KR101918857B1 - 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템 및 그 관리방법 - Google Patents

유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템 및 그 관리방법 Download PDF

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KR101918857B1
KR101918857B1 KR1020170101234A KR20170101234A KR101918857B1 KR 101918857 B1 KR101918857 B1 KR 101918857B1 KR 1020170101234 A KR1020170101234 A KR 1020170101234A KR 20170101234 A KR20170101234 A KR 20170101234A KR 101918857 B1 KR101918857 B1 KR 101918857B1
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장철희
김현준
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한국건설기술연구원
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Abstract

본 발명은 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템 및 그 관리방법에 대한 것이다. 보다 상세하게는, 하천유역의 물관리를 위하여, 강수(비와 눈)에 의하여 유역에서 발생되는 유출량을 일단위로 예측하는 시스템에 있어서, 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 포함하는 저장수단; 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여, 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하여, 각 유역별 유역 일유출량을 산정하는 유역 일유출량 산정처리수단; 상기 저장수단에 저장되는 정보를 입력하기 위한 입력수단; 상기 입력수단에 의해 입력되는 내용 및 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하는 출력수단; 및 관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 중 적어도 어느 하나를 보정하는 매개변수 보정 처리수단을 포함하여, 국내외에서 제안되어 독립적으로 활용중인 일유출량 예측알고리즘을 통합시스템으로 구축하고 매개변수를 제어 및 관리하며, 관측유출량이 있는 경우는 각 유출예측방법들의 매개변수를 수동 및 자동으로 보정하여 사용자의 편의를 향상시킬 수 있도록 하는 제어 및 관리 기능이 있는 통합 정보처리시스템에 관한 것이다.

Description

유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템 및 그 관리방법{Intergrated system for daily streamflow prediction and management method using the same}
본 발명은 하천유역의 물관리를 위하여, 강수(비와 눈)에 의하여 유역에서 발생되는 유출량을 일단위로 예측하는 시스템에 관한 것으로써, 국내외에서 제안되어 독립적으로 활용중인 복수의 유출량 예측방법(예측 알고리즘)을 통합시스템으로 구축하고 매개변수를 제어 및 관리하며, 관측유출량이 있는 경우는 각 일유출량 예측알고리즘들의 매개변수를 수동 및 자동으로 보정하여 사용자의 편의를 향상시킬 수 있도록 하는 제어 및 관리 기능이 있는 통합 정보처리시스템에 관한 것이다.
하천유역의 물관리를 위해서는 강수로부터 발생하는 유역유출량을 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 수문관측시설을 설치하고 유역에 내린 강수량과 하천의 유출량을 현장 관측하게 된다. 그러나, 정밀한 관측을 위한 시설투자에는 한계가 있기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 활용하여 관측된 강수자료로부터 하천유역의 유출량을 예측하는 것이 일반적이다.
이러한 유역유출량을 예측할 수 있는 기법은 유역의 수문 및 기상 환경 등에 의하여 영향을 받게 되므로 국가별, 지역별로 독자적으로 개발된 방법이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 개별적인 시스템에 의하여 사용되고 있거나, 이론만으로 제공되어 있기 때문에 별도의 시스템으로 구현하여야 하는 한계가 있다.
따라서, 같은 방법이라도 표준화된 시스템에 의하여 재현이 되지 않기 때문에 사용자에 따라서 상이한 결과를 도출하는 한계가 있다. 또한, 일유출량의 예측에 필수적인 매개변수의 일반화가 어려워 관측자료를 이용한 수동 혹은 자동 보정 과정이 필요한데 표준화된 통합시스템이 없기 때문에 사용자들이 쉽게 유역유출량을 종합적, 정량적으로 예측하는데 한계가 있었다.
대한민국 등록특허 제1169712호 대한민국 등록특허 제1084679호 대한민국 등록특허 제1703809호 일본 공개특허 특개평9-61545
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 강수와 기상 자료로부터 산정되는 유역유출량을 통합시스템에서 구현하도록 하고 입력 자료의 연결 및 결과를 그래픽과 테이블 상호 연동을 통해 통합 제어하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 목적은, 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템에 있어서, 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 포함하는 저장수단; 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여, 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하여, 각 유역별 유역 일유출량을 산정하는 유역 일유출량 산정처리수단; 상기 저장수단에 저장되는 정보를 입력하기 위한 입력수단; 및 상기 입력수단에 의해 입력되는 내용 및 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하는 출력수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템으로서 달성될 수 있다.
