Analysis of Ensemble Streamflow Prediction Effect on Deriving Dam Releases for Water Supply

Abstract

앙상블 유량 예측은 미국 서부에서 하천 유량의 불확실성을 고려하여 수자원 관리를 하기 위해 고안되었다. 이 후 미국 전역으로 앙상블 유량 예측 시스템이 구축되었으며 현재까지도 활발히 수문예측과 수자원 관리 분야에 사용되고 있다. 반면 대한민국의 경우에는 21세기에 들어서야 수문예측에 앙상블 유량 예측이 사용되게 되었으며, 뒤이은 연구에 따라 앙상블 유량 예측이 효과적인 방법임이 입증되었다.

하지만 아직 대한민국에서는 앙상블 유량 예측이 수문예측까지만 사용이 되고 있으며, 초기에 고안되었던 수자원 관리에는 여전히 제한적으로 사용중이다. 현재 수자원 관리에서는 어렵게 앙상블을 구득하였음에도 불구하고 계산의 용이상 평균 등 대푯값 하나만을 가지고 의사결정을 하고 있는 실정이다. 본 연구는 앙상블 유량 예측을 수자원 관리에 사용하는 것을 권고하고 이에 대한 효과를 보이는 것을 목적으로 삼았다. 이를 위해 먼저 댐 운영 실무자들을 설득할 수 있는 간단한 통계학적 예제를 만들었다. 예제는 같은 용량과 방류요구량을 가지는 댐에서 평균은 같으나 다른 표준편차를 가지는 유입량이 발생할때 유입량의 표준편차가 큰 댐에서 더 많은 비용이 발생함을 보여주었다.

그리고 같은 예제를 실제 대한민국의 댐에 적용해보았다. 대한민국의 다목적댐을 Capacity-Inflow Ratio (CIR)에 따라 분류하였고 이 중 같은 한강유역이면서 자료길이가 동일하지만 CIR는 상이한 소양강댐(CIR = 1.345)과 충주댐(CIR = 0.563)을 사례연구 대상지로 선정하였다. 그리고 각 댐의 유입량 자료를 9개의 세트로 나누어 마지막 세트인 2020년부터 2022년까지의 유입량을 이용하여 표준편차에 따라 편향되지 않은 두가지 앙상블을 가정하였다. 그리고 이를 각각 Well forecasted scenario (Scenario W), Poorly forecasted scenario (Scenario P)라 명명하였다. 대한민국의 다목적댐의 가장 중요한 기능 중 하나인 용수공급을 개선하기 위해 목적함수를 용수부족량을 최소화하는 것으로 설정하였다. 그리고 이를 앙상블 유량 예측을 활용하여 최적 방류량을 도출하기 위해 널리 사용되는 표본 추계학적 동적계획법(Sampling Stochastic Dynamic Programming, SSDP)으로 최적화하였다. 과거 유입량 자료를 사용한 SSDP/Hist 모형에서 다음 시점의 잔여최적편익함수를 가져와 전진방향으로 계산하는 SSDP/ESP 모형을 구축하였다. 그 결과, 소양강댐과 충주댐 모두 Scenario W가 Scenario P보다 공격적인 운영룰을 도출하였다.

도출된 최적 방류량을 실제 2020년부터 2022년까지의 유입량으로 모의 운영하여 패널티, 성공 빈도수(Frequency), 성공이 지속된 평균 기간(Duration) 그리고 용수부족규모의 여집합(Magnitude)으로 평가하였다.모의 결과 소양강댐에서는 Scenario W/P간의 차이가 나타나지 않았지만 충주댐에서 Scenario W가 Scenario P보다 전반적으로 성능이 높은 것을 확인하였다. 이는 평균은 같아도 표준편차가 다른 유입량이 들어오면 그에 따른 최적 방류량도 달라지며 운영시에 취해야 하는 전략도 달라져야함을 의미한다. 그리고 충주댐에서 이러한 차이가 두드러진 사실은 CIR이 작고 방류요구량이 많은 댐일수록 예측유입량의 불확실성에 더욱 예민하게 반응한다는 것을 시사한다.

결론적으로 댐 운영에서 유입량의 평균이 같아도 표준편차가 증가할수록 최적방류량과 모의평가에서 부정적인 영향이 나타남을 보였다. 이는 현재 평균값으로만 수자원 관리를 하는 방법이 앞으로 다가올 기후변화와 그 밖의 불확실성에 대한 고려를 하지않은 관리 방법임을 시사하며 현재 대한민국의 수자원관리 방법에 개선될 여지가 있다는 것을 나타낸다.

Ensemble streamflow prediction (ESP) considers the uncertainty of streamflow in water resources management, primarily in western regions of the United States. Consequently, the ESP system is actively used in hydrological forecasting and water resources management in the United States and Europe. However, in South Korea, ESP has only been used for hydrological forecasting, with its application in water resources management being limited. Despite the availability of ensemble forecasts, current water resources management practices in South Korea still rely on single-valued statistics such as the ensemble mean for decision-making.

This study aimed to promote the use of ESP in water resources management in South Korea and thus demonstrate its effectiveness. A simple statistical exercise was created to convince dam operators. A simple hypothetical illustrated that in case of dams with the same capacity and demand but different inflow standard deviations, the dam with a higher inflow standard deviation incurred higher costs.

Furthermore, further exercises were applied to actual dams in South Korea. Multiple-purpose dams in the Han River basin with the same length of data were selected according to the capacity-inflow ratio (CIR) as case study sites: Soyanggang Dam (Dam SY) with a CIR of 1.345 and Chungju Dam (Dam CJ) with a CIR of 0.563. The inflow data for each dam were divided into nine sets, and the last set from 2020 to 2022 was used to generate unbiased ensembles based on the standard deviation. Consequently, two ensembles were created: A well-forecasted scenario (Scenario W) and a poorly-forecasted scenario (Scenario P). Sampling stochastic dynamic programming (SSDP), which enables optimal release calculation using ESP, was employed to develop SSDP/Hist and SSDP/ESP models. A primary function of multiple-purpose dams in South Korea is water supply, which was optimized by setting the objective function to avoid water shortages. Considering the poor accuracy of long-term forecasts in South Korea, SSDP/ESP models were constructed by incorporating the future value function from the SSDP/Hist model and then optimizing in the forward direction. The SSDP/Hist and SSDP/ESP models were built for Dam SY and Dam CJ, and the optimal releases were calculated. Thereafter, the simulated operation using the obtained optimal releases was evaluated in terms of total penalty, frequency, duration, and magnitude.

The simulation results confirmed that Scenario W exhibited better overall performance compared to that of Scenario P in Dam CJ. This indicates that even with the same mean, different inflow standard deviations result in different optimal releases and require different operational strategies. Indeed, in the simulation study for Soyanggang Dam, there was no significant difference observed between Scenario W and Scenario P. This finding indicates that dams with lower CIR values and higher water demands are more sensitive to uncertainty in inflow predictions. Thus, the management of water resources based solely on mean values is a naive operation method that neglects considerations for future climate change and other uncertainties. Therefore, this study can serve as a motivation for improving water resources management techniques in South Korea.