• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.835-839
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• 2005

일반적으로 분포형 모형에서는 유역을 공간적으로 작은 계산단위로 분할하고, 각 단위에 대해 모형의 이론식을 전개하여 풀이하게 된다. 이 계산단위는 일반적으로 입력자료의 공간적인 해상도보다 크기 때문에 어느 정도 수준까지의 취합을 내포하게 된다. SWAT에서도 수문응답단위 (HRU; Hydrological Response Unit)라는 계산 단위를 통하여 모형 입력 매개변수를 생성하고, 모의를 수행한다. 따라서, 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역별 적정한 수준의 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 경안천 유역과 보청천 유역을 선정하여, 각 유역변 소유역 수 및 HRU 수에 따른 연평균 유출과 유사의 변화를 검토하였다. 검토 결과, 경안천 유역에 대해서는 SWAT 모형의 적용시에 하천망 생성을 위한 임계면적을 300 ha 이하로 두어 55개 이상의 소유역으로 분할하고, HRU 생성을 위한 토지이용과 토양 면적비는 $8\%$ 이하로 설정하여야 안정적인 유출과 유사 모의가 가능하며, 보청천에 대해서는 임계면적을 5,000 ha 이하로 하여 최소 5개 이상의 소유역으로 분할하고, 토지이용과 토양 면적비는 $1\%$ 이하로 설정하여 HRU를 생성함으로써 안정적인 유출 및 유사 모의가 가능한 것으로 나타났다. 이상의 결과와 같이 적절한 수준의 소유역 분할과 HRU 생성에 대한 기준을 제시함으로써, 모형의 모의 결과의 신뢰도를 크게 감소시키지 않으면서 모형의 입력자료 구축시간과 모형 구동시간을 단축함으로써 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1573-1577
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• 2007

SWAT 모형을 사용하여 수문 및 환경인자들의 예측에 있어서 수문응답단위(Hydrological Response Unit, HRU) 수를 적절하게 결정하는 것은 매우 중요하다. SWAT 모형에서는 수문응답단위라는 계산단위를 통하여 모형의 입력매개변수를 생성하고 모의를 수행하기 때문이다. 본 연구에서는 SWAT모형에서 하천유역의 적절한 HRU 수를 결정하기 위하여 대상유역을 낙동강의 제 1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천유역으로 선정하였으며, 토지이용과 토양의 면적비를 조정함으로써 HRU 수를 여러 단계로 적용하여 유출량, 유사량 및 영양염류를 모의하였다. SWAT 모형의 적용을 위하여 위천 유역의 $DEM(30m{\times}30m)$, 토지이용도(1:25,000), 토양도(1:25,000) 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 본 논문은 위천 유역에 대한 적절한 HRU 수의 기준을 제시하였으며, 이와 같은 분석결과를 이용하여 모형의 입력자료 구축시간을 단축할 수 있어 차후 모형의 적용시에 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.52 no.1
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• pp.79-88
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• 2010

준분포형 모형인 SWAT 모형은 소유역내 수문학적 반응단위 별로 유출, 유사 등의 발생을 평가하는데 이때 Hydrological Response Unit (HRU)의 지형정보가 활용된다. 현재 SWAT 모형의 인터페이스 구조는, 각 소유역의 평균 지형인자 값이 각 소유역내의 모든 HRU의 지형정보로 사용된다. 그러므로 각 소유역내의 HRU에 있는 지형인자를 정확하게 추출하기 위해서는 수계를 자세하게 나누어야 하며, 이를 위해서 더욱 자세한 소유역 수계 인터페이스가 필요하다. 현재 SWAT 모형 인터페이스에서는 수계를 나눌 때 임계값의 최소값은 최대 flow accumulation 값의 0.1 %가 사용된다. 따라서 HRU의 지형인자를 추출하기 위해 아주 자세한 정도로 소유역의 수계를 나눈다는 것은 불가능하다. 본 연구에서는 사용자가 원하는 임계값과 농경지 경계를 근거하여 소유역 경계를 추가로 수계를 나눌 수 있는 Dual Watershed Delineation Module (DWDM) 을 개발하였다. 기존 SWAT의 수계추출 모듈로 유량을 모의한 결과 $27,219\;m^3$/month 가 산정되었고, DWDM 을 적용한 결과 $26,172\;m^3$/month 로 약 3.8 %의 미미한 차이가 생겼다. 하지만 유사의 경우 DWDM을 적용하기 전에는 0.779 ton/month, 적용 후에는 2.688 ton/month 로 약 245 %의 차이를 보였다. 즉 농경지를 추가적으로 수계를 나눌 때 유사의 가장 민감한 요소인 경사장을 실제지형에 맞게 고려함에 따라 좀 더 정확한 유사 산정을 할 수 있었다. 농경지에서의 정확한 수문 및 유사 평가 시 본 연구에서 개발한 모듈이 적용 되어야 한다고 사료된다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.52 no.3
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• pp.97-104
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• 2010

