[논문]SWAT-CUP을 이용한 대청호 유역 장기 유출 유량 보정 및 검증

이은형; 서동일

doi:10.3741/jkwra.2011.44.9.711

[국내논문] SWAT-CUP을 이용한 대청호 유역 장기 유출 유량 보정 및 검증
Flow Calibration and Validation of Daechung Lake Watershed, Korea Using SWAT-CUP 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.44 no.9, 2011년, pp.711 - 720

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model was calibrated for the flow rate of the Deachung lake with a large area of 3108.29 $km^2$. Application of SWAT model requires significant number of input data and is prone to result in uncertainties due to errors in input data, model structure and model parameters. The SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting Ver. 2) program and GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) program in SWAT-CUP (SWAT-Calibration and Uncertainty Program) are used to select the best parameters for SWAT model. Optimal combination of parameter values was determined through 2,000 iterative SWAT model runs. The Nash-Sutcliffe values and $R^2$ values were 0.87 and 0.89 respectively indicating both methods show good agreements with observed data successfully. RMSE and MSE values also showed similar results for both programs. It seems the SWAT-CUP has a great practical appeal for parameter optimization especially for large basin area and it also can be used for less experienced SWAT model users.

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AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 SWAT 모델의 보정 및 불확실성 분석을 위해 SWAT-CUP프로그램이 제공하는 분석 모듈 중 GLUE와 SUFI-2를 적용하였으며, 각 모듈의 분석 결과를 통해 본 대상지역에 최적의 매개변수 값을 제공하는 모듈을 선정하고자 한다.
본 연구에서는 용담댐 하류부터 대청댐상류까지 총유역면적 3108.29 km² 유역에 대해 SWAT 모델을 통해 유출유량 모의를 실시하였다. SWAT 모델의 모의를 위해서는 방대한 양의 매개변수가 요구되며 이러한 매개변수의 최적값을 산정하는 것은 어려운 실정이다.
SWAT 모델의 모의를 위해서는 방대한 양의 매개변수가 요구되며 이러한 매개변수의 최적값을 산정하는 것은 어려운 실정이다. 따라서 본 모의에서는 SWAT-CUP 프로그램을 이용하여 최적의 매개변수를 산정하고자 하였다. 이를 위해 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE, SUFI-2의 2개 프로그램을 이용하여 모델을 보정하고 최적의 매개변수를 산정하였다.

가설 설정

GLUE 프로그램은 SWAT과 같이 다수의 매개변수를 갖는 모델의 매개변수 산정과정에 있어 매개변수들의 조합에는 비고유성 (Nonuniqueness) 또는 동귀결성 (Equifinality)이 존재하므로 모델 보정과정을 통해 특정 모델에 대한 유일한 최적의 매개변수 세트는 존재할 수 없다는 가정 하에 출발하였다. 이러한 모형의 동귀결성은 모형의 구조 및 매개변수의 불확실성에 기인하고, 따라서 각기 다른 매개변수들의 조합이라도 같은 결과를 나타낼 수 있다는 원칙을 고려한 방법이다 (K.
우도 함수 (L(θ))가 결정되면 앞서 산정된 매개변수의 범위 내에서 많은 수의 매개변수 세트가 무작위로 추출되고 각 매개변수 세트는 선정된 우도 함수의 임계값에 따라 반응변수와 비반응변수로 구분되고, 선정된 반응변수 세트에 대하여 Eq. (3)의 계산식에 의해 우도 함수의 가중치가 부여된다.
각 소유역 출구에서의 유량은 실측 자료의 확보가 불가능하였으므로 본 모의에서는 일평균 유량 실측자료의 확보가 가능한 옥천수위표 지점에서 측정된 2000년부터 2009년까지의 10년간의 일평균 유량자료를 이용하였다. 옥천 수위표는 Fig. 2의 Subbasin 6지점의 출구지점과 근접한 지점으로서 본 모의에서는 이를 옥천수위표 지점의 유량으로 가정하였으며, 2000년과 2001년의 자료는 모델안정화 기간으로 본 모의의 결과 분석에서는 제외하였으며, 2002년부터 2005년까지, 2006년부터 2009년 각각 4년에 대한 보정과 검증을 실시하였다.

