Streamflow is composed of baseflow and direct runoff. However, most of streamflow during dry seasons depends on baseflow. Thus, baseflow analysis is very important to simulate streamflow of dry seasons. Generally, baseflow analysis is conducted using watershed-scale runoff models due to diffilculty ...
Streamflow is composed of baseflow and direct runoff. However, most of streamflow during dry seasons depends on baseflow. Thus, baseflow analysis is very important to simulate streamflow of dry seasons. Generally, baseflow analysis is conducted using watershed-scale runoff models due to diffilculty of measuring baseflow. However, it is needed to understand and review how the model simulates baseflow because each model uses inherent baseflow analysis techniques. In this study, SWAT, HSPF, PRMS-IV were reviewed focusing on baseflow and soil water. HSPF and PRMS-IV calculate baseflow using the variables which depends on user, so the baseflow analysis results of HSPF and PRMS-IV are not consistent. Moreover, soil structures which were assumed from HSPF and PRMS-IV, since these two models assume soil structure as two soil zones and three conceptual reservoirs, were not enough to describe real soil structure. On the other hand, baseflow in SWAT is calculated using baseflow recession constant which can consider the characteristics of aquifer and also, soil structure in SWAT is similar to real soil structures. Thus, baseflow analysis result from SWAT was concluded as the most suitable and reliable model because SWAT can reflect the characteristics and soil structure which is close to reality.
Streamflow is composed of baseflow and direct runoff. However, most of streamflow during dry seasons depends on baseflow. Thus, baseflow analysis is very important to simulate streamflow of dry seasons. Generally, baseflow analysis is conducted using watershed-scale runoff models due to diffilculty of measuring baseflow. However, it is needed to understand and review how the model simulates baseflow because each model uses inherent baseflow analysis techniques. In this study, SWAT, HSPF, PRMS-IV were reviewed focusing on baseflow and soil water. HSPF and PRMS-IV calculate baseflow using the variables which depends on user, so the baseflow analysis results of HSPF and PRMS-IV are not consistent. Moreover, soil structures which were assumed from HSPF and PRMS-IV, since these two models assume soil structure as two soil zones and three conceptual reservoirs, were not enough to describe real soil structure. On the other hand, baseflow in SWAT is calculated using baseflow recession constant which can consider the characteristics of aquifer and also, soil structure in SWAT is similar to real soil structures. Thus, baseflow analysis result from SWAT was concluded as the most suitable and reliable model because SWAT can reflect the characteristics and soil structure which is close to reality.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
각 유역 모형에서의 기저유출 산정 과정은 모형 내 토양 및 대수층의 구조와 수문 분석 방법에 따라 서로 다른 과정을 통해서 이루어진다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되고 있는 유역모형인 SWAT, HSPF, PRMS-IV 모형에서의 기저유출 산정 과정을 검토하였다 (Luo et al., 2012; Zhang et al., 2011; Peterson and Mamlet, 1998; Said et al., 2005; Said et al., 2007; Cherkauer, 2004).
하지만 모형에 따라 기저유출은 각기 다른 방법을 통해 산정되기 때문에 다양한 모형을 활용함에 있어 각 모형의 기저유출 분리 및 산정 기법들에 대한 이해와 검토가 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 1)문헌연구를 바탕으로 기저유출 분석이 가능한 다양한 유역모형을 비교분석하고, 2)검토 결과를 통해 기저유출 분석을 통한 수문분석을 위한 최적의 유역모형을 제시하였다.
4), 유역모형에 따라 토층수를 산정하는 과정이 다르기 때문이다. 이에 본 연구에서는 유역모형에서의 토층수 및 기저유출 산정과정을 비교 ․ 검토하였다.
가설 설정
PRMS-IV 모형은 HRU로 구분하고, 물수지와 에너지수지를 이용하여 각 HRU에서 수문 모의를 한다. HRU는 경사, 경사향, 식생 유형, 토지 유형과 강우분포와 같은 유역 특성을 기초로 유역을 구분한 것이며, 각 HRU는 수문응답에 대해 동일한 반응을 보인다고 가정한다. 각 HRU에서의 수문모의 결과 (지표면 유출, 지표하 유출, 기저유출 등)의 합이 유역 유출구에서의 하천유량이 된다 (Markstrom et al.
