유역의 수문학적 토양피복형으로부터 유역 또는 합성곡선번호를, 강우-유출기록으로부터 관측곡선 번호를, 관측곡선번호의 중앙치로서 중위유선번호를 산정하였다. 유출기록을 기준으로 평가할 경우 AMC-II조건의 CN-II에 의하면 과소하게, AMC-III조건의 CN-III에 의하면 과대하게 유효강우량이 산정된다. 따라서 유효강우량산정의 개선방안으로 CN-II와 CN-III의 중간값인 조정곡선번호가 정의될 수 있다. 중위곡선번호에 의하여 산정된 유출이 관측치에 가장 근접하게 되는 점을 감안하면 계측유역의 대표곡선번호로서 중위곡선번호가 사용될 수 있다.
우리나라 26개 유역의 수문학적 토양피복형으로부터 유도된 유출곡선번호((AMC-II 조건에 대한 CN-II와 AMC-III조건에 대한 CN-III)와 동일유역의 250개 강우-유출사상으로부터 유도된 관측유출곡선번호(유역중립곡선번호와 최적곡선번호)를 이용하여 유효강우량과 \ulcorner두유출의 산정의 적용성이 검토되었다. 미계측유역에서 유효강우량에는 CN-III이, \ulcorner두유출에는 CN-II가 적합하고 강우-유출기록이 있는 유역에서는 유역중립곡선번호가 가장 타당한 것으로 나타났다. 강우지속기간에 곡선변화를 나타내는 시변성 곡선번호를 이용하여 해석한 결과 유효강우량과 \ulcorner두유출에 다같이 개선이 나타났다.
The estimates of both runoff depth and peak runoff by the basin runoff curve numbers, which are CN-II for antecedent moisture condition- II and CN -III for antecedent moisture condition-III, obtained from hydrological soil-cover complexes of 26 watersheds are investigated by making use of the observed curve numbers, which are median curve number and optimum curve number, computed from 250 rainfall-runoff records. For gaged basins the median curve numbers are recommended for the estimation of both runoff depth and peak runoff. For ungaged basin, found is that for the estimate of runoff depth CN-II is adequate and for peak runoff CN-II is suitable. Also investigated is the variation of the runoff curves during storms. By the variable runoff curve numbers, the prediction of runoff depth and peak runoff can be improved slightly.
GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의 최우도법(80.9%)과 신경망 기법(84.1%)에서 신경망 기법 분류 결과가 상대적으로 우수하므로 신경망 기법으로 토지 피복을 분류하였다. 그리고 SCS방법으로 토양도를 이용하여 AMC-II 조건하에서 CN값을 산정하면 수작업 토지이용도는 55, 신경망 분류 토지 피복도는 57로 비슷한 결과로 나타났다. 이를 토대로 전체 유역에 대해서 신경망 기법으로 분류한 토지 피복도를 사용하여 CN값을 산정하여 적용함으로써 타당성을 증명했다. 앞으로 신경망 기법을 이용한 토지 피복 분류와 GIS기법의 적용으로 보다 정확하고 신속한 CN값 산정이 가능할 것으로 사료된다.
우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 -1, 장기는 -3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.
NRCS Curve Number (CN) method is widely used for practical purposes in the field by engineers and researchers to calculate direct runoff from total rainfall. However, CN is obtained from antecedent moisture condition and soil characteristics and so it has some problems due to its uncertainty. Therefore this study estimated CN of a watershed using asymptotic CN method which can estimate CN by rainfall and runoff data and compared the result with representative CN given by WAMIS. And we performed runoff simulation for rainy season of Bocheong stream by CN regression equation. From the result, we showed that it could be more reasonable to simulate direct runoff using watershed CN regression equation than WAMIS CN. Furthermore, we knew that the equation is more sensitive to small rainfall event.
