[논문]SWAT 모형의 매개변수와 유역의 지형학적 특성 관계

이웅희; 이지행; 박지훈; 최흥식

doi:10.17820/eri.2016.3.1.035

SWAT 모형의 매개변수와 유역의 지형학적 특성 관계
The Relationship between Parameters of the SWAT Model and the Geomorphological Characteristics of a Watershed 원문보기

Ecology and resilient infrastructure, v.3 no.1, 2016년, pp.35 - 45

이웅희 (상지대학교 토목공학과) , 이지행 (삼화건설환경(주)) , 박지훈 (방재안전기술원) , 최흥식 (상지대학교 토목공학과)

초록
AI-Helper

섬강 시험유역의 지형학적 특성 매개변수와 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형 매개변수와의 상관관계와 이들의 관계식을 개발하였다. 개발한 상관 관계식을 이용하여 속사천 유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 아울러, 속사천 유역의 2000 - 2007년의 강우-유출 자료를 대상으로 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 개발한 식에 의해 산정한 각 매개변수의 적용성을 검토하기 위해 2000 - 2007년의 속사천 시험유역 자료를 이용하여 SWAT 모형의 유출모의를 실시하였다. 실측자료와 지형학적 특성 매개변수의 상관관계 분석으로 산정된 매개변수를 이용하여 속사천에 적용한 유출 모의결과와의 RMSE (root mean square error)는 $1.09m^3/s$이고, SWAT-CUP의 SUFI-2 최적 매개변수를 적용한 유출 모의결과와의 RMSE는 $0.93m^3/s$으로 나타났다. 따라서 지형학적 특성 매개변수를 이용한 SWAT 모형의 매개변수 추정이 적용성이 있다고 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The correlation relationships and their corresponding equations between the geomorphological parameters and the Soil Water Assessment Tool (SWAT) model parameters by Sequential Uncertainty Fitting - version 2 (SUFI-2) algorithm of SWAT Calibration and Uncertainty Programs (SWAT-CUP) were developed at the Seom-river experimental watershed. The parameters of the SWAT model at the Soksa-river experimental watershed were estimated by the developed equations. The SWAT model parameters were estimated by SUFI-2 algorithm of SWAT-CUP with rainfall-runoff data from the Soksa-river experimental watershed from 2000 to 2007. Rainfall-runoff simulation of the SWAT model was carried out at the Soksa-river experimental watershed from 2000 to 2007 for the applicability of the estimated parameters by the developed equations. The root mean square errors (RMSE) between the observed and the simulated rainfall-runoffs using the estimated parameters by developed equations of correlation analysis and the optimum parameters by SUFI-2 of SWAT-CUP were $1.09m^3/s$ and $0.93m^3/s$ respectively at the Soksa-river experimental watershed from 2000 to 2007. Therefore, it is considered that the parameter estimation of the SWAT model by the geomorphological characteristics parameters has applicability.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수에 의한 SWAT 모형의 매개변수 추정을 위한 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 최적 매개변수와 지형학적 특성의 매개변수를 이용한 상관 관계식에 의한 SWAT 모형의 매개변수를 사용하여 속사천 시험유역의 2000 - 2007년의 강우-유출자료에 적용하여 각각의 모의유출과 실측 유출을 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수를 사용한 SWAT 모형의 매개변수 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. SWATCUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 매개변수와 상관 관계식에 의해 추정한 매개변수를 이용하여 속사천 시험유역의 2000 - 2007년에 대한 강우-유출모의를 실시하여 지형학적 특성의 매개변수에 의한 상관 관계식을 이용한 SWAT 모형의 매개 변수 추정값의 적용성을 검토하였다.
