전역최적화기법을 이용한 장단기 유출모형의 매개변수 보정 : Parameter Calibration of Long and Short Term Runoff Models Using Global Optimization Method
저자
발행사항
서울 : 건국대학교, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원: 지역건설환경공,지역건설환경공학 전공 2004. 8
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
DDC
627.12 판사항(22)
발행국(도시)
서울
형태사항
65 p. : 삽도; 27 cm
소장기관
한글초록: 수자원의 수요는 산업발달과 인구증가에 의해 계속 증가되고 있으며, 이로 인해 한정된 수자원의 관리와 활용을 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나 수자원 관리를 수행할 경우 강우와 유출해석에서 발생하는 수문학적 불확실성은 주요한 결정을 하는데 있어 많은 재산피해와 심지어 생명의 손실 등과 같은 위험성을 내포하기까지 한다. 따라서 강우와 유출에 대한 예측의 정확성과 그 적용성을 향상시키기 위하여 많은 연구가 진행되고 있으며, 컴퓨터의 성능이 지속적으로 발달함에 따라 강우와 유출의 물리적 관계를 해석하는 강우-유출모형(Rainfall-Runoff Model) 또한 과학적이고 세분화 되어 수문사상을 보다 현실적으로 모의하기 시작하였다. 강우-유출모형은 여러 형태로 구분되어 사용되고 있으나 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 적절한 모형을 선택해야 하는 어려움과 선택된 모형을 지역특성과 수문사상에 알맞게 보정(calibration)하고 검증(verification)해야 하는 문제점이 있다. 보정하는 방법에는 시행착오에 의한 수동보정(manual calibration)과 최적화 기법을 사용하는 자동보정(automatic calibration)으로 구분되며, 대부분의 수문모형의 보정에는 이들 두 방법을 병용하고 있다. 적은 수의 매개변수를 갖는 모형의 경우는 수동보정의 적용이 가능하지만 많은 수의 매개변수의 보정은 매개변수 상호간섭 때문에 수동보정으로는 기대하는 결과를 얻지 못할 수 있으므로 최근에는 최적화기법을 이용한 자동보정을 실시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 전역최적화 기법 중 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution - University of Arizona) 법을 이용하여 강우-유출모형의 적용성을 높이고자 하였다
더보기영문초록: The conceptual rainfall-runoff models are using to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results there are some difficulties and problems in choosing optimum model and, calibrating and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. The calibration method is divided into two methods, one is manual calibration and the other is automatic calibration. Mostly these two methods are combined with to calibrate hydrological models. Manual calibration could be applied in case that hydrological model has a few parameter. However manual calibration could not obtain a reliable results when a model have many parameters because of the parameter's interaction. Therefore automatic calibration using global optimization technique in these days. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA(Shuffled Complex Evolution - University of Arizona) as global optimization methods were applied to improve the application of long and short term rainfall-runoff model. The genetic algorithm is a search algorithm that is based on concepts of natural selection and natural genetics and differs from other search methods in that is a probabilistic method with an artificial survival probability. And SCE-UA method is a search algorithm that is based on multi-start algorithm and controlled random search method. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management, reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. Two global optimization methods, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method for calibrating long and short term rainfall-runoff model, modified Tank model and storage-function model, was compared with observed data and simulated data. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering objective function compared with observed data
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