• Title/Summary/Keyword: Curve Number(CN)

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Runoff Estimation with Consideration of Land-Use Distribution (토지이용 분포를 고려한 유출량 산정기법)

  • Son, Kwang-Ik
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.8 no.1
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    • pp.97-102
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    • 2008
  • The Natural Resource Conservation Service Curve Number(NRCS-CN) method is one of the widely used methods for computation of runoff from a basin. However, NRCS-CN method has a weak point in that the spatial land use distribution characteristics are ignored by using area-weighted CN value. This study developed a runoff estimation algorithm which can reflect the spatial land-use distribution. The algorithm consists of Moglen's theory and a developed flow accumulation estimation program in FORTRAN. Comparisons between the results from area-weighted CN method and this study showed reasonably good agreement with measured data of experimental watersheds. The developed program predicted lower runoff than the conventional NRCS-CN method. As a conclusion, this study proposes a new design direction which can simulate real runoff phenomena. And the developed program could be applied into runoff minimization design for a basin development.

Estimate Runoff Curve Number by Using GIS (GIS 기법을 활용한 유출곡선지수(CN) 산정)

  • Kim, Hyeon Sik;Oh, Yeun Kun;Yeon, Yun Jung;Kim, Han Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1251-1256
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    • 2004
  • 본 연구는 토양도 및 Landsat 위성영상을 GIS 및 R/S기법으로 토지이용의 공간적 분포를 분석하여 토지피복의 경년적 변화에 따른 유출곡선지수를 산정하고 유출곡선지수의 변화에 따른 유출상태의 변화를 분석하는데 그 목적이 있다. 이른 위하여 개략토양도의 토양분류에 대한 기존분류방법과 토지이용에 따른 CN분류법을 조사 검토한 후 CN을 산정하였으며, 향후 보다 정확한 산정기법이 제시될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 위하여 활용한 기초자료는 건설교통부와 한국수자원공사에서 시행하고 있는 전국유역조사의 자료로서 연구 분석에 이용하였다.

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A Study on the Urban Flood Damage Reduction Using the LID Under Climate Change : Case Study on Gulpo Stream Basin (기후변화에 따른 도시홍수 저감방안으로서의 LID 기법 적용성 평가 - 굴포천 유역을 대상으로 -)

  • Song, Chang-Joon;Kim, Soo-Jun;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1169-1173
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    • 2010
  • 기후변화의 영향은 전세계적으로 재해를 가중시키는 역할을 하고 있다. 특히 인구밀도와 자산가치가 높은 도시지역의 홍수피해가 급증함에 따라 이를 방지하기 위한 대책마련이 시급히 요구되고 있다. 본 연구에서는 미래의 기후변화에 대응하기 위한 방안으로 도심지역에 LID(Low Impact Development)기법을 적용하여 도시 홍수의 저감방안으로서 그 적용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 굴포천 유역을 대상으로 XP-SWMM을 이용하여 관망을 구축하고 현재 강우자료(1961~2000년)와 미래의 강우자료(KMA-A2 기후변화 시나리오, 2001~2090년)를 적용하여 현재와 미래의 강우조건에 따른 도심지역의 홍수범람 및 유출량을 산정하였다. 이 결과를 바탕으로 모델링된 지역 중, 기후변화 전후의 상습 홍수범람지역을 우선적으로 선정하여 LID기법을 적용하였다. 효율적인 LID기법의 적용을 위해 토지이용 변화에 따른 시나리오를 작성하고, 이에 따른 유출곡선지수(Curve Number, CN)값을 산정하여 도시홍수 범람지역 및 유출량의 변화를 검토하는데 이용하였다. 분석 결과, LID기법을 적용하였을 경우 기후변화에 따른 도심지역의 홍수 및 유출량을 현재 수준으로 낮출 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통하여 개발이 완료된 도시지역에도 효율적인 LID기법의 적용에 따라 도시홍수 및 유출량을 효과적으로 저감할 수 있을 뿐만 아니라, 기후변화에 대응하기 위한 하나의 대응책으로써 충분한 역할을 할 수 있을 것이라고 판단된다.