따라서 본 연구에서는 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성을 나타내는 매개변수를 도출하였고, 2000 - 2007년의 강우-유출자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 추정하고 지형학적 특성을 나타내는 매개변수와의 상관관계를 분석하여 그 관계식을 제시하였다. 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수를 사용한 SWAT 모형의 매개변수 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다.
SWAT 모형에서는 수문, 유역, 토양 등에 대한 다양한 입력인자와 매개변수들이 있으며, 각각 매개변수들 마다 최소와 최대값이 정의된다. 본 연구에서는 유출에 영향이 큰 21가지 매개변수를 선정하였으며, 섬강과 속사천 시험유역의 2000 - 2007년 강우-유출자료를 이용하여 SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 사용하여 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 도출하였다. 민감도 분석을 위해서는 각 매개변수에 대한 T-stat과 P-factor를 산정하였다.
따라서 본 연구에서는 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성을 나타내는 매개변수를 도출하였고, 2000 - 2007년의 강우-유출자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 추정하고 지형학적 특성을 나타내는 매개변수와의 상관관계를 분석하여 그 관계식을 제시하였다. 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수를 사용한 SWAT 모형의 매개변수 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. SWATCUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 매개변수와 상관 관계식에 의해 추정한 매개변수를 이용하여 속사천 시험유역의 2000 - 2007년에 대한 강우-유출모의를 실시하여 지형학적 특성의 매개변수에 의한 상관 관계식을 이용한 SWAT 모형의 매개 변수 추정값의 적용성을 검토하였다.
섬강과 속사천 시험유역의 지형학적 특성의 매개변수를 도출하였고, 2000 - 2007년의 강우-유출 자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 추정하여 지형학적 특성의 매개변수와의 상관관계를 분석하였다. 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수에 의한 SWAT 모형의 매개변수 추정을 위한 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 최적 매개변수와 지형학적 특성의 매개변수를 이용한 상관 관계식에 의한 SWAT 모형의 매개변수를 사용하여 속사천 시험유역의 2000 - 2007년의 강우-유출자료에 적용하여 각각의 모의유출과 실측 유출을 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
섬강 시험유역의 지형학적 특성의 매개변수와 SWAT 모형의 매개변수와의 상관 관계식을 이용하여 속사천에서의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 유역의 지형학적 특성의 매개변수와 상관성이 높은 SWAT모형의 매개변수는 전체 11개 매개변수로 분기율은 CANMX, 면적비는 SOL_AWC, GW_DELAY, SFTMP, 길이비는 SOL_K, GWQMN, 함몰도는 CH_K2, SOL_ALB, SLSUBBSN, EPCO, ALPAH_BF에 대한 상관성이 높게 나타났다.
섬강과 속사천 시험유역의 지형학적 특성의 매개변수를 도출하였고, 2000 - 2007년의 강우-유출 자료를 이용하여 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 추정하여 지형학적 특성의 매개변수와의 상관관계를 분석하였다. 섬강 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수에 의한 SWAT 모형의 매개변수 추정을 위한 상관 관계식을 사용하여 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다.
4와 같다. 유역면적에 따른 토양 특성과 기상조건의 특성으로 영향을 미치는 매개변수에 대해서 높은 상관성이 나타났고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 SOL_K가 0.
7은 속사천 시험유역의 2000 - 2007년 강우-유출에 대한 SWAT 모형의 모의결과이다. 이때 사용한 매개변수는 지형학적 특성의 상관 관계식을 이용한 매개변수와 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 매개변수에 의한 결과로 실측자료와의 비교이다. 지형학적 특성의 매개변수의 상관 관계식을 통해 추정한 SWAT 모형의 매개변수를 이용한 유출모의 결과와 실측 유출과의 RMSE (root mean square error)는 1.
27%로 가장 높게 나타났다. 정밀 토양도의 경우 농촌진흥청 (http://www.rda.go.kr)에서 제공하는 정밀 토양도 (1:50,000)를 사용하여 작성하였으며, 유역 평균경사는 수치지도 (1:5000)를 활용하여 DEM을 분석해 3등분하였다.
지형학적 특성 매개변수와 SWAT 모형의 유출관련 매개변수와의 상관성 분석을 위해서 섬강과 속사천 시험유역에서의 지형학적 특성의 매개변수를 산정하였다.
토양자료에는 토지 이용도, 정밀 토양도, 유역 평균경사로 구성되어 있다. 토지 이용도는 WAMIS에서 제공하는 8가지 (WATR, 수역; URBN, 시가화지역; HAY, 나지; PAST, 목장용지; FRST, 산림용지; AGRL, 논; AGRR, 밭) 항목을 적용하였다. 섬강 시험유역과 속사천 시험유역에서의 FRST는 90.
3과 같다. 하천차수에 따른 도달시간과 첨두유량의 크기와 관계가 있는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 SOL_K (포화 투수계수, saturated hydraulic conductivity)가 0.

