본 연구는 준분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 대상기간 강우-유출모의에 앞선 선행모의 기간에 따른 유출량의 변화는 나타났지만 선행모의 기간에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 선행모의의 필요성은 없는 것으로 판단된다. 토양이용도 사용층의 개수에 따른 총 유출량의 변화가 다소 있었지만, 층수의 사용개수에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 유출량을 지배하는 7가지 매개변수(CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K)의 확인과 민감도 분석을 실시하였다. SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 최적매개변수를 도출하였다. 모의값과 실측값과의 비교분석결과 NS, $R^2$은 각각 0.92, 0.98로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 모형의 불확실도를 나타내는 지표 P-factor와 R-factor는 각각 0.85, 0.06으로 모형의 신뢰성이 높게 나타났다. SWAT-CUP의 SUFI-2에 의해 산정한 매개변수의 적용결과에서 RMSE의 개선이 있어 모형의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
본 연구는 준분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 대상기간 강우-유출모의에 앞선 선행모의 기간에 따른 유출량의 변화는 나타났지만 선행모의 기간에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 선행모의의 필요성은 없는 것으로 판단된다. 토양이용도 사용층의 개수에 따른 총 유출량의 변화가 다소 있었지만, 층수의 사용개수에 따른 총 유출량의 변화는 크지 않았다. 유출량을 지배하는 7가지 매개변수(CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K)의 확인과 민감도 분석을 실시하였다. SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 최적매개변수를 도출하였다. 모의값과 실측값과의 비교분석결과 NS, $R^2$은 각각 0.92, 0.98로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 모형의 불확실도를 나타내는 지표 P-factor와 R-factor는 각각 0.85, 0.06으로 모형의 신뢰성이 높게 나타났다. SWAT-CUP의 SUFI-2에 의해 산정한 매개변수의 적용결과에서 RMSE의 개선이 있어 모형의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
The semi-distributed rainfall runoff model of SWAT is applied to the Seom-river experimental watershed. The simulations of various antecedent periods before the targeted simulation periods of 2002 to 2009 are not necessary despite of the slight appearance of corresponding changes in simulated total ...
The semi-distributed rainfall runoff model of SWAT is applied to the Seom-river experimental watershed. The simulations of various antecedent periods before the targeted simulation periods of 2002 to 2009 are not necessary despite of the slight appearance of corresponding changes in simulated total runoff. The simulated results of total runoff by using various numbers of soil layer maps have little differentiated nevertheless the slight changes in simulated results have been appeared. The 7 parameters of CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, and SOL_K greatly govern the rainfall runoff are confirmed and their sensitivity analyses have been carried out. The optimal parameters used in SWAT are derived by SUFI-2 of SWAT-CUP. The NS and $R^2$ are 0.99 and 0.98, respectively which is shown the good agreement between the observed and the simulated results. The uncertainty factors of P-factor and R-factor are 0.85 and 0.06, respectively which is also shown the high efficiency of the model. The high applicability is also shown with improving the RMSE in SWAT model simulation using the parameters estimated by SUFI-2 of SWAT-CUP.
The semi-distributed rainfall runoff model of SWAT is applied to the Seom-river experimental watershed. The simulations of various antecedent periods before the targeted simulation periods of 2002 to 2009 are not necessary despite of the slight appearance of corresponding changes in simulated total runoff. The simulated results of total runoff by using various numbers of soil layer maps have little differentiated nevertheless the slight changes in simulated results have been appeared. The 7 parameters of CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, and SOL_K greatly govern the rainfall runoff are confirmed and their sensitivity analyses have been carried out. The optimal parameters used in SWAT are derived by SUFI-2 of SWAT-CUP. The NS and $R^2$ are 0.99 and 0.98, respectively which is shown the good agreement between the observed and the simulated results. The uncertainty factors of P-factor and R-factor are 0.85 and 0.06, respectively which is also shown the high efficiency of the model. The high applicability is also shown with improving the RMSE in SWAT model simulation using the parameters estimated by SUFI-2 of SWAT-CUP.
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문제 정의
본 연구는 SWAT 모형의 모의에 따른 선행모의기간과 토양층 구성 사용개수의 적절성과 그에 따른 수문학적 순환요소의 해석 결과가 어떻게 변화하는지에 관하여 검토하였다. 또한, SWAT 모형은 많은 매개변수를 다루고 있어 적정한 값의 추정이 어렵고, 대부분의 경우 시행착오의 과정을 통해 매개변수 값들을 추정하게 된다(Kim et al.