제안 방법

1은 SWAT-CUP 프로그램의 구조를 나타내고 있다. 모델 사용자는 GLUE, Parasol, SUFI2, MCMC 중 하나의 분석알고리즘을 선택할 수 있으며, 선택된 알고리즘 내에서 지정된 범위의 모델 입력 매개변수를 반복적으로 변화시키면서 최적의 매개변수를 도출하는 방식으로 구성된다.
본 연구에서는 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE, SUFI-2 2개의 프로그램을 이용하여 모델을 보정하고 최적의 매개변수를 산정하고자 한다. 각 알고리즘에 대한 설명은 다음과 같다.
본 모의에서는 대상지역을 총 12개의 소구간으로 구분하였으며, 토지이용도 및 토양도 자료를 기반으로 총 65개의 HRU로 구분하여 SWAT 모델링을 실행하였다.
토지이용도는 환경부에서 2003년 촬영한 영상을 바탕으로 구분한 중분류의 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 농업과학기술원에서 제공하는 1/25,000 정밀토양도를 이용하여 댐유역별로 토양도를 작성하였다.
유역으로부터의 유출량에 영향을 미치는 모델 매개변수는 다양하게 존재하고 있으나, 본 연구에서는 Jurgen Schuol et al. (2008b) 등의 연구에서 제시한 유역의 유출량에 특히 민감도가 높은 항목과 Jing Yang et al. (2008), Monireh Faramarzi (2009) 등의 연구 및 김정곤 (2006) 등의 연구에서 제시된 유출관련 매개변수 자료를 이용해 Table 3에 나타낸 바와 같이 6개 매개변수를 선택하였으며, 최대값 및 최소값의 범위 내에서 변수값을 변화시키면서 최적값을 선정하였다.
2) 본 모의에서는 SWAT모델의 보정을 위해 SWAT-CUP모델을 연계하여 적용하였으며, GLUE, SUFI-2 각각의 모델에 대해 2000회의 반복적인 모델 실행을 통해 목적함수값 (NS값)이 가장 높은 매개변수의 조합을 산정하였다. SUFI-2 및 GLUE 적용결과 선정된 매개변수 값을 이용한 유출모의 결과 실측값과 모의값은 매우 유사한 값을 나타내었다.

대상 데이터

본 모의 대상지역에 대한 수치표고모형 (DEM) 자료는 국토지리정보원에서 구축한 1/5,000 수치지형도를 이용하여 10 × 10 m 해상도의 DEM을 생성하였다.
본 연구를 위한 대상지역은 Fig. 2에 나타낸 바와 같이 용담댐하류부터 대청댐상류 지역으로 총유역면적은 3108.29 km², 본류인 금강의 길이는 약 171 km이며, 주요지류로는 무주남대천, 봉황천, 영동천, 초강천, 보청천 및 소옥천이 유입되고 있다.
연구대상지역은 전체 면적의 72.2%가 산림지역, 20.4%는 농경지로 구성되어 있으며, 평균고도는 322.52 m를 나타내고 있다.
본 모의 대상지역에 대한 수치표고모형 (DEM) 자료는 국토지리정보원에서 구축한 1/5,000 수치지형도를 이용하여 10 × 10 m 해상도의 DEM을 생성하였다. 토지이용도는 환경부에서 2003년 촬영한 영상을 바탕으로 구분한 중분류의 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 농업과학기술원에서 제공하는 1/25,000 정밀토양도를 이용하여 댐유역별로 토양도를 작성하였다.
SWAT모델을 위한 기상자료는 총 3개의 기상관측소 (보은, 추풍령, 금산)에서 관측된 2000년부터 2009년까지의 10년간의 일평균 강우 및 온도자료를 입력하였으며, 기타 기상자료는 모델 내에서 계산되어 입력되도록 하였다. Fig.
점오염원자료의 입력은 유역내의 총 5개의 하수처리장 (무주, 금산, 영동, 옥청. 보은)의 방류수 자료를 이용하였으며, 년평균 방류량 자료를 입력하였다.
각 소유역 출구에서의 유량은 실측 자료의 확보가 불가능하였으므로 본 모의에서는 일평균 유량 실측자료의 확보가 가능한 옥천수위표 지점에서 측정된 2000년부터 2009년까지의 10년간의 일평균 유량자료를 이용하였다. 옥천 수위표는 Fig.

데이터처리

따라서 본 모의에서는 SWAT-CUP 프로그램을 이용하여 최적의 매개변수를 산정하고자 하였다. 이를 위해 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE, SUFI-2의 2개 프로그램을 이용하여 모델을 보정하고 최적의 매개변수를 산정하였다. 본 연구를 통한 결론은 다음과 같다.