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A Study of Curve Number Regression Equation for Bocheong Stream (보청천 유역의 유출곡선지수 회귀식에 관한 연구)

  • Kwak, Jae-Won;Kim, Soo-Jun;Joo, Hong-Jun;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.576-580
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    • 2010
  • NRCS의 유출곡선지수 산정법(CN; Runoff Curve Number method)은 유역내의 토지 이용 및 토지 피복, 토양특성, 수문학적 조건 등을 이용하여 총 강우량으로부터 유효 유출량을 계산하는 방법으로서 이론의 간편성과 적용성으로 인하여 여러 분야에 적용되고 있다. 그러나, 유출곡선지수의 특성상 지역적인 특성에 따라 차이가 발생할 수 밖에 없음에도 국내에서는 대부분 미국 NEH(National Engineering Handbook)에서 제시한 기준을 이용하고 있는 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 국내 유역의 강우-유출 특성을 반영한 유출곡선지수를 산정하고 강우에 따른 직접 유출량을 모의하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 보청천 유역의 관측 강우-유출 자료에 Hawkins et al(1993)등이 제시한 점근 유출곡선지수방법을 적용하고 이를 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제시한 값과 비교하였다. 또한 유역의 대표 유출곡선지수에 대한 회귀식을 유도하고 이를 이용하여 보청천 유역의 하계 유출을 모의하고 그 결과를 비교 분석 하였다. 연구결과 대표 유출곡선지수식을 이용한 유역의 직접유출 모의결과가 단일 유출곡선지수시의 모의결과보다 더 우수한 결과를 나타내었다.

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Applicability Evaluation for Discharge Model Using Curve Number and Convolution Neural Network (Curve Number 및 Convolution Neural Network를 이용한 유출모형의 적용성 평가)

  • Song, Chul Min;Lee, Kwang Hyun
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • v.7 no.2
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    • pp.114-125
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    • 2020
  • Despite the various artificial neural networks that have been developed, most of the discharge models in previous studies have been developed using deep neural networks. This study aimed to develop a discharge model using a convolution neural network (CNN), which was used to solve classification problems. Furthermore, the applicability of CNN was evaluated. The photographs (pictures or images) for input data to CNN could not clearly show the characteristics of the study area as well as precipitation. Hence, the model employed in this study had to use numerical images. To solve the problem, the CN of NRCS was used to generate images as input data for the model. The generated images showed a good possibility of applicability as input data. Moreover, a new application of CN, which had been used only for discharge prediction, was proposed in this study. As a result of CNN training, the model was trained and generalized stably. Comparison between the actual and predicted values had an R2 of 0.79, which was relatively high. The model showed good performance in terms of the Pearson correlation coefficient (0.84), the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) (0.63), and the root mean square error (24.54 ㎥/s).

Improving Initial Abstraction Method of NRCS-CN for Estimating Effective Rainfall (유효우량 산정을 위한 NRCS-CN 모형의 초기손실량 산정방법 개선)

  • Park, Dong-Hyeok;Ajmal, Muhammad;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Tae-Woong
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.6
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    • pp.491-500
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    • 2015
  • In order to improve the runoff estimation accuracy of the Natural Resources Conservation Service (NRCS) curve number (CN) model, this study incorporated rainfall and maximum potential retention as contributors for initial abstraction. The modification was proposed based on 658 rank-order data of rainfall and subsequent runoff from 15 watersheds. The NRCS-CN model (M1), one of its inspired modified model (M2), and the proposed model (M3) were analyzed employing different CN approaches. Using tabulated, calculated and least squares fitted CNs ($CN_T$, $CN_C$, $CN_{LSF}$, respectively), the models' performances were evaluated based on Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Percent Bias (PBIAS). Applications of model M1, M2, and M3, respectively exhibited watershed cumulative mean [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), and PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]. Similarly, using CNC (for M1 and M2 model) and $CN_{LSF}$ (for M3 model), the performance of three models respectively were assessed based on watershed cumulative mean [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), and PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]. The proposed model (M3) that linked all of the NRCS-CN variants showed more statistically significant agreement between the observed and estimated data.

Estimation of Effective Rainfall Through Improving Initial Abstraction Method of NRCS-CN (NRCS-CN의 초기손실량 산정방법의 개선을 통한 유효우량 산정)

