1. 논문제목: Multi-objective calibration of a river water quality model-information content of calibration data
저널: Ecological modelling
저자: Michael Rode, Ursula Suhr, Gunter Wriedt


2. 주저자 배경
주저자는 Dep. of landscape development, Justus-Liebig-University Giessen, 에서 "Quantification of non point source phosphorus inputs to surface waters" 학위논문으로 박사학위(1995년)를 받았으며, 현재 Helmholtz center for environmental research 에서 catchment modelling section의 책임연구원으로 근무하고 있습니다. 연구분야는 수리/수질 모델링, 비점오염관리 입니다.


3. 논문 요약
이 논문은 하천 수질 모델에서 수질변수 보정을 위해 사용되는 측정데이터에 따라 구축모델의 예측성능과의 불확정성을 평가해보고자 하는 연구이다. 적용된 수질 모델은 독일 German Federal Institute of Hydrology 에서 개발 QSIM을 적용하였는데, 이 모델은 수리학적 요소와 물리화학적 요소 또한 생물학적인 요소들을 고려할 수 있는 결정학적인 모델입니다. 모델의 예측성능 평가를 위해서 측정된 수질 자료는 총 30개의 multi-objective로 나누어 모델 보정을 실시하고 최종적으론 모델의 불확정성을 검증하였습니다. 수질변수 보정을 위해서는 PEST(automatic parameter estimation program) 방법을 적용하였는데, 이것은 Gauss-Levenberg-Marquardt optimization method를 고려한 알고리즘입니다.


4. 논문의 독창성
이 논문은 수질모델에 적용되는 수질변수들과 관련하여 모델의 정확성, 불확정성을 판단하는 대부분의 연구와는 달리 수질보정에 사용되는 입력 데이터에 따른 모델의 예측성능과 불확정성을 고려하였습니다. 또한 수질변수 보정을 위해서 PEST 알고리즘을 적용하였습니다.


5. 논문의 적용 가능성
이 논문은 비록 deterministic 수질 모델에서 입력데이터에 따른 모델의 예측성능과 불확정성을 평가 하였지만, 많은 입력자료가 필요한 stochastic 모델에서도 충분히 적용해볼 만 하다고 생각합니다. 예를들어 ANN의 경우 training set과 validation set의 데이터에 따라 상당한 성능의 차이를 보이는데 입력자료의 여러 type을 고려한다면 좀더 성능이 좋은 모델의 구축이 가능할 것으로 판단됩니다.

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr



Yongeun Park