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저자정보
김법균 (경북대학교) 서영민 (경북대학교) 임유성 (경북대학교) 이병준 (경북대학교) 최윤영 (경북대학교)
저널정보
위기관리 이론과 실천 Crisisonomy Crisisonomy 제20권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
101 - 114 (14page)
DOI
https://doi.org/10.14251/crisisonomy.2024.20.1.101

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본 연구에서는 제주도 지하수위 공간예측을 위하여 유한차분법을 이용한 MODFLOW 모델과 신경망과잔차크리깅을 결합한 NNRK 모델을 적용하였다. MODFLOW 모델의 경우, 관측 지하수위와 예측 지하수위의 차이는 0.014∼4.327m, 상대오차는 0.50∼50.82%로 나타났고 NNRK 모델의 경우, 관측 지하수위와예측 지하수위의 차이는 0.022∼6.185m, 상대오차는 0.66∼49.35%로 분석되었다. MSRE에 기초하여 비공간 통계학적 모델인 IDW는 SK 및 OK 모델보다 우수한 공간예측 결과를 나타냈지만, RK와 NNRK 모델보다는 예측성능이 낮은 것으로 분석되었다. 적용된 MODFLOW 모델과 NNRK 모델은 유사한 결과를 나타냈으나 함양량과 지질구조를 고려한 조밀한 지역에서는 MODFLOW 모델이 상대적으로 우수하게 나타났다. 또한, MODFLOW 모델은 NNRK 모델에 비해 지층별 지하수 유동과 양수량에 따른 지하수두의 시간 변동 특성을 효과적으로 잘 반영하는 것으로 나타났다.
#지하수위 공간 예측 #MODFLOW 모델 #신경망 모델 #NNRK 모델 #제주도 #spatial prediction of groundwater level #MODFLOW model #Neural network model #NNRK model #Jeju Island

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