선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구는 SWAT을 이용하여 한 수계 내에 있는 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 동시에 고려하는 방법을 제시하고, 다양한 수문변수 (증발산량, 토양수분, 지하수위)를 이용한 검보정을 시도하여 현재상태의 수문순환을 재현하고자 하였다. 모형의 검보정을 위한 방안 제시 및 적용성 평가를 위한 연구내용을 요약하면 다음과 같다.
- 본 연구에서는 SWAT 모델링에 여러 개의 다목적 댐 및 다기능 보 운영을 동시에 고려하고, 유출량 이외의 다양한 수문요소들을 유역 내에서 서로 유기적으로 밸런스 있게 모의하는 기법을 제안하고자 한다. Fig.
- 본 연구에서는 유역의 신뢰성 있는 수문분석을 위해 SWAT 모델링에 댐 및 보 운영을 고려하였다. 남한강유역 상류에 위치한 다목적 댐인 횡성댐과 충주댐의 운영자료는 10년 (2005-2014) 자료를 수집하였고, 중하류에 위치한 다기능 보인 강천보, 여주보, 이포보는 2012년에 완공되었기 때문에 2년 (2013-2014) 자료를 수집하였다.
- 본 연구의 목적은 유역단위 준분포형 모형인 SWAT을 이용하여 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 고려한 신뢰성 있는 수문순환을 재현하고 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 한 수계 내에 있는 여러개의 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 고려하는 방법을 제시하고, 다양한 수문변수의 실측자료를 이용하여 현재상태의 수문순환을 재현하는 과정에서 모형의 보정능력을 높이고자 하였다.
- 본 연구의 목적은 유역단위 준분포형 모형인 SWAT을 이용하여 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 고려한 신뢰성 있는 수문순환을 재현하고 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 한 수계 내에 있는 여러개의 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 고려하는 방법을 제시하고, 다양한 수문변수의 실측자료를 이용하여 현재상태의 수문순환을 재현하는 과정에서 모형의 보정능력을 높이고자 하였다. 남한강 유역 내 위치한 2개의 다목적 댐 (횡성댐, 충주댐), 3개의 다기능 보 (강천보, 여주보, 이포보)의 유입량 및 저수량에 대하여 SWAT 모형의 보정 및 검증을 실시하고, 다양한 수문요소의 실측자료 (증발산, 토양수분, 지하수위)를 이용하여 SWAT 모형의 보정 및 검증을 실시하였으며, 적용성 평가를 수행하였다.
제안 방법
- 3(b)와 같이 SWAT에서는 요구하는 비상여수로 (emergency spillway)와 주여수로 (principal spillway) 각각의 저수면적 및 용량 값을 설정하기 위해, Fig. 3(a)와 같이 다목적 댐에 대해서는 계획홍수위 저수면적과 (Reservoir surface area for design flood level) 총 저수용량 (reservoir capacity)을 비상여수로 (emergency spillway)의 입력 값으로 설정하고, 홍수기제한수위 (restricted water level during flood period)의 저수면적과 저수용량을 주여수로 (principal spillway)의 입력 값으로 설정하였다. 다기능 보의 경우 상한수위 (maximum water level)의 저수용량을 비상여수로 (emergency spillway)의 입력 값으로 설정하고, 관리수위 (management water level)의 저수용량을 주여수로(principal spillway)의 입력 값으로 설정하였다.
- 1. 신뢰성 있는 수문모형의 검보정 및 수문순환을 재현하기 위해 한 수계 내에 다목적 댐 및 다기능 보가 여러개 설치되어 있는 남한강 유역 (12,577 km2)을 본 연구의 대상유역으로 선정하고, 다목적 댐 운영모의를 위해 계획홍수위 저수면적과 총 저수용량을 SWAT 비상여수로의 입력 값으로 설정하고, 홍수기제한수위의 저수면적과 저수용량을 SWAT 주여수로의 입력 값으로 설정하였다.
- 2. 댐 유입량 검보정을 위해서 먼저 ESCO 매개변수를 이용하여 총 유출량을 50 ~ 65 %, 증발산량을 30 ~ 45 % 범위로 맞추고, CN, OV_N, CH_N로 첨두유량을 맞추었으며, GW_DELAY로 기저유출을 맞춘 뒤, ALPHA_BF로 감수곡선을 맞추었다. 다음으로 SOL_AWC와 SOL_K 매개변수를 이용하여 중간유출과 회귀유출 서로간의 주고받는 양을 조절하였고, REVAPMN과 GW_REVAP은 위 언급된 매개변수들을 모두 조정 한 뒤에 재증발과 회귀유출간의 양을 조절하기 위해 사용하였다.
