水 工 學 大 韓 土 木 學 會 論 文 集
第28卷 第4B 號·2008年 7月 pp. 375 ~ 381
초기토양조건에 대한 분포형모형 유출민감도 분석
Analysis of Runoff Sensitivity for Initial Soil Condition in Distributed Model
박진혁*·허영택**
Park, Jin Hyeog·Hur, Young Teck
···
Abstract
In this research, a physics based grid-multi layer distributed flood runoff model was developed to analyze discharge for the Namgang Dam Watershed (2,293 km2) and applied for sensitivity analysis for estimation of parameters, mainly initial soil moisture condition and saturate infiltration coefficient, which have a strong influence on discharge. Capability of the model was evaluated using VER and QER from the results of rainfall-runoff analysis and showed enhanced results of 6% compared to parameters before calibration. As the result with the sensitivity analysis of parameters, the part of the most influence on the runoff was the infiltration coefficient and ratio of layer partition. The total discharge and peak time showed comparatively pre- cise runoff results without the initial calibration of the parameters.
Keywords : distributed model, infiltration coefficient, soil moisture content, sensitivity analysis
···
요 지
본 연구에서는 자체 개발한 물리적기반의 격자다층 분포형 홍수유출모형을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 유출해석을 하 고, 최적 매개변수 산정을 위하여 각 매개변수별 민감도 분석을 실시하였다. 그 중 유출량에 가장 큰 영향을 끼치는 유역의 초기 토양함수 상태 및 포화 투수계수를 중심으로 유출량에 미치는 영향의 정도를 파악하고자 하였다. 강우유출해석의 결과 로부터 모형의 적합성을 평가하기 위하여 체적오차의 백분율(VER)과 첨두유량 오차의 백분율(QER)을 이용하여 모형을 평가 하였으며, VER과 QER이 각각 16.7%, 6.7%로 나타나 매개변수 보정 전에 비해 약 6% 향상된 결과를 보였다. 매개변수 민감도 분석 결과, 개발된 분포형 모형에서 유출에 가장 큰 영향을 미치는 부분이 토양 조건 중에서 투수계수와 층 분할 비율이라는 것을 알 수 있었고, 분포형모형의 특성상 매개변수의 초기보정 없이도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.
핵심용어 : 분포형모형, 투수계수, 토양함수비, 민감도분석
···
1. 연구배경 및 목적
최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM(Digital
Elevation Model) 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고
있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 유역에 대한 정 확하고 상세한 각종 수문매개변수의 수집이 가능하여 유출 과정의 공간적인 분포나 변동을 유역 혹은 소유역단위로 평 균화해서 취급하는 개념적기반의 집중형 수문모형 보다 공 간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이 론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물 리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다(박진 혁, 2006). 분포형모형의 유출모의를 위해서는 강우와 개념 화된 몇 개의 매개변수에 의존적인 집중형 수문모형에 비해 공간적인 분포특성을 가진 많은 수문매개변수들이 필요하다.
상당수의 매개변수들은 GIS 및 원격탐사자료 등을 통하여
유역의 물리적 특성이나 실측된 자료로 부터 구할 수 있지 만, 일부는 매개변수들의 불확실성으로 인한 매개변수 보정 이 필요하다.
유출량에 영향을 주는 여러 수문요소 중 지표유출량의 변 화는 침투량에 크게 영향을 미친다. 강우에 의한 지표유출은 토양의 건조상태에 따라 크게 달라진다. 매우 건조한 상태에 서 흙은 무한에 가까운 침투율을 갖고 있으나, 이미 발생한 강우에 의한 영향으로 토양의 함수량이 커지면 같은 강수량 이라고 할지라도 건조상태의 토양보다 많은 지표유출이 일 어난다. 이와 같이 토양의 초기 함수상태에 따라 침투량은 직접적으로 영향을 받기 때문에 토양의 초기 함수율은 강수 로부터 발생되는 유출량을 결정하는 주요한 요인이 된다(김 종건 등, 2007).
