This study implemented the rainfall-runoff analysis of the Mekong River basin using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool). The runoff analysis was simulated for 2000~2007, and 11 parameters were calibrated using the SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting-version 2) algorithm of SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program). As a result of analyzing optimal parameters and sensitivity analysis for 6 cases, the parameter ALPHA_BF was found to be the most sensitive. The reproducibility of the rainfall-runoff results decreased with increasing number of stations used for parameter calibration. The rainfall-runoff simulation results of Case 6 showed that the RMSE of Nong Khai and Kratie stations were 0.97 and 0.9, respectively, and the runoff patterns were relatively accurately simulated. The runoff patterns of Mukdahan and Khong Chaim stations were underestimated during the flood season from 2004 to 2005 but it was acceptable in terms of the overall runoff pattern. These results suggest that the combination of SWAT and SWAT-CUP models is applicable to very large watersheds such as the Mekong for rainfall-runoff simulation, but further studies are needed to reduce the range of modeling uncertainty.
국내 수문관측자료의 부족으로SWAT(Soil Water Assessment Tool) 모형의 적용성 평가는 대부분 유출자료만을 사용하여 이루어진다. 본 연구는 실측된 여러 수문자료가 SWAT수문모형의 불확실성 및 오차의 감소를 위해 어떻게 이용될 수 있는 지에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 전형적인 산지 유역인 설마천 유역을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT 모형을 적용하여 수문성분의 특성을 살펴보았다. 먼저 모형의 입력자료인 기상자료 및 지형자료를 획득하여 구축하였고, 모형의 검 보정 위하여 유출, 증발산, 토양수분 실측자료를 획득하였다. SWAT 모형은 유츨량, 증발산, 토양수분 자료가 동시에 측정된 2007년 자료를 사용하여 보정된 후, SWAT 모형의 모의값은 유출량은 2003~2008년, 증발산과 토양수분은 2008년의 관측값과 비교, 분석한 뒤 전체적인 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였다. 유출량의 검 보정 이용한 모의결과보다 다른 실측자료를 이용한 모의결과가 신뢰성이 높게 나타났다(결정계수($R^2$) 상향: 유출량은 0.72에서 0.76, 토양수분은 0.49에서 0.59, 증발산은 0.52에서 0.59). 유역의 실제적인 상황을 근접하게 모의하기 위해서는 다른 수문성분의 정확하고 신뢰성 있는 자료의 구축과 적용이 매우 중요하다고 판단된다.
본 연구에서는 용담댐 하류부터 대청댐상류까지 총 유역면적 3108.29 $km^2$ 유역을 대상으로 SWAT 모델을 적용하여 유출유량모의를 실시하는데 있어서최적의매개변수를추정하는방법을보고하고있다. SWAT 모델의 모의를 위해서는 방대한 양의 매개변수가 요구되며 이러한 매개변수의 최적값을 산정하는 것은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE와 SUFI-2의 2가지 내부 프로그램을 이용하여 각각 2,000회의 반복계산 결과를 통해 SWAT 모델을 최적으로 보정하기 위한 매개변수를 산정하고자 하였다. SUFI-2 및 GLUE 적용결과 선정된 매개변수 값에 의한 유출 결과는 실측 유량값과 비교하였을 때, NS (Nash-Sutcliffe) 값과 $R^2$값은 각각, 0.87 및 0.89 범위로 거의 같으며 두 가지 방법 모두 매우 우수한 모의결과를 나타내었다. RMSE, MSE 값 또한 거의 유사한 값을 나타내어 두 프로그램의 성능은 차이를 나타내지 않은 것으로 판단된다. SWAT-CUP 프로그램은 국내에서 현재까지 적용사례가 많지 않으나, 방대한 매개변수를 필요로 하고, 보정시 많은 시간과 반복 작업을 필요로 하는 모델을 보정하는 경우에 특히 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되며, 모델 사용이 익숙하지 않는 경우에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.
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.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been widely used in estimation of flow and water quality at various watersheds worldwide, and it has an auto-calibration tool that could calibrate the flow and water quality data automatically from thousands of simulations. However, only continuous measured day flow/water quality data could be used in the current SWAT auto-calibration tool. Therefore, 8-day interval flow and water quality data measured nationwide by Korean Ministry of Environment (MOE) could not be used in SWAT auto-calibration even though long-term flow and water quality data in the Korean Total Maximum Daily Load (TMDL) watersheds available. In this study, current SWAT auto-calibration was modified to calibrate flow and water quality using 8-day interval flow and water quality data. As a result of this study, the Nash and Sutcliffe Efficiency (NSE) values for flow estimation using auto-calibration are 0.77 (calibration period) and 0.68 (validation period), and NSE value for water quality (T-P load) estimation (using the 8-day interval water quality data) is 0.80. The enhanced SWAT auto-calibration could be used in the estimation of continuous flow and water quality data at the outlet of TMDL watersheds and ungaged point of watersheds. In the next study, the enhanced SWAT auto-calibration will be integrated with Web based Load Duration Curve (LDC) system, and it could be suggested as methods of appraisal of TMDL in South Korea.