대상 데이터

구축자료로는 국토지리원에서 제공하는 수치지도(1:5000)를 활용하여 DEM을 작성하였다. Fig. 1은 섬강 시험유역과 속사천 시험유역의 소유역 구성현황이며, 섬강 시험유역은 유역내의 지류를 중심으로 15개의 소유역으로 구분하였고, 속사천 시험유역은 11개의 소유역으로 구분하였다.
강우량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS, Water Management Information System, http://www.wamis.go.kr)을 이용하여 섬강 시험유역은 봉덕, 춘당, 매일의 강우 자료로 구성하였고, 속사천 시험유역은 용전, 계방의 강우자료로 구성하였다. 섬강 시험유역의 계천유역에는 기상관측소가 없기 때문에 가장 근접한 원주 기상대 자료를 이용하였고, 속사천 시험유역은 대관령 기상대 자료를 이용하였다.
3.2 입력자료의 구성

구축자료로는 국토지리원에서 제공하는 수치지도(1:5000)를 활용하여 DEM을 작성하였다. Fig.
섬강 시험유역의 계천유역에는 기상관측소가 없기 때문에 가장 근접한 원주 기상대 자료를 이용하였고, 속사천 시험유역은 대관령 기상대 자료를 이용하였다. 기상청에서 제공하는 기상연보 (KMA 2013)를 활용하여 30년 평균의 최고 및 최저기온, 평균 강우랑, 태양 복사열, 이슬점, 풍속 등 기상자료를 구성하였다.
대상유역은 남한강의 제1지류인 섬강 시험유역과 평창강의 제1지류인 속사천 시험유역이다. 섬강 시험유역은 횡성댐 상류에 위치한 지방 하천인 계천유역으로서 계천과 유동천이 합류하는 부채꼴 형상의 유역이다.
kr)을 이용하여 섬강 시험유역은 봉덕, 춘당, 매일의 강우 자료로 구성하였고, 속사천 시험유역은 용전, 계방의 강우자료로 구성하였다. 섬강 시험유역의 계천유역에는 기상관측소가 없기 때문에 가장 근접한 원주 기상대 자료를 이용하였고, 속사천 시험유역은 대관령 기상대 자료를 이용하였다. 기상청에서 제공하는 기상연보 (KMA 2013)를 활용하여 30년 평균의 최고 및 최저기온, 평균 강우랑, 태양 복사열, 이슬점, 풍속 등 기상자료를 구성하였다.
41 km로 대상유역의 지형은 대체로 만장년기 지형으로 주로 산지로 형성되어 있다. 속사천 시험유역은 평창강 상류에 위치하고 있는 지방하천으로 속사천에 도사천이 합류하는 수지형의 유역으로 구성되어 있다. 유역면적은 유역의 출구인 의풍포교 하류 기준으로 119.

데이터처리

본 연구에서는 유출에 영향이 큰 21가지 매개변수를 선정하였으며, 섬강과 속사천 시험유역의 2000 - 2007년 강우-유출자료를 이용하여 SWAT-CUP 모형의 SUFI-2 알고리즘을 사용하여 민감도 분석, 불확실도 분석과 최적 매개변수를 도출하였다. 민감도 분석을 위해서는 각 매개변수에 대한 T-stat과 P-factor를 산정하였다. T-stat은 각 매개변수 값을 그 매개변수 별 표준편차로 나눈 값으로, 이 값이 크다는 것은 민감도가 크다는 것을 의미한다.