  • Park, Dong-Hyeok;Ajmal, Muhammad;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.98-98
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    • 2015
  • 강우-유출 모형을 이용하여 직접유출량을 산정할 경우, 유역의 유효우량을 산정하기 위해 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 방법을 주로 사용한다. 그러나 NRCS-CN 방법은 초기손실량을 잠재보유수량의 20%로 가정하고 유효우량을 산정한다. 이는 초기손실량을 과대 추정하여 유효우량의 과소산정을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 강우-유출사상을 바탕으로 초기손실량을 추정하는 방법을 보완하였다. 우리나라 홍수기 동안 강우-유출 자료를 확보한 15개의 유역에 대해 658개의 강우-유출사상에 대하여 NRCS-CN 방법을 기반으로, 초기손실량과 유효우량을 산정하고 이를 관측 직접유출량과 비교 분석하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT)과 유역의 경사도를 고려하여 조정한 CN값(CNC)을 각 방법들에 적용하였다. 모형의 성과는 Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), 그리고 Percent Bias (PBIAS) 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(0.24, 18.12, and 16.04), NSE(0.54, 0.73, and 0.79), PBIAS(36.54, 20.25, and 12.00)]로 나타났으며. 이와 비슷하게 CNC를 M1, M2, M3에 적용하였을 경우의 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(17.17, 15.88, and 13.82), NSE(0.76, 0.80, and 0.85), PBIAS(3.06, 4.47, and 0.11)]로 나타났다. 본 연구에서 제안된 M3방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값으로 나타났다.

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Using Detailed Soil Maps(1:5,000) to Estimate SCS Runoff Curve Number in a Small Watershed (SCS-CN 산정을 위한 수치세부정밀토양도의 활용)

  • Hong, Suk-Young;Jung, Kang-Ho;Choi, Chol-Uong;Jang, Min-Won;Kim, Yi-Hyun;Ha, Sang-Keun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.106-115
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    • 2007
  • 농촌진흥청에서 제공하고 있는 수치토양도는 수문 수자원 분야에서 SCS-CN법을 이용한 유효우량 및 유출곡선 산정에 가장 많이 활용되고 있다. 토양조사 국책사업 결과 전산화된 토양도 및 토양검정 데이터베이스에 기초한 토양정보 웹 시스템은 전국의 토양 전자지도와 토양 통계 자료를 주제별로 검색하거나 필지별 토양분석 성적에 따른 토양관리처방서를 조회하는데 사용되는 농업분야 이외의 사용자 그룹을 위해 필요한 정보를 제공하도록 활용 및 유통 요구도가 높아지고 있다. 수치토양도가 수문학적 토양유형 정보를 포함하도록 제공하는 것이 먼저 필요할 것으로 생각되고 다음으로는 수문 수자원 분야 활용 측면에서 수치토양도가 제공하는 속성, 축척, 제공형태, 좌표체계, 서비스 방식 등에 대하여 활용정책을 마련하여 이에 따라 자료가 유통될 수 있도록 하여야 할 것이다. 앞으로 활용이 가능하게 될 수치세부정밀토양도와 토양유형을 이용하여 충북 괴산군 소수면의 소유역에 대해 SCS 삼각법에 따른 단위도 작성, 유효우량 산출 및 유출곡선을 작성한 결과 농업과학기술원의 정 등(2006)이 분류한 토양유형을 이용한 결과 정 등(1995)에 따른 토양유형을 이용한 결과에 비해 CN값과 유효우량이 더 높게 나타났고 삼각단위도로부터 유도한 정점의 유출량과 시간별 유량 관측값에 더 가까운 것으로 나타났다.

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Comparison of Hourly and Daily SWAT Results for the Evaluation of Runoff Simulation Performance (SWAT모형의 시단위 및 일단위 유출 모의성능 비교)

  • Jang, Sun Sook;Kim, Seong Joon
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.58 no.5
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    • pp.59-69
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    • 2016
  • This study aims to evaluate the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hourly hydrological modeling performance and compare it with daily SWAT modeling parameters. For the Byeolmicheon catchment ($1.17km^2$) located in the upstream of Gyeongancheon watershed and total 18 storm events measured during 3 years (2011-2013), the hourly SWAT was calibrated and validated using the Green and Ampt (G&A) infiltration equation. The determination coefficient ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) of hourly SWAT discharge were 0.81 and 0.73 respectively, and the most sensitive parameter was soil saturated hydraulic conductivity (SOL_K) and calibrated with the average value of 0.075 mm/hr. In addition, the hourly SWAT simulation by G&A was compared with the daily SWAT simulation by SCS-CN (Soil Conservation Service-Curve Number) method for the whole 3 years period. The houlrly G&A results showed $R^2$ and NSE of 0.71 and 0.50, and the daily SCS-CN results were 0.71 and 0.66, respectively. The SOL_K by daily SCS_CN method was calibrated at 75.5 mm/hr, 1,000 times greater than the hourly G&A method. The next sensitive parameters for the hourly simulation were lag time of lateral flow (LAT_TIME) and lag time of surface runoff (SURLAG).