- 유효토양수분함량 (available water capacity)과 투수계수 (saturated hydraulic conductivity)는 값이 커질수록 불포화대의 중간유출이 많아지는 반면 얕은대수층으로의 침루(percolation)와 회귀유출이 감소한다. REVAPMN과 GW_REVAP 매개변수는 위 언급된 매개변수들을 모두 조정한 뒤에 재증발 (reevaporation)과 회귀유출 (return flow)간의 양을 조절하기 위해 사용하였으며, 이 매개변수는 재증발에 관련된 매개변수로 중간유출 (lateral flow)량에는 영향을 미치지 않는다. 댐 저수량은 모의된 댐 유입량의 오차가 적을수록 저수량 패턴이 실측과 유사하게 모의된다.
- 또한 4대강 사업으로 2012년에준공된 강천보, 여주보, 이포보의 저수용량은 각각 9백만 m3,11백만 m3, 14백만 m3이다. SWAT 모형에서 댐 운영 모의는 실측 일 방류량, 실측 월 방류량, 연평균 방류율, 목표 저류량의 4가지 방법 중 하나를 이용하여 계산되며, 본 연구에서는 실측일 방류량을 입력자료로 이용하였다. 이를 위해 한국수자원공사에서 제공하는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)의 일별 실측 방류량 및 댐 내용적곡선 (area-level and storage-level relationship curve)에 의한 댐 운영 기준 입력 값을 모형에 입력하였다.
- , 2013b). SWAT에서 토양수분 (%)은 결과로 출력하지 않기 때문에 soil water (mm)를 토양수분으로 환산하여 사용하였으며, SWAT 모형의 토양 데이터베이스에서 해당 HRU의 토양층 깊이 (SOL_Z)를 이용하여 환산하였다. 데이터 베이스에서 토양통별 토양층 깊이는 약 25~770 mm의 범위를 가지며, 청미천 TDR 장비가 설치된 토양층의 깊이는 230 mm이다.
- 마지막으로 지하수위 변동량 검보정을 위해 지하수 관측정이 설치된 지점의 HRU 값을 추출하여 비교하였으며, 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD) 지점의 검보정을 위해서 GWQMN과 ALPHA_BF 매개변수를 재조정 하였다. SWAT에서는 지하수위 (EL.m)는 결과로 출력하지 않기 때문에 본 연구에서는 SA_ST (shallow aquifer storage, mm) 결과를 이용하였고, 이 값은 GWQMN (threshold water level in shallow aquifer for base flow, mm) 매개변수 값을 초기치로 SA_ST가 계산되어진다. 본 연구에서는 SA_ST (mm)에서 GWQMN (mm)을 뺀 값을 지하수위 변동량으로 보고, 실측 지하수위 초기 값에 변동량을 더해주었다.
- 한 수계 내에 있는 여러개의 다목적 댐 및 다기능 보의 운영을 고려하는 방법을 제시하고, 다양한 수문변수의 실측자료를 이용하여 현재상태의 수문순환을 재현하는 과정에서 모형의 보정능력을 높이고자 하였다. 남한강 유역 내 위치한 2개의 다목적 댐 (횡성댐, 충주댐), 3개의 다기능 보 (강천보, 여주보, 이포보)의 유입량 및 저수량에 대하여 SWAT 모형의 보정 및 검증을 실시하고, 다양한 수문요소의 실측자료 (증발산, 토양수분, 지하수위)를 이용하여 SWAT 모형의 보정 및 검증을 실시하였으며, 적용성 평가를 수행하였다. 본 연구와 같이 같은 수계 내에 위치한 다목적 댐과 2012년에 완공된 다기능 보를 연계한 연구는 현재까지 없었으며, 지하수위 변동량에 대한 검보정 또한 처음으로 시도되었다.
