• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.849-858
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• 2014

The mount of antecedent 5-day rainfall (P5) is usually used to determine the antecedent soil moisture condition for estimating effective rainfall using the NRCS-CN method. In order to re-establish the threshold of P5 considering basin characteristics, this study investigated the sensitivity of the threshold of P5 to effective rainfall by comparing the corresponding observed direct runoff. The overall results indicate that the direct runoff estimated using the re-establihed threshold of P5 has smaller mean error (RMSE of 27.3 mm) than those using the conventional threshold (RMSE of 35.2 mm). In addition, after evaluating the effectiveness of threshold of P5 using the improvement index, the threshold re-established in this study improved the ability to estimate the direct runoff by 30% on average. This study also suggested to employ regression models using topographic indices to re-establish the threshold for ungauged basins. When using the re-established threshold from the regression model, the RMSE decreased ranging from 0.4 mm to 15.1 mm and the efficiency index of Nash and Sutcliffe increased up to 0.33.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.3B
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• pp.211-220
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• 2011

In this study a conceptual soil water model is proposed to simulate water balance at catchment scale. The model is based on the sequential separation of daily precipitation into surface runoff, wetting, vaporization, and percolation. The proposed model is calibrated by using three observation sets: empirically estimated annual vaporization, monthly wetting estimated by NRCS-CN method, and both of them. The model performance is evaluated to understand which hydrologic components for calibrating the model are needed. It is shown that both of annual vaporization and monthly wetting are indispensable hydrologic components to simulate reasonably precipitation partitioning.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.11
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• pp.759-767
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• 2017

Two main parameters of NRCS-CN method are curve numbers and intial loss ratio. They are generally selected according to the guideline of US National Engineering Handbook, however, they might cause errors on estimated runoff in Korea because there are differences between soil types and hydrological characteristics of Korean watersheds and those of United States. In this study, applying asymptotic CN regression method, we suggested eight modified NRCS-CN models to decide optimum runoff estimation model for Korean watersheds. RSR (RMSE-observations standard deviation ratio) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were used to evaluate model performance, consequently M6 for gauged basins (Avg. RSR was 0.76, Avg. NSE was 0.39) and M7 for ungauged basins (Avg. RSR was 0.82, Avg. NSE was 0.31) were selected. Furthermore it was observed that initial loss ratios ranging from 0.01 to 0.10 were more adequate than the fixed ${\lambda}=0.20$ in most of basins.

• Journal of Wetlands Research
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• v.14 no.4
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• pp.519-535
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• 2012

In order to establish a rainfall-runoff model, calibration of hydrological parameters for the model is very important. Especially, Curve Number(CN), estimated by NRCS method, is a main factor to apply unit hydrograph theory to calculation of peak discharge. For using NRCS method, it is needed selecting AMC because CN is strongly connected with that. In this study, we focus our concern on finding a applicable standard for selecting AMC for CN. For this, three dams which are Boryeong, Habchon, Namgang are selected as target basins to use observed data including rainfall and dam inflow. As a result of this research, it is found that CN must be included as a calibrated parameter to calculate effective rainfall for the rainfall-runoff model. Also, it is preferred to use PWRMSE of HEC-HMS program as a objective function for optimizing hydrological parameters. From the analyzing result of variation of AMC for peak discharge, it is recommended to apply AMC-III to estimation of CN for calculating effective rainfall of design hydrograph.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.353-353
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• 2023

기후변화에 대응하는 도시유출 저감과 열섬효과를 방지하기 위해 투수블럭 시공이 증가 추세 있으나, 투수블럭과 하부 도로포장체에 대한 강우모사 시험시 토양함수율 설정기준을 정립할 필요가 있다. 유역 혹은 시험체의 유출량 예측에는 토지 이용에 따라 미국자연자원보호청(Natural Resources Conservation Service, NRCS)의 SCS 유효우량 산정 방법을 통해 CN을 활용할 수 있으며, 이때 유역 혹은 시험체의 선행강우일수에 따라 유출량 결과가 큰 차이가 발생한다. 연구를 위해 시험실이 위치하고 있는 부산시와 양산시 무강우 일수(10년, 2012~2021)를 홍수기, 비홍수기 각각 분석한 결과에 따라, 투수블록 포장체의 CN 산정을 위해 자연강우 이후 시험시 AMC조건을 따르며, 무강우일수 5일 이내에는 비성수기 12.7~27.94mm, 성수기 35.56~53.34mm의 평균강우 20.32mm, 44.45mm에 해당하는 체적의 실험수를 사전에 살수한 후 강우모의시험을 진행한다. 사전살수를 통해 하부기층 토양을 AMC-II 기준에 맞추고, 강우모의 시험을 통해 CN(II) 산정한다. 동일기준에서 진행된 시험 결과, 일정한 유출을 확인하였으며, 적용에 일관성을 유지할 수 있었다. 따라서 토양종류와 토양함수조건에 의거 투수블록 포장 시험체의 CN을 산정을 통해, 도시홍수 유출모형에 적용할 수 있다. 53.34mm 이상의 자연강우시 모니터링을 통한 CN(III)을 산정하여CN(II)로 환산하여 경제적이고 합리적인 유출량을 산정한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.942-942
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• 2012

강우-유출에 대한 수문해석에 있어 유효강우량 산정방법으로는 여러 가지가 있으나 국내외로 미농무부(United States Department of Agriculture)에서 제안한 NRCS-CN 방법이 널리 사용되고 있다. SCS-CN 방법은 1개의 매개변수만을 사용하여 방법이 간략하고 유역 토양특성의 반영이 가능하다는 장점이 있으나 공간적 규모에 따른 효과반영이 불가하고 초기손실우량비를 0.2로 고정하는 가정의 문제점 등이 있다. 많은 연구자들이 SCS-CN 방법의 문제점을 보완하고자 다양한 방법을 제시하였으며 특히 Michel 등(2005)은 토양수분계산가정(Soil Moisture Accounting Procedure)에서 유출기준저류고를 새로운 매개변수로 제안하여 초기손실우량비 가정의 불합리성을 개선하고 새로운 AMC 조건식을 산정하였다. 그러나 범용적인 AMC 조건식을 제안하고자 140개 유역에 적용한 결과를 통해 유출기준저류고는 토양의 최대잠재보유수량의 1/3으로 일괄 적용하는 문제점이 있으며, 민감도분석을 통해 전체 결과의 효율이 좋은 값으로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 일 단위 집중형 장기유출모형인 GR4J(Ge'nie Rural a' 4 parame'tres Journalier)를 Michel이 제안한 모형을 적용하기 위해 선정하였으며 토양수분계산과정에서 새로운 매개변수인 유출기준저류고를 최적화기법인 화음탐색법을 적용하여 결정하였다. 적용대상은 국내의 달방댐, 횡성댐, 섬진강댐, 청주댐, 대청댐유역에 적용하였으며 본 연구에서 제안한 방법이 강우-유출 결과의 정확성을 향상시키는 것을 볼 수 있었다. 최종적으로 최적화된 유출기준저류고와 유역크기와의 상관성분석을 통하여 관계식을 도출하였다. 토양수분과정에 대한 고려는 유출량을 산정하는 데 있어서 정확성을 높이는 데 기여할 수 있으며 더불어 본 연구에서 제안한 관계식을 통하여 유출기준저류고와 유역특성과의 연관성을 확인할 수 있었다.