그리고, 관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 중 적어도 어느 하나를 보정하는 매개변수 보정 처리수단을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 유역 일유출량 산정처리수단은, GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, 및 TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 각각의 일유출량 예측 알고리즘은, 일유출량 유역노드의 기본 이미지는 동일하나, 사용자의 선택에 의해 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘을 구별할 수 있는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 X1, X2, X3, X4와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 An, ThetaCri, bp, Kgl, Ksn, Tcp1, Tcp2, Tcf, Tcg와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 CFMax, CFR, CWH, TT, TTint, TTSM, Beta, FC, PWP, SUMax, Kr, Ku, Kl, Kperc와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 INSC, COEFF, SQ, SMSC, SUB, CRAK, K와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, S1MAX, S2MAX, K1, K2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 Smax, alpha, EVC와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동으로 조정하여 상기 관측된 하천유출량 자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, 상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 보정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 추가적으로 구비되며, 유역에 대한 정보를 이용하여 각 유역별로 물순환요소를 해석하고 각 유역간의 유동을 산정하여 물순환변동을 예측하는 기본예측시스템을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, 상기 기본예측시스템은, 상기 저장수단에 저장된 데이터를 이용한 소유역 물순환 요소에 근거하여 물순환개선시설에서의 물순환요소를 해석하고 각 물순환개선시설 간의 유수이동 및 물 재이용량을 평가하여 하류에서의 물순환 변화를 예측하는 중앙처리수단을 포함하고, 상기 출력수단은 상기 입력수단에 의해 입력되는 내용 및 중앙처리수단에 의해 선정되는 결과를 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 카테고리로서 본 발명의 목적은, 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템을 이용한 통합관리방법에 있어서, 입력수단을 통해 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 저장수단에 입력하는 단계; 유역 일유출량 산정처리수단에 구비되는 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하는 단계; 각각의 일유출량 예측 알고리즘이 출력수단에 의해 디스플레이되고, 사용자의 선택에 의해 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘을 구별할 수 있도록 표시되는 단계; 선택된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수와 초기값을 입력하는 단계; 및 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여 각 유역별 유역 일유출량을 산정하고 출력수단이 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합관리방법으로서 달성될 수 있다.
그리고, 상기 선택하는 단계는, GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, 및 TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 매개변수 보정 처리수단에 의해, 관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 중 적어도 어느 하나를 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고, 상기 보정하는 단계에서, 상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동으로 조정하여 상기 관측된 하천유출량 자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 보정하는 단계에서, 상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 보정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 하천유역 일유출량 예측 통합시스템 및 이를 이용한 관리 방법에 의하면, 국내외에서 활용되고 있는 복수의 일유출량 예측 알고리즘을 동일한 통합시스템에서 평가할 수 있고, 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동 혹은 자동으로 보정하며, 그래픽과 테이블을 상호 연동한 통합 시스템을 통한 입출력 자료의 제어를 통해 모델링에 소요되는 시간과 자원 소요를 최소화할 수 있는 이점이 있다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템의구성도,
도 2a 내지 도 2g는 GR4J 모형, GSM 모형, HBV 모형, SYMHYD 모형, TANK4 모형, TANK_SM 모형, 및 TPHM 모형의 모식도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 산정 처리수단을 구성하는 7개의 유역 일유출량 예측 알고리즘을 나타낸 표,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 일유출량 유역노드의 기본 이미지로써 동일한 형상의 이미지를 개별 일유출량 유역노드에 동일하게 사용되나, 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘이 구별된 화면,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(GR4J 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(X1, X2, X3, X4) 및 초기값 입력창 화면,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(GSM 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(An, ThetaCri, bp, Agl, Kgl, Ksn, Tcp1, Tcp2, Tcf, Tcg) 및 초기값 입력창 화면,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(HBV 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(CFMax, CFR, CWH, TT, TTint, TTSM, Beta, FC, PWP, SUMax, Kr, Ku, Kl, Kperc)) 및 초기값 입력창 화면,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(SYMHYD 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(INSC, COEFF, SQ, SMSC, SUB, CRAK, K) 및 초기값 입력창 화면,
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(TANK4 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(A0, HA1, HA2, A1, A2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1) 및 초기값 입력창 화면,
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(TANK_SM 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(A0, HA1, HA2, A1, A2, S1MAX, S2MAX, K1, K2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1) 및 초기값 입력창 화면,
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측을 위한 노드(THPM 모형)의 매개변수 입력 방법을 나타내게 위한 기본 매개변수(Smax, alpha, EVC) 및 초기값 입력창 화면,
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정 방법으로서, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘들의 매개변수를 수동으로 조정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 보여주는 화면,
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정 방법으로서, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 사용자가 개별 일유출량 예측 방법들의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution University of Arizona, Duan et al., 1992)를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 조정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 보여주는 화면을 도시한 것이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 통상의 기술자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 예를 들면, 직각으로 도시된 영역은 라운드지거나 소정 곡률을 가지는 형태일 수 있다. 따라서 도면에서 예시된 영역들은 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 소자의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서의 다양한 실시예들에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
이하에서는 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템의 구성, 기능 그리고 이러한 시스템을 이용한 유역 일유출량 예측을 위한 통합관리방법에 대해 설명하도록 한다.
