[논문]SWAT모형의 시단위 및 일단위 유출 모의성능 비교

장선숙; 김성준

doi:10.5389/ksae.2016.58.5.059

SWAT모형의 시단위 및 일단위 유출 모의성능 비교
Comparison of Hourly and Daily SWAT Results for the Evaluation of Runoff Simulation Performance 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.58 no.5, 2016년, pp.59 - 69

장선숙 (Dept. of Civil & Environmental System Engineering, Konkuk University) , 김성준 (Dept. of Civil & Environmental System Engineering, Konkuk University)

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to evaluate the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hourly hydrological modeling performance and compare it with daily SWAT modeling parameters. For the Byeolmicheon catchment ($1.17km^2$) located in the upstream of Gyeongancheon watershed and total 18 storm events measured during 3 years (2011-2013), the hourly SWAT was calibrated and validated using the Green and Ampt (G&A) infiltration equation. The determination coefficient ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) of hourly SWAT discharge were 0.81 and 0.73 respectively, and the most sensitive parameter was soil saturated hydraulic conductivity (SOL_K) and calibrated with the average value of 0.075 mm/hr. In addition, the hourly SWAT simulation by G&A was compared with the daily SWAT simulation by SCS-CN (Soil Conservation Service-Curve Number) method for the whole 3 years period. The houlrly G&A results showed $R^2$ and NSE of 0.71 and 0.50, and the daily SCS-CN results were 0.71 and 0.66, respectively. The SOL_K by daily SCS_CN method was calibrated at 75.5 mm/hr, 1,000 times greater than the hourly G&A method. The next sensitive parameters for the hourly simulation were lag time of lateral flow (LAT_TIME) and lag time of surface runoff (SURLAG).

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

시단위 및 일단위 수문 모의시 지표유출 산정방법이 다르며 검보정시 민감한 매개변수도 상이할 것으로 예상된다. 따라서, 시단위 및 일단위 모의시 유출량에 대한 모의 성능을 비교하여 시단위 모의를 위한 검보정 매개변수 자료를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 SWAT모형의 시단위 및 일단위 모의를 위해 시간해상도별 기상자료를 이용하였으며, 유출량에 대한 모형 적용성을 각각 평가하였다. 민감도분석을 통해 선정된 매개변수를 이용하여 시단위 및 일단위 모의성능을 비교하고자 한다.