토양함수와 관련된 최신 선행연구로서 김종건 등(2007)은 선행토양함수조건(AMC)고려에 따른 L-THIA모형의 직접 유
*정회원·한국수자원공사 수자원연구원 책임연구원 대우 (E-mail : [email protected])
**정회원·교신저자·한국수자원공사물관리센터공동연구원 (E-mail : [email protected])
출예측성을 평가한 바 있으며, 김상단(2007)은 추계학적 점 강우모형과 결합된 토양수분 확률밀도 함수를 이용하여 다 양한 기후조건 및 토양, 식생조건 등에 대한 분석을 실시한 바 있다. 또한 유철상 등(2006)은 기후변화에 따른 선행토양 함수조건의 변화를 모의한 바 있으며, 서규우(1998)는
ILLUDAS모형의 매개변수 민감도 분석을 손실량, 선행토양
함수량 및 토양형을 대상으로 연구한 예가 있다.
본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공 간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강 우-유출모형을 개발하였고, 지표유출량의 변화에 가장 영향 을 주지만, 실제 관측은 용이하지 않은 토양수분이 유출에 미치는 영향에 대해 민감도분석을 통하여 모의하여 모형의 정확도를 개선하였다.
2. 모형의구성
2.1 모형의개요
본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM(Hydrological Basin Environmental Assessment
Model)으로서 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장
기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하 여 장래 토지이용의 변화나 인공적인 변화에 의한 유역의 영향평가를 하기 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가 진 분포형 장기유출 모형이다(박진혁 등, 2003). 본 연구에 서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형 의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도 록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강 우-유출모형으로 개발하였다. 격자의 흐름방향은 당초 계산 의 편리성을 위해 4방향으로 개발되었으나, 8방향으로 개선 함으로써, 하천의 물리적인 흐름방향을 반영하고, GIS
(ArcView)에서 추출되는 하천흐름방향과 일치되어 입력시간
을 단축시킬 수 있었다.
2.2 모형의구성및 이론
유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직분포형의 다층모형을 이용해서 격자기반다층유출모형을 적용한다. 연직구조는 A~B층의 수평유출량은 하천으로 유입 하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하였다(Fig. 1). 동일한 유출특성 및 부하발생특성을 가 지는 토지피복을 하나로 묶어서 산림지역, 논지역, 밭지역, 도시지역, 수역으로 5종류로 재분류하여 격자마다 모자이크 법을 적용하여 토지피복의 영향을 상세하게 파악할 수 있도 록 고려하였다.
본 모형은 단순화된 조건하에서 사용하기 적합한 해석해가 존재하여 검증이 용이하고 넓은 범위의 조건하에서 적용성 이 우수하며 강우-유출로 인한 지표흐름을 추적하기 위하여 보편적으로 적용하고 있는 운동파(Kinematic Wave) 해석법 을 이용하였고 기본 식은 다음과 같다.
(1)
(2) 여기에서 x: 상류단으로부터의 거리(m), h: 수심(m), q: 단 위폭당 유량(m2/sec), r: 단위폭당 횡유입량(m/sec), t: 시간
(sec), α, m: 정수로서 흐름이 Manning의 저항법칙에 따르
는 경우, m=5/3, /n(n: Manning조도계수, θ: 사면 경사각)
각 격자의 조도계수는 토지피복 상태에 따라 변화시킨다.
즉, 각 토지피복마다 설정한 각 계수에 면적율을 나눈 것으 로부터 계산한다.
(3) 여기에서 ni: 격자 i의 조도계수, nk: 토지피복 k의 조도계수, Ak: 토지피복 k의 면적(m2), A: 격자면적(m2)
지표 흐름, 하천흐름 및 A층(얕은면 흐름)은 운동파법으로,
∂h∂t --- ∂q
---∂x + =r x t( ), q=αhm
α= sinθ
ni
nkAk
∑
---A
= Fig. 1 Structure of the model
B~C층의 유출량은 다음과 같은 선형저류법으로 계산한다.
(4) (5) 여기에서 S: 저류량고(m), I: 유입강도(m/sec), O: 유출강도 (m/sec), k: 투수계수(sec−1)
또한, k1, k2는 각각 횡방향 및 종방향 투수계수로서 다음 식으로부터 계산된다.