PRMS-IV 모형은 앞에서 설명한 것과 같이 토양을 크게 선택류 저류지, 모관수 저류지, 중력수 저류지 3개의 저류지를 가정하여 토양수를 모의한다. 각 저류지의 저류량은 사용자가 입력한 매개변수를 기준으로 최대 저류량을 결정한 후 이를 기준으로 산정된다.
PRMS-IV 모형은 지하수 저류지를 통해 지하수 저류량 및 기저유출을 모의한다. 여기서 지하수 저류지는 SWAT 모형에서의 얕은 대수층과 유사한 개념이며, PRMS-IV 모형에서 지하수 저류지의 저류량은 무한하다고 가정한다. 지하수 저류지의 유입량은 모관수 저류지, 중력수 저류지, 상류 지하수 저류지에서의 유입량을 모두 합하여 계산된다 (식 (15)).
제안 방법
다음으로 기저유출의 주 수원인 대수층 함양량 산정에 직접적인 영향을 미치는 토양에서의 토층수 모의 과정을 비교하였다. 비교 결과 HSPF 모형과 PRMS-IV 모형은 실제 토양의 구조를 반영하지 못하고, 토양의 구조를 단순화 시켜 모형에서 가정한 토양 구조를 이용하여 토양수를 모의하였다.
본 연구에는 SWAT 모형, HSPF 모형, PRMS-IV 모형 3가지를 검토하여 기저유출 산정 기법을 비교하였다. 또한 기저유출에 직접적으로 영향을 주는 대수층 함양량 산정과정의 신뢰성을 판단할 수 있는 토층수 모의 과정을 각 유역모형 별로 검토하였다.
먼저 본 연구에서는 SWAT 모형, HSPF 모형, PRMS-IV 모형의 기저유출 산정식을 비교하였다. 분석 결과 사용자 임의의 입력 변수를 통해 기저유출을 산정하는 HSPF 모형과 PRMS-IV 모형과 달리 실제 유역에서의 대수층 특성을 반영할 수 있는 기저유출 감수상수를 적용한 SWAT 모형의 기저유출 산정식이 가장 객관적인 것으로 판단되었다.
하지만 유역모형에 따라 기저유출 산정 과정과 기저유출 발생 이전의 수문 모의 과정이 저마다 상이하기 때문에 정확한 기저유출 분석을 위해서는 다양한 유역모형에서의 기저유출 분석 기법에 대한 이해와 검토가 요구된다. 본 연구에는 SWAT 모형, HSPF 모형, PRMS-IV 모형 3가지를 검토하여 기저유출 산정 기법을 비교하였다. 또한 기저유출에 직접적으로 영향을 주는 대수층 함양량 산정과정의 신뢰성을 판단할 수 있는 토층수 모의 과정을 각 유역모형 별로 검토하였다.
다음으로 기저유출의 주 수원인 대수층 함양량 산정에 직접적인 영향을 미치는 토양에서의 토층수 모의 과정을 비교하였다. 비교 결과 HSPF 모형과 PRMS-IV 모형은 실제 토양의 구조를 반영하지 못하고, 토양의 구조를 단순화 시켜 모형에서 가정한 토양 구조를 이용하여 토양수를 모의하였다. 하지만 SWAT 모형의 경우 실제 유역의 토양을 기반으로 토양 특성에 대한 기본 데이터베이스 구축이 가능하며, 실제 토양 구조와 같이 토양을 여러개의 토층으로 구분하여 각 토층에서의 토양수 모의가 가능하여 가장 신뢰 높은 토양수 모의가 가능한 것으로 판단되었다.
이론/모형
는 포장용수량에서의 토층의 수분함량 (mm)이다. 침루량이 계산되면 저류추적방법 (storage routing methodology)을 이용하여 침루량 중에서 하부토층으로의 실제 침루량을 산정한다. 중간유출은 식 (3)으로 산정된다.