먼저, 도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템의 구성도를 도시한 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템은, 하천유역의 물관리를 위하여, 강수(비와 눈)에 의하여 유역에서 발생되는 유출량을 일단위로 예측하는 시스템에 관한 것으로써, 국내외에서 제안되어 독립적으로 적용인 유출량 예측 알고리즘을 하나의 통합시스템으로 구축하고 각 유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 제어 및 관리하며, 관측유출량이 있는 경우는 각 일유출 예측알고리즘들의 매개변수를 수동 및/또는 자동으로 보정하여 사용자의 편의를 향상시킬 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 하천유역 일유출량 예측 통합시스템 및 이를 이용한 관리 방법에 의하면, 국내외에서 활용되고 있는 복수의 일유출량 예측알고리즘을 동일한 통합시스템에서 평가할 수 있고, 매개변수를 수동 및/또는 자동으로 보정하며, 그래픽과 테이블을 상호 연동한 통합 시스템을 통한 입출력 자료의 제어를 통해 모델링에 소요되는 시간과 자원 소요를 최소화할 수 있는 특징을 갖는다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 하천유역 일유출량 예측 통합시스템은 전체적으로 입력수단(200), 유역자료가 저장되는 유역자료 데이터베이스와 기상자료가 저장되는 기상자료 데이터베이스를 갖는 저장수단(100)과, 중앙처리수단(300), 출력수단(400), 제어수단(500), 그리고 유역일유출량 산정처리수단(600)과, 매개변수 보정처리수단(700)을 포함하여 구성될 수 있음을 알 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 하천유역 일유출량 예측 통합시스템은 본 발명의 발명자에 의해 발명되어 출원, 등록된 등록특허 제1169712호에 기재된 “분산형 물순환 개선시설에 의한 물순환 통합 관리 시스템”의 구성을 기본예측시스템으로서 포함하면서, 추가적으로 연계되어 유역 일유출량 산정처리수단(600)과, 매개변수 보정처리수단(700)을 더 포함하여 구성됨을 알 수 있다.
기본예측시스템은 등록특허 제1169712호에 기재된 바와 같이, 기상자료 및 유역특성 등에 의한 데이터, 지리정보데이터, 각 물순환 개선시설에 대한 데이터를 저장하는 저장수단(100); 상기 저장수단(100)에 저장된 데이터를 이용하여 분산형 물순환 개선시설에 의한 물순환요소를 해석하고 이로 인한 하천수 등의 물순환 변화를 예측하는 중앙처리수단(300); 상기 저장수단(100)에 자료를 입력하거나 제어신호를 입력하기 위한 입력수단(200); 상기 중앙처리수단(300)에 의해 처리된 물순환 처리결과를 출력하는 출력수단(400); 및 상기 출력수단(400)에 의한 물순환 정보에 기초하여 물순환 개선시설을 제어하기 위한 제어수단(500)을 포함하여 구성된다.
이러한 기본예측시스템에 추가적으로 본 발명의 일실시예에서는 도 1에 도시된 바와 같이, 국내외 활용도가 높은 7개의 일유출량 예측 알고리즘을 포함한 유역 일유출량 산정 처리수단(600)을 더 포함하여 구성됨을 알 수 있다.
