This study investigates the change of flow characteristics over 10 Asian river basins in the past 30 years (1976-2005). The variation is estimated from The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model outputs based on reanalysis data which was bias-corrected for Asian monsoon reagion. The model was firstly calibrated and validated using observed data for daily streamflow. Four statistical criteria were applied to evaluate the model performance, including Coefficient of determination (R2), Nash - Sutcliffe model efficiency coeffi cient (NSE), Root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), and Percentage Bias (PBIAS). Then parameters of the model were applied for the historical period 1976-2005. The estimates show a temporal non-considerable increasing rate of daily streamflow in most of the basins over the past 30 years. The difference of monthly discharge becomes more significant during the months in the wet season (June to September) in all basins. The seasonal runoff shows significant difference in Summer and Autumn, when the rainfall intensity is higher. The line showing averaged runoff/rainfall ratio in all basins is sharp, presenting high variation of seasonal runoff/rainfall ratio from season to season.
The daily streamflow in the Yaluhe watershed located in the north-eastern part of China was simulated by DAWAST model and the water balance parameters of the model were calibrated by simplex method. Model verification tests were carried out. The range of root mean square error was 0.34∼1.50mm, that of percent error in volume was -16.9∼-62.0% and that of correlation coefficient was 0.727∼0.920. DAWAST model was revised to consider the phreatic evaporation from the ground water in the frozen soil by adjusting soil moisture content in the unsaturated layer at the end of the melting season. The results of estimation of the daily streamflow by the revised model were statistically improved, that is, the range of root mean square error was 0.31∼1.49mm, that of percent error in volume was -11.7∼-12.1%, and that of correlation coefficient was 0.810∼0.932. The accuracy of DAWAST model was improved and the applicability of DAWAST model was expanded to the frozen region.
The objective of this study is to assess the impact of potential climate change on the hydrological components, especially on the streamflow, evapotranspiration and snowmelt, by using the Soil Water Assessment Tool (SWAT) for 17 Hanriver middle watersheds of South Korea. For future assessment, the SWAT model was calibrated in multiple sites using 4 years (2006-2009) and validated by using 2 years (2010-2011) daily observed data. For the model validation, the Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow were 0.30-0.75. By applying the future scenarios predicted five future time periods Baseline (1992-2011), 2040s (2021-2040), 2060s (2041-2060), 2080s (2061-2080) and 2100s (2081-2100) to SWAT model, the 17 middle watersheds hydrological components of evapotranspiration, streamflow and snowmelt were evaluated. For the future precipitation and temperature of RCP 4.5 scenario increased 41.7 mm (2100s), $+3^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +32.5 % (2040s), +24.8 % (2060s), +50.5 % (2080s) and +55.0 % (2100s). For the precipitation and temperature of RCP 8.5 scenario increased 63.9 mm (2100s), $+5.8^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +35.5 % (2040s), +68.9 % (2060s), +58.0 % (2080s) and +63.6 % (2100s). To determine the impact on snowmelt for Hanriver middle watersheds, snowmelt parameters of SWAT model were determined through evaluating observed streamflow data during snowmelt periods (November-April). The results showed that average SMR (snowmelt / runoff) of 17 Hanriver middle watersheds was 62.0 % (Baseline). The annual average SMR were 42.0 % (2040s), 39.8 % (2060s), 29.4 % (2080s) and 27.9 % (2100s) by applying RCP 4.5 scenario. Also, the annual average SMR by applying RCP 8.5 scenario were 40.1 % (2040s), 29.4 % (2060s), 18.3 % (2080s) and 12.7 % (2100s).
This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.
RDAPS 수치예보로부터 생산된 일단위 강우시계열을 바탕으로 유량 예측을 모의하고, 정성적인 중장기 예보를 고려한 ESP 분석을 수행하여 결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 금강유역을 대상으로 ESP, 정성적 기상예보를 고려한 ESP, RDAPS 기상수치예보에의한유량예측결과를평균유출량과비교 분석을 통해각기법별 결과의 개선효과를 평가하였다. 예측 모의 결과 기상정보를 고려한 ESP 방법의 결과가상대적으로 양호한 것으로 분석되었다. 확률예측의 정확도를 평가하기 위한 불일치율(Discrepancy Ratio) 분석 결과에서도 같은 결과를 얻었다. RDAPS 수치예보의 경우 3시간 단위의 누적강수라는 특성이 감안된 시간분해능을 갖는 일단위 시나리오로 개선되거나 장기간 동안 지속적인 모의 평가가 이루어진다면 더욱 정밀한 유량예측을 모의 할 수 있을 것으로 예상된다.
입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte Carlo기법을 이용하여 수문 모형의 매개변수가 서로 다른 입력자료의 특성에 따라 변화하는 양상을 구분하여 보았다. 본 연구에서 제시된 앙상블 유량 예측방법은 기상 예측 및 기상 모형의 결과물 등의 입력자료를 이용함으로써 중/장기 유량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Habimana, Jean de Dieu;Ha, Doan Thi Thu;Bae, Deg-Hyo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.117-117
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2020
The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.
본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.
This study was accomplished to confirm the possibility of supplying stream minimum flow from detention storage which was determined to reduce peak flows of flood within developing planned district. The results analyzed was summarized as follows; Firstly, Sin-gil district situated in Ansan city was selected, of which watershed area has $0.56km^2$. And detention storage was determined to $5,370m^3$ from analyzing flood volume by the SCS unit hydrograph method. Secondly, using Visual Basic ver 6.0, a detention storage water balance model was developed, in which simulation was based on conditioning storage inflow and outflow according to streamflow volume or rate state. And streamflow was simulated using the DAWAST model. Thirdly, detention operation scenarios were consisted of the combinations with inflow referencing streamflow of 5mm/day, 10mm/day and outflow referencing streamflow of 1mm/day, 2mm/day. The developed detention storage water balance model was operated to simulate daily water storages of detention sized on flood by scenarios. Stream minimum flows were able to be supplied during 209 days to 237 days per a year, total volume of stream minimum flows supplied for this period was analyzed to reach 27 to $55\% of yearly streamflow volume. If inflow criteria of streamflows to detention was considered to be established on a theoretical condition, it is expected to supply stream minimum flows of 20 to $30\% of yearly streamflow from stream to detention. Also to maximize function of supplying urban stream minimum flow from detention storages, sewage waters within developing planned district have to be treated and entered to detention inflow together with streamflows to enrich function of detention planned to reduce flood volumes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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