제안 방법

DEM은 국토지리정보원 (National Geographic Information System, NGIS)의 1/5,000 수치지도로부터 검수과정을 거쳐 2 m의 격자크기로 제작하였고 (Fig. 6(a)), 토양도는 농촌진흥청에서 제공하는 1/25,000 정밀 토양도를 이용하였으며, 미국 NRCS (The U.S. Natural Resources Conservation Service formerly the Soil Conservation Service) 토양분류 기준 (Soil Survey Staff, 1996)에 따른 SCS 수문학적 토양그룹 (Hydrologic Soil Group) A, B, C, D로 분류하였다 (Fig. 6(b)).
1. SWAT 모형의 시단위 및 일단위 수문모의를 검 · 보정 하였다.
본 연구에 사용된 QuickBird 영상은 2006년 5월 1일 영상으로 RPC (Rational Polynomial Coefficients) 정보가 있는 영상을 제공받아 분석에 사용하였다. QuickBird 영상으로부터 토지이용도의 제작은 기존 환경부, 건교부, USGS의 토지피복분류체계 및 현장조사를 통하여 QuickBird 영상으로부터 추출 가능한 정밀농업정보에 대한 항목을 결정하였으며 정사보정된 QuickBird 영상을 스크린 디지타이징 (On-Screen Digitizing)하여 총 23개 항목의 토지이용도를 구축하였다 (Fig. 6(c)).
SWAT 모형의 시단위 모의 검 · 보정을 위해서 시단위 강우자료를 이용하였고, 검 · 보정 기간 동안 실측유출량 및 강우량에 따른 18개의 강우 사상을 선정하여 유출량 검 · 보정을 실시하였다.
SWAT 모형의 일단위 모의 검 · 보정을 위해서 일단위 강우자료를 이용하였고, 유출량 검․보정을 실시하였다.
따라서 보다 정확한 유역 평가를 모의하기 위해 민감도 분석을 통해 매개변수를 추정하여 모형의 효율성을 높여야 한다. 강우량의 단위가 시단위와 일단위로 서로 다른 입력 자료로서 시단위와 일단위 모의를 평가하기 위해서 매개변수 민감도분석을 각각 실시하였다. 매개변수는 총 유출량, 첨두유량, 감수곡선 형태에 영향을 주는 매개변수를 시행착오 방법으로 선정하였고, 민감도 분석 방법은 LH-OAT (Latin Hypercube-One factor At a Time)를 이용하였다.
SCS는 토양의 침투능을 기준으로 하며, 토양의 침투능의 크기는 A, B, C, D 순이다. 농업과학기술원의 자료를 사용하여 토양층의 개수 및 토양층별 깊이를 구축하였고, 토양층의 유효수분량, 포화수리전도도 등의 물리적 값들을 구분하여 SWAT 토양 속성 (usersoil.dbf)에 적용시켰다. 토지이용도는 위성영상으로부터 1/5,000급의 QuickBird 토지이용도를 제공받아 사용하였다.
SWAT 모형은 미국 농무부 농업연구소 (United States Department of Agriculture-Agricultural Research Service; USDA-ARS)에서 개발하였으며, 준 분포형 연속 수문/수질 모형이다. 대규모의 복잡한 유역에서 장시간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출을 예측하기 위해 개발된 유역 모형으로, 수문, 토양유실, 영양물질, 하도추적의 4가지 부모형으로 구성되어있다. 이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문 반응단위 (Hydrologic Response Unit; HRU)를 기본으로 SCS (Soil Conservation Service) 유출곡선법과 Green&Ampt (G&A) 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정한다.
모형의 수문 검 · 보정을 위한 유량자료는 수위-유량관계곡선을 이용하여 구축하였다 (Fig. 5).
본 연구에서는 SWAT모형의 시단위 및 일단위 모의를 위해 시간해상도별 기상자료를 이용하였으며, 유출량에 대한 모형 적용성을 각각 평가하였다. 민감도분석을 통해 선정된 매개변수를 이용하여 시단위 및 일단위 모의성능을 비교하고자 한다. Fig.
별미천 유역의 실측유량을 이용하여 시단위는 18개의 강우 사상에 대해서 검 · 보정 하였고, 일단위는 전체기간에 대해서 보정 (2011-2012년) 및 검증 (2013년) 하였다.
본 연구에서는 경안천 최상류에 위치한 별미천 유역 (1.17 km²)을 대상으로 시단위 및 일단위 모의성능을 비교하였고, 시단위 모의를 제시하기 위해 시단위 및 일단위 모의시 민감한 매개변수를 각각 분석하여 비교하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구와 선행연구의 차이점은 시단위 검 · 보정 최종값을 이용하여 매개변수 민감도를 평가 하였으며 SOL_K 와 CN2를 포함하여 하천에 영향을 미치는 매개변수를 선정하였다.
시단위 모의를 위해 일단위 및 시단위 매개변수를 비교하였다. Fig.
시단위 모의시 이용되는 매개변수는 SOL_K와 CN2이며, 일단위는 CN2가 사용된다. 시단위 및 일단위의 매개변수 민감도를 각각 분석하였다. 시단위 매개변수 분석 결과 SOL_K, CN2, LAT_TIME, CH_K1으로 시간과 관련된 매개변수가 민감하게 나타났고, 일단위 매개변수 분석 결과 LAT_TIME, ALPHA_BF, CN2, CH_K1으로 민감하게 나타났다.
시단위 및 일단위의 수문을 검 · 보정하기 위해서 총 유출량, 첨두유량, 감수곡선 형태에 영향을 주는 매개변수를 시행착오 방법으로 선정하였고, 시단위 및 일단위 모의의 민감도 분석을 각각 실시하였다.
일단위 검 · 보정 최종값을 이용하여 매개변수 민감도 평가를 하였으며 CN2를 포함하여 유출에 영향을 미치는 매개변수를 선정하였다.
측방 (중간)유출량은 운동역학적 저류모형 (Kinematic Storage Model)을 이용하여 토층 (0-2 m)에서의 측방 지표하 흐름을 재배분과 동시에 계산되며, 급한 경사를 따라 흐르는 2차원 단면에서의 지표하 흐름을 모의한다. 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves 방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith 방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다 (Park et al.