이론/모형

SWAT-CUP은 SWAT 모형의 자동 보정을 위한 보조 프로그램 (Abbaspour 2008)으로 SUFI-2, GLUE, Parasol, Markov chain Monte Carlo (MCMC), particle swarm optimization (PSO)의 5가지 통계 알고리즘으로 구성되어 있으며 사용목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 본 연구에서는 SUFI-2 알고리즘을 사용하였다.
(2007)은 스웨덴의 라인강 지류인 Tru강에 SWAT모형의 적용성을 검토하였다. 매개변수의 산정과 검정은 Sequential Uncertainty Fitting - version 2 (SUFI-2) 알고리즘을 적용하였다. Yang et al.
SWAT-CUP은 SWAT 모형의 자동 보정을 위한 보조 프로그램 (Abbaspour 2008)으로 SUFI-2, GLUE, Parasol, Markov chain Monte Carlo (MCMC), particle swarm optimization (PSO)의 5가지 통계 알고리즘으로 구성되어 있으며 사용목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 본 연구에서는 SUFI-2 알고리즘을 사용하였다. SUFI-2 알고리즘은 지정된 범위에서 순차적이고 반복적으로 매개변수를 산정하며, 모형 입력 매개변수를 반복적으로 변화시키면서 모형의 적용과정에서 발생하는 보정오차를 제거함으로써 불확실성을 최소화하여 최적 매개변수를 도출한다.
유역의 하도망 구성에 대한 기하학적인 특성의 하천차수 법칙은 Horton (1945)의 이론을 Strahler (1957)가 수정한 방법을 사용한다. 지형학적 특성을 나타내는 매개변수는 분기율 (R_b, bifurcation ratio), 유역 면적비 (R_a, stream area ratio), 하천 길이비 (R_l, stream length ratio), 하천 함몰도 (R_s, stream concavity)이다.
준분포형 모형인 SWAT 모형은 ArcGIS와 연계한 ArcSWAT (Winchell et al. 2010)을 통해 비교적 정확한 유출을 예측한다. SWAT 모형에 의한 수치모의에는 각종 매개변수들을 정확하게 입력하는 보정작업이 필요하다.
지형학적 매개변수 상관 관계식을 이용한 SWAT모형의 매개변수를 사용하여 속사천 시험유역의 강우-유출을 모의하였다. Table 4는 지형학적 특성의 매개변수를 이용한 상관 관계식으로 산정된 속사천 시험유역의 SWAT 모형의 매개변수와 속사천 시험유역의 2000 - 2007년 자료에 의한 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘에 의한 SWAT 모형의 최적 매개변수이다.