저장수단(100)은 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 포함하며, 저장수단(100)에 저장되는 정보를 입력하기 위한 입력수단(200)을 포함하여 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 산정처리수단(600)은, 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여, 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하여, 각 유역별 유역 일유출량을 산정하며, 출력수단(400)은 입력수단(200)에 의해 입력되는 내용 및 유역 일유출량 선정처리수단(600)에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하게 된다.
도 2a 내지 도 2g는 GR4J 모형, GSM 모형, HBV 모형, SYMHYD 모형, TANK4 모형, TANK_SM 모형, 및 TPHM 모형의 모식도를 도시한 것이다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 산정 처리수단(600)을 구성하는 7개의 유역 일유출량 예측 알고리즘을 나타낸 표를 도시한 것이다.
도 1, 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 산정처리수단(600)은, GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, 및 TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘을 포함하여 구성될 수 있음을 알 수 있다.
이하에서는 유역 일유출량 산정처리수단(600)이 포함하고 있는 7가지 장기 일유출모형은 현재 각각은 공개된 것으로 파라미터를 중심으로 간락히 설명하도록 한다. GR4J(Genius Rural 4 parameter Journalier) 모형은 도 2a에 도시된 바와 같이, Daily 4 parameters Rural model(Perrin, 2003)로서, 프랑스에서 개발된 모형으로 2단 저수지(two reservoirs) 개념을 이용한 집중형 강우/유출 모형에 해당한다. X1부터 X4까지 4개의 매개변수가 적용되며 차단, 토양수분저류, 홍수추적의 3단계 과정을 거쳐 강우/유출 과정을 계산한다. 연속적 일단위 계산을 수행하며 시간변수를 제외한 모든 단위는 m로 표시된다.
Parameter Description Range
X1 Capacity of production store (m) 0.1 ~ 1.2
X2 Water exchange coefficient (m)
 -0.005 ~ 0.003
X3 Capacity of routing store (m)
 0.02 ~ 0.3
X4 Unit Hydrograph time base (day) 1.1 ~ 2.9
GSM (Glacier snow melt model, Schafli et al., 2005)모형은 도 2b에 도시된 바와 같이, 융설 및 빙하에 의한 유출을 모의한 것으로, 입력자료는 일강우량(mm), 일평균온도에 해당한다.
Parameter Description Range
Asn
Reference degree-day snowmelt coefficient 0.5 ~ 20
Aql
Reference degree-day glacier melt coefficient -0.5 ~ 20
Kql
Release coefficient of glacier melt reservoir 0.1 ~ 5
Ksn Release coefficient of snowmelt reservoir 0.1 ~ 5
HBV(Hydrologiska Byrans Vattenbalansavdelning) 모형은 도 2c에 도시된 바와 같이, Bergstrom에 의해, 1976년 스웨덴에서 개발된 융설을 고려한 일유출 모형에 해당한다. 입력자료는 일강우량(mm), 일평균온도, 일잠재 증발산량(mm)이고, 준지표면유출, 중간유출, 기저유출로 구분된다.
Parameter Description Range
CFMax
Melting factor
0.5 ~ 20
TT
Threshold temperature
0 ~ 3
Beta
Model parameter (shape coefficient)
1 ~ 5
FC
Maximum soil storage capacity
0.05 ~ 0.65
SUMax
Upper reservoir water level threshold
0 ~ 0.1
Kr
Near surface flow storage coefficient
0.05 ~ 0.5
그리고, SYMHYD(Simplified version of HYDrology) 모형은 도 2d에 도시된 바와 같이, Chiew에 의해, 1994년 개발된 것으로, MODHYDROLOGY 모형을 간략화 시킨 호주 모형에 해당한다. 입력자료는 일강우량(mm), 일잠재증발산량(mm)이고, 유출을 침투초과량, 중간유출, 기저유출 등으로 구분된다.
Parameter Description Range
INSC
Interception store capacity (mm)
1.0 ~ 5.0
COEFF
Maximum infiltration loss (mm)
50 ~ 300
SQ
Infiltration loss exponent
1.0 ~ 5.0
SMSC
Soil moisture store capacity (mm)
50 ~ 300
SUB
Constant of proportionality in interflow equation 0.0 ~ 0.5
CRAK
Constant of proportionality in groundwater recharge equation 0.0 ~ 0.5
K
Baseflow linear recession parameter
0.01 ~ 0.2
또한, TANK4( Sugawara, 1972) 모형은 도 2e에 도시된 바와 같이, 1단에서 4단까지의 저류탱크로 구분하고, 각 저류탱크의 유출공의 높이, 침투 계수 및 유출공 계수를 이용하여 유출량 산정하는 것이다.