대상 데이터

SWAT모형의 시단위 및 일단위 모의에 대하여 2008-2010년을 모형의 warm up 기간으로 설정하였고, 실측이 실행된 시점으로 보정기간은 2011-2012년, 검증기간은 2013년이다. 시단위 및 일단위의 수문을 검 · 보정하기 위해서 총 유출량, 첨두유량, 감수곡선 형태에 영향을 주는 매개변수를 시행착오 방법으로 선정하였고, 시단위 및 일단위 모의의 민감도 분석을 각각 실시하였다.
5). 모형의 입력자료인 기상자료 (강수량, 최저 기온, 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 일사량)는 이천 기상관측소 자료와 유역출구지점의 계측기로부터 수집한 강수량 자료를 이용하였으며 시단위 및 일단위 자료를 각각 수집하였다.
별미천 유역출구지점에 계측기를 설치하여 2011년부터 시단위 및 일단위 간격으로 수위 및 강우량을 관측하였으며, 수위 및 유속자료는 실제 모니터링을 통해 수집하였다 (Fig. 4). 모형의 수문 검 · 보정을 위한 유량자료는 수위-유량관계곡선을 이용하여 구축하였다 (Fig.
토지이용도는 위성영상으로부터 1/5,000급의 QuickBird 토지이용도를 제공받아 사용하였다. 본 연구에 사용된 QuickBird 영상은 2006년 5월 1일 영상으로 RPC (Rational Polynomial Coefficients) 정보가 있는 영상을 제공받아 분석에 사용하였다. QuickBird 영상으로부터 토지이용도의 제작은 기존 환경부, 건교부, USGS의 토지피복분류체계 및 현장조사를 통하여 QuickBird 영상으로부터 추출 가능한 정밀농업정보에 대한 항목을 결정하였으며 정사보정된 QuickBird 영상을 스크린 디지타이징 (On-Screen Digitizing)하여 총 23개 항목의 토지이용도를 구축하였다 (Fig.
본 연구의 대상유역은 경안천 최상류에 위치한 별미천 유역이며, 시단위 및 일단위 강우자료와 유량자료가 충분하고, 강우에 따른 수문기작을 상세히 분석하기 위해서 선정하였다. 유역면적은 약 1.
dbf)에 적용시켰다. 토지이용도는 위성영상으로부터 1/5,000급의 QuickBird 토지이용도를 제공받아 사용하였다. 본 연구에 사용된 QuickBird 영상은 2006년 5월 1일 영상으로 RPC (Rational Polynomial Coefficients) 정보가 있는 영상을 제공받아 분석에 사용하였다.