성능/효과

1) 지형학적 특성의 매개변수를 분석한 결과 섬강과 속사천 시험유역은 하천차수법칙에 따라 일정한 규칙성을 가지고 잘 발달된 수계임을 확인하였다.
2) 유역의 지형학적 특성의 매개변수와 상관성이 높은 SWAT 모형의 매개변수는 전체 11개 매개변수로 분기율은 CANMX, 면적비는 SOL_AWC, GW_DELAY, SFTMP, 길이비는 SOL_K, GWQMN, 함몰도는 CH_K2, SOL_ALB, SLSUBBSN, EPCO, ALPAH_BF에 대한 상관성이 높게 나타났다.
3) 지형학적 특성의 매개변수를 이용한 상관 관계식을 이용하여 추정한 SWAT 모형의 매개변수를 적용한 유출모의 결과는 실측치와 비교한 RMSE는 1,09 m3/s로 나타났으며, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의해 최적화된 매개변수를 적용한 유출모의 결과는 실측 유출과 비교한 RMSE는 0.93 m³/s으로 나타났다. 따라서 지형학적 특성의 매개변수에 의한 상관 관계식을 사용한 SWAT 모형의 매개변수 추정은 적용성이 있다고 판단된다.
T-stat은 각 매개변수 값을 그 매개변수 별 표준편차로 나눈 값으로, 이 값이 크다는 것은 민감도가 크다는 것을 의미한다. Fig. 2는 민감도 분석결과이며 CANMX (산림 최대 흡수량, maximum canopy storage), ALPAH_BF (기저유량감소계수, base flow reduction factor)가 속사천 시험유역과 섬강 시험유역에서 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
P-factor값은 속사천에서 0.73, 매일교 0.87, 농거리교 0.85, 소군교 0.86이고, R-factor값은 속사천에서 0.32, 매일교 0.22, 농거리교 0.27, 소군교 0.26으로 적절하게 수렴하였다.
49로 나타났다. 따라서 속사천 시험유역과 섬강 시험유역은 Eagleson (1970)이 제시한 차수법칙에 따라 일정한 규칙성을 가지고 잘 발달된 하천수계임을 확인하였다.
93 m³/s으로 나타났다. 따라서, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수의 적용보다 지형학적 특성에 의한 상관 관계식에 의한 SWAT모형의 매개변수에 의한 유출모의가 다소 정확도가 떨어지나 큰 차이는 발생치 않는 것으로 나타났다. 따라서 지형학적 특성을 이용하여 추정한 한 SWAT 모형의 매개변수의 추정은 적용성이 있는 것으로 판단된다.
5와 같다. 산지형태로 구성된 대상유역에서의 소하천의 발달과 하폭이 좁고, 경사가 급하며, 자갈하천의 특성으로 영향을 미치는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났고 그 관계식을 개발하였다. 상관계수는 SOL_K가 0.
6과 같다. 산지형태로 구성된 대상유역에서의 토양속성, 지형의 특성 및 기상조건의 변화로 인해 영향을 미치는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것을 확인하였고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 CH_K2 (하천수리 유효 전도계수, effective hydraulic conductivity in tributary channel alluvium)가 0.
산지형태로 구성된 대상유역에서의 토양속성, 지형의 특성 및 기상조건의 변화로 인해 영향을 미치는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것을 확인하였고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 CH_K2 (하천수리 유효 전도계수, effective hydraulic conductivity in tributary channel alluvium)가 0.95, SOL_ALB (습윤토 반사율, moist soil albedo)가 0.97, SOL_K가 0.97, SLSUBBSN이 0.99, CANMX가 0.90, EPCO가 0.99, ALPAH_BF가 0.95로 7개의 매개변수에 대해서 상관성이 높게 나타났다.
하천차수에 따른 도달시간과 첨두유량의 크기와 관계가 있는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 SOL_K (포화 투수계수, saturated hydraulic conductivity)가 0.97, SLSUBBSN(하천경사 길이, average slope length)이 0.90, CANMX가 0.99, EPCO (식물흡수 보정계수, plant uptake compensation factor)가 0.91, GWQMN (기저유량에 대한 얕은 대수층의 임계 수분량, threshold depth of water in the shallow aquifer required for return flow to occur)이 0.99, SFTMP (눈의 온도, snowfall temperature)가 0.94로 6개의 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났다.
