본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과 Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006∼2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

We employed two data assimilation techniques including MM5 Four Dimensional Data Asssimilation (FDDA) and Local Analysis and Prediction System (LAPS) to find out the effects of the changed initial conditions on the wind fields simulation according to the objective analysis methods. We designed 5 different modeling cases. EXP B used no data assimilation system. Both EXP F1 using surface observations and EXP F2 with surface and upper-air observations employed MM5 FDDA. EXP L1 using surface observations and EXP L2 with surface and upper-air observations used LAPS. As results of, simulated wind fields using MM5 FDDA showed locally characterized wind features due to objective analysis techniques in FDDA which is forcefully interpolating simulated results into observations. EXP F1 represented a large difference in comparison of wind speed with EXP B. In case of LAPS, simulated horizontal distribution of wind fields showed a good agreement with the patterns of initial condition and EXP L1 showed comparably lesser effects of data assimilation of surface observations than EXP F1. When upper-air observations are applied to the simulations, while MM5 FDDA could hardly have important effects on the wind fields simulation and showed little differences with simulations with merely surface observations (EXP F1), LAPS played a key role in simulating wind fields accurately and it could contribute to alleviate the overestimated winds in EXP L1 simulations.