SWAT-K(Soil and Water Assessment Tool-Korea) 모형은 토양 중심의 물수지 방정식을 기본으로 하는 장기유출모형이다. 모형의 필수 입력자료로 공간적인 정보를 나타내는 수치주제도인 토양도를 적용할 경우, 토양통(Soil series)으로 분류된 각 토양의 속성정보에 대한 데이터베이스(usersoil.dbf)의 구축을 필요로 한다. 국외에서 개발된 토양전이함수에 의해 추정된 토양 속성정보는 국내 토양특성을 반영하지 못하기 때문에 한국건설기술연구원에서는 국립농업과학원의 국내 토양 조사결과 및 연구결과를 반영한 토양DB를 구축한 바 있다. 본 연구에서는 토양 속성정보의 수문성분 모의과정을 보다 상세히 기술하고, 기구축된 토양DB를 최신 SWAT 모형에서 구동되도록 수정·보완하였다. 또한, 통합물관리 플랫폼을 통하여 구축된 토양DB를 제공함으로써, SWAT-K 모형 뿐만 아니라 토양을 고려하여 개발된 다양한 유역수문모형에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 준분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 대상기간 강우-유출모의에 앞선 선행모의 기간에 따른 유출량의 변화는 나타났지만 선행모의 기간에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 선행모의의 필요성은 없는 것으로 판단된다. 토양이용도 사용층의 개수에 따른 총 유출량의 변화가 다소 있었지만, 층수의 사용개수에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 유출량을 지배하는 7가지 매개변수(CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K)의 확인과 민감도 분석을 실시하였다. SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 최적매개변수를 도출하였다. 모의값과 실측값과의 비교분석결과 NS, $R^2$은 각각 0.92, 0.98로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 모형의 불확실도를 나타내는 지표 P-factor와 R-factor는 각각 0.85, 0.06으로 모형의 신뢰성이 높게 나타났다. SWAT-CUP의 SUFI-2에 의해 산정한 매개변수의 적용결과에서 RMSE의 개선이 있어 모형의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
유역 단위 수문 및 수질 평가 모형인 SWAT 모형을 이용한 유역 내 정확한 수문과 비점오염원 거동을 평가하기 위해서는 유역 적용에 앞서 모형의 정확성 평가가 우선시 되어야 한다. SWAT 모형의 수문 보정및 검정 시, Nash-Sutcliffe의 효율계수(EI)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 EI 값은 비교되어지는 값들의 범위 중 큰 값 즉, 수문 분석에 있어 고유량에 대해 민감하게 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 그리하여 본 연구에서는 보다 정확한 수문 분석을 위해 K-means 군집화 알고리즘을 이용한 웹기반의 EI 평가시스템을 개발하였고, 이를 SWAT 모형의 수문 평가에 적용하였다. 본 연구의 결과 전체 유량의 EI 값은 높았지만, 수문성분에 따른 EI 값은 높지 않았다. SWAT 모형의 수문 보정 및 검정에 널리 활용되고 있는 SWAT auto-calibration tool은 전체 유량에 대해서는 높은 EI 값을 산정하는 것으로 보이지만, 직접유출과 기저유출 각각에 대한 유량 그룹 I 과 II 에 대해서는 대부분 음수(-)의 EI 값을 보였다. 그리하여 본 연구 결과를 통해 SWAT 모형의 수문성분 평가에 있어 보다 정확한 평가를 위해서는 직접유출과 기저유출에 대한 각각의 유량 그룹에 대해 양수(+)의 EI 값이 산정되도록 모형 보정 및 검정의 수행 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 SWAT 모형으로 일 유출량을 모의할 경우에 수문곡선의 첨두부가 과소하게 산정되는 문제를 개선하기 위해서 지표유출의 집중 시간과 토양수의 연직 유하시간의 상대적 길이를 고려하여 초과침투량의 일부를 지표유출량에 추가로 할당하고 지표유출량의 크기에 따라 집중 시간이 가변적으로 계산되도록 지표유출해석 알고리즘을 수정하였다. 개선된 SWAT 모형을 충주댐 상류유역에 적용한 결과 첨두유량이 $5,000m^3/s$를 넘는 경우 평균적으로 약 10% 만큼 첨두부 증가효과를 나타내었다. 특히 큰 홍수가 발생하였던 1990년, 2002년, 2006년 세 개 사상에 대해 각각 9.9%, 18.6%, 12.6% 만큼 첨두유량이 증가하는 등 일 유출수문곡선의 첨두부를 보다 정확하게 모의하였다.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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