이론/모형

SWAT모형의 일단위 및 시단위 모의시 지표유출 산정 방법이 서로 다르며, 일단위는 SCS 유출곡선법을 이용하며, 시단위는 G&A 방법을 이용한다.
강우량의 단위가 시단위와 일단위로 서로 다른 입력 자료로서 시단위와 일단위 모의를 평가하기 위해서 매개변수 민감도분석을 각각 실시하였다. 매개변수는 총 유출량, 첨두유량, 감수곡선 형태에 영향을 주는 매개변수를 시행착오 방법으로 선정하였고, 민감도 분석 방법은 LH-OAT (Latin Hypercube-One factor At a Time)를 이용하였다.
모의 옵션으로 지표유출은 G&A 침투식과 하도추적은 Muskingum 방법을 이용하였다.
SWAT 모형의 일단위 모의 검 · 보정을 위해서 일단위 강우자료를 이용하였고, 유출량 검․보정을 실시하였다. 모의 옵션으로 지표유출은 SCS 유출곡선법과 하도추적은 변동저류추적법 (Variable Storage Routing Method)을 이용하였다. Table 2는 SWAT 모형의 일단위 유출량 보정 및 검증결과를 표로 나타낸 것이며, 유출량에 대한 검 · 보정 결과 NSE는 평균 0.
시단위 및 일단위 모의에 대한 검 · 보정 결과에 따른 모형 효율성 검증을 위해 Nash and Sutcliffe (1970)가 제안한 모형효율성 계수 (NSE)를 사용하였으며, 모형의 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수 (R2)를 사용하였다.
일단위 모의에서 지표유출 산정시 SCS 유출곡선법이 사용되며, SCS 유출곡선지수 (CN)를 이용하여 계산된다. 일단위 검 · 보정 최종값을 이용하여 매개변수 민감도 평가를 하였으며 CN2를 포함하여 유출에 영향을 미치는 매개변수를 선정하였다.
침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다. 잠재증발산량을 산정하기 위하여 Hargreaves 방법, Priestley-Taylor 방법과 Penman-Monteith 방법을 제공하며, 작물과 토양의 증발산을 분리하여 모의하기 위해 Ritchie 방법을 이용한다 (Park et al., 2014). SWAT모형의 이론은 Arnold et al.
이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문 반응단위 (Hydrologic Response Unit; HRU)를 기본으로 SCS (Soil Conservation Service) 유출곡선법과 Green&Ampt (G&A) 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정한다. 측방 (중간)유출량은 운동역학적 저류모형 (Kinematic Storage Model)을 이용하여 토층 (0-2 m)에서의 측방 지표하 흐름을 재배분과 동시에 계산되며, 급한 경사를 따라 흐르는 2차원 단면에서의 지표하 흐름을 모의한다. 침투는 토층을 최대 10개 층까지 세분화하여 선형저수량 추적기법을 사용하여 계산한다.

