본 연구는 미래기후변화에 따른 청미천 유역의 향후 수질 변화를 검토하고, 최적관리기법으로의 접근을 이용한 비점오염물질 저감 대책의 유효성을 살펴보는 것을 목적으로 수행되었다. 기후변화에 따른 미래 수문 및 수질변수의 변화를 살펴보기 위하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용하여 보정하였다. 구축된 Representative Concentration Pathway(RCP) 시나리오 중 RCP 4.5 및 8.5 두 개 시나리오를 이용하여 미래 기후를 고려하였다. 모의 결과로부터 기후 변화가 심화될수록 강우 및 비점오염물질의 유출이 증가하는 것으로 예측되었다. 또한 적절한 최적관리기법을 통해 비점오염물질의 총량뿐만 아니라 시간에 따른 변동성도 함께 효과적으로 저감될 수 있는 것으로 판단된다.
수문 모형의 발전이 거듭되면서, 최적 수자원의 관리를 위한 적정한 방법으로 인식되고 있다. 특히 수자원관리에 있어서 토지이용 변화 및 기후 변화에 따른 수문학적 영향 평가에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 영향들을 평가하기 위해서는 우선 적용된 수문 모형의 강력한 검증이 요구된다. 그리고 수문모형의 적용 시 많은 지점에서 유량이 미 계측 되었거나, 측정된 자료마저 많은 오차를 포함하고 있는 경우가 있기 때문에 모형의 예측 값을 이용하여 수문분석이 이루어지는 경우가 많다. 이와 같은 경우에는 모형 결과 값에 대한 오차를 줄이기 위해서 강력한 모형 검증방법이 요구된다. 본 연구에서는 다른 물리적 특성을 가진 두 유역을 대상에 측정 유량을 통한 SWAT 모형의 검증 방법을 증명하고자 하였다. 이를 위하여, 금강유역에 위치한 수문학적 특징이 상이한 갑천유역과 용담유역을 선정하여, 먼저 갑천유역에 대하여 정밀한 검 보정을 실시하고, 갑천유역에서 개발된 방법론을 용담유역에 적용하여 모형의 검증을 시도하였다. 용담유역에 대하여 SWAT 모형을 적용한 결과 각 소유 역에서 $R_{eff}$는 0.49$\sim$0.85, $R^{2}$는 0.49$\sim$0.84로 모형은 관찰 값을 양호하게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 모의 결과는 첨두유량 값은 다소 과소 산정하였지만, 전체적인 경향 및 기저유출량을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 SWAT모형은 향후 토지이용변화 및 기후변화에 따른 유역특성변화 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서 사용된 혼용기법의 신뢰성을 높이기 위해서는 향후 추가적인 유역에 대한 방법론의 타당성 검증 절차를 거쳐야 할 것으로 사료된다.
SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 $km^2$)을대상으로유역출구점의 실측 일 유출량자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수($R^2$; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
본 연구에서는 용담댐 상류의 동향과 천천 유역을 대상으로 고탁수 발생에 영향을 주는 부유사량을 분석하기 위해 SWAT 모델을 적용하였다. DEM, 토지피복도, 토양도와 같은 GIS 자료 및 기상자료 등을 SWAT 모델의 입력자료로 활용하였으며 동향과 천천 수위국의 수위-유량 곡선식과 유량-유사량 곡선식을 관측자료로 이용하였다. 유량 분석 결과, 동향 지점의 결정계수($R^2$)와 모델효율성지수(EI)는 0.87과 0.87로 나타났으며, 천천 지점의 $R^2$과 EI는 모두 0.95로 높게 나타났다. 또한 유사량 평가에서는 동향지점의 $R^2$과 EI는 0.77과 0.76으로 나타났으며, 천천 지점의 $R^2$과 EI는 0.86과 0.80으로 높게 나타났다. SWAT 모델을 이용시 2003년의 부유사량이 강우량 및 강우강도의 영향으로 가장 높은 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 본 연구에서 모의된 부유사량 분석결과는 저수지 관리를 위한 토양침식 가능성 및 탁수발생 잠재성을 평가하기 위한 의사결정지원 자료로 활용될 수 있을 것이다.
The hydrologic models, capable of simulating groundwater recharge for long-term period and effects on it of crops management in the agricultural areas, have been used to compute groundwater recharge in the agricultural fields. Among these models, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used because it could interpret hydrologic conditions for the long time considering effects of weather condition, land uses, and soil. However the SWAT model couldn't represent the spatial information of Hydrologic Response Unit (HRU), the SWAT HRU mapping module was developed in 2010. With this capability, it is possible to assume and analyze spatio-temporal groundwater recharge. In this study, groundwater recharge of rate for various crops in the Mandae stream watershed was estimated using SWAT HRU Mapping module, which can simulate spato-temporal recharge rate. As a result of this study, Coefficient of determination ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for flow calibration were 0.80 and 0.72, respectively, and monthly groundwater recharge of Mandae watershed in Haean-myeon was 381.24 mm/year. It was 28% of total precipitation in 2009. Groundwater recharge rate was 73.54 mm/month and 73.58 mm/month for July and August 2009, which is approximately 18 times of groundwater recharge rate for December 2009. The groundwater recharges for each month through the year were varying. The groundwater recharge was smaller in the spring and winter seasons, relatively. So, it is necessary to enforce proper management of groundwater recharge during droughty season. Also, the SWAT HRU Mapping module could show the result of groundwater recharge as a GIS map and analyze spatio-temporal groundwater recharge. So, this method, proposed in this study, would be quite useful to make groundwater management plans at agriculture-dominant watershed.