- 3(a)와 같이 다목적 댐에 대해서는 계획홍수위 저수면적과 (Reservoir surface area for design flood level) 총 저수용량 (reservoir capacity)을 비상여수로 (emergency spillway)의 입력 값으로 설정하고, 홍수기제한수위 (restricted water level during flood period)의 저수면적과 저수용량을 주여수로 (principal spillway)의 입력 값으로 설정하였다. 다기능 보의 경우 상한수위 (maximum water level)의 저수용량을 비상여수로 (emergency spillway)의 입력 값으로 설정하고, 관리수위 (management water level)의 저수용량을 주여수로(principal spillway)의 입력 값으로 설정하였다. 단, 다목적 댐과는 달리 다기능 보는 월류하는 형식으로 내용적 곡선에 수표면적 정보는 얻을 수 없으므로 모형 내에서 댐 모의를 수행하면서 시행오차에 의해 결정되었다.
- 검보정시 총유출량과 첨두량을 어느 정도 맞춰놓고 기저유출과 감수곡선을 맞춘 이유는 기저유출과 감수곡선을 먼저 맞추게 되면 첨두를 끌어올려 맞추기가 훨씬 어렵기 때문이다. 다음으로 SOL_AWC와 SOL_K 매개변수를 이용하여 불포화대 (vadose zone)의 중간유출 (lateral flow)과 얕은대수층 (shallow aquifer)의 회귀유출 (return flow) 서로간의 주고받는 양을 조절하였다. 유효토양수분함량 (available water capacity)과 투수계수 (saturated hydraulic conductivity)는 값이 커질수록 불포화대의 중간유출이 많아지는 반면 얕은대수층으로의 침루(percolation)와 회귀유출이 감소한다.
- 댐 유입량 검보정을 위해서 먼저 ESCO 매개변수를 이용하여 총 유출량을 50 ~ 65 %, 증발산량을 30 ~ 45 % 범위로 맞추고, CN, OV_N, CH_N로 첨두유량을 맞추었으며, GW_DELAY로 기저유출을 맞춘 뒤, ALPHA_BF로 감수곡선을 맞추었다. 다음으로 SOL_AWC와 SOL_K 매개변수를 이용하여 중간유출과 회귀유출 서로간의 주고받는 양을 조절하였고, REVAPMN과 GW_REVAP은 위 언급된 매개변수들을 모두 조정 한 뒤에 재증발과 회귀유출간의 양을 조절하기 위해 사용하였다. 이후 증발산량 검보정에는 ESCO, 토양수분 검보정에는 SOL_AWC, 지하수위 변동량에는 GWQMN과 ALPHA_BF 매개변수를 재조정 하였다.
- 댐 및 보를 연계하여 모형을 구동하기 위해 2.4장에서 결정된 댐 및 보 운영에 관련된 매개변수 값을 입력한 생태에서, 상류에서 하류로 댐 유입량 (유출량)을 먼저 검보정 한 뒤 댐 및 보 저수량을 검보정 하는 순서로 시행오차법에 의해 진행하였다. 댐 유입량 검보정을 위해서는 먼저 ESCO 매개변수를 이용하여 총 유출량과 증발산량의 비율을 물리적으로 허용되는 범위 (연평균 총 유출량 50 ~ 65 %, 증발산량 30 ~ 45 % 수준) 내로 맞추었다.
- 4장에서 결정된 댐 및 보 운영에 관련된 매개변수 값을 입력한 생태에서, 상류에서 하류로 댐 유입량 (유출량)을 먼저 검보정 한 뒤 댐 및 보 저수량을 검보정 하는 순서로 시행오차법에 의해 진행하였다. 댐 유입량 검보정을 위해서는 먼저 ESCO 매개변수를 이용하여 총 유출량과 증발산량의 비율을 물리적으로 허용되는 범위 (연평균 총 유출량 50 ~ 65 %, 증발산량 30 ~ 45 % 수준) 내로 맞추었다. 이후 CN, OV_N, CH_N 매개변수를 이용해서 첨두유량 (peak runoff)를 맞추고, GW_DELAY 매개변수로 기저유출(base flow=lateral flow+return flow)을 맞춘 뒤, ALPHA_BF 매개변수로 감수곡선 (recession)을 맞추었다.
- 본 연구에서 시도한 SWAT 모형을 최적화 하여 다목적 댐과 다기능 보의 유입량 및 저수량의 정확한 예측을 시도한 연구는 수자원 계획에 있어 활용성이 높을 것으로 판단된다. 또한 모형의 보정능력을 향상시키고 신뢰성 있는 수문순환을 재현하고자 유출량 외에 다양한 실측자료를 활용하였다. 앞으로 유역모델링에 있어 장기적으로 모니터링이 이루어진다면 이 또한 유역의 수문순환 예측에 활용되어 수자원 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
- 마지막으로 지하수위 변동량 검보정을 위해 지하수 관측정이 설치된 지점의 HRU 값을 추출하여 비교하였으며, 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD) 지점의 검보정을 위해서 GWQMN과 ALPHA_BF 매개변수를 재조정 하였다. SWAT에서는 지하수위 (EL.