성능/효과
결과적으로 유역의 대수층 특성을 반영할 수 있으며, 실제 토양의 구조와 각 토층별 토양 특성을 고려할 수 있는 SWAT 모형이 가장 객관적이고 신뢰높은 기저유출 분석이 가능할 것으로 판단되었다. 따라서 SWAT 모형을 활용하여 건기시 기저유출을 고려한 신뢰 높은 유량 모의가 가능할 것으로 기대된다.
, 1983). 따라서 SWAT 모형, HSPF 모형, PRMS-IV 모형의 기저유출 산정식을 비교 ․ 검토한 결과 유역에서의 대수층 특성을 반영할 수 있는 기저유출 감수상수를 적용한 SWAT 모형의 기저유출 산정식이 가장 신뢰높은 기저유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.
먼저 본 연구에서는 SWAT 모형, HSPF 모형, PRMS-IV 모형의 기저유출 산정식을 비교하였다. 분석 결과 사용자 임의의 입력 변수를 통해 기저유출을 산정하는 HSPF 모형과 PRMS-IV 모형과 달리 실제 유역에서의 대수층 특성을 반영할 수 있는 기저유출 감수상수를 적용한 SWAT 모형의 기저유출 산정식이 가장 객관적인 것으로 판단되었다.
, 2015). 정확한 대수층의 함양량 산정을 위해 각 유역모형에서의 토양수 모의 과정 검토 결과 실제 토양 구조를 고려하여 토양수를 모의하는 SWAT 모형이 가장 정확하고 객관적인 함양량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
비교 결과 HSPF 모형과 PRMS-IV 모형은 실제 토양의 구조를 반영하지 못하고, 토양의 구조를 단순화 시켜 모형에서 가정한 토양 구조를 이용하여 토양수를 모의하였다. 하지만 SWAT 모형의 경우 실제 유역의 토양을 기반으로 토양 특성에 대한 기본 데이터베이스 구축이 가능하며, 실제 토양 구조와 같이 토양을 여러개의 토층으로 구분하여 각 토층에서의 토양수 모의가 가능하여 가장 신뢰 높은 토양수 모의가 가능한 것으로 판단되었다.
후속연구
결과적으로 유역의 대수층 특성을 반영할 수 있으며, 실제 토양의 구조와 각 토층별 토양 특성을 고려할 수 있는 SWAT 모형이 가장 객관적이고 신뢰높은 기저유출 분석이 가능할 것으로 판단되었다. 따라서 SWAT 모형을 활용하여 건기시 기저유출을 고려한 신뢰 높은 유량 모의가 가능할 것으로 기대된다. 또한 정확한 기저유출 분석과 건기시 유량 예측을 통해 건기시 수질악화 대책마련을 위해 기저유출에 의한 수질오염원 부하량 예측이 가능 할 것으로 기대된다.
따라서 SWAT 모형을 활용하여 건기시 기저유출을 고려한 신뢰 높은 유량 모의가 가능할 것으로 기대된다. 또한 정확한 기저유출 분석과 건기시 유량 예측을 통해 건기시 수질악화 대책마련을 위해 기저유출에 의한 수질오염원 부하량 예측이 가능 할 것으로 기대된다.
하지만 앞서 본문에서 언급한 것과 같이 기저유출은 측정의 다양한 한계로 SWAT 모형뿐만 아니라 유역모형 전반적으로 기저유출 분석결과에 대한 정확도 평가가 제대로 이루어지지 못한 상황이다. 이에 정확한 기저유출 분석을 위한 유역모형의 기저유출 분석 정확도 평가를 위해서 국가적 차원의 장기간 기저유출 관측이 필요할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
미래 장기적 관점에서 수자원 확보를 위해 어떤 노력을 하는가?
국내 수자원 이용량은 매년 증가하고 있지만 (Ministry of Construction Transportation, 2006), 이에 상응한 안정적인 수자원 확보는 기후변화의 영향으로 인해 매년 어려움을 겪고 있다(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011). 이에 미래 장기적 관점에서 안정적인 수자원 확보를 위해 댐내 토사제거를 통한 저수용량 확보, 대체수원개발, 저수지 운영기술 고도화 등 다양한 노력을 하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 기후변화의 영향으로 안정적인 수자원 확보 문제는 매우 중요한 문제로 지속적으로 제기되고 있다.
