다중최적화기법을 이용한 분포형 수문모형의 최적 분포형 선택The Selection of Optimal Distributions for Distributed Hydrological Models using Multi-criteria Calibration Techniques
- Other Titles
- The Selection of Optimal Distributions for Distributed Hydrological Models using Multi-criteria Calibration Techniques
- Authors
- 김연수; 김태균
- Issue Date
- 2020
- Publisher
- 한국습지학회
- Keywords
- 분포형 모델; 다중 최적화기법; MOSCEM; 모델 복잡도; HL-RDHM; 눈녹음; Distributed hydrologic model; Multi-criteria calibration; MOSCEM; Model complexity; HL-RDHM; Snow melting
- Citation
- 한국습지학회지, v.22, no.1, pp 15 - 23
- Pages
- 9
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국습지학회지
- Volume
- 22
- Number
- 1
- Start Page
- 15
- End Page
- 23
- URI
- https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/7271
- ISSN
- 1229-6031
- Abstract
- 본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다.
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