- m)는 결과로 출력하지 않기 때문에 본 연구에서는 SA_ST (shallow aquifer storage, mm) 결과를 이용하였고, 이 값은 GWQMN (threshold water level in shallow aquifer for base flow, mm) 매개변수 값을 초기치로 SA_ST가 계산되어진다. 본 연구에서는 SA_ST (mm)에서 GWQMN (mm)을 뺀 값을 지하수위 변동량으로 보고, 실측 지하수위 초기 값에 변동량을 더해주었다.
- SWAT 모형에서 댐 운영 모의는 실측 일 방류량, 실측 월 방류량, 연평균 방류율, 목표 저류량의 4가지 방법 중 하나를 이용하여 계산되며, 본 연구에서는 실측일 방류량을 입력자료로 이용하였다. 이를 위해 한국수자원공사에서 제공하는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)의 일별 실측 방류량 및 댐 내용적곡선 (area-level and storage-level relationship curve)에 의한 댐 운영 기준 입력 값을 모형에 입력하였다. 또한 모형의 검보정을 위한 실측자료로 댐 유입량과 저수량 자료를 수집하였다.
- 댐 유입량 검보정을 위해서는 먼저 ESCO 매개변수를 이용하여 총 유출량과 증발산량의 비율을 물리적으로 허용되는 범위 (연평균 총 유출량 50 ~ 65 %, 증발산량 30 ~ 45 % 수준) 내로 맞추었다. 이후 CN, OV_N, CH_N 매개변수를 이용해서 첨두유량 (peak runoff)를 맞추고, GW_DELAY 매개변수로 기저유출(base flow=lateral flow+return flow)을 맞춘 뒤, ALPHA_BF 매개변수로 감수곡선 (recession)을 맞추었다. GW_DELAY는 기저유출이 출구 지점까지 빠져나가는 일수로 유역이 커질수록 물리적으로 이 값은 커져야 하며, ALPHA_BF는 지하수에 대한 반응이 빠른 유역은 값이 크고, 반응이 느린 유역은 값이 작아진다.
- 다음으로 SOL_AWC와 SOL_K 매개변수를 이용하여 중간유출과 회귀유출 서로간의 주고받는 양을 조절하였고, REVAPMN과 GW_REVAP은 위 언급된 매개변수들을 모두 조정 한 뒤에 재증발과 회귀유출간의 양을 조절하기 위해 사용하였다. 이후 증발산량 검보정에는 ESCO, 토양수분 검보정에는 SOL_AWC, 지하수위 변동량에는 GWQMN과 ALPHA_BF 매개변수를 재조정 하였다.
- 지표유출 관련 매개변수는 CN2, CNCOEF, SURLAG, OV_N, CH_N, 증발산 관련 매개변수는 ESCO, 토양수분 관련 매개변수는 SOL_AWC 와 SOL_K, 지하수 관련 매개변수는 GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF, REVAPMN, and GW_REVAP이다. 저수지 운영 관련 매개변수는 RES_ESA, RES_EVOL, RES_PSA, RES_PVOL, RES_VOL, RES_K, EVRSV를 조정하였다. HRU 단위의 매개변수들 (OV_N, ESCO)은 댐/보에 해당하는 상류유역에 대해 동일한 값이 적용되었다.
- 증발산량 및 토양수분 검보정을 위해서 해당 관측기기가 설치된 청미천 (CM) 지점의 HRU 값을 추출하여 비교하였다. 증발산량에 가장 민감하게 반응하는 ESCO 매개변수를 재조정 하였으며, 토양수분은 SOL_AWC 매개변수를 재조정 하였다.
- 증발산량 및 토양수분 검보정을 위해서 해당 관측기기가 설치된 청미천 (CM) 지점의 HRU 값을 추출하여 비교하였다. 증발산량에 가장 민감하게 반응하는 ESCO 매개변수를 재조정 하였으며, 토양수분은 SOL_AWC 매개변수를 재조정 하였다. SWAT에서는 강수량에서 지표수를 뺀 나머지 양은 토양표면 아래로 침투되고, 이 양은 기존 토양수분량에 추가되며 포장용수량 (field capacity)을 초과하는 토양수분량은 측방흐름과 침투량으로 이동하게 된다.
