미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.

우리나라는 기후변화로 인해 강우의 변동성이 커지며 강우관측시스템이 지역적으로 불균형하고 시험유역을 제외한 대부분의 저수지 상류 유역이 미계측유역인 관계로 강우량, 유출량, 증발량 및 신뢰성 있는 관측 유입량이 절대적으로 부족하다. 이로 인해 유역의 특성을 반영한 강우-유출 관계를 유도하는데 문제점이 초래되고 있으며, 댐 및 저수지의 계획 및 설계 운영에 필요한 유입량 예측이 어려운 실정이다. 본 연구는 미계측유역 유입량의 정량적ㆍ정성적 분석방안을 수립하기 위해서 기존에 개발된 모형 IHACRES 모형, Sacramento 모형 및 Tank 모형을 이용하여 저수지의 유입량을 산정하고 각 모형의 매개변수를 지역화 하고자 한다. 지역화를 위해서 대상유역의 지형특성인자인 유역면적, 유로연장, 유역평균표고, 유역평균경사 및 단일형상계수와 회귀 분석하여 지역화시키고, 지역화를 통하여 산정된 매개변수를 각 모형에 적용하여 대상유역의 유입량을 재산정하여 처음에 산정한 유입량 값과 비교하여 각 모형의 지역화 가능성을 비교하였다.

본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유