제안 방법
(3) SWAT모형의 매개변수의 민감도 분석을 실시하였다. 그 중 7가지 매개변수인 CANMX, CN2, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K의 최대, 최소 범위를 통해 SWAT-CUP의 SUFI-2 모델의 반복 계산을 통해 최적값을 도출하였다.
(4) 섬강시험유역에 2003-2007년의 강우-유출 자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수를 산정하였다. 산정한 매개변수의 적용성 검토를 위해서 2008~2009년의 자료를 이용하여 SWAT모형의 유출모의를 실시하였다.
따라서 민감도 분석에 의한 유출에 지배적인 매개변수의 특성을 정리하였다. Eawag 연구소의 Abbaspour (2008)가 개발한 SWAT-CUP(Calibration and Uncertainty Program)의 SUFI-2 알고리즘을 사용하여 유출에 영향을 미치는 매개변수에 대한 최적의 매개변수 값을 추정하고, 이의 적용성을 검토하였다.
5% (XU)범위의 누적분포를 통해 계산되어진다(Abbaspour, 2011). Latin Hypercube sampling 기법은 매개변수 별 최대값과 최소 값의 범위 내에서 초기 값에 선택 값의 비율만큼 가감하는 방법 (Multiply by value), 설정 범위에서 자동으로 치환하는 자동치환 방법(Replaced by value)을 사용하여 500 ~ 1,000회 정도의 반복적인 모의를 권장하나, 본 연구에서는 2,000회의 반복적인 계산을 통해 값을 도출하였다. P-factor는 각 수문성분마다 계산된다.
SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 매개변수 산정의 적용성을 검토 하기 위하여 2003-2007년의 강우-유출자료를 이용하여 최적 매개 변수를 산정하였다. Table 8은 7가지 매개변수에 대한 정의와 각 매개변수의 최대, 최소의 범위와 그에 따른 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수 값이다.
SWAT모형에서 토지부분의 수문순환을 정확히 예측하기 위하여 물수지 방정식에 근거를 두고 강수, 증발산, 지표유출, 기저 유출, 지하수, 지하수 등에 대한 모의를 각 수문반응단위(HRU, Hydrologic Response Unit) 별로 계산한다. 유출량은 각각의 HRU에 대해 독립적으로 계산되어지며, 하도추적을 통해 하류 최종 출구지점에서 유출량을 산정할 수 있다.
21세기 프론티어 연구개발사업의 일환으로 2002년 3월부터는 매일수위국 상류에 위치한 농거리교 및 소군교 지점에 수위계를 설치하고 아울러 유역 내에 봉덕, 춘당 그리고 매일 수위국에 강우관측을 실시함으로써 체계적인 수문관측이 이루어졌다(Figure 2). 국토지리원에서 제공하는 1:5,000 수치지도를 활용하여 5.0 m 해상도의 DEM을 작성하였다. Figure 2에서와 같이 유역내의 지류를 중심으로 15개의 소유역으로 구분하였다.
(3) SWAT모형의 매개변수의 민감도 분석을 실시하였다. 그 중 7가지 매개변수인 CANMX, CN2, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K의 최대, 최소 범위를 통해 SWAT-CUP의 SUFI-2 모델의 반복 계산을 통해 최적값을 도출하였다. 최적값의 판단을 위한 NS값은 0.
, 2006). 따라서 민감도 분석에 의한 유출에 지배적인 매개변수의 특성을 정리하였다. Eawag 연구소의 Abbaspour (2008)가 개발한 SWAT-CUP(Calibration and Uncertainty Program)의 SUFI-2 알고리즘을 사용하여 유출에 영향을 미치는 매개변수에 대한 최적의 매개변수 값을 추정하고, 이의 적용성을 검토하였다.
(4) 섬강시험유역에 2003-2007년의 강우-유출 자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수를 산정하였다. 산정한 매개변수의 적용성 검토를 위해서 2008~2009년의 자료를 이용하여 SWAT모형의 유출모의를 실시하였다. SWAT 모형에서 권장하는 일반적으로 사용 가능한 매개변수에 의한 SWAT모형의 유출모의 결과 RMSE가 1.
SWAT 모형의 선행모의 구성기간에 적절한 설정이 필요하다. 선행모의기간이 유출에 미치는 영향을 확인하고자 본 모의기간을 2003년~ 2009년을 대상으로 하고, 선행모의기간을 0년, 1년, 2년, 3년, 8년의 5가지로 구성하여 모의하였다. Figure 3에서는 5가지 선행모의기간의 실측 및 모의 유출량에 대한 산포도의 적용결과다.