- Table 3에는 모형의 보정 및 검증에 사용된 수문요소별 매개변수를 정리하였다. 지표유출 관련 매개변수는 CN2, CNCOEF, SURLAG, OV_N, CH_N, 증발산 관련 매개변수는 ESCO, 토양수분 관련 매개변수는 SOL_AWC 와 SOL_K, 지하수 관련 매개변수는 GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF, REVAPMN, and GW_REVAP이다. 저수지 운영 관련 매개변수는 RES_ESA, RES_EVOL, RES_PSA, RES_PVOL, RES_VOL, RES_K, EVRSV를 조정하였다.
- 에디 공분산 방법 (Eddy-Covariance Flux System)에 의해 측정된 증발산량은 20 m 높이의 위치에 설치되어 30분 간격으로 측정한다. 토양수분은 TDR (Time Domain Reflectometry)을 이용하여 측정되었으며, TDR 탐침은 토양층 0 ~ 30 cm 깊이에 매설되어 2시간 간격으로 토양수분을 관측한다. 지하수위 자료는 국가지하수정보센터 (GIMS)의 충적 지하수 관측정에 의해 관측된 지하수위 자료를 이용하였다.
대상 데이터
- )이 필요다. SWAT 모형은 각 소유역에서 가장 가까운 유역 내 기상관측소의 값을 자동으로 할당하며, 기상청 기상관측소 7개소 (양평, 이천, 원주, 충주, 제천, 영월, 대관령)의 과거 11년 (2004 ~ 2014) 자료를 사용하였다. Table 1에는 SWAT 모형 구동을 위한 GIS자료 및 기상자료와 모형 검보정을 위한 실측 수문자료를 정리하였다.
- 지하수위 자료는 국가지하수정보센터 (GIMS)의 충적 지하수 관측정에 의해 관측된 지하수위 자료를 이용하였다. 남한강유역 내 모형의 보정 및 검증에 이용된 관측소는 2개소로 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD)이다.
- 본 연구에서는 유역의 신뢰성 있는 수문분석을 위해 SWAT 모델링에 댐 및 보 운영을 고려하였다. 남한강유역 상류에 위치한 다목적 댐인 횡성댐과 충주댐의 운영자료는 10년 (2005-2014) 자료를 수집하였고, 중하류에 위치한 다기능 보인 강천보, 여주보, 이포보는 2012년에 완공되었기 때문에 2년 (2013-2014) 자료를 수집하였다. 2000년에 완공된 횡성댐은 총저수량 87백만 m3으로 연간 120백만 m3의 용수를 공급한다.
- 이를 위해 한국수자원공사에서 제공하는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)의 일별 실측 방류량 및 댐 내용적곡선 (area-level and storage-level relationship curve)에 의한 댐 운영 기준 입력 값을 모형에 입력하였다. 또한 모형의 검보정을 위한 실측자료로 댐 유입량과 저수량 자료를 수집하였다.
- 유역의 수문순환 연구 및 물수지 평가에 있어 증발산, 토양수분 함량 및 지하수위는 수문학적으로 중요한 부분을 차지하지만 관측 자료가 충분하지 않아 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값들을 사용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고 다양한 수문요소에 대한 모형의 검보정을 수행하기 위해서 실측 증발산량, 토양수분 및 지하수위의 과거 5년 (2009-2013) 동안의 자료를 활용하였다.
- 본 연구의 대상 유역은 남한강유역으로 강원도 오대산에서부터 충청북도 동북부를 지나 단양, 제천, 충주 지방을 흐르다가 북류하여 경기도 여주군으로 흘러나가는 하천이다. 유역면적은 대략 12,577 km2, 유로연장은 375 km로 상류구간은 비교적 높은 산악지형이며, 하류구간은 구릉지로 하천 유로의 성격이 구간별로 큰 차이가 있는 유역이다.
- 증발산량 및 토양수분 자료로 유량조사사업단에서 기초수문 자료 구축사업의 일환으로 측정되고 있는 청미천 (CM) 유역의 관측자료를 수집하였다. 에디 공분산 방법 (Eddy-Covariance Flux System)에 의해 측정된 증발산량은 20 m 높이의 위치에 설치되어 30분 간격으로 측정한다.