(6)
(7) 여기에서 kH: 수평투수계수(m/sec), kV: 연직투수계수(1/sec), θ: 사면경사각, B: 격자폭(m), e: 유효공극율
3. 대상유역 선정및 GIS 수문 매개변수 구축
본 연구에서는 실제유역에서의 적용가능성을 평가하기 위 해 남강댐유역을 대상 유역으로 선정하였다. 남강댐유역은 낙동강 합류지점으로부터 약 80 km 상류지점에 위치하며, 유역면적은 2,293 km2로 낙동강 전체 유역면적의 9.6%를 차지하고 있다. 연평균 기온은 13oC이며 여름철에 몬순기후 와 남해안의 난류가 어우러져 집중호우나 태풍을 동반하는 다우지역으로서 연평균 강우량이 1,416 mm나 된다. 남강유 역의 행정구역은 3도 1시 11군 68개 읍면동에 달하며 주된 산업은 농업과 임업이며 진주시 일원에 일부 공업이 발달되 어 있다(한국대댐회, 2006). 남강댐유역의 지형지세 및 하도, 강우 및 수위관측소 등 기본현황은 Fig. 2에 나타나 있다 (한국수자원공사, 2006).
유역의 수문학적인 특성은 지형, 토지피복, 토양 등에 의해 크게 좌우된다. 본 연구에서는 HEC-GeoHMS를 ArcView에 탑재하여 DEM, 토양도, 토지피복도 등을 이용하여 물리적 기반의 분포형 모형의 입력인자로서 Table 1과 같은 공간분 포형 수문매개변수들을 추출하였다(박진혁 등, 2007). 토양은 초기 함유수분, 토심, 입도분포 등에 따라 강우의 침투능에 직접적인 영향을 미치게 되는데 여기서는 ArcView를 이용하 여 토심 및 토양수분의 시간변화량 추정을 위한 Green-
Ampt 침투 매개변수를 구하였다. Green-Ampt식은 토양 수
분에 따른 시간변화 영향을 물리적으로 설명하기 위해
Darcy법칙의 이론적인 근거에서 유도되어 흙의 성질로부터
계산될 수 있는 물리적인 의미를 갖고 다양한 토양조건에서 좋은 결과를 보여주었다. 남강댐 유역 30 m 해상도의 토양 자료를 모형의 격자해상도(500 m)에 맞게 리샘플링한 후 문 헌에 나온 값(Vieux, 2004)을 초기치로 토심 및 Green-Ampt 매개변수인 습윤전선(wetting front suction), 포화 투수계수 그리고 유효공극율과 같은 침투 매개변수를 산정하여 모형 의 입력포맷인 ASCII파일로 변환하여 출력하였다. Fig. 3에 토양도(토심)로부터 유효토심 매개변수를, 토양도(종류)로부 터 유효공극율, 습윤전선, 포화투수계수를 산정한 결과를 GIS상에서 나타내었다.
4. 모형 적용 및 민감도분석결과
4.1 격자 강우자료처리
본 연구에서는 유역에서의 분포형 강우-유출모형을 적용함 에 있어 모형의 중요 입력 자료인 강우에 대하여 시공간적 인 강우분포를 유출계산에 모의하기 위해 남강댐 유역에 위 치한 서하, 아영, 안의, 운봉, 함양, 산내, 마천, 임천, 삼장, 산천, 차황, 시천, 청암, 태수, 신안, 삼가, 창촌, 수곡의 총 18개 관측소의 시강우자료를 사용하였다. 분포형 강우는 모 dS
---dt=I O– O=kS
k1 kH sinθ Bε ---
=
k2 kv ----ε
=
Fig. 2 Study area
Table 1. Basic hydrologic parameters
원시자료(출처) 수문매개변수 비 고
DEM (환경부)
유역경사 ArcView (Spatial Analysis) 이용
하상경사 ArcView (Spatial Analysis) 이용
유하방향 HEC-GeoHMS 이용
토지피복도(환경부) 토지피복별 조도계수 유출특성에 따라 5가지로 재분류
토양도 (농업과학기술원)
유효토심
Green & Ampt 침투과정 모의 투수계수
흡인수두계수 유효공극율
격자 해상도 500 m
형의 해상도와 같은 크기의 500 m격자로 유역내의 강우관 측소와 주위의 관측소로부터 역거리가중법을 이용하여 각 격 자로부터 관측소까지의 거리에 따라 관측치를 가중 평균한 값을 그 격자에서의 강우량으로 산정하였다. 산정된 격자 강 우량은 ASCII포맷의 형식으로 변환하여 분포형모형의 입력 인자로 사용하였다.
(8)
(9)
여기서 r은 격자 점에서의 강우량, N은 대상관측소수, Wi는 관측소 i의 거리에 의한 가중계수, Ri는 관측소 i의 관측강 우량, Li는 산정할 점으로부터 관측소까지의 거리이다.