Parameter Description Range
A2
1단 상부 유출공 계수
0.1 ~ 0.5
A1
1단 하부 유출공 계수
0.1 ~ 0.5
A0
1단 침투공 계수
0.1 ~ 0.5
B1
2단 유출공 계수
0.03 ~ 0.1
B0
2단 침투공 계수
0.01 ~ 0.1
C1
3단 유출공 계수
0.005 ~ 0.01
C0
3단 침투공 계수
0.005 ~ 0.01
D1
4단 유출공 계수
0.0005 ~ 0.01
HA2
1단 상부 유출공 높이 (mm)
5.0 ~ 60.0
HA1
1단 하부 유출공 높이 (mm)
5.0 ~ 60.0
HB
2단 유출공 높이 (mm)
0.0 ~ 50.0
HC
3단 유출공 높이 (mm)
0.0 ~ 30.0
TANK_SM(Sugawara, 1972) 모형은, 도 2f에 도시된 바와 같이, 1단에서 4단까지의 저류탱크로 구분되고, 각 저류탱크의 유출공의 높이, 침투 계수 및 유출공 계수를 이용하여 유출량 산정한다. 1단탱크에 수분저류 기능을 추가하며, 수자원장기종합계획에 적용되고 있다.
Parameter Description Range
A2
1단 상부 유출공 계수
0.1 ~ 0.5
A1
1단 하부 유출공 계수
0.1 ~ 0.5
A0
1단 침투공 계수
0.1 ~ 0.5
B1
2단 유출공 계수
0.03 ~ 0.1
B0
2단 침투공 계수
0.01 ~ 0.1
C1
3단 유출공 계수
0.005 ~ 0.01
C0
3단 침투공 계수
0.005 ~ 0.01
D1
4단 유출공 계수
0.0005 ~ 0.01
HA2
1단 상부 유출공 높이 (mm)
5.0 ~ 60.0
HA1
1단 하부 유출공 높이 (mm)
5.0 ~ 60.0
HB
2단 유출공 높이 (mm)
0.0 ~ 50.0
HC
3단 유출공 높이 (mm)
0.0 ~ 30.0
S1, S2
토양수분저류높이 (mm)
0 ~ 250
K1, K2
토양수분저류계수
1 ~ 20
TPHM(Three Parameter Hydrologic Model, 김현준, 2001, 2016) 모형은 도 2g에 도시된 바와 같이, 유역 저류량과 유출량의 비선형 관계를 쌍곡선 탄젠트 함수의 지수함수로 표현한 것으로, 유역 증발산량은 잠재증발산량과 유역 저류량의 쌍곡선형 탄젠트 함수의 곱으로 가정한 것이다.
Parameter Description Range
Smax
유역의 최대 저류량 (mm)
10 ~ 2,000
α
유출량 산정을 위한 계수
1 ~ 10
EC
유출량 산정을 위한 계수
0.1 ~ 1
도 3에 도시된 바와 같이, GR4J(Perrin et al., 2003) 모형은 4개의 매개변수를 사용하며, GSM (Hernandez et al., 2015) 모형은, 눈 및 빙하에 의한 유출을 산정하며 10개의 매개변수를 사용(강우에 의한 유출은 산정 안됨)함을 알 수 있다. 또한, HBV (Bergstrom, 1992) 모형은 눈에 의한 융설도 고려하며 14개의 매개변수를 사용하고, SYMHYD(Chiew et al, 2002)은 MODHYDROLOG 모형을 단순화한 것으로 7개의 매개변수를 사용한다.
그리고, TANK(Sugawara et al., 1986)모형은 12개의 매개변수를 사용하고, TANK(Sugawara et al., 1986) 모형은 16개의 매개변수를 사용하게되며, TPHM(김현준, 2001) 모형은 3개의 매개변수를 사용하게 됨을 알 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템을 실현하기 위한 출력수단(400)의 인터페이스 화면을 도시한 것이다. 도 4에서 CAT_RE는 기본 예측시스템을 의미하며, GR4J, GSM, HBV, SYMHYD, TANK4, TANK_SM, TPHM 모현의 이미지가 표시되어짐을 알 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일유출량 유역노드의 기본 이미지로써 동일한 형상의 이미지를 개별 일유출량 유역노드에 동일하게 사용되나, 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘이 구별되게 됨을 알 수 있다.