- 토양수분은 TDR (Time Domain Reflectometry)을 이용하여 측정되었으며, TDR 탐침은 토양층 0 ~ 30 cm 깊이에 매설되어 2시간 간격으로 토양수분을 관측한다. 지하수위 자료는 국가지하수정보센터 (GIMS)의 충적 지하수 관측정에 의해 관측된 지하수위 자료를 이용하였다. 남한강유역 내 모형의 보정 및 검증에 이용된 관측소는 2개소로 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD)이다.
- 2(b)). 토양특성 입력을 위해 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 이용하였고 유역 내에는 총 10가지 토양종류로 이루어져 있다 (Fig. 2(c)).
데이터처리
- 모형의 적용성 평가는 coefficient of determination (R²), Nash and Sutcliffe (1970) model efficiency (NSE), the root-mean-square error (RMSE), and the percent bias (PBIAS)를 사용하였다.
이론/모형
- SWAT 모형에서 일별 유출량은 SCS (Soil Conservation Service) CN (Curve Number) 방법을 통하여 산정하며, 측방유입량은 Kinematic Storage Model을 이용하고 침투는 10개 이하의 층으로 나누어 선형저수량 추적기법을 이용하여 계산한다. 잠재증발산량의 산정에는 Hagreaves 방법, Priestly-Taylor 방법, Penman-Monteith 방법을 이용하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다.
- SWAT 모형은 http://swat.tamu.edu/사이트에서 무료로 배포하고 있으며, 본 연구에서는 최신버전인 ArcGIS 10.2 기반의 ArcSWAT 2012.10.18을 이용하여 분석을 수행하였다.
- 모의 옵션으로 지표유출은 SCS 유출곡선법, 증발산량 산정은 Penman-Monteith 방법, 하도추적은 Muskingum 방법을 이용하였다. 모형의 적용성 평가는 coefficient of determination (R²), Nash and Sutcliffe (1970) model efficiency (NSE), the root-mean-square error (RMSE), and the percent bias (PBIAS)를 사용하였다.
- SWAT 모형에서 일별 유출량은 SCS (Soil Conservation Service) CN (Curve Number) 방법을 통하여 산정하며, 측방유입량은 Kinematic Storage Model을 이용하고 침투는 10개 이하의 층으로 나누어 선형저수량 추적기법을 이용하여 계산한다. 잠재증발산량의 산정에는 Hagreaves 방법, Priestly-Taylor 방법, Penman-Monteith 방법을 이용하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다. SWAT 모형에서 사용되는 물수지 방정식은 식 (1)과 같다 (Neitsch et al.
성능/효과
- 3. 남한강 유역 내 위치한 2개의 다목적 댐 (횡성댐, 충주댐) 및 3개의 다기능 보 (강천보, 여주보, 이포보)를 연계하여 SWAT 모형의 검보정을 실시한 결과, 유입량의 경우 평균 R2는 0.80, NSE는 0.59 ~ 0.88, RMSE는 3.3 ~ 8.6 mm/day, PBIAS는 9.4 ~ 21.4 %로 분석 되었고, 저수량의 경우 평균 R2는 0.75, PBIAS는 6.3 ~ 13.5 %로 분석 되어 댐/보 연계모의의 적용가능성을 확인하였다.
- 4. 증발산량의 검보정 결과 평균 R2는 0.72였으며, NSE는 0.52, RMSE는 3.7 mm/day, PBIAS는 16.4 %로 분석되었고, 토양수분의 경우 R2는 0.78로 분석되었다. 지하 수위 변동량의 경우 R2는 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD)에서 각각 0.
- 5. 다목적 댐과 다기능 보는 하천 유량을 조절하여 하류의 홍수 피해를 줄이고 홍수기에 버려지는 물을 가두어 갈수기에 방류함으로써 필요한 용수를 확보하여 안정적인 용수공급을 하는 등 유역 수자원 관리에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 시도한 SWAT 모형을 최적화 하여 다목적 댐과 다기능 보의 유입량 및 저수량의 정확한 예측을 시도한 연구는 수자원 계획에 있어 활용성이 높을 것으로 판단된다.
- 59로 분석되었다. NSE는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)에서 각각 보정기간에 대하여 0.61, 0.63, 0.78, 0.77, 0.81, 검증기간에 대하여 0.57, 0.58, 0.79, 0.76, 0.95로 분석되었다. 검증기간인 2014년의 강수량은 약 824 mm 밖에 되지 않는 심각한 가뭄이 발생한 해로 R²와 NSE가 다소 낮은 통계치를 보여 전체 검증기간 통계치에 영향을 주었다.