성능/효과

(2010)은 텍사스 오스틴의 Lost Creek Golf course Area (LGA) 유역을 대상으로 15분, 시단위, 일단위 간격으로 유출 모의를 평가하였다. 15분, 시단위, 일단위 모의결과 모형효율성계수는 각각 0.69, 0.66, 0.69, R²는 각각 0.7, 0.7, 0.72이며, 높은 시간해상도일수록 모의 결과가 일단위보다 안정적으로 분석되었다. Maharjan et al.
3. 시단위 모의에 일단위 검 · 보정 매개변수를 그대로 적용한 결과 첨두유량 및 유출량이 과소 모의되었고, 이는 시단위 모의시 일단위 검 · 보정 매개변수를 그대로 적용하게 되면 시단위 모의에 영향을 미치게 된다.
4. 시단위 지표유출 산정시 이용되는 매개변수 SOL_K와 일단위 검 · 보정 매개변수를 함께 적용한 결과 첨두유량 및 하천 유출량이 실측치와 유사하게 나타났고, SOL_K와 시단위 매개변수를 적용했을 경우 첨두유량이 실측치와 더 높은 상관성으로 유사하게 분석되었다.
또한 수문곡선의 기울기에 민감한 매개변수이다. SCS 유출곡선지수인 CN2는 값이 증가할수록 첨두유량과 유출량이 지수 함수적으로 증가하는 것으로 나타났다. 지류의 수리전도도인 CH_K1은 값이 작을수록 첨두유량이 높아지는 것으로 나타났다.
포화수리전도도인 SOL_K 값이 감소함에 따라 유출량은 작아지고 불안정하게 나타나는 수문곡선이 변화하였다. SCS 유출곡선지수인 CN2의 값이 증가할수록 첨두유량과 유출량이 지수 함수적으로 증가하는 것으로 나타났다. 측방흐름 지체시간인 LAT_TIME은 값이 감소할수록 첨두유량 및 유출이 증가하였으며, 20일 이상으로는 변화가 없는 것으로 나타났다.
SWAT 모형의 시단위 및 일단위 검 · 보정시 사용되는 매개변수와 적용 범위가 서로 다른 것으로 분석되었고, 시단위 모의를 위해서는 SOL_K와 시간관련 매개변수 (LAT_TIME, SURLAG)의 값을 일단위 매개변수 값보다 작은 값을 적용해야 한다.
Table 2는 SWAT 모형의 일단위 유출량 보정 및 검증결과를 표로 나타낸 것이며, 유출량에 대한 검 · 보정 결과 NSE는 평균 0.66, R2는 평균 0.71이며, 유출율은 실측치는 52.0 %, 모의치는 60.3 %로 상관성을 보였다.
10은 일단위 매개변수 민감도를 평가한 것이다. 가장 민감한 매개변수는 LAT_TIME, ALPHA_BF, CN2, CH_K1 순으로 나타났다. 측방흐름 지체시간 (LAT_TIME)은 값이 감소할수록 첨두유량과 유출량은 증가하였다.
9은 시단위 매개변수 민감도를 평가한 것이다. 가장 민감한 매개변수는 SOL_K, CN2, LAT_TIME 순으로 나타났다. 포화수리전도도인 SOL_K 값이 감소함에 따라 유출량은 작아지고 불안정하게 나타나는 수문곡선이 변화하였다.
검 · 보정 후 모형의 적용성 평가 결과 시단위 모의에서 NSE는 0.73, R2는 0.81이며, 일단위 모의에서 NSE는 0.66, R2는 0.71로 실측치를 잘 반영하는 것으로 나타났다.
이러한 이유는 앞서 언급했듯이 일단위 및 시단위의 지표유출 산정방법에 차이가 있으며, 지표유출 산정시 이용되는 매개변수도 서로 다르게 적용된다. 또한 시단위 모의에서는 검보정시 적용 가능한 매개변수의 범위가 일반적으로 이용되는 일단위 매개변수 값의 범위보다 작게 나타나며, 적용된 매개변수 값도 작게 나타났다.
시단위 및 일단위의 매개변수 민감도를 각각 분석하였다. 시단위 매개변수 분석 결과 SOL_K, CN2, LAT_TIME, CH_K1으로 시간과 관련된 매개변수가 민감하게 나타났고, 일단위 매개변수 분석 결과 LAT_TIME, ALPHA_BF, CN2, CH_K1으로 민감하게 나타났다.
시단위 모의를 위한 매개변수 평가 결과를 요약하면 시단위 매개변수의 적정범위는 일반적으로 이용되는 일단위 매개변수의 적정범위와 차이가 있으며 시단위 모의시 SOL_K는 일단위 값의 0.001배시 첨두유량 및 하천유출량이 실측치와 유사하게 나타나 중요한 매개변수이다. 시단위 모의시 중요한 매개변수 SOL_K 값이 0.
시단위 최종 매개변수를 그대로 적용하여 모의한 결과는 일단위 최종 매개변수와 SOL_K (0.001 배)를 적용 했을 때 보다 18개의 이벤트에서 첨두유량이 실측치와 더 높은 상관성을 보였다. 또한 지연 시간과 관련된 매개변수 LAT_TIME, SURLAG는 일단위 모의에서 각각 5 day, 4 day이며, 시단위 모의에서 각각 1 day, 1.
유출량에 대한 검 · 보정 결과 NSE는 평균 0.73, R2는 평균 0.81로 실측치와 모의치의 높은 상관성을 보였다.
가장 민감한 매개변수는 LAT_TIME, ALPHA_BF, CN2, CH_K1 순으로 나타났다. 측방흐름 지체시간 (LAT_TIME)은 값이 감소할수록 첨두유량과 유출량은 증가하였다. 기저유출 감수상수 (ALPHA_BF)는 지하수 함량 변화에 따른 지하수 흐름의 직접적인 지표이며, 값이 높을수록 지하수 함량에 대해 반응이 빠른 토양 특성을 가지며 유출량이 증가한다.
SCS 유출곡선지수인 CN2의 값이 증가할수록 첨두유량과 유출량이 지수 함수적으로 증가하는 것으로 나타났다. 측방흐름 지체시간인 LAT_TIME은 값이 감소할수록 첨두유량 및 유출이 증가하였으며, 20일 이상으로는 변화가 없는 것으로 나타났다. 그 외 매개변수 ALPHA_BF, GW_DELAY, CH_K1은 유출량에 대하여 민감하지 않은 것으로 나타났다.

