This study involves the estimation of optimal ranges of parameters for a linear watershed model. A well-known TANK model was chosen and a linear combination of four tanks assumed. The model was used to simulate daily streamflow for six watersheds of different sizes and by a trial-and-error approach a set of optimal parameters defined. The parameters were related to watershed sizes and land use conditions. Optimal parameters for ungaged conditions were defined from the relationships; daily streamflow simulated and compared to the observed date. The simulated results were in a general agreement with the data.
HSPF model based on BASINS was applied to analyze effects of watershed management measures for water quality conservation in the Hwaseong Reservoir watershed. The model was calibrated against the field measurements of meteorological data, streamflow and water qualities ($BOD_5$, T-N, T-P) at each observatory for 4 years (2007-2010). The water quality characteristics of inflow streams were evaluated. The 4 scenarios for the water quality improvement were applied to inflow streams and critical area from water pollution based on previous researches. The reduction efficiency of point and non-point sources in inflow streams was evaluated with each scenario. The results demonstrate that the expansion of advanced treatment system within wastewater treatment plants (WWTPs) and construction of pond-wetlands would be great effective management measures. In order to satisfactory the target water quality of reservoir, the measures which can control both point source and non-point source pollutants should be implemented in the watershed.
A mathematical modeling program called Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF) developed by the United States Environmental Protection Agency (EPA) was applied to Hwaseong watershed. It was run under BASINS (Better Assessment Science for Integrating Point and Nonpoint Sources) program, and the model was validated using monitoring data of $2002{\sim}2005$. The model efficiency of runoff ranged from good to fair in comparison between simulated and observed data, while it was from very good to poor in the water quality parameters. But its reliability and performance were within the expectation considering complexity of the watershed and pollutant sources. The nonpoint source (NPS) loading for T-N and T-P during the monsoon rainy season (June to September) was about 80% of total NPS loading, and runoff volume was also in a similar range. However, NPS loading for BOD ($55{\sim}60%$) didn't depend on rainfall because BOD was mostly discharged from point source (more than 70%). And water quality was not necessarily high during the rainy season, and showed a decreasing trend with increasing water flow. BASINS/HSPF was applied to the Hwaseong watershed successfully without difficulty, and it was found that the model could be used conveniently to assess watershed characteristics and to estimate pollutant loading including point and nonpoint sources in watershed scale.
There have been growing concerns of algal growth at Daecheong reservoir due to eutrophication with excess nutrient inflow. Rainfall-driven runoff and pollutant from watershed are responsible for eutrophication of the Daecheong reservoir. In this study, two subwatersheds of the Daecheong reservoir were selected and water quality characteristics were analyzed. The L-THIA ArcView GIS model was used for evaluation of direct runoff and water quality. The $R^2$ and the EI value for direct runoff were 0.95 and 0.93 at Wol-oe watershed and were 0.81, 0.71 at An-nae watershed, respectively. The $R^2$ for SS, T-P were 0.53, 0.95 at Wol-oe watershed and 0.89, 0.89 at An-nae watershed, respectively. It has been proven that the L-THIA ArcView GIS model could be used for evaluating direct runoff and pollutant load from the watershed with reasonable accuracies.
Generation and transportation of runoff and pollutant loads within watershed generated eutrophication at Daecheong reservoir. To improve water quality at Daecheong reservoir, the best management practices should be developed and applied at upper watersheds for water quality improvement at downstream areas. In this study, two small watersheds of upper Daecheong reservoir were selected. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. To apply the L-THIA ArcView GIS model was evaluated for direct runoff and water quality estimation at small watershed. And the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separating from total flow. As a result, the $R^2$ (Coefficient of determination) value and Nash-Sutcliffe coefficient value for direct runoff comparison at An-nae watershed were 0.81 and 0.71, respectively. And the $R^2$ value and Nash-Sutcliffe coefficient value at Wol-oe were 0.95 and 0.93. The $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at An-nae watershed were BOD 0.94, TOC 0.81, T-N 0.94 and T-P 0.89. And the $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at Wol-oe watershed were BOD 0.80, TOC 0.93, T-N 0.86 and T-P 0.65. The result that estimated pollutant loadings using the L-THIA ArcView GIS model reflected well the measured pollutant loadings except for T-P in Wol-oe watershed. With L-THIA ArcView GIS model, the direct runoff and non-point pollutant (NPS) loadings in the watershed could be analyzed through simple input data such as daily rainfall, land uses, and hydrologic soil group.
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.
본 연구에서는 폐쇄성 유역에 있어서 적정 수환경 관리방안에 대하여 고찰하였다. 공간적으로 분포하는 각종 환경정보를 효과적으로 얻기 위하여 GIS데이터를 이용하였다. 표고 데이터로부터 유역의 수로 및 하도망을 자동적으로 도출하였으며, 수치고 도모델(Digital Elevation Model)을 모형화함으로써 유역으로부터의 질소 오염물질 유출량을 해석하였다. 본 모형은 실측자료를 토대로 보정 및 검증하였다. GIS와 연계한 본모형은 다수의 유입지류를 가지는 수역에 효과적이며, 토지이용의 변화를 고려한 오염물질 유출해석에 적절하게 이용될 것이다
본 연구는 주암댐 유역을 대상으로 구축된 HSPF 결과를 활용하여 각 소유역별 비점오염원 부하량을 산정하여 비교함으로써 비점오염저감시설 우선 설치 대상지점을 평가하였으며 2011~2012년 BOD, TN, TP를 대상으로 모델 재현성을 검토된 결과를 활용하였다. 소유역별 비점오염부하량을 산정하여 비점오염저감시설 우선 설치 대상지점을 평가한 결과, BOD의 경우에는 2011년 평균 $8.8kg/day/km^2$, 2012년 평균 $9.1kg/day/km^2$, TN은 2011년 평균 $9.7kg/day/km^2$, 2012년 평균 $10.1kg/day/km^2$, TP는 2011년 평균 $0.30kg/day/km^2$, 2012년 평균 $0.33kg/day/km^2$으로 산정되었고, 보성강 상류에 위치한 소유역에서 상대적으로 높은 부하량이 유출되는 것으로 분석되었다. 특히, 봉화천 유역이 가장 우선순위가 높게 평가되었으며 미력천, 장평천, 율어천, 구암천, 석교천, 문덕천, 인천천, 봉내천 등의 순서로 평가되었으며 대체적으로 농업지역의 비율이 큰 소유역의 우선순위가 높은 것을 확인할 수 있었다.
The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.
watershed Model by mathematical formulation is one of the powerful tool to analyze the hydrologic process in a watershed. The seasonal watershed model is one of the mathematial model from which the monthly streamflow can be simulated and forcasted for given precipitaion data. This model also enables us to compute the monthly runoff at each subbgasin when the basin is subdivided into several small subbasins. The computation of runoff volume makes a Prediction of the areal distirbution of runoff volume for a given precipitation data. Several basins in Han River basin were chosen to simulate the monthly runoff and compute the runoff at each subbasin. A simple logarithmic regression were conducted between runoff ratio and area ratio. The correlation was very high and the equation can be used for prediciting flood volume when flood at downstream gaging station is know.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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