유역면적에 따른 토양 특성과 기상조건의 특성으로 영향을 미치는 매개변수에 대해서 높은 상관성이 나타났고 그 관계식을 제시하였다. 상관계수는 SOL_K가 0.94, SOL_AWC (유효 토양수분함량, available water capacity of the soil layer)가 0.91, CANMX가 0.99, GW_DELAY (지하수 지연시간, groundwater delay time)가 0.92, GWQMN이 0.99, SFTMP가 0.97로 6개의 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났다.
산지형태로 구성된 대상유역에서의 소하천의 발달과 하폭이 좁고, 경사가 급하며, 자갈하천의 특성으로 영향을 미치는 매개변수에 대해서 상관성이 높은 것으로 나타났고 그 관계식을 개발하였다. 상관계수는 SOL_K가 0.97, SLSUBBSN이 0.90, CANMX가 0.99, EPCO가 0.91, GWQMN이 0.99, SFTMP가 0.94로 6개의 매개변수에 대해서 상관성이 높게 나타나는 것으로 나타났다.
토지 이용도는 WAMIS에서 제공하는 8가지 (WATR, 수역; URBN, 시가화지역; HAY, 나지; PAST, 목장용지; FRST, 산림용지; AGRL, 논; AGRR, 밭) 항목을 적용하였다. 섬강 시험유역과 속사천 시험유역에서의 FRST는 90.26%와 87.27%로 가장 높게 나타났다. 정밀 토양도의 경우 농촌진흥청 (http://www.
섬강 시험유역의 지형학적 특성의 매개변수와 SWAT 모형의 매개변수와의 상관 관계식을 이용하여 속사천에서의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 유역의 지형학적 특성의 매개변수와 상관성이 높은 SWAT모형의 매개변수는 전체 11개 매개변수로 분기율은 CANMX, 면적비는 SOL_AWC, GW_DELAY, SFTMP, 길이비는 SOL_K, GWQMN, 함몰도는 CH_K2, SOL_ALB, SLSUBBSN, EPCO, ALPAH_BF에 대한 상관성이 높게 나타났다. 상관성이 높은 11개의 매개변수를 관계식에 의해 속사천에서 산출한 매개변수는 Table 3과 같다.
이때 사용한 매개변수는 지형학적 특성의 상관 관계식을 이용한 매개변수와 SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 매개변수에 의한 결과로 실측자료와의 비교이다. 지형학적 특성의 매개변수의 상관 관계식을 통해 추정한 SWAT 모형의 매개변수를 이용한 유출모의 결과와 실측 유출과의 RMSE (root mean square error)는 1.09 m³/s로 나타났으며, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수를 통한 유출모의 결과와 실측 유출과의 RMSE는 0.93 m³/s으로 나타났다. 따라서, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수의 적용보다 지형학적 특성에 의한 상관 관계식에 의한 SWAT모형의 매개변수에 의한 유출모의가 다소 정확도가 떨어지나 큰 차이는 발생치 않는 것으로 나타났다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	강우-유출모형의 정확한 예측을 위해서는 무엇이 필요한가?	강우-유출모형의 정확한 예측을 위해서는 강수와 더불어 유역의 지형학적, 수문학적, 지질학적 인자는 물론 토양과 식생에 대한 정보가 필요하다. 최근에는 지리정보체계 (GIS)의 발달로 하천유역의 공간적 특성자료를 이용한 유출해석이 활발히 진행되고 있다.
	SWAT-CUP이란 무엇인가?	SWAT-CUP은 SWAT 모형의 자동 보정을 위한 보조 프로그램 (Abbaspour 2008)으로 SUFI-2, GLUE, Parasol, Markov chain Monte Carlo (MCMC), particle swarm optimization (PSO)의 5가지 통계 알고리즘으로 구성되어 있으며 사용목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 본 연구에서는 SUFI-2 알고리즘을 사용하였다.
	지형학적 특성을 이용하여 추정한 SWAT 모형의 매개변수의 추정이 적응성 있는 것으로 판단되는 이유는 무엇인가?	93 m3/s으로 나타났다. 따라서, SWAT-CUP의 SUFI-2에 의한 최적 매개변수의 적용보다 지형학적 특성에 의한 상관 관계식에 의한 SWAT모형의 매개변수에 의한 유출모의가 다소 정확도가 떨어지나 큰 차이는 발생치 않는 것으로 나타났다. 따라서 지형학적 특성을 이용하여 추정한 한 SWAT 모형의 매개변수의 추정은 적용성이 있는 것으로 판단된다.

참고문헌 (20)

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

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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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