하천의 유량을 구성하는 요소 중 기저유출은 무엇인가요?
일반적으로 하천의 유량은 직접유출과 기저유출로 구성된다. 직접유출이란 강우가 발생했을 때 단시간에 하천으로 흘러들어가는 유출을 의미하고, 기저유출이란 청천 시 하천 유량의 대부분을 구성하는 유출로 강우 시 토양으로 침투하여 오랜 시간에 걸쳐 대수층을 통해 하천으로 유출되는 것을 의미한다 (Han et al., 2016).
SWAT 모형은 무엇인가요?
SWAT 모형은 준분포형 강우 유출 모형으로서 다양한 종류의 토성과 토지이용도 등 복잡한 유역을 대상으로 장기간에 걸친 유출량 예측이 가능하다. SWAT 모형은 이미 많은 선행 연구를 통해 다양한 조건의 국내 유역에 대해서도 적용성 평가가 이루어진 모형이다 (Kong et al.
참고문헌 (40)
Albek, M., U.B. Ogutveren, and E. Albek, 2004. Hydrological modeling of Seydi Suyu watershed (Turkey) with HSPF. Journal of Hydrology 285(1): 260-271.
Arnold, J.G., and P.M. Allen, 1999. Automated methods for estimating baseflow and ground water recharge from streamflow records1, Wiley Online Library.
Atkins, J.T., J.B. Wiley, and K.S. Paybins, 2005. Calibration parameters used to simulate streamflow from application of the Hydrologic Simulation Program-FORTRAN model (HSPF) to mountainous basins containing coal mines in West Virginia, US Department of the Interior, US Geological Survey.
Bae, D., and S. Ha, 2011. Assessing impact of reduction of non-point source pollution by BASINS/HSPF. Evironment Impact Assessment 20(1): 71-78 (In Korean).
Brodie, R.S., and S. Hostetler, 2005. A review of techniques for analysing baseflow from stream hydrographs. Proceedings of the NZHS-IAH-NZSSS 2005 conference 28.
Brun, S.E., and E. Lawrence. Band, 2000. Simulating runoff behavior in an urbanizing watershed. Computers, Environment and Urban Systems 24(1): 5-22.
Chalise, D.R., 2013. Evaluating temporal and spatial scale issues with hydrologic models in the Black hills, South Dakota, South Dakota School of Mines and Technology.
Cherkauer, D.S., 2004. Quantifying ground water recharge at multiple scales using PRMS and GIS. Ground Water 42(1): 97-110.
Cho, J., V.A, Barone, and S. Mostaghimi, 2005. Simulation of land use impacts on groundwater levels and streamflow in a Virginia watershed. Agricultural water management 96(10): 1-11.
Cho, S.H., 2006. Computation of baseflow contribution to streamflow using environmental tracers in three small catchments Yuseong, Daejeon. Ph.D. Diss., Choongnam National University.
Dams, J., J. Nossent, T. Senbeta, P. Willems, and O. Batelaan, 2015. Multi-model approach to assess the impact of climate change on runoff. Journal of Hydrology 529: 1601-1616.
Golmohammadi, G., S. Prasher, A. Madani, and R. Rudra, 2014. Evaluating three hydrological distributed watershed models: MIKE-SHE, APEX, SWAT. Hydrology 1(1): 20-39.
Gupta, V.K. and Sorooshian, S, 1983. Uniqueness and observability of conceptual rainfall-runoff model parameters: The percolation process examined. Water Resources Research 19(1): 269-276.
Han, J. H., K. J. Lim, and Y. H. Jung, 2016. A study on relationship between streamflow variability and baseflow contribution in Nakdong river basin. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 58(1): 27-38 (In Korean).
Lim, K. J., B. A. Engel, Z. Tang, J. Choi, K. S. Kim, S. Muthukrishnan, and D. Tripathy, 2005. Automated web gis based hydrograph analysis tool, WHAT1, Wiley Online Library.
Lee, K. Karl, and C. John, Risley, 2002. Estimates of ground-water recharge, base flow, and stream reach gains and losses in the Willamette River Basin, Oregon. US Department of the Interior, US Geological Survey.