장기 강우-유출과정의 특성을 파악하기 위한 준분포형인 SWAT 모형의 적용성을 평가하였다. 실제 대상모의 기간 이전의 선행모의 기간과 토양층의 사용 개수의 적용에 따른 강우-유출 특성을 분석하였다. 아울러 SWAT모형의 매개변수의 민감도 분석과 SWATCUP모형의 SUFI-2 알고리즘의 반복계산을 통해 SWAT 모형매개변수의 자동보정을 실시하고 최적 매개변수를 추정하였다.
실제 대상모의 기간 이전의 선행모의 기간과 토양층의 사용 개수의 적용에 따른 강우-유출 특성을 분석하였다. 아울러 SWAT모형의 매개변수의 민감도 분석과 SWATCUP모형의 SUFI-2 알고리즘의 반복계산을 통해 SWAT 모형매개변수의 자동보정을 실시하고 최적 매개변수를 추정하였다. 자료는 섬강시험유역에서 2003 ~ 2009년까지 계측된 유출량을 이용하였다.
아울러 유출에 큰 영향을 미치나 유출의 변화폭이 너무 크고, 최소·최대 변동폭이 큰 EPCO와 GWQMN을 제외시킨 최종 7가지 매개변수에 대한 최적값을 추정하였다.
토양층의 토양자료 사용개수는 최대 10개의 층으로 구분되고, 본 연구에 사용된 횡성지역 정밀토양도에는 토양의 심도와 속성에 따라 최대 6개 층의 사용이 가능하다. 토양층 수 및 입력인자들을 1층~ 5층 이상으로 분류하여 토양층 수의 적용 개수에 따라 2003년~ 2009년의 유출모의를 진행하여 모의 값과 실측값을 비교 분석 하였다. 토양층의 사용에 따른 투수계수(k)와 용적밀도(AWC)는 정밀토양도의 토양층별 값을 달리하므로 여러 층을 적용할 필요가 있다.
대상 데이터
객관적인 강우량 자료를 구축하기 위하여 국가수자원관리종합 정보시스템(WAMIS : Water Management Information System) 을 이용하여 봉덕, 춘당, 매일 자료로 구성하였다. 토양자료의 구성은 Landuse, SoilType, Slope 등 3가지로 구성된다.
기상자료는 유역의 기본 구성자료로 기상모의 시 이용된다. 계천유역에 기상관측소가 없기 때문에 가장 근접한 원주 관측소자료를 이용하였다. 기상청에서 제공하는 기상연보를 활용하여 30년 평균의 최고 및 최저기온, 평균강우랑, 태양복사열, 이슬점, 풍속 등 정확한 기상자료를 구성하였다.
계천유역에 기상관측소가 없기 때문에 가장 근접한 원주 관측소자료를 이용하였다. 기상청에서 제공하는 기상연보를 활용하여 30년 평균의 최고 및 최저기온, 평균강우랑, 태양복사열, 이슬점, 풍속 등 정확한 기상자료를 구성하였다. Table 1은 각각의 소유역별의 면적구성이다.
섬강 시험유역은 2000년 횡성댐이 건설되어 운영되기 시작한 시점으로 매일수위국을 기점으로 하여 수문관측을 실시하였다. 21세기 프론티어 연구개발사업의 일환으로 2002년 3월부터는 매일수위국 상류에 위치한 농거리교 및 소군교 지점에 수위계를 설치하고 아울러 유역 내에 봉덕, 춘당 그리고 매일 수위국에 강우관측을 실시함으로써 체계적인 수문관측이 이루어졌다(Figure 2).
아울러 SWAT모형의 매개변수의 민감도 분석과 SWATCUP모형의 SUFI-2 알고리즘의 반복계산을 통해 SWAT 모형매개변수의 자동보정을 실시하고 최적 매개변수를 추정하였다. 자료는 섬강시험유역에서 2003 ~ 2009년까지 계측된 유출량을 이용하였다.
객관적인 강우량 자료를 구축하기 위하여 국가수자원관리종합 정보시스템(WAMIS : Water Management Information System) 을 이용하여 봉덕, 춘당, 매일 자료로 구성하였다. 토양자료의 구성은 Landuse, SoilType, Slope 등 3가지로 구성된다. 정밀토양도에서 사용되는 토양자료는 한국토양정보시스템(ASIS : An Introduction of Korean Soil Information System)을 이용하여 토양의 속성을 파악하였다.