There is increased soil erosion potential at highland agricultural crop fields because of its topographic characteristics and site-specific agricultural management practices performed at these areas. The agricultural upland fields are usually located at the sloping areas, resulting in higher soil loss, pesticides, and nutrients in case of torrential rainfall events or typhoon, such as 2002 Rusa and 2003 MaeMi. At the highland agricultural fields, the soil reconditioning have been performed every year to decrease damage by continuous cropping and pests. Also it has been done to increase crop productivity and soil fertility. The increased amounts of soil used for soil reconditioning are increasing over the years, causing significant impacts on water quality at the receiving water bodies. In this study, the field investigation was done to check soil reconditioning status for potato, carrot, and cabbage at the Doam-dam watershed. With these data obtained from the field investigation, the Soil and Water Assesment Tool (SWAT) model was used to simulate the soil loss reduction with environment-friendly and agronomically enough soil reconditioning. The average soil reconditioning depth for potato was 34.3 cm, 48.3 cm for carrot, and 31.2 cm for cabbage at the Doam-dam watershed. These data were used for SWAT model runs. Before the SWAT simulation, the SWAT ArcView GIS Patch, developed by the Kangwon National University, was applied because of proper simulation of soil erosion and sediment yield at the sloping watershed, such as the Doam-dam watershed. With this patch applied, the Coefficient of Determination ($R^2$) value was 0.85 and the Nash-Sutcliffe Model Efficiency (EI) was 0.75 for flow calibration. The $R^2$ value was 0.87 and the EI was 0.85 for flow validation. For sediment simulation, the $R^2$ value was 0.91 and the EI was 0.70, indicating the SWAT model predicts the soil erosion processes and sediment yield at the Doam-dam watershed. With the calibrated and validated SWAT for the Doam-dam watershed, the soil erosion reduction was investigated for potato, carrot, and cabbage. For potato, around 19.3 cm of soil were over applied to the agricultural field, causing 146% of more soil erosion rate, approximately 33.3 cm, causing 146% of more soil erosion for carrot, and approximately 16.2 cm, causing 44% of more soil erosion. The results obtained in this study showed that excessive soil reconditioning are performed at the highland agricultural fields, causing severe muddy water issues and water quality degradation at the Doam-water watershed. The results can be used to develop soil reconditioning standard policy for various crops at the highland agricultural fields, without causing problems agronomically and environmentally.
The SWAT model developed by the USDA-Agricultural Research service for the prediction of rainfall run-off, sediment, and chemical yields in a basin was applied to Jeju Island watershed to estimate the amount of runoff. The research outcomes revealed that the estimated amount of runoff for the long term on 2 water-sheds showed fairly good performance by the long-term daily runoff simulation. The watershed of Chunmi river located the eastern region in Jeju Island, after calibrations of direct runoff data of 2 surveys, showed the similar values to the existing watershed average runoff rate as 22% of average direct runoff rate for the applied period. The watershed of Oaedo river located the northern region showed $R^2$ of 0.93, RMSE of 14.92 and ME of 0.70 as the result of calibrations by runoff data in the occurrence of 7 rainfalls.
최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
수문곡선의 감수부는 기저유출의 특성을 반영하기 때문에 강우유출 모형과 기저유출분리법을 이용한 기저유출 산정과정에서 감수부의 특성을 고려해야한다. 따라서 본 연구는 감수특성을 고려하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)의 보정에서 유량예측의 정확성을 높이고, 보정된 SWAT으로부터 예측된 유량으로부터 기저유출을 분리하고자 하였다. 이를 위하여 RECESS으로부터 산정된 alpha factor와 11개의 다른 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S1)와 SWAT의 매개변수인 alpha factor를 포함한 12개의 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S2)에 대해 SWAT을 이용해 유량 모의를 하였다. 또한, 두 시나리오에 대해 SWAT으로 예측된 유량을 Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT)을 적용하여 기저유출을 산정하였다. 보정 결과는 유량에 대한 두 시나리오의 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값들 사이에 큰 차이는 보이지 않았으나 기저유출의 경우 S1에 대한 NSE는 0.777이고, S2의 NSE 결과는 0.844로 다소 큰 차이를 보였다. 연평균 유량의 분포의 정량적 비교를 위한 관측유량과 상대오차를 산정하였으며 S1에 대하여 20.78%, S2에 대하여 6.59%의 상대오차를 보였다. 본 연구는 모형을 이용하여 예측된 유량으로부터 기저유출을 산정하는데 있어 감수부 특성의 중요성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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