Luo, Y., J. Arnold, P. Allen, and X. Chen, 2012. Baseflow simulation using SWAT model in an inland river basin in Tianshan Mountains, Northwest China. Hydrology and Earth System Sciences 16(4): 1259-1267.
Markstrom, S. L., R. S. Regan, L. E. Hay, R. J. Viger, R. M. Webb, R. A. Payn, and J. H. LaFontaine, 2015. PRMS-IV, the precipitation-runoff modeling system, version 4. US Geological Survey Techniques and Methods, 6-B7.
Neitsch, S., J. Arnold, J. Kiniry, R. Srinivasan, and J. Williams, 2010. Soil and Water Assessment Tool. User's Manual, Version 2009. Texas Water Resources Institute, Technical Report.
Peterson, J., and J. Hamlett, 1998. Hydrologic calibration of the SWAT model in a watershed containing fragipan soils1, Wiley Online Library.
Rutledge, A., 1998. Computer programs for describing the recession of ground-water discharge and for estimating mean ground-water recharge and discharge from streamflow records: Update, US Department of the Interior, US Geological Survey.
Ryu, J., 2016. Development and Evaluation of ArcGIS-based watershed-scale Long-term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) ACN-WQ system. Ph.D. Diss., Kangwon National University.
Ryu, J., J. W. Choi, H. Kang, D. Gum, D. S. Shin, K. H. Lee, G. Jeong, and K. J. Lim, 2012a. Evaluation of groundwater recharge rate for land uses at Mandae stream watershed using SWAT HRU Mapping module. Journal of Korean Society on Water Environment 28(5): 743-753 (In Korean).
Ryu, J., H. Kang, J. W. Choi, D. S. Kong, D. Gum, C. H. Jnag, and K. J. Lim, 2012b. Application of SWAT-CUP for streamflow auto-calibration at Soyang-gang dam watershed. Journal of Korean Society on Water Environment 28(3): 347-358 (In Korean).
Said, A., M. Ross, and K. Trout, 2007. Calibration of HSPF using active ground water storage. In World Environmental and Water Resources Congress: 342-342.
Said, A., D. K. Stevens, and G. Sehlke, 2005. Estimating water budget in a regional aquifer using HSPF-MODFLOW intergrated MODEL1. Journal of the American Water Resources Association 41(1): 55-66.
Saleh, A., and B. Du, 2004. Evaluation of SWAT and HSPF within BASINS program for the upper North Bosque River watershed in central Texas. Transactions of the ASAE 47(4): 1039.
Singh, J., H. V. Knapp, J. Arnold, and M. Demissie, 2005. Hydrological modeling of the iroquois river watershed using HSPF and SWAT1, Wiley Online Library.
Sloto, R. A. and M. Y. Crouse, 1996. HYSEP, a computer program for streamflow hydrograph separation and analysis, US Department of the Interior, US Geological Survey.
Sobel, R., H. Rifai, and T. Petersen, 2015. Refinement and application of a coupled tidal prism model with HSPF for managing bacterial water quality impairment in a coastal watershed. WIT Transactions on Ecology and the Environment 197: 201-209.
Spruill, C., S. Workman, and J. Taraba, 2000. Simulation of daily and monthly stream discharge from small watersheds using the SWAT model. Transactions of the ASAE 43(6): 1431.
Sujawonjabgkijonghapkyehoek, 2006, Ministry of Construction Transportation.
Sujawonjabgkijonghapkyehoek, 2011, Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs.
Srinivasan, Raghavan, Xuesong Zhang, and Jeffrey Arnold, 2010. SWAT ungauged: hydrological budget and crop yield predictions in the Upper Mississippi River Basin. Transactions of the ASABE 53(5): 1533-1546.
Verma, A. K., M. K. Jha, and R. K. Mahana, 2010. Evaluation of HEC-HMS and WEPP for simulating watershed runoff using remote sensing and geographical information system. Paddy and Water Environment 8(2): 131-144.
Zhang, X., R. Srinivasan, J. Arnold, R. C. Izaurralde, and D. Bosch, 2011. Simultaneous calibration of surface flow and baseflow simulations: a revisit of the SWAT model calibration framework. Hydrological Processes 25(14): 2313-2320.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.