이론/모형
Table 8은 7가지 매개변수에 대한 정의와 각 매개변수의 최대, 최소의 범위와 그에 따른 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수 값이다. SWAT-CUP 모형의 최적매개변수 값은 입 ․ 출력자료를 Import하여 SUFI-2프로그램에서 매개변수의 값을 변환시키는 방법을 사용하였다. Table 7과 8의 각각 매개변수 앞에 붙인 ‘v’은 Replaced by value 방법이고, ‘r’은 Multiply by value(%) 방법이다.
2), GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), Parasol(Parameter Solution), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 PSO(Particle Swarm Optimization)의 5가지 통계 알고리즘으로 구성되어 있다 (Figure 1). 본 연구에서는 SUFI-2 알고리즘을 사용하였다.
장기 강우-유출과정의 특성을 파악하기 위한 준분포형인 SWAT 모형의 적용성을 평가하였다. 실제 대상모의 기간 이전의 선행모의 기간과 토양층의 사용 개수의 적용에 따른 강우-유출 특성을 분석하였다.
토양자료의 구성은 Landuse, SoilType, Slope 등 3가지로 구성된다. 정밀토양도에서 사용되는 토양자료는 한국토양정보시스템(ASIS : An Introduction of Korean Soil Information System)을 이용하여 토양의 속성을 파악하였다. Table 2는 유역의 정밀토양도(Soiltype)를 나타내며 농촌진흥청에서 제공하는 정밀토양도(1:50,000)를 이용하여 작성하였다.
성능/효과
(1) 실제 모의에 앞서 선행모의에 따른 총 유출량 모의결과의 변화는 있으나, 장기 강우-유출모형으로 선행모의 기간에 따른 총 유출량의 영향은 크지 못하여 선행모의의 필요성은 없는 것으로 판단된다.
(2) SWAT모형 구성 요소의 UseSoil 구성에서 사용하는 토양층의 사용수에 따라 유출량의 변화는 다소 있으나 그 영향이 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 토양층의 사용수에 따른 유출량의 모의결과는 큰 영향을 미치지 못한다고 판단된다.
(5) SWAT 모형의 매개변수 추정에 있어 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 매개변수의 사용은 강우-유출의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
산정한 매개변수의 적용성 검토를 위해서 2008~2009년의 자료를 이용하여 SWAT모형의 유출모의를 실시하였다. SWAT 모형에서 권장하는 일반적으로 사용 가능한 매개변수에 의한 SWAT모형의 유출모의 결과 RMSE가 1.02, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적매개변수를 적용한 유출모의 결과 RMSE 가 0.96으로 나타났다.
Table 2는 유역의 정밀토양도(Soiltype)를 나타내며 농촌진흥청에서 제공하는 정밀토양도(1:50,000)를 이용하여 작성하였다. Table 3은 토지이용도(Landuse) 구성현황으로 WAMIS에서 제공되는 토지이용도를 사용하였으며 8가지 (WATR: 수역, URBN: 시가화지역, HAY: 나지, PAST: 목장용지, FRST: 산림용지, AGRL: 논, AGRR: 밭) 항목 중 산림용지가 90% 이상 차지하는 것을 확인하였다. Table 4는 유역평균경사 (Slope)의 구성현황이며 수치지도(1:5000)를 활용하여 DEM을 자료를 분석하여 3등분하여 나타내었다.
98로 나타났다(Table 11). 따라서 SWATCUP의 SUFI-2 알고리즘에 의한 매개변수의 사용에 따른 RMSE 가 작게 나타나 강우-유출 현상을 적절하게 모의함을 보여준다. SWAT모형의 모의를 통하여 첨두유량을 과소 모의하는 문제점을 확인할 수 있었다.
98로 높게 나타났다. 또한, 모형의 불확실도를 나타내는 95PPU 밴드는 비교적 고르게 나타났으며, 지표 P-factor는 1에 가까울수록 신뢰성이 높으며, R -factor는 0에 가까울수록 불확실도에 수렴하는 지표로 각각 0.85, 0.06으로 모형의 신뢰성을 나타냈다. 불확실성을 나타내는 95PPU 밴드가 규칙적으로 고르게 나타나지는 않았지만 통계적인 결과 값이 만족하다 해서 무조건 신뢰할 수 없을 것이다.