This study is to suggest the SWAT model as inputs for the estimation of CN (Curve number) if we do not have hourly rainfall and runoff data in the ungaged watershed. The daily CNs were estimated by using SWAT model for Chungju dam watershed and the CNs by hourly rainfall and runoff data in the same period with daily CN estimation were also estimated. Then the daily and hourly CNs were compared each other. The CNs by SWAT model were larger than the actual CNs. 7.4% larger in AMC-I, 1.2% in AMC-II, and 6.3% in AMC-III respectively. If we consider various uncertainties in the estimation of CN, the error of 6.8% could be acceptable for the application in the field.
유출곡선지수(SCS-CN)를 사용하는 유역수문모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 토지이용별 유출곡선지수가 잘 정의되어야한다. 하지만 논의 경우에는 유출곡선지수가 잘 정의되어 있지않다. 현재까지 연구된 논 CN number로는 경기지역의 조건을 반영한다. 본 연구에서는 영산강 수계와 섬진강 수계에 대한 논의 CN값을 추정하기위해 수문모니터링을 실시하였다. 시험지구는 영산강 수계 내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 학야지구와 섬진강 수계 내에 위치한 전라북도 순창군 적성면 고원리 적성지구로 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 두 시험지구에서 각각 강우량과 유출량을 조사하여 강우-유출 관계식을 유도하여 CN값을 산정하였다. 그 결과 CN-I, CN-II, CN-III 값은 학야지구에서 각각 65, 85, 94로 나타났고, 적성지구에서 각각 69, 89, 97로 나타났다. 이는 기존의 연구와 비교하여 CN-II값이 더 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기후조건, 토지이용 및 토양조건 등의 유역의 비균질성을 고려할 수 있는 SWAT 모형을 이용하여 홍수량 계산에 활용될 수 있는 유출곡선지수를 산정하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 Hawkins 등(1993)이 제시한 점근 유출곡선지수 산정법을 기반으로 하되, 실측 홍수량 시간자료를 직접 이용하지 않고 SWAT에 의한 모의 지표 유출량 일자료를 이용하는 점이 특징이다. SWAT 모형이 지표유출성분량을 산정할 수 있고 소유역 분할에 따른 공간모의 및 유역의 비균질 특성을 반영할 수 있는 장점을 이용한 것이며, 또한 일자료를 이용함으로써 단기사상 자료의 오류에 따른 영향을 최소화할 수 있다. 이 방법에 의해 산정된 유출곡선지수는 모형에 의한 유출량 모의치와 관측치의 적합 과정을 거친 것으로 대상 유역의 유출 특징이 반영된 것이다. 본 제안 방법을 충주댐 상류유역에 대해 적용하여 전체유역 및 임의 소유역의 유출곡선지수를 산정하였고, 이를 강우량에 따라 지수함수형으로 감소하는 회귀식을 제시하였다.
수자원개발 계획과 설계를 위한 설계홍수량 추정에 가장 중요한 문제의 하나가 유효우량 추정이다. 우리나라 수공구조물의 설계홍수량 추정에는 미국 SCS에서 개발한 유출곡선번호(curve number)로부터 유효우량을 추정하고 홍수도달시간을 고려하여 단위도를 합성하는 방법이 자주 사용되고 있다. 그러나, 우리나라의 경우 시간별 강우-유출량 자료가 충분하지 못한 상태이므로 SCS 유출곡선번호 방법을 그대로 적용하여 유효우량을 추정할 때에는 신중을 기해야 한다. 왜냐하면 우리나라의 토양, 식생 토지이용, 배수조건 등의 유출특성이 미국 유역의 유출특성과 다르고 특히 논이라는 독특한 토이이용형태가 13%나 차지하고 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 유역이 가장 건조한 상태의 유출곡선번호 CN-I을 SCS 유출곡선번호에서 구하지 않고 강우-유출모형인 DAWAST(DAily WAtershed STreamflow, 김태철, 1992) 모형의 유역 최대잠재저류능인 Umax로부터 구하는 방법을 제시하였다. 이매개변수 Umax는 우리나라 유역에서 관측된 일별 강우-유출량 자료를 최적화 기법으로 보정하여 구했으므로 이로부터 추정된 유출곡선번호는 우리나라의 유역특성이 반영되었다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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