공간적 이질성을 고려한 지역화 기법에 따른 갈수량 추정

• 영문명: Estimation of Low Flow Using a Regionalization Approach Accounting for Spatial Heterogeneity
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김원진(Wonjin Kim) 최시중(Sijung Choi) 강성규(Seongkyu Kang) 김형준(Hyung Jun Kim)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』25권 3호, 153~165쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

본 연구는 낙동강 유역을 대상으로 공간적 이질성을 고려한 지역화 기법을 적용하여 갈수량을 추정하고, 전역 회귀모형과 지역 회귀모형의 성능을 비교하였다. 갈수량의 통계적 특성과 예측 성능 향상을 위해 지표의 변환 과정을 적용하였으며, K-평균 기법을 활용하여 기후·지형학적 변수에 따른 유역 군집화에 기반하여 독립적인 회귀모형을 개발하는 매개변수 지역화 접근을 수행하였다. 갈수량 추정모형은 결정계수와 평균 제곱근 오차를 활용하여 정확도를 분석하였으며, 연구 결과, 군집화에 따른 지역 회귀모형은 전역 회귀모형에 비해 결정계수가 높고 예측 오차가 낮아, 갈수량 추정의 정확성과 공간적 재현성이 크게 향상되었으며, 미계측 유역을 포함하는 대규모 유역에서도 갈수량 분포의 이질성을 효과적으로 재현하여 다양한 수문 특성을 반영할 수 있는 모형으로 해석되었다. 이러한 결과는 극한 수문지표인 갈수량 예측에 있어 매개변수 지역화 기법이 공간적 변동성을 체계적으로 반영할 수 있는 효과적인 방법임을 시사한다.

영문 초록

This study applied a regionalization approach that accounted for spatial heterogeneity to estimate low flows in the Nakdong River Basin and compared the performance of global and regional regression models. Low-flow measures were transformed to improve statistical properties, and K-means clustering based on climatic and topographic variables was used to develop separate regression models for each cluster. Model performance was evaluated using the coefficient of determination and root mean square error. The results showed that the regional regression models yielded higher coefficients of determination and lower prediction errors than the global model, leading to improved accuracy and spatial representation of low flows. The regional models also captured the heterogeneity of low-flow distributions across the entire watershed, including ungauged areas. These findings demonstrate that the parameter regionalization approach offers an effective framework for incorporating spatial variability into low-flow predictions.

목차

1. 서 론

2. 연구방법

3. 결과 및 고찰

4. 결 론

감사의 글

References

키워드

갈수량 지역화 K-평균 지역 회귀모형 Low Flow Regionalization K-means Regional Regression Model