이하에서는 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 개별 매개변수 입력방법에 대해 설명하도록 한다. 도 5는 GR4J 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력 화면을 도시한 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, GR4J 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 X1, X2, X3, X4와 초기값 INIT1, INIT2를 사용자가 직접 입력창에 입력하게 됨을 알 수 있다.
도 6은 GSM 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 6에 도시된 바와 같이, GSM 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 An, ThetaCri, bp, Agl, Kgl, Ksn, Tcp1, Tcp2, Tcf, Tcg과 초기값 Init 1, Init 2, Init 3, Init 4를 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
도 7은 HBV 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 6에 도시된 바와 같이, HBV 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 CFMax, CFR, CWH, TT, TTint, TTSM, Beta, FC, PWP, SUMax, Kr, Ku, Kl, Kperc와 초기값 Init 1, Init 2, Init 3, Init 4, Init 5를 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
도 8은 SYMHYD 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 8에 도시된 바와 같이, SYMHYD 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 INSC, COEFF, SQ, SMSC, SUB, CRAK, K와 초기값 INIT_SMS, INIT_GW를 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
도 9는 TANK4 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 9에 도시된 바와 같이, TANK4 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값 Initial을 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
또한, 도 10은 TANK_SM 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 10에 도시된 바와 같이, TANK_SM 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, S1MAX, S2MAX, K1, K2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값 Initial을 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
마지막으로, 도 11은 TPHM 모형에 대한 매개변수와 초기값 입력화면을 도시한 것이다. 도 11에 도시된 바와 같이, TPHM 모델에서의 매개변수 입력 방법은 기본 매개변수인 Smax, alpha, EVC과 초기값 Initial을 입력창 직접 입력하게 됨을 알 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단(600)에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 중 적어도 어느 하나를 보정하는 매개변수 보정 처리수단(700)을 더 포함하여 구성되게 됨을 알 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 매개변수 보정 처리수단(700)에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정은, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동으로 조정하여 관측된 하천유출량 자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하게 된다.
도 12에 도시된 바와 같이, 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정 방법은, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘들의 매개변수를 수동으로 조정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 선정하게 됨을 알 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 매개변수 보정 처리수단(700)에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정은, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 전역최적화 방법을 이용하여 매개변수를 자동으로 보정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하게 된다.
본 발명에 적용되는 전역최적화 방법으로는 하기의 인용문헌에 기재된 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution University of Arizona, Duan et al., 1992)를 이용할 수 있다.
『(인용문헌)
Bergstrom, S. (1992), The HBV model its structure and application, SMHI Reports RH, No. 4, Norrkoping.
Chiew, F. H., Peel, M. C. and Western, A. W., (2002). Application and testing of the simple rainfall-runoff model SIMHYD. In V. P. Singh and D. K. Frevert (eds.) ‘models of small watershed hydrology and applications’Water Resources Publications, Littleton, Colo., 335-367.
Duan, Q., Sorooshian, S. and Gupta, V. (1992). Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall-runoff models, Water Resources Management, Vol. 28, No. 4, 1015-1031.
Garcia Hernandez, J., Paredes Arquiola, J. Foehn, A., and Roquier, B. (2015). RS-MINERVE Technical manual V1.1.2. RS MINERVE Group, Switzerland.
Sugawara M., Watanabe, I., Ozaki, E., and Kstsuama Y. (1986). Tank model program for personal computer and the way to use, National Research Center for Disaster Prevention, Japan.
김현준, (2001). 2매개변수 쌍곡선형 일유출 모형의 개발, 박사학위논문, 서울대학교』
즉, 도 13에 도시된 바와 같이, 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정 방법으로서, 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 사용자가 개별 일유출량 예측 방법들의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 조정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하게 됨을 알 수 있다.
