잠재증발산 산정 방법에 따른 유출 모형 보정 및 교란된 유역으로의 지역화 연구

Runoff Model Calibration and Regionalization to a Disturbed Basin Under Various Potential Evapotranspiration Estimation Methods

가뭄은 인간의 삶, 경제활동 및 생태계 등에 악영향을 미치기 때문에 이를 사전에 대응하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구의 목적은 교란되지 않은 유역에 대해서 보정된 유출 모형을 교란된 유역으로 지역화한 후 자연유출량을 산정하는 과정에 대해서 고찰하는 것이다. 이때 4개의 잠재증발산 산정 방법(Blaney-Criddle, Hargreaves, FAO Penman-Monteith, Priestley-Taylor)과 모형 보정을 위한 자동 최적화시의 매개변수 범위 설정(이론적 가능범위, 경험적 적용범위)에 따른 유출 모의 결과의 적합도를 평가하였다. 대상 유역은 섬진강 유역으로 하였다. 섬진강댐의 일 유입량을 이용하여 GRM 모형을 보정하였으며, 섬진강댐 하류 유역으로 지역화한 후 물이용 순환과정을 고려하여 섬진강댐 하류 유역의 자연유출량을 산정하였다. 연구결과 모형의 보정에서는 최적화 조건별로 각기 다른 최적매개변수가 도출되었으나, 보정된 모형의 적합도는 서로 유사한 값을 나타내었다. 보정된 모형의 지역화를 통한 자연유출량 산정에서는 4개 잠재증발산 방법에 따른 차이는 크지 않았으며, 경험적 적용범위에서 도출된 최적 매개변수를 이용한 유출 모의 결과가 좀 더 양호한 적합도를 나타내었다. 그러므로 유출 모형을 최적화 방법으로 보정할 때는 어떤 잠재증발산 산정식을 적용하여도 무방하나, 최적화된 모형의 지역화에서는 모형의 과적합 가능성을 고려하여 경험적 적용범위를 이용하는 경우에서 더 신뢰할 수 있는 유출모의 결과를 도출할 수 있었다. 그러므로 강우-유출 모형을 이용하여 자연유출량을 모의할 때 자동 최적화 기법으로 보정된 모형을 지역화할 경우에는 본 연구의 절차와 방법을 참고할 수 있다.

Droughts adversely affect human life, economic activities, and ecosystems, For this reason, considerable efforts have been made to prepare for and mitigate their impacts. This study examines the natural runoff estimation in a disturbed basin by regionalizing a runoff model calibrated for an undisturbed basin. Four potential evapotranspiration (PET) estimation methods—Blaney-Criddle, Hargreaves, FAO Penman-Monteith, and Priestley-Taylor—were compared. Model performance was evaluated under two types of parameter range settings in automatic calibration: theoretically possible ranges (TPR) and empirically applicable ranges (EAR). The Seomijingang River basin was selected as the study area. The grid based rainfall-runoff model (GRM) model was calibrated using daily inflow data to the Seomjingang dam and subsequently regionalized to the downstream basin to estimate its natural runoff while considering water use circulation. Although the optimized parameter settings differed according to the calibration conditions, model performance during calibration was generally consistent across cases. Differences among the four PET methods in terms of the estimated natural runoff through regionalization were minimal. However, EAR-derived parameters performed slightly better in the simulation results. These findings suggest that any of the four PET estimation methods can be applied for model calibration using optimization techniques. However, regionalizing the optimized model by employing EAR, which considers the potential for model overfitting, provides more reliable runoff simulations. Therefore, the procedures and methods proposed in this study can be utilized when regionalizing a rainfall-runoff model calibrated using an automatic optimization method.