본 연구의 목적은 미국 토양보존국(SCS)의 피복분류에 따른 유출곡선지수(CN) 값을 이용하여 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN 값을 제시하는데 있다. 이를 위하여 SCS의 각 피복항목별 정의와 유역의 CN값 산정 방법에 대해서 연구하였다. 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN값 산정방법으로 통계적 접근법을 사용하였으며 공간해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 환경부의 위성영상 피복분류항목에 대한 CN 값을 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 위성영상을 이용하여 CN 값을 산정할 경우 효율적으로 사용될 것으로 판단된다.
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.
미계측 유역에서의 홍수량을 추정할 수 있는 방법은 다양하게 제시되고 있으나, 이에 대한 평가나 조사는 사실상 전무하여 수자원 설계실무에 이용할 수 있는 절차나 방법은 극히 제한되어있다. 현재 주로 이용하고 있는 홍수량 추정절차는 강우를 근거로 한 확률강우량법, SCS방법, 단위도법이 국내의 표준방법으로 이용되고 있다. 또한 수치지도 및 위성영상분석 등과 같은 GIS 자료의 구축이 가능해짐에 따라서, 국내에서는 토양의 종류와 피복 형태 그리고 선행강우조건까지 종합적으로 고려하여 해석하는 유출곡선번호(SCS Runoff Curve Number; CN) 방법이 많이 사용되고 있다. 유출량 해석 시 이용되는 CN은 토지이용도 및 토양도와 같은 지형학적 인자에 지배받게 된다. 그러나 현재 우리나라에서 제공하는 토지이용도 및 토양도는 그 종류가 다양하고, 분류방식이 상이하여 활용 자료에 따라 CN이 달라지므로 유출율의 차이가 발생하게 된다. 국내에서 제공되는 다양한 자료를 이용하여 최적의 CN값을 산정하기 위한 연구가 선행된 바있다. 허기술(1987) 등은 우리나라의 정밀토양도에 의한 토양군 분류에 관한 연구를 진행하였으며 조홍제(1997, 2001)는 LANDSAT 위성영상을 이용하여 유역의 토지피복상태를 분류하고 식생지수를 고려하여 CN을 추정하였고, 김경탁(1998, 2003, 2004)은 개략토양도와 정밀토양도를 이용하여 유출모의 실행한 결과를 비교하여 신뢰도가 높다고 판단되는 정밀토양도를 사용한 CN 추정기법의 사용을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 국내에서 활용 가능한 토양도 및 토지이용도의 종류에 따라 총 9개 Case로 안동댐 유역의 CN을 산정하였다.
In order to design Non-point source management, the aspect of statistical features of the entire precipitation data should be focused since non-point source discharge is driven by continuous rainfall runoffs. 3-parameter mixed exponential probability density function is used to establish urban stormwater capture curve instead of previous single-parameter exponential PDF. Then, recent 10-year data in Busan are applied to establish the curve. The result shows that 3-parameter mixed PDF gives better resolution.
선행함수조건(AMC)에 따라 유출용적이 매우 다르게 나타날 수 있음에도 불구하고 우리나라에서의 강우-유출 해석에는 그 적용성에 대한 평가 없이 미국에서 개발된 AMC조건(SCS, 1972)이 일반적으로 그대로 이용되고 있다. 본 연구에서는 SCS의 CN 결정과정을 그대로 따라 평창강 유역의 장평 소유역에 대해 CN 값을 추정하고 이를 이용하여 AMC 조건을 평가하였다. 그 결과 CN(I), CN(II), CN(III)가 각각 72.1, 79.3, 76.7로 추정되었다. CN(II)의 경우는 기존 보고서와 유사한 값을 보여주고 있으나 나머지 값의 경우는 이론적인 값과 매우 동떨어진 결과를 나타내고 있다. 그러나 CN의 평가만으로 AMC 조건의 적절성을 판단하는 것은 어려우며, 오히려 AMC 조건의 발생 빈도를 검토하여 AMC 조건의 적절성은 판단하는 것이 바람직하다. 본 연구에서도 AMC 조건별로 호우사상의 발생빈도를 히스토그램으로 작성/비교하였으며, AMC-III 조건은 상향될 필요가, 반대로 AMC-I 조건은 하향될 필요가 있음을 확인하였다.
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).
Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.
최근에 GSIS는 여러분야에 도입되고 있다. 특히, 수문분야에서 GSIS의 이용은 유역분석에 필요한 매개변수들을 분석하는데 강조되고 있다 이 연구에서는 직접유출량을 산정하기 위해서 미계측 유역에서 직접유출량을 계산하는데 이용되는 SCS-CN 방법을 이용하였다. 그러나 이 SCS-CN 방법은 많은 공간 자료를 취급해야 하기 때문에 GSIS을 이용하면, 쉽게 많은 자료를 취급할 수 있다. GSIS 데이터베이스는 토양종류, 토지이용에 관련된 자료를 이용하여 구축된다. 그리고 연구지역에서 유출곡선 지수는 이들 데이터베이스에 의하여 평가된다. 또한 각각의 부유역에 있는 강우관측소의 면적이 티센 다각망 기법에 의해서 산정되었다. 직접유출량은 강우관측소에 있는 이들 부유역 면적에 의해서 계산되었다. 이 연구에서 GSIS을 이용하면 빠르고 정확하게 직접유출량 분석에 필요한 매개변수들을 계산할 수 있다.
지하수 수요예측과 개발계획을 수립하기 위해서 지하수 함양율을 적절히 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 초정리 일원의 소유역을 선정하고 이 유역에 대해서 지하수 함양량 추정기법중 물수지분석법. SCS-CN 방법. 지하수위 강하곡선법 및 유출수문곡선법으로 함양율을 추정하였다. 물수지분석법과 SCS-CN 방법에서는 청주기상대의 10년 강우자료가 이용되었다. 지하수강하곡선법을 위해서는 1997년 한해 동안 3개의 관측정으로부터 얻은 지하수위자료를 이용하였고, 유출수문곡선법 적용시에는 3개년도의 수위.유량곡선자료가 이용되었다. 각 방법에 의한 함양율은 물수지분석법이 19%. SCS-CN 방법이 12.95%, 지하수강하곡선법이 16.5%. 그리고 유출수문곡선법이 10.9% 정도의 결과값을 보였다. 상기 방법들에 의해 계산된 이 유역의 지하수 평균함양율은 14.84%이었다.
Kim, Sang-Ho;Lee, Mi-Seon;Park, Geun-Ae;Kim, Seong-Joon
대한원격탐사학회지
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제23권1호
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pp.15-20
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2007
This study is to apply QuickBird satellite image for the simulation of storm runoff in a small rural watershed. For a $1.05km^2$ watershed located in Goesan-Gun of Chungbuk Province, the land use from the QuickBird image was produced by on-screening digitising after ortho-rectifying using 2 m DEM. For 3 cases of land use, soil and elevation scale (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000), SCS-CN and the watershed physical parameters were prepared for the storm runoff model, HEC-HMS (Hydrologic Modelling System). The model was evaluated for each case and compared the simulated results with couple of selected storm events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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