The purpose of this study is to evaluate sediment yield reduction under various field slope conditions with rice straw mat. The Vegetative Filter Strip Model-W (VFSMOD-W) and Soil and Water Assessment Tool (SWAT) were used for simulation of sediment yield reduction effect of rice straw mat. The Universe Soil Loss Equation Practice factor (USLE P factor), being able to reflect simulation of rice straw mat in the agricultural field, were estimated for each slope with VFSMOD-W and measured soil erosion values under 5, 10, and 20 % slopes. Then with the regression equation for slopes, USLE P factor was derived and used as input data for each Hydrological Response Unit (HRU) in the SWAT model. The SWAT Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was utilized, moreover, in order to consider spatial location and topographic features (measured topographic features by field survey) of all HRU within each subwatershed in the study watershed. Result of monthly sediment yield without rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 814.72 ton/month, and with rice straw mat (Jan. 2000 - Aug. 2007) was 526.75 ton/month, which was reduced as 35.35 % compared without it. Also, during the rainy season (from Jun. to Sep. 2000 - 2007), when without vs. with rice straw mat, monthly sediment indicated 2,109.54 ton and 1,358.61 ton respectively. It showed about 35.60 % was reduced depending on rice straw mat. As shown in this study, if rice straw mat is used as a Best Management Practice (BMP) in the sloping fields, rainfall-driven sediment yield will be reduced effectively.

• Environmental Engineering Research
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• v.25 no.3
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• pp.267-273
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• 2020

This Hydrokinetic energy system is the process of extracting energy from rivers, canals and others sources to generate small scale electrical energy for decentralized usage. This study investigates the application of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in Geographical Information System (GIS) environment to evaluate the theoretical hydrokinetic energy potentials of selected Rivers (Asa, Awun and Oyun) all in Asa watershed, Kwara state, Nigeria. SWAT was interfaced with an open source GIS system to predict the flow and other hydrological parameters of the sub-basins. The model was calibrated and validated using observed stream flow data. Calibrated flow results were used in conjunction with other parameters to compute the theoretical hydrokinetic energy potentials of the Rivers. Results showed a good correlation between the observed flow and the simulated flow, indicated by ash Sutcliffe Efficiency (NSE) and R² of 0.76 and 0.85, respectively for calibration period, and NSE and R² of 0.70 and 0.74, respectively for the validation period. Also, it was observed that highest potential of 154.82 MW was obtained along River Awun while the lowest potential of 41.63 MW was obtained along River Asa. The energy potentials obtained could be harnessed and deployed to the communities around the watershed for their energy needs.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.24 no.2
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• pp.147-155
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• 2008

Because of increased nonpoint source runoff potential at highland agricultural fields of Kangwon province, effective agricultural management practices are required to reduce the inflow of sediment and other nonpoint source pollutants into the water bodies. The watershed-scale model, Soil and Water Assessment Tool (SWAT), model has been used worldwide for developing effective watershed management. However, the SWAT model simulated sediment values are significantly affected by the number of subwatershed delineated. This result indicates that the SWAT estimated watershed characteristics from the watershed delineation process affects the soil erosion and sediment behaviors. However, most SWAT users do not spend time and efforts to analyze variations in sediment estimation due to watershed delineation with various threshold value although topography falsification affecting soil erosion process can be caused with watershed delineation processes. The SWAT model estimates the field slope length of Hydrologic Response Unit (HRU) based on average slope of subwatershed within the watershed. Thus the SWAT ArcView GIS Patch, developed by using the regression relationship between average watershed slope and field slope length, was utilized in this study to compare the simulated sediment from various watershed delineation scenarios. Four watershed delineation scenarios were made with various threshold values (700 ha, 300 ha, 100 ha, and 75 ha) and the SWAT estimated flow and sediment values were compared with and without applying the SWAT ArcView GIS Patch. With the SWAT ArcView GIS Patch applied, the simulated flow values are almost same irrespective of the number of subwatershed delineated while the simulated flow values changes to some extent without the SWAT ArcView GIS Patch applied. However when the SWAT ArcView GIS Patch applied, the simulated sediment values vary 9.7% to 29.8% with four watershed delineation scenarios, while the simulated sediment values vary 0.5% to 126.6% without SWAT ArcView GIS applied. As shown, the SWAT estimated flow and sediment values are not affected by the number of watershed delineation significant compared with the estimated flow and sediment value without applying the SWAT ArcView GIS Patch.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.24 no.6
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• pp.690-700
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• 2008

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. With newly prepared landcover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.