또한, 상기와 같이 설명된 장치 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100 : 저장수단
200 : 입력수단
300 : 중앙처리수단
400 : 출력수단
500 : 제어수단
600 : 유역 일유출량 예측 산정처리수단
700 : 매개변수 보정처리수단

Claims (20)

  1. 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템에 있어서,
    유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 포함하는 저장수단;
    유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여, 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하여, 각 유역별 유역 일유출량을 산정하는 유역 일유출량 산정처리수단;
    상기 저장수단에 저장되는 정보를 입력하기 위한 입력수단;
    상기 입력수단에 의해 입력되는 내용 및 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하는 출력수단; 및
    관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수를 보정하는 매개변수 보정 처리수단;을 포함하고,
    상기 유역 일유출량 산정처리수단은,
    GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, 및 TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘을 포함하며,
    상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 각각의 일유출량 예측 알고리즘은, 일유출량 유역노드의 기본 이미지는 동일하나, 사용자의 선택에 의해 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘을 구별할 수 있고,
    상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동으로 조정하여 상기 관측된 하천유출량 자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하며,
    상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 보정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 X1, X2, X3, X4와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 An, ThetaCri, bp, Kgl, Ksn, Tcp1, Tcp2, Tcf, Tcg와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 CFMax, CFR, CWH, TT, TTint, TTSM, Beta, FC, PWP, SUMax, Kr, Ku, Kl, Kperc와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 INSC, COEFF, SQ, SMSC, SUB, CRAK, K와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  9. 제 1항에 있어서,
    TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  10. 제 1항에 있어서,
    TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 A0, HA1, HA2, A1, A2, S1MAX, S2MAX, K1, K2, BO, HB, B1, C0, HC, C1, D1과 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  11. 제 1항에 있어서,
    TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 입력은, 상기 출력수단에 의해 디스플레이되는 화면에 기본 매개변수인 Smax, alpha, EVC와 초기값을 입력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 제 1항에 있어서,
    상기 유역 일유출량 산정처리수단에 추가적으로 구비되며, 유역에 대한 정보를 이용하여 각 유역별로 물순환요소를 해석하고 각 유역간의 유동을 산정하여 물순환변동을 예측하는 기본예측시스템을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 기본예측시스템은,
    상기 저장수단에 저장된 데이터를 이용한 소유역 물순환 요소에 근거하여 물순환개선시설에서의 물순환요소를 해석하고 각 물순환개선시설 간의 유수이동 및 물 재이용량을 평가하여 하류에서의 물순환 변화를 예측하는 중앙처리수단을 포함하고,
    상기 출력수단은 상기 입력수단에 의해 입력되는 내용 및 중앙처리수단에 의해 선정되는 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템.
  16. 제 1항에 따른 유역 일유출량 예측을 위한 통합시스템을 이용한 통합관리방법에 있어서,
    입력수단을 통해 유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료에 대한 데이터를 저장수단에 입력하는 단계;
    유역 일유출량 산정처리수단에 구비되는 개념형 수문모형인 다수의 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하는 단계;
    각각의 일유출량 예측 알고리즘이 출력수단에 의해 디스플레이되고, 사용자의 선택에 의해 선정된 개별 일유출량 유역노드 이미지의 색은 변환되어 이미지의 색으로써 선택된 일유출량 예측 알고리즘을 구별할 수 있도록 표시되는 단계;
    선택된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수와 초기값을 입력하는 단계;
    유역에 대한 정보와 강수 및 기상자료를 이용하여 각 유역별 유역 일유출량을 산정하고 출력수단이 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 의해 산정되는 결과를 디스플레이하는 단계;를 포함하고,
    상기 선택하는 단계는, GR4J 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, GSM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, HBV 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, SYMHYD 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK4 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, TANK_SM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘, 및 TPHM 모형으로 구성된 일유출량 예측 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 선택하며,
    관측된 하천유출량 자료가 있는 경우 매개변수 보정 처리수단에 의해, 관측된 하천유출량 자료를 기반으로 상기 유역 일유출량 산정처리수단에 구비된 각각의 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 중 적어도 어느 하나를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 보정하는 단계에서,
    상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 수동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 사용자가 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 수동으로 조정하여 상기 관측된 하천유출량 자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하며, 상기 매개변수 보정 처리수단에 의한 일유출량 예측 알고리즘의 매개변수 자동보정은, 상기 관측된 하천유출량 자료가 있는 경우, 개별 일유출량 예측 알고리즘 각각의 매개변수를 전역최적화 방법인 SCE-UA를 이용하여 목적함수에 따른 매개변수를 자동으로 보정하여 관측자료와 일치되게 하고 관련된 통계값을 산정하는 것을 특징으로 하는 유역 일유출량 예측을 위한 통합관리방법.
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CN112800636A (zh) * 2021-04-08 2021-05-14 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种估算无资料地区流域地表水资源量的方法及系统

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