[국내논문]토양저류함수 모형을 이용한 개념적 강우 유출모형의 장기 유출 모의 적용성 평가 Assessment of Continuous Simulations of Rainfall Runoff Models Based on Soil Moisture Accounting Models at Guem River Catchments, Korea원문보기
금강유역의 특성인자 기반의 유역그룹과 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 적용관계를 평가하였다. 3개의 유역 그룹은 금강 22개 계측 유역의 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN)의 수문학적 거리산정방법으로 산정하였다. 개념적 강우유출모형은 3개의 토양저류 함수 모형(확률분포모형(PDM), 유역습윤지수 모형(CWI), 수정팬맨 모형(MP))과 3개의 개념적 유역유출모형(2선형저류지 유출 모형(2PAR), 표면하 흐름을 고려한 2선형저류지 모형(2PMP), 3선형저류지 모형(3PAR)의 조합형으로 9개의 모형을 적용하였다. 대상 모형은 2006년~2012년의 기간, 2001-2005년의 기간의 일자료를 대상으로 각각 검정(Monte Carlo method-Uniform Random Sampling) 및 검증을 수행하였다. 모형의 성능은 Nash Sutcliffe Efficiency목적함수로 평가하였다. 금강의 유역그룹과 토양 저류함수모형의 모형성능과의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없다. 따라서 금강유역을 단일 유역그룹으로 적용할 수 있음을 제시하였다. 검정/검증 성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 한 적용성 평가 결과에서 확률분포모형(PDM)이 금강 22개 유역에 대하여 전반적으로 적용성이 우수함을 확인하였다. 따라서 확률분포모형(PDM)과 2선형 저류지 유출 모형(2PAR)을 금강 강우유출모형개발을 위한 기본모형으로 제시하고, 향후 이를 바탕으로 금강유역의 바탕으로 금강유역의 대표 강우유출모형을 개발 하고자 한다.
금강유역의 특성인자 기반의 유역그룹과 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 적용관계를 평가하였다. 3개의 유역 그룹은 금강 22개 계측 유역의 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN)의 수문학적 거리산정방법으로 산정하였다. 개념적 강우유출모형은 3개의 토양저류 함수 모형(확률분포모형(PDM), 유역습윤지수 모형(CWI), 수정팬맨 모형(MP))과 3개의 개념적 유역유출모형(2선형저류지 유출 모형(2PAR), 표면하 흐름을 고려한 2선형저류지 모형(2PMP), 3선형저류지 모형(3PAR)의 조합형으로 9개의 모형을 적용하였다. 대상 모형은 2006년~2012년의 기간, 2001-2005년의 기간의 일자료를 대상으로 각각 검정(Monte Carlo method-Uniform Random Sampling) 및 검증을 수행하였다. 모형의 성능은 Nash Sutcliffe Efficiency 목적함수로 평가하였다. 금강의 유역그룹과 토양 저류함수모형의 모형성능과의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없다. 따라서 금강유역을 단일 유역그룹으로 적용할 수 있음을 제시하였다. 검정/검증 성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 한 적용성 평가 결과에서 확률분포모형(PDM)이 금강 22개 유역에 대하여 전반적으로 적용성이 우수함을 확인하였다. 따라서 확률분포모형(PDM)과 2선형 저류지 유출 모형(2PAR)을 금강 강우유출모형개발을 위한 기본모형으로 제시하고, 향후 이를 바탕으로 금강유역의 바탕으로 금강유역의 대표 강우유출모형을 개발 하고자 한다.
This study assesses a relationship between catchment groups and model performance of nine Conceptual Rainfall Runoff models at 22 Guem river sub catchments. Three catchment groups (H1, H2 and H3) are derived from Hydrological distance measuring based on three catchment characteristics (i.e. Area, sl...
This study assesses a relationship between catchment groups and model performance of nine Conceptual Rainfall Runoff models at 22 Guem river sub catchments. Three catchment groups (H1, H2 and H3) are derived from Hydrological distance measuring based on three catchment characteristics (i.e. Area, slope and SCS-CN). 9 CRR models, which are combined from 3 Soil Moisture Accounting models (Probability Distributed Model, Catchment Wetness Index model, Modified Penman type model) and 3 Routing models (2-conceptual reservoirs in parallel, 2-conceptual reservoirs in parallel with Macro-pre Approach, 3-conceptual reservoirs in parallel) in Rainfall-Runoff Modeling Toolkit. The models are calibrated and validated in the period of 2006-2012 and 2001-2005 respectively. The model performance in Nash Surcliffe Efficiency is compared in terms of model structures and catchment groups. The results show that there is no significant relationship between catchment groups and model structures and suggest one group for Guem river region. However, PDM-SMA Models show generally good performances in calibration, validation and Number of calibrated model parameters. PDM with 2PAR model is recommended as a rainfall runoff model for Guem river region.
This study assesses a relationship between catchment groups and model performance of nine Conceptual Rainfall Runoff models at 22 Guem river sub catchments. Three catchment groups (H1, H2 and H3) are derived from Hydrological distance measuring based on three catchment characteristics (i.e. Area, slope and SCS-CN). 9 CRR models, which are combined from 3 Soil Moisture Accounting models (Probability Distributed Model, Catchment Wetness Index model, Modified Penman type model) and 3 Routing models (2-conceptual reservoirs in parallel, 2-conceptual reservoirs in parallel with Macro-pre Approach, 3-conceptual reservoirs in parallel) in Rainfall-Runoff Modeling Toolkit. The models are calibrated and validated in the period of 2006-2012 and 2001-2005 respectively. The model performance in Nash Surcliffe Efficiency is compared in terms of model structures and catchment groups. The results show that there is no significant relationship between catchment groups and model structures and suggest one group for Guem river region. However, PDM-SMA Models show generally good performances in calibration, validation and Number of calibrated model parameters. PDM with 2PAR model is recommended as a rainfall runoff model for Guem river region.
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