이론/모형

본 연구에서는 ArcSWAT Version 2009.93.5를 대청호 상류 지점에 적용하여 장기 유출모의를 실시하였으며, 모델의 보정 및 검증을 위한 도구로 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program) Version 2.1.3 (K. C. Abbaspour, 2008) 프로그램을 적용하였다. SWAT-CUP은 여러 가지 통계 모듈을 제공하고 있으며, 이를 통해 짧은 시간 내에 대상유역의 유출 특성을 반영할 수 있는 최적의 매개변수 값을 산정할 수 있다.
유출량은 각각의 HRU에 대해 독립적으로 계산되며, 하도추적과정을 통해 유역 최종 출구지점에서의 유출량을 산정할 수 있다. 유역으로부터의 토양 침식은 MUSLE (Modified Universal Soil Loss Equation) 식에 의해 계산되며 하천과 저수지 등의 수체에서는 유량, 퇴적물, 영양염류 및 유기성화학물질의 반응기작이 모의된다.

성능/효과

t-stat 값은 각 변수의 상대적인 민감도값을 나타내며 절대값이 클수록 목적함수값에 대한 민감도가 높다는 것을 나타낸다. 본 모의에서는 GW_DELAY값이 민감도가 가장 큰 것으로 나타났다.
SUFI-2 및 GLUE 적용결과 선정된 매개변수 값에 의한 유출 결과는 매우 유사한 분석값을 나타내고 있으며, 본 모의에서 목적함수로 사용한 NS (Nash-Sutcliffe) 값은 0.87로 우수한 모의결과를 얻을 수 있었다. R²값과 RMSE, MSE 값에 대해서도 거의 유사한 값을 나타내어 GLUE와 SUFI-2 두 프로그램의 성능은 차이를 나타내지 않은 것으로 판단된다.
1) SWAT모델 내의 기본 매개변수 값을 이용한 유출 모의 결과 유출유량에 대한 실측값과 모의값의 R2 값은 0.169로 매우 낮은 값을 나타내어 최적 매개변수 산정을 위해서는 보정과정이 필수적이다.
2) 본 모의에서는 SWAT모델의 보정을 위해 SWAT-CUP모델을 연계하여 적용하였으며, GLUE, SUFI-2 각각의 모델에 대해 2000회의 반복적인 모델 실행을 통해 목적함수값 (NS값)이 가장 높은 매개변수의 조합을 산정하였다. SUFI-2 및 GLUE 적용결과 선정된 매개변수 값을 이용한 유출모의 결과 실측값과 모의값은 매우 유사한 값을 나타내었다.
3) 본 모의에서는 모델의 정확도를 판단하기 위한 목적함수로 NS (Nash-Sutcliffe) 값을 선정하였으며 모의결과 SUFI-2 및 GLUE 모두 NS 값은 0.87로 매우 우수한 모의결과를 얻을 수 있었다. 이 외에도 R²값과 RMSE, MSE 값에 대해서도 거의 유사한 값을 나타내어 두 프로그램의 성능은 유사한 것으로 판단된다.
4) SWAT-CUP 프로그램은 국내에서 현재까지 적용 사례가 많지 않으나, 방대한 매개변수를 필요로 하고, 보정 시 많은 시간과 지루한 반복 작업을 필요로 하는 모델을 보정하는 경우에 효과적으로 사용될 수 있으며, 또한 모델링 초보자들이 사용하기에 매우 유용한 프로그램으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유역모델링이란?	유역모델링은 일반적으로 오염원에서부터 수계로 유입되기까지 오염물질의 생성과정 및 이동과정을 모의하는 것을 의미하며, 이를 위해서는 오염물질 발생량이 토지이용 형태에 의해 결정되는 것으로 가정하는 비교적 단순한 형태의 모델로부터 강수량, 표면유출, 유사의 흡 탈착 등을 모두 고려하는 복잡한 형태에 이르기까지 다양한 모델이 개발되어 사용되고 있다.
	SWAT 모델이란?	SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델은 미국 농무성(USDA) 산하 농업연구소(Agricultural Research Service)에서 개발되었으며, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 강우 및 유출, 다양한 종류의 토양과 토지 이용 및 토지관리 상태에 따른 토사의 이동 및 화학물질의 거동 예측을 위해 개발된 준분포형 유역 모델이다.
	SUFI-2에서는 P-factor가 100%에 가까울수록, R-factor가 0에 가까울수록 모델 보정의 정확도는 증가하는 것으로 볼 수 있는 이유는?	SUFI-2에서 보정 및 불확실성 분석을 평가할 수 있는 또 다른 척도로는 R-factor를 들 수 있으며, 이는 평균 95PPU를 실측자료의 표준편차로 나누어 산정할 수 있으며, 95PPU band의 평균 폭을 의미한다. 따라서 SUFI-2에서는 P-factor가 100%에 가까울수록, R-factor가 0에 가까울수록 모델 보정의 정확도는 증가하는 것으로 볼 수 있다(Jurgen Schuol et al.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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