본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 통계학적 모형개념을 이용하여 연구하였다. 급수량의 변화는 기후와 많은 연관성이 있는 것으로 알려지고 있으나 급수량의 예측과 상수도시설의 운영에 있어서 급수량 변동요인을 고려한 수학적 혹은 통계학적 모형을 개발하여 실용화하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간이 지남에 따라 급수량이 증가하는 경향을 반영할 수 있는 경년변화, 급수인구와 더불어 상수도 급수량의 중요한 변동요인으로 간주되는 기후인자를 이용하여 상수도 1일 급수량을 예측할 수 있는 모형을 제안하고 그 유효성을 검증하였다. 급수량 예측모형식은 통계학적 방법중에서 회귀모형식을 사용하였으며, 연구대상 지역으로서는 자료수집이 용이한 광주광역시를 선정하였다. 1일 급수량을 예측하는데 있어서 회귀모형의 시계열구간을 년별, 월별, 계절별로 분류하고 시계열 구간별로 최적의 회귀모형식을 제안하고자 회귀분석을 시행하였다. 회귀분석을 시행하기 위해서는 먼저 급수량을 종속변수로 하고 급수인구, 경년변화 및 기후인자 즉, 최고기온, 평균기온, 강우량, 운량, 일사량, 상대습도, 일조시간 등을 설명변수로 하는 상관분석을 행하고 비교적 상관성이 높은 인자를 택하여 모형식을 구성하였다. 제안된 모형식은 사고 등에 의한 단수조치나 한발의 영향으로 인한 격일제급수를 실시하는 시기를 제외하고 실측치와 모형과의 오차율이 최대 10%, 평균 3%이내로 나타났으며, 모형식의 결과는 상수도 1일 급수량 예측이 필요한 시설에 적용 가능하다고 판단되었다.
The purpose of this study is to establish a method of estimating the daily urban water demand using statistical model. This method will be used for the development of the efficient management and operation of the water supply facilities. The data used were the daily urban water use, the population, the year lapse and the weather conditions such as temperature, precipitation, relative humidity, etc. Kwangju city was selected for the case study area. The raw data used in this study were rearranged either by month or by season for the purpose of analysis, and the statistical analysis was applied to the data to obtain the regression model. As a result, the multiple linear regression model was developed to estimate the daily urban water use based on the seather condition. The regression constant and the model coefficients were determined for each month of a year. The accuracy of the model was within 3% of average error and within 10% of maximum error. The developed model was found to be useful to the practical operation and management of the water supply facilities.