4.2 유출해석및민감도 분석결과
본 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사(2002년 8월 31일 01시~9월1일 23시), 태풍 매미(2003년 9월 12일 01시~9월13일 23시), 2004년의 대 류성강우(2004년 7월14일 01시~7월16일 10시) 및 태풍 에 위니아(2006년 7월 8일 18시~7월11일 12시)의 총 4개의 사상에 대하여 유출량 모의를 실시하였다.
관측유출량으로는 국가수자원관리 종합정보홈페이지
(WAMIS, 2008)에서 남강댐유역에 대한 수위-유량 관계곡선
으로부터 환산된 유량값을 이용하였다. 민감도 분석을 하기
위한 분석 대상 매개변수는 토지피복도에 의해 결정되는 조 도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수가 있고, 검토대상 기간 시점부의 토양 내부 수분함유량이 있다. 본 연구에서는 조도계수, 유효토심, 흡인수두계수 및 공극률은 기본 값으로 고정한 상태에서 투 수계수와 초기 토양 수분함유량을 변화시킴으로서 매개변수 에 따른 민감도 해석을 하였다. 특히 본 연구에서 사용된 모형은 구조상 지표하 흐름을 하천으로 직접 유출되는 B층 과 하천으로 유출되지 않고 지표하로만 흐르는 C층으로 분 리 되어 있기 때문에 유효토심을 기준으로 하여 적정 비율 로 B층과 C층으로 나누었고 그에 따른 민감도 분석을 실시 하였다. 본 연구에서 사용된 토양 매개변수를 Table 2에 정 리하였다. 하천의 조도계수는 전 영역에서 동일하게 0.035로 설정하였고, 하천경사는 GIS에 의해 추출한 경사값을 이용 하였다.
유출량의 총량 및 첨두유량과 관련해서는 주로 토양내부의 초기함수비 및 투수계수에 매우 큰 영향을 받기 때문에 민 감도 분석을 위한 검토 대상 매개변수는 Table 3과 같이 설정하였다. Table 3에서 포화투수계수 Ks는 층별로 다른 값 을 설정 하였는데, 기준은 Table 2에 나타난 값을 기본으로 하여 B층과 C층에서 Ks에 상수를 곱하여 투수계수 값을 증 가 시켰다. 초기토양함수비는 B층과 C층에서 별도의 값을 각각 적용하였다. 층 구분비율은 유효토심을 기준으로 B층 과 C층의 비율을 상이하게 분할하였다. 또한 격자에 일괄적 으로 적용한 함수비를 실제 유역특성 및 토양특성을 반영한 상태가 되도록 검토개시 시작시간을 기준으로 12시간 정도 사전안정화(Worm-Up) 계산을 하였다. 최적의 매개변수를 기 준으로 비교·검토하기 위하여 시행 착오법에 의해 적정의 r
WiRi ( )
i=1 n
∑
Wi
i=1 n
∑
---
=
Wi 1 L2i ---
=
Fig. 3 Soil parameters in Namgang Dam Watershed
매개변수 조건을 미리 산출하고, 각각의 Case별로 비교 항목 이외의 변수 값은 기 산출된 적정 매개변수를 적용하였다.
본 연구에서 얻어진 최적의 매개변수는 Case1-2, Case2-1 및 Case3-3에서 사용된 값이다.
Table 3에 나타낸 매개변수를 이용하여 Case별 계산 결과
를 Fig. 4, Fig. 5 및 Fig. 6에 나타내었다. Fig. 4는 B층 의 투수계수에 변화를 주어 계산한 결과를 나타내고 있다.
유출량의 증가와 감소경향을 보면 투수계수가 작을 경우에 는 대부분의 강우가 토양내부를 통한 중간유출보다 표면유 출에 의해 직접 유출되어 수문곡선이 대체적으로 급상승 및 급하강 하고 있음을 알 수 있고, 투수계수가 큰 경우에는 강우에 의해 토양내부로 침투한 토양수분의 유출이 빠르게 진행되어 소규모 강우에 의한 유출량이 관측 값보다 과다하
게 나타나고 있고, 수문곡선이 대체적으로 급상승 및 급하강 하고 있음을 알 수 있다. 투수계수가 적정 범위에 있을 경 우에는 초기 기저유출과 강우발생 이후 첨두유출량 발생 이 후의 유출량 감소부분이 관측 값과 유사한 경향을 나타내고 있다. 결과적으로 투수계수 값에 따라서 유출량은 민감하게 반응 하고 있음을 알 수 있다.