Ryu 등(2012)이 소양강댐 유역에 SWAT-CUP의 3가지 알고리즘(SUFI-2, PARASOL, GLUE)을 사용하여 자동 검.보정결과 SUFI-2가 실측자료를 잘 예측하는 것으로 분석하였다.
SWAT모형의 각각 매개변수들 마다 최소와 최대값이 정의되어 진다. 시행착오법에 의한 매개변수 민감도 분석결과 유출에 영향을 가장 많이 미치는 매개변수들은 25가지의 항목에서 CANMX, CN2, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K, EPCO, GWQMN, SLOPE, SLSUBBSN의 11개로 확인하였다. Figure 5에서와 같이 매개변수 변경에 따른 유출의 비례, 반비례 기타 값에 대한 증감 폭을 도식화 하였다.
Figure 6는 2003~2007년 섬강시험유역 자료에 의한 SWATCUP에 SUFI-2의 최적매개변수 값을 사용한 2008-2009년의 강우-유출결과이다. 실측치와의 분석결과는 SWAT모형의 일반적인 매개변수를 시용한 유출모의결과의 RMSE는 1.02, SWAT-CUP 의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 최적매개변수 값을 적용한 모의 유출결과 RMSE가 0.98로 나타났다(Table 11). 따라서 SWATCUP의 SUFI-2 알고리즘에 의한 매개변수의 사용에 따른 RMSE 가 작게 나타나 강우-유출 현상을 적절하게 모의함을 보여준다.
Table 7은 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 민감도 분석결과이며 각 변수의 상대적인 민감도 값을 나타낸다. 절대값이 클수록 목적함수 값에 대한 민감도가 높은 지표 t-test와 절대값이 작을수록 민감도가 높은 P-value 값은 각각 2.25, 0.15로 CANMAX이 가장 민감하게 나타났다.
그 중 7가지 매개변수인 CANMX, CN2, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K의 최대, 최소 범위를 통해 SWAT-CUP의 SUFI-2 모델의 반복 계산을 통해 최적값을 도출하였다. 최적값의 판단을 위한 NS값은 0.92로 유출모의 결과 실측값과 모의값은 매우 유사한 값을 나타내었고, 모형 효율성계수 R2값 0.98로 유사한 값을 나타났다. 불확실도 범위를 나타내는 P-factor가 0.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SWAT 모형은 무엇인가?
SWAT 모형은 미국 농무부(USDA, United States Department of Agriculture)의 농업연구소(ARS, Agricultural Research Service) 에서 개발된 유역 모델로서 Soil and Water Assessment Tool의 약자이다. ArcGIS와 연계되어 SWAT을 사용 가능한 ArcSWAT (Winchell et al.
95PPU는 어떤 기법을 이용하는가?
모형의 보정 및 예측결과의 불확실성 정도는 95% 예측불확실성 구간(95PPU) 내 실측 자료의 백분율로 P-factor에 의해 나타낸다. 95PPU는 Latin-hypercube sampling 기법을 이용하며 얻어진 결과의 2.5% (XL)와 97.
SWAT모형의 매개변수 중 유출에 영향을 가장 많이 미치는 매개변수는 무엇이 있는가?
SWAT모형의 각각 매개변수들 마다 최소와 최대값이 정의되어 진다. 시행착오법에 의한 매개변수 민감도 분석결과 유출에 영향을 가장 많이 미치는 매개변수들은 25가지의 항목에서 CANMX, CN2, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, SOL_K, EPCO, GWQMN, SLOPE, SLSUBBSN의 11개로 확인하였다. Figure 5에서와 같이 매개변수 변경에 따른 유출의 비례, 반비례 기타 값에 대한 증감 폭을 도식화 하였다.
참고문헌 (20)
Abbaspour, K.C., Yang, J., Maximov, I., Siber, R., Bogner, K., Mieleitner, J., Zobrist, J., and Srinivasan, R. (2007). "Spatiallydistributed modelling of hydrology and water quality in the prealpine/alpine Thur watershed using SWAT." Journal of Hydrology, pp. 413-430.
Abbaspour, K.C. (2008). SWAT-CUP2: SWAT Calibration and Uncertainty Programs - A User Manual. Department of Systems Analysis, Integrated Assessment and Modelling(SIAM), Eawag, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Duebendorf, Switzerland.
