저수지모형의 선형결합으로 나타내었다. 유도된 모형은 일종의 순간단위도의 형태가 되며, 그 매개 변수는 Muskingum 모형의 매개변수와 동일하다. 즉, 추적시간간격 또는지체시간 후에 최초의 유출이 발생하게 되고, 총 유입량 중 x 만큼은 선형하천모형에 의해 저류효과 없이 빠져나가고 나머지(1-x) 만큼은 선형저수지모형에

자연하천의 부정류 홍수예측을 위하여 Preissmann기법에 의한 수리학적 홍수추적을 실시하였으며, 민감도 분석을 위한 상류단과 측방유입수문곡선으로서 Log-Pearson Type-III를 사용하였다. 실제하천 적용에 있어서 유역에 대해서는 선형저수지 모형을 적용하고 하도망에 대해서는 수리학적 홍수추적을 실시하였다. 상류단과 측방유입수문곡선은 선형저수지 모형을 이용하여 산정하였으며, 하류단 경계조건으로서 Manning공식을 이용하였다. 유입수문곡선으로서

불확실한 저수지 유입량과 수요량 때문에 최적의 저수지 조작기준은 정량화하기 쉽지 않다. 그렇지만 저수지 조작에 일정 수요를 충족시키면서 모의 발생시킨 유입량 시계열을 반영함으로써 음해 추계적 최적화 접근법을 이용하면 조작기준은 작성 가능하다. 이에 본 연구에서는 한강수계 7개 저수지 계통에 적절하도록 수력발전 최대화를 선형추적으로 모형화하고 최적제어를 이용하여 최적조작을 수행하였다. 이 때 2001년 수도권 용수수요를 만족시키도록 한 최적 조작 모형에는

서해안의 3개 실험유역을 선정, 강우-유출 현상 중 홍수수문곡선을 모의하기 위하여 선형저수지 모형을 적용하고 모형의 매개변수를 유역특성과 상관시켜 회귀분석을 실시하였다. 분석을 위하여 총 8개 모형이 이용되었으며 3개 유역, 5개 수위관측지점에서 시험·적용하였다. 선정된 모형의 매개변수 최적화는 선형계획기법의 일종인 Rosenbrock방법을 이용하였고 유도된 모형의 매개변수는 또 다른 강우-유출 사상에 모의하여 검정하였다. 그리고 검정된 모형 중 Nas

The purpose of this study is to develop a linear reservoir model with Kalman filter using Kalman filter theory which removes a physical uncertainty of rainfall-runoff process. A linear reservoir model, which is the basic model of Kalman filter, is used to calculate runoff from rainfall in river basin. A linear reservoir model with Kalman filter is composed of a state-space model using a system model and a observation model. The state-vector of system model in linear reservoir model with Kalman filter takes the ordinate of IUH from linear reservoir model. The average value of the ordinate of IUH for a linear reservoir model with Kalman filter is used as the initial value of state-vector. A linear reservoir model with Kalman filter shows better results than those by linear reserevoir model, and decreases a physical uncertainty of rainfall-runoff process in river basin.