• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.23 no.6
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• pp.897-905
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• 2007

Approximately 70% of Korea is composed of forest areas. Especially 48% of agricultural field is practiced at highland areas over 400 m in elevation in Kangwon province. Over 90% of highland agricultural farming is located at Kangwon province. Runoff characteristics at the mountainous area such as Kangwon province are largely affected by steep slopes, thus runoff estimation considering field slopes needs to be utilized for accurate estimation of direct runoff. Although many methods for runoff estimation are available, the Soil Conservation Service (SCS), now Natural Resource Conservation Service (NRCS), Curve Number (CN)-based method is used in this study. The CN values were obtained from many plot-years dataset obtained from mid-west areas of the United States, where most of the areas have less than 5% in slopes. Thus, the CN method is not suitable for accurate runoff estimation where significant areas are over 5% in slopes. Therefore, the CN values were adjusted based on the average slopes (25.8% at Doam-dam watershed) depending on the 5-day Antecedent Moisture Condition (AMC). In this study, the CN-based Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) direct runoff estimation model used and the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separation from the stream flow data. The $R^2$ value was 0.65 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.60 when no slope adjustment was made in CN method. However, the $R^2$ value was 0.69 and the Nash-Sutcliffe value was 0.69 with slope adjustment. As shown in this study, it is strongly recommended the slope adjustment in the CN direct runoff estimation should be made for accurate direct runoff prediction using the CN-based L-THIA model when applied to steep mountainous areas.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.25 no.2
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• pp.311-321
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• 2009

Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) was modified to improve runoff and pollutant load prediction for Korean watersheds with changes in land use classification and event mean concentration produced from observed data in Korea. The L-THIA model was linked with SCE-UA, which is one of the global optimization techniques, to automatically calibrate direct runoff. Modified L-THIA model was applied to Gumho River Basins to analyze spatial distribution of nonpoint source pollution. The results of model calibration during 1991~2000 and validation during 1981~1990 for direct runoff represented high model efficiency of 0.76 for calibration and 0.86 for validation. As a results of spatial analysis of nonpoint source pollution, the BOD was mainly loaded from urban area but SS, TN, and TP from agricultural area which is mainly located along the stream. Modified L-THIA model improve its accuracy with minimum imput data and application efforts. From this study, we can find out the L-THIA model is very useful tool to predict direct runoff and pollutant loads from the watershed and spatial analysis of nonpoint source pollution.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.25 no.2
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• pp.245-255
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• 2009

CN values are changed by various surface condition, which is cover type or treatment, hydrologic condition, or percent impervious area, even the same combination of land use and hydrologic soil group. In this study, CN parameters were regionalized for Nakdong River Basin by Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA, which is one of the global optimization technique. Six watersheds were selected for calibration (optimization) and periodic validation and two watersheds for spatical validation as ungauged watershed within Nakdong River Basin. Nash-Sutcliffe (NS) values were 0.66~0.86 for calibration, 0.68~0.91 for validation, and 0.60 and 0.85 for ungauged watersheds, respectively. Urban area for the selected watersheds covered high impervious area with 85% for residential area and 92% for commercial/industrial/transportation area. Hydrologic characteristics for crop area was similar to row crop with contoured treatment and poor hydrologic condition. For the forested area, hydrologic characteristics could be clearly distinguished from the leaf types of plant. Deciduous, coniferous, and mixed forest showed low, moderate, and high runoff rates by representing wood with fair and poor hydrologic condition, and wood-grass combination with fair hydrologic condition, respectively. CN parameters from this study could be strongly recommended to be used to simulate runoff for ungauged watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1134-1138
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• 2010

호소의 수질오염 문제를 해결하기 위해선 우선 소하천에서 강우유출에 의한 비점오염물질이 어디서 얼마나 발생하는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 그러나 유역의 오염원에 대한 정량적인 조사가 이루어지려면 많은 비용과 시간 그리고 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대청호 상류유역의 소하천인 안내천을 대상으로 강우유출수 조사를 실시하고, 높은 예측 정확성 때문에 세계적으로 널리 쓰이고 있는 Long-Term Hydrologic Impact Assessment(L-THIA)을 이용하여 실측데이터와 L-THIA 모델의 결과를 비교하였다. 안내천의 유역면적은 16.5 $km^2$로 유역의 약 69.5%가 산림, 농업 및 초지지역이 25.3% 그리고 주거지역이 2.6%로 조사되었다. 수질분석을 위하여 자동수질시료채취기(ISCO sampler 6712)를 설치하여 시간단위의 시료를 채취한 뒤 수질농도를 측정하였다. 수질항목은 유기물질인 $BOD_5$, TOC, T-N, T-P 항목에 대하여 수질오염 공정시험법으로 분석하였다. WHAT 시스템을 이용하여 분리된 직접유출량은 315.5~161,835.1 $m^3$의 범위로 나타났다. 직접유출량을 이용하여 산정한 유역의 EMC 농도는 안내천 유역의 $EMC_{BOD}$는 1.0~2.4 mg/L, $EMC_{TOC}$는 1.429~5.491 mg/L, $EMC_{COD}$는 2.2~10.2 mg/L, $EMC_{TN}$은 2.906~10.864 mg/L, $EMC_{TP}$는 0.029~0.285 mg/L의 범위를 보였다. 또한 실측된 유량과 농도를 이용하여 산정한 오염부하는 안내천 유역이 $BOD_5$ 37.9~390.9 g, $COD_{Mn}$ 0.8~1,657.5 g, TOC 0.54~791.83 g, T-N 0.968~1,758.174 g, T-P 0.011~42.139 g의 범위로 나타났다. L-THIA 모델을 이용하여 직접유출량의 산정된 결과와 실측 결과를 비교 분석한 결과 결정계수와 유효지수가 0.95와 0.93으로 높게 나타나 대청호 상류유역에서 발생하는 유출량을 모의하는데 적절할 것으로 판단된다. 토지이용도와 토양도 그리고 일 강우자료만으로 구축되는 L-THIA 모델을 이용하여 대청호 상류의 소하천 유역에 대하여 비점오염원 유출특성을 해석하는 것이 가능 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.