Abstract
The water balance analysis for the long-term water resources plan is a simple calculation that compares water demands with possible water supplies. For a watershed being considered the reports on the performance of the water balance analysis, however, have shown inconsistent results and thus have not earned credibility due to the uncertainty of the data acquired and models used. In this research, uncertainties in the water scarcity estimate were assessed through probability representation based on the Monte Carlo simulation using Latin Hypercube Sampling (LHS). The natural flow, municipal demand, industrial demand, agricultural demand, and return flow rate were selected as representative input variables for the water balance analysis, and their distributions were set based on the linear regression and the entropy theory. The statistical properties of the output variable samples were analyzed in comparison with a deterministic estimate of the water scarcity of an existing study. Application of LHS to three sub-basins of the Geum river basin showed the deterministic estimate could be overestimated or underestimated. The sensitivity analysis as well as the uncertainty analysis found that the return flow rate of the agricultural water is the most uncertain but is rarely sensitive to the output of the water balance analysis.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지 분석에서의 불확실성을 표현하고 분석하였다. 대표 물수지 입력변수로 자연유량, 생공용수, 농업용수, 회귀율을 선정하여 이를 선형회귀와 entropy 이론으로 분포를 설정하였고, 불확실성 분석을 통하여 물부족량에 대한 불확실성의 범위와 위치를 규명하였다. 금강수계 3개의 소유역에 대해 불확실성 분석을 한 결과, 기존의 물수지 분석에서의 단일 물부족량이 과소 및 과대 추정될 수 있음을 보였고, 또한 민감도 분석을 통해 농업회귀율이 입력변수들 중 가장 큰 불확실성을 가지고 있으나 결과에는 거의 영향을 미치지 못하고 있음을 알 수 있었다.