Abbaspour, K.C. (2011). SWAT-CUP4: SWAT Calibration and Uncertainty Programs - A User Manual. Department of Systems Analysis, Integrated Assessment and Modelling(SIAM), Eawag, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Duebendorf, Switzerland.
Arnold, J,G. and Allen, P.M. (1996). "Estimating hydrologic budgets for three Illinois watersheds." Journal of Hydrology, Vol. 176, pp. 57-77.
Cao, W., Bowden, W.B., Davie, T., and Fenemor, A. (2005). "Multi-variable and multi-site calibration and validation of SWAT in a large mountainous catchment with high spatial variability." Hydrological Processes, Vol. 20, pp. 1057-1073.
Daren, R. and Smith, P.K. (2007). "Consideration of measurement uncertainty in the evaluation of goodness-of fit in hydrologic and water quality modeling." Journal of Hydrology, Vol. 337, pp. 236-336.
Jang, D.W., Kim, N.W., Kim, H.S., and Seoh, B.H. (2004). "Simulation of Daily Streamflows by SWAT Based on GIS." Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference, KWRA, pp. 724-730 (in Korean).
Joh, H.K., Park, J.Y., Shin, H.J., Lee, J.W., and Kim, S.J. (2011). "The Uncertainty Analysis of SWAT Simulated Streamflow Applied to Chungju Dam Watershed." Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference, KWRA, pp. 29-29 (in Korean).
Kim, J., Son, K., Noh, J., Jang, C-L., and Ko, I.H. (2006). "Multivariable and Multi-site Calibration and Validation of SWAT for the Gap River Catchment." Journal of Korean Water Resources Association, KWRA, Vol. 39, No. 10, pp. 867-880 (in Korean).
Kim, N.W., Lee, J.E., and Won, Y.S. (2005). "Application of SWAT model on Soyang Dam Basin." Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference, KWRA, pp. 628-632 (in Korean).
Lee, D.H. (2006). "Automatic Calibration of SWAT Model Using LH-OAT Sensitivity Analysis and SCE-UA Optimization Method." Journal of Korean Water Resources Association, KWRA, Vol. 39, No. 8, pp. 677-690 (in Korean).
Lee, E. and Seo, D. (2011). "Flow Calibration and Validation of Daechung Lake Watershed, Korea Using SWAT-CUP." Journal of Korean Water Resources Association, KWRA, Vol. 44, No. 9, pp. 711-720 (in Korean).
Lee, K.S., Chung, E.S., Shin, M.J., and Kim, Y.O. (2006). "Determination of Instreamflow Requirement for Upstream Urban Watershed Using SWAT Model." Journal of Korean Water Resoutces Association, KWRA, Vol. 39, No. 8, pp. 703-716 (in Korean).
Park, J.Y., Lee, M.S., Park, G.A., and Kim, S.J. (2008). "Comparative Analysis of SWAT Generated Streamflow and Stream Water Quality Using Different Spatial Resolution Data." Journal of Korean Water Resources Association, KWRA, Vol. 41, No. 11, pp. 1079-1094 (in Korean).
Ryu, J., Kang, H., Choi, J.W., Kong, D.S., Gum, D., Jang, C.H., and Lim, K.J. (2012). "Application of SWAT-CUP for Streamflow Auto-calibration at Soyang-gang Dam Watershed." Journal of Korean Society on Water Environment, KSWE, Vol. 28, No. 3, pp. 347-358 (in Korean).
Schuol, J., Abbaspour, K.C., Srinivasan, R., and Yang, H. (2008). "Estimation of freshwater availability in the West Afican subcontinent using the SWAT hydrologic model." Journal of Hydrology, Vol. 352, pp. 30-49.
Setegn, S. G., Srinivasan, R., Melesse, A. M., and Dargahi, B. (2010). "SWAT model application and prediction uncertainty analysis in the Lake Tana Basin, Ethiopia." Hydrological Processes, 24. pp. 357-367.
Van Griesven, A. and Meixner, T. (2003). "Sensitivity, optimization and uncertainty analysis for the model parameters of SWAT. In: SWAT 2003." 2nd International SWAT Conference, Bari, Italy.
Winchell, M., Srinivasan, R., Di Luzio, M., and Arnold, J. (2010). ArcSWAT interface for SWAT2009 : User's Guide. USDA Agricultural Research Service.
Yang, J., Abbaspour, K.C., Reichert, P., and Yang, H. (2008). "Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to Chaohe Basin in China." Journal of Hydrology, 358, pp. 1-23.
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