- 검증기간인 2014년의 강수량은 약 824 mm 밖에 되지 않는 심각한 가뭄이 발생한 해로 R²와 NSE가 다소 낮은 통계치를 보여 전체 검증기간 통계치에 영향을 주었다. RMSE는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)에서 검보정 전체기간에 대한 평균값이 각각 8.6 mm/day, 3.3 mm/day, 3.3 mm/day, 5.5 mm/day, 5.7 mm/day로 분석되었으며, PBIAS는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보(IPW)에서 검보정 전체기간에 대한 평균값이 각각 13.5 %, 9.4 %, 11.5 %, 19.8 %, 21.4 %로 분석되었다(Table 4).
- 5를 보면 횡성댐과 충주댐의 2006년 여름에서 2007년 여름까지의 첨두 댐 유입량이 실측치에 비해 과소평가되는 오류가 있음을 알 수 있는데, 이는 저수량에 영향을 주어 저수량이 과대평가되는 결과를 가져온 것으로 판단된다. 댐 유입량 즉 댐 유역의 유출량이 적으면 댐 저수량은 많아지게 되며, 앞서 설명한 바와 같이 댐 유입량이 정확하게 모의되지 않으면 그 오류는 저수량에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 댐 유입량의 경우 R²는 횡성댐 (HSD), 충주댐 (CJD), 강천보 (KCW), 여주보 (YJW), 이포보 (IPW)에서 각각 보정기간에 대하여 0.82, 0.82, 0.90, 0.91, 0.93, 검증기간에 대하여 0.84, 0.74, 0.63, 0.62, 0.59로 분석되었다.
- 증발산량의 경우 검보정 기간 동안 평균 R2는 0.72였으며, NSE는 0.52, RMSE는 3.7 mm/day, PBIAS는 16.4 %로 분석되었고, 토양수분의 경우 R2는 0.78로 분석되었다 (Table 6). 지하수위 변동량의 경우 R2는 양평개군 (YPGG), 양평양동 (YPYD)에서 각각 0.
후속연구
- 6장에 언급한 바와 같이 유역 내 수문순환 검보정은 연평균 총 유출량 50 ~ 65 %, 증발산량 30 ~ 45 % 수준과 같은 물리적으로 허용 가능한 범위로 수행되어야 하지만 유출량만을 이용해 실제 유역의 수문순환을 검보정 하기는 매우 어렵다. 관련 매개변수인 ESCO, GWQMN은 해당 HRU가 아닌 유역단위로 조정되었으며, 실측 지점에서 비록 지점자료이긴 하지만 매개변수 조정을 위한 검증으로 활용가능성을 확인하였고, 여러 지점의 실측자료가 확보된다면 유역전체의 수문순환 검증에 활용성이 클 것으로 판단된다.
- 다목적 댐과 다기능 보는 하천 유량을 조절하여 하류의 홍수 피해를 줄이고 홍수기에 버려지는 물을 가두어 갈수기에 방류함으로써 필요한 용수를 확보하여 안정적인 용수공급을 하는 등 유역 수자원 관리에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 시도한 SWAT 모형을 최적화 하여 다목적 댐과 다기능 보의 유입량 및 저수량의 정확한 예측을 시도한 연구는 수자원 계획에 있어 활용성이 높을 것으로 판단된다. 또한 모형의 보정능력을 향상시키고 신뢰성 있는 수문순환을 재현하고자 유출량 외에 다양한 실측자료를 활용하였다.
- 또한 모형의 보정능력을 향상시키고 신뢰성 있는 수문순환을 재현하고자 유출량 외에 다양한 실측자료를 활용하였다. 앞으로 유역모델링에 있어 장기적으로 모니터링이 이루어진다면 이 또한 유역의 수문순환 예측에 활용되어 수자원 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
- 이처럼 본 연구를 통해 대유역에서 상류로부터 하류로 연결되는 댐 방류량, 유입량 및 저수량의 모의방법을 제시하고, 적용가능성을 평가함으로써, 우리나라의 주요 용수공급원인 다목적댐 및 다기능 보의 운영에 있어 장기 유입량 예측을 기반으로 용수공급 및 가뭄관리에 활용될 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.