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영어

Flood event data is a crucial resource for the flood risk assessment. However, there are few catchments which are precise gauged their flood event with sub hourly time step. Therefore, the ungauged catchment issues are especially highlighted in regionalization studies. In this study, the PDMM(Probability Distributed Model with Macro-pre Approach parallel routing structure) model is applied to Bukil, Guem river, Korea. 10 flood event data are carefully employed with Monte Carlo analysis and SCE-UA optimization procedure. The result shows that the PDMM model has acceptable model performance in all flood events, while preferable model performance(NSE*<0.2) in 7 flood events. However, SCE-UA results show marginally better performances. The PDMM model has better performance with larger amount of total rainfall, stronger rainfall intensity and delayed high precipitation time distribution(i.e., 3 rd Huff distribution). This study is a starting point to assess strength and weakness of the PDMM model with event based flood data. Further study will extend number of study catchments and flood events to suggest a general outlines of the PDMM model to Guem river region.

한국어

유역의 단기 홍수사상은 홍수재해의 위험성을 평가 및 분석하기 위한 기초 자료로서 그 중요성이 증대되고 있다. 하지만 국내 대다수의 중-소규모 유역의 수문 계측 자료의 미흡으로 홍수사상에 기반을 둔 모형의 개발과 관련된 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 PDMM 개념적 강우 유출모형(Probability Distributed Model with Macro-pre Approach parallel routing structure)을 금강, 북일 유역의 관측된 10개의 단기 홍수사상을 바탕으로 평가한다. 몬테칼로(URS) 분석 및 SCE-UA 검정 기법을 통하여 모의 성능을 평가한다. URS 검정결과에서 우수 모의 성능(NSE*: 7사상<0.3, 10사상<0.5)을 나타내나, SCE-UA에의한 검정 이 조금 개선된 결과(약 0.01 NSE* 개선)를 나타내고 있다. 그러나 검증 결과에서는 URS 검정(0.18 NSE*)에 의한 결과가 안정된 성능을 나타내고 있다. 총강우량, 강우강도가 증가 할수록, 3분위 시간 분포를 가지고 있는 강우사상에 대하여 우수한 모의 성능을 나타내고 있다. 향후 금강 유역의 단기 홍수사상의 모의에 적용하기 위한 기초연구로서 의미가 있으며, 유역의 자료를 확대하여 본 연구의 결과를 일반화 하고자 한다.