Fig. 5는 B층의 초기토양 함수비에 변화를 주어 계산한
결과를 나타내고 있다. 초기 토양내부의 함수비는 수문곡선 의 상승 및 하강에는 큰 영향이 없음을 알 수 있고, 함수비 가 큰 경우 사전안정화 과정 시간이 길어지는 원인으로 초 기 기저유출량이 관측 값에 비해 다소 높은 값을 나타내고 있으나 이후의 강우 진행 상태에 따라서는 큰 영향을 미치 지 않고 있음을 알 수 있다. 결과적으로 초기 토양내부의 Table 2. Soil parameters for Green & Ampt
CLASS Description Effective porosity
θc(cm3/cm3)
Wetting front suction head ψf (cm)
Hydraulic conductivity Ks(cm/hr)
0 기본값 0.361 15.945 0.595
1 사양질 내지 사질 0.415 7.980 6.435
2 식양질 내지 미사식양질 0.371 24.090 0.100
3 자갈이 있는 사양질 0.412 11.010 1.090
4 사양질 내지 식질 0.399 21.320 0.560
5 식양질 내지 사양질 0.361 15.945 0.595
6 미사식양질 내지 식질 0.409 29.465 0.065
7 식양질 내지 식질 0.347 26.255 0.065
8 자갈이 있는 사양질 0.412 11.010 1.090
9 미사식양질 내지 식질 0.409 29.465 0.065
11 사양질 내지 미사사양질 0.422 19.155 0.595
12 미사사양질 내지 식질 0.409 29.465 0.065
13 미사사양질 내지 미사식질 0.428 28.260 0.075
14 사양질 내지 식양질 0.361 15.945 0.595
15 돌,자갈이 있는 식양질 0.309 20.880 0.100
16 식양질 내지 사질 0.393 18.780 0.375
17 식양질 0.309 20.880 0.100
18 암석노출지 0.010 0.000 0.000
Table 3. Parameter conditions for each case
Hydraulic conductivity Ks Initial soil water content(%) Layer division ratio(%) Total soil water content(%)
B Layer C Layer B Layer C Layer B Layer C Layer B+C Layer
Case1-1 ×1.0 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case1-2 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case1-3 ×50.0 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case1-4 ×100.0 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case2-1 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case2-2 ×12.5 ×1.0 40.0 100.0 60.0 40.0 48.0
Case2-3 ×12.5 ×1.0 60.0 100.0 60.0 40.0 52.0
Case2-4 ×12.5 ×1.0 100.0 100.0 60.0 40.0 64.0
Case3-1 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 10.0 90.0 91.0
Case3-2 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 40.0 60.0 64.0
Case3-3 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 60.0 40.0 46.0
Case3-4 ×12.5 ×1.0 10.0 100.0 90.0 10.0 19.0
함수비는 사전안정화 과정을 거치면서 안정 상태로 됨으로 써 강우 발생에 의한 수문곡선에의 영향은 무시할 수 있을 정도로 그 영향이 작다는 것을 알 수 있다.
Fig. 6은 B층과 C층의 분할 비율에 변화를 주어 계산한
결과를 나타내고 있다. Case별 전체적인 토양내부 함수비가
19%~91%로서 큰 차이가 있지만 C층에 비하여 빠른 투수계
수를 가지고 있는 B층의 함수비가 C층에 비하여 상대적으로 작기 때문에 사전안정화 과정 이후에는 초기 기저유출량이 관 측 값과 유사한 결과를 보이고 있음을 알 수 있다. 강우 발 생 이후의 경우, B층의 비율이 낮을수록 강우가 지표를 통해 직접유출 됨으로써 수문곡선이 급상승 및 급하강 하고 있음 을 알 수 있고 B층의 비율이 커질수록 첨두유출량은 낮게 나타나지만 그 이후의 유출은 B층을 통한 기저유출의 지배를 받음으로써 수문곡선 감소비율이 완만하게 하강하고 있음을 알 수 있다. 결과적으로 B층과 C층의 분할 비율에 따라서
유출량은 민감하게 반응하고 있음을 알 수 있다.
3개의 대표적인 초기토양 조건에 대하여 변수 값을 다양하 게 변화시킴으로써 강우발생 이후의 유출량에 대한 민감도 를 분석한 결과 토양 내부의 투수계수와 층 분할비율이 유 출량에 큰 영향을 나타내고 있음을 알 수 있었고, 이러한 초기토양 조건의 상호 작용에 의해 더욱 복잡한 유출양상을 나타낼 수 있음을 알 수 있었다.
