The study will assess the seasonal effect of hydrological models on performance and parameters for streamflow simulation. TPHM, GR4J, CAT, and TANK-SM hydrological models will be applied for simulating streamflow in ten small and large watersheds located in South Korea. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the four hydrological models and the potential evapotranspiration will be computed using the Penman-Monteith equation. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the models considering similar objective functions bedside the calibration will be renewed to capture the seasonal effects on the model performance and parameters. The seasonal effects on the model performance and parameters will be presented after assessing the four hydrologic models results. The conventional approach and season-based results will be evaluated for each model in the tested watersheds and a conclusion will be made based on the finding of the results.
Hydrological models are based on a combination of parameters that describe the hydrological characteristics and processes within a watershed. For this reason, the model performance and accuracy are highly dependent on the parameters. However, model uncertainties caused by parameters with stochastic characteristics need to be considered. As a follow-up to the study conducted by Choi et al (2020), who developed a relatively simple semi-distributed hydrological model, we propose a tool to estimate the posterior distribution of model parameters using the Metropolis-Hastings algorithm, a type of Markov-Chain Monte Carlo technique, and analyze the uncertainty of model parameters and simulated stream flow. In addition, the uncertainty caused by the parameters of each version is investigated using the lumped and semi-distributed versions of the applied model to the Hapcheon Dam watershed. The results suggest that the uncertainty of the semi-distributed model parameters was relatively higher than that of the lumped model parameters because the spatial variability of input data such as geomorphological and hydrometeorological parameters was inherent to the posterior distribution of the semi-distributed model parameters. Meanwhile, no significant difference existed between the two models in terms of uncertainty of the simulation outputs. The statistical goodness of fit of the simulated stream flows against the observed stream flows showed satisfactory reliability in both the semi-distributed and the lumped models, but the seasonality of the stream flow was reproduced relatively better by the distributed model.
This study has two objectives. One is developing the runoff model for Hoe-Dong Reservoir basin located at the upstream of Su-Young River in Pusan. To develop the runoff model, basic hydrological parameters - curve number to find effective rainfall, and storage coefficient, etc. - should be estimated. In this study, the effective rainfall was calculated by the SCS method, and the storage coefficient used in the Clark watershed routing was cited from the report of P.E.B. The other is the derivation of transfer function for Hoe-Dong Reservoir basin. The linear, discrete, input-output model which contained six parameters was selected, and the parameters were estimated by the least square method and the correlation function method, respectively. Throughout this study, rainfall and flood discharge data were based on the field observation in 1981.8.22 - 8.23 (typhoon Gladys). It was observed that the Clark watershed routing regenerated the flood hydrograph of typhoon Gladys very well, and this fact showed that the estimated hydrological parameters were relatively correct. Also, the calculated hydrograph by the linear, discrete, input-output model showed good agreement with the regenerated hydrograph at Hoe-Dong Dam site, so this model can be applicable to other small urban areas. Key Words : runoff, effective rainfall, SCS method, clark watershed iou상ng, hydrological parameters, parameter estimation, least square method, correlation function method, input-output model, typhoon gladys.
본 연구의 목적은 ArcGIS ModelBuilder를 이용하여 효율적으로 수문학적 지형인자를 계산하기 위한 새로운 GIS 모형을 구축하는 것이다. 본 연구에서는 경상북도 청도군의 18개 저수지를 대상으로 WMS와 HEC-GeoHMS에 의해 수문학적 지형인자를 계산하고, 새로운 GIS 모형으로부터 산정된 지형인자와 비교함으로써 본 연구에서 개발한 모형의 적용성을 평가한다. 본 연구에서 사용한 수문학적 지형인자는 유역면적, 유로연장, 유역경사, 하상경사 및 유출곡선지수(CN)이다. 본 연구의 결과로서 평균상대오차는 10%를 상회하였으며, 새로운 GIS Model을 이용하여 기존의 방법에 비하여 보다 더 효과적이고 정확하게 수문학적 지형인자를 산정할 수 있다.
본 연구의 목적은 GlS와 수문모형(HIS)을 이용하여 오원천 유역에서 강우와 유출량의 관계를 산정하기 위함이다. 본 연구에서 유역인자와 지형인자는 GIS를 이용하여 DEM으로부터 추출하였으며, 그 외의 자료들은 1:50,000 지형도를 이용하여 추출하였다. 수문모형에서 이용되는 변수인 유역면적(A), 유로연장, SCS CN 값 등은 대상유역에서 GIS을 이용하여 추출하였으며, 추출된 변수들을 수문모형에 적용하여 강우-유출량의 관계를 모의하는데 이용하였다. 그리고 계산된 유출량과 관측 유량을 이용하여 매개변수를 최적화하였다. 그리고 모의된 매개변수를 토대로 수문모형에 적용하여 강우-유출량 관계를 확정하였다. 그 결과 수문모형은 강우-유출량의 관계를 성공적으로 모의하였다.
원격탐사는 넓은 지역에 대한 수문학적 상태나 변화량을 관측할 수 있는 시 공간적인 수문인자나 변수들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히, 지표면 알베도, 식생정보 및 지표면 온도 분포등 유역의 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 수문 인자들의 공간적인 분포를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 수자원의 공간적인 분포를 파악하기 위해 필수적으로 요구되는 지표면 수문인자의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 수문인자의 변화 분석을 위해서 1995년도 금강 상류의 보청천 유역에 대해서 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 이용하였으며, COST 모델을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 연구결과, 토양중에 포함된 수분의 양과 태양고도각의 변화에 따라 알베도가 크게 변화하는 것으로 나타났으며, Landsat TM 자료로부터 추출된 지표면 온도와 기상관측을 통해서 얻어진 대기온도 사이의 차이가 $2.5^{\circ}C$ 내지 $3.86^{\circ}C$로 나타났다.
The purpose of this study is estimation of daily runoff in the watershed with insufficient hydrological data using tank model. In order to estimate, twentysix watersheds were selected to calibrate tank model parameters that were defined by a trial and error method. Results were correlated with characteristics of watershed. Relationships between the parameters and the watershed characteristics were derived by a multiple regression analysis. The simulation results were in agreement with the observed data.
An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.
최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
In this study, an indicator and assessment system for evaluating the monthly hydrological cycle was prepared using simple factors such as the landuse status of the watershed and topographic characteristics to the dynamic water balance model (DWBM) based on the Budyko framework. The parameters a1 of DWBM are introduced as hydrologic cycle indicators. An indicator estimation regression model was developed using watershed characteristics data for the introduced indicator, and an assessment system was prepared through K-means cluster analysis. The hydrological cycle assessment system developed in this study can assess the hydrological cycle with simple data such as land use, CN, and watershed slope, so it can quickly assess changes in hydrological cycle factors in the past and present. Because of this advantage is expected that the developed assessment system can predict changes in the hydrological cycle and use an auxiliary tool for policymaking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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