후속연구

SWAT 모형의 시단위 및 일단위 검 · 보정시 사용되는 매개변수와 적용 범위가 서로 다른 것으로 분석되었고, 시단위 모의를 위해서는 SOL_K와 시간관련 매개변수 (LAT_TIME, SURLAG)의 값을 일단위 매개변수 값보다 작은 값을 적용해야 한다. 이러한 결과는 시단위 모의시 고려되어야할 중요한 정보가 되며, 본 연구를 통해 SWAT모형의 시단위 모의를 이용하여 수문 및 수질을 정량적으로 파악하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SWAT 모형은 무엇인가?	SWAT 모형은 미국 농무부 농업연구소 (United States Department of Agriculture-Agricultural Research Service; USDA-ARS)에서 개발하였으며, 준 분포형 연속 수문/수질 모형이다. 대규모의 복잡한 유역에서 장시간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출을 예측하기 위해 개발된 유역 모형으로, 수문, 토양유실, 영양물질, 하도추적의 4가지 부모형으로 구성되어있다. 이 중 수문 부모형에서는 토양과 토지이용조건에 의해 결정되는 수문 반응단위 (Hydrologic Response Unit; HRU)를 기본으로 SCS (Soil Conservation Service) 유출곡선법과 Green&Ampt (G&A) 침투식을 이용하여 지표유출량을 산정한다.
	시단위 모의를 이용하여 비점오염원 물질 이동을 분석하기 위해서 해야하는 것은?	장기적인 측면에서, 비점오염원이 하천에 미치는 영향은 연평균 유출량보다 강우사상에 따라 분석할 필요가 있다. 또한 시단위 모의를 이용하여 비점오염원 물질 이동을 분석하기 위해서는 우선적으로 유역 내에서 발생하는 수문을 정확히 예측해야한다.
	SWAT모형의 일단위 모의시 지표유출 산정 방법으로 이용되는 SCS 유출곡선법의 개발 목적은?	SWAT모형의 일단위 및 시단위 모의시 지표유출 산정 방법이 서로 다르며, 일단위는 SCS 유출곡선법을 이용하며, 시단위는 G&A 방법을 이용한다. SCS 유출곡선법은 미국 농촌 소유역에서의 강우-유출 관계를 나타내는 경험모형으로 다양한 토지이용과 토양특성에 따라서 유출량을 추정하기 위한 일관성 있는 기준을 제공하기 위해 개발되었다 (Rallison and Miller, 1981). SCS 유출곡선법에 의한 지표 유출과 관련된 매개변수는 CN2 (SCS moisture condition II curve number for pervious areas)이며, Fig.

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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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