강우유출해석의 결과로부터 모형의 적합성을 평가하기 위 하여 체적오차의 백분율(VER)과 첨두유량 오차의 백분율
(QER)을 산정하였다. 각각의 계산식은 다음과 같다.
(10)
(11)
여기에서, Qobs: 관측유량(CMS), Qcal: 계산유량(CMS), Qpobs: 관측첨두유량, Qpcal: 계산첨두유량 이다. Table 4는
VER, QER을 Case 별로 비교하여 나타낸 것이다.
매개변수 민감도 분석 결과, VER과 QER이 각각 16.7%, VER=
Qobs–Qcal
( )
∑
Qobs
--- 100
∑
××
QER Qpobs–Qpcal Qpobs
---×100
= Fig. 4 Hydrograph of case1 series
Fig. 5 Hydrograph of case2 series
Fig. 6 Hydrograph of case3 series
Fig. 7 Hydrograph of other rain-fall cases
6.7%로 나타나 매개변수 보정 전에 비해 약 6% 향상된 결 과를 보였다. 결과적으로 개발된 분포형 모형에서 유출에 가 장 큰 영향을 미치는 부분이 토양 조건 중에서 투수계수와 층 분할 비율이라는 것을 알 수 있었다. Fig. 7은 기 선정 된 매개변수를 이용하여 다른 강우사상에 적용한 결과로서 보정전에 비하여 관측값과 유사하게 나타나고 있음을 확인 할 수 있다.
5. 결 론
본 연구에서는 자체 개발한 물리적기반의 격자다층 분포형 홍수유출모형을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 유출해석을 하고, 최적 매개변수 산정을 위하여 각 매개변수별 민감도 분석을 실시하였다. 그 중 유출량에 가장 큰 영향을 끼치는 유역의 초기 토양함수 상태 및 포화 투수계수를 중심으로 유출량에 미치는 영향의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구 에서는 분포형모형의 처리능력, 계산시간, 남강댐유역면적
(2,293 km2) 등을 고려하여 격자해상도를 500 m*500 m로
결정하였으나, 이에 대해서는 향후 추가 연구가 필요할 것으 로 사료된다.
본 연구를 통하여 얻어진 분포형 모형 매개변수의 민감도 분석결과를 정리하면 다음과 같다.
1. 토양 투수계수는 유출량에 많은 영향을 미쳤으며 특히, B 층의 경우 기본 값보다 약 12.5배 정도 크게 적용할 경 우 좋은 결과를 보였다.
2. 초기 함수비의 경우 사전안정화 과정 중에 대부분의 과다 토양수분이 사전 유출되어 강우 발생 이후 유출량에는 영 향이 없는 것으로 나타났다.
3. B층과 C층의 분할비율은 유출량에 큰 영향을 미치고 있 는 것을 알 수 있다. 특히, B층과 C층의 비율이 6:4일 경우 가장 양호한 결과를 보였다.
4. 체적오차의 백분율(VER)과 첨두유량 오차의 백분율(QER) 에 대한 검토결과, 최적의 매개변수 적용시 VER과 QER 이 각각 16.7%와 6.7%로 나타났으며, 이는 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보 하였고 실무적용가능성이 충 분하다고 판단되었다.
이 연구결과는 우리나라의 지형조건 및 유역개발상황에 합 리적으로 적용할 수 있도록 분포형모형의 개발 및 적정 매 개변수의 범위를 제시하고, 총 유출량과 첨두 유출량에 대한 민감도를 분석함으로서 유역 유출모형 확립에 대한 기초자 료를 제공하는데 의의가 있다.
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(접수일: 2008.1.28/심사일: 2008.3.30/심사완료일: 2008.4.16) Table 4. Results of VER, QER for each case
VER QER VER QER VER QER
Case1-1 54.1 23.2 Case2-1 16.7 6.7 Case3-1 69.8 50.7
Case1-2 16.7 6.7 Case2-2 16.7 6.9 Case3-2 29.7 30.6
Case1-3 23.5 5.5 Case2-3 16.8 8.2 Case3-3 16.7 6.7
Case1-4 43.6 12.6 Case2-4 19.2 12.9 Case3-4 24.1 35.9
