본 연구에서는 소양강댐 유역의 수문기상인자들의 시공간적 변동성을 명확히 파악하기 위하여 지표해석모형을 구축하였다. 지표해석 모형으로는 Variable InfiltrationCapacity (VIC) 모형을 사용하였으며, 모형의 공간 해상도는 10 km, 시간 해상도는 1일로 정하였다. 2007~2010년 기간의 일유량자료를 바탕으로 Isolated Particle Swarm Optimization알고리즘을 사용하여 모형의 7개 매개변수를 보정하였고, 2011~2014년 기간의 일유량자료를 사용하여 모형을 검증하였다. 보정된 모형은 보정기간과 검증기간 모두에 대하여 0.90의 Nash-Sutcliffe Coefficient값과 0.95의 상관계수를 보였다. 소양강댐유역에 대하여 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변화로 인한 장 단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다. 산출된 수문인자를 검증하기 위하여 지상관측토양수분자료와 비교하였다. 겨울철을 제외한 4~11월의 비교결과 두 자료의 추세선의 기울기는 1.087로 나타났고, 상관계수는 0.723의 값을 나타냈다. 이러한 본 연구의 결과는 지표해석모형이 우리나라 주요 댐 유역의 수문기상인자의 시공간적인 변화를 정확히 파악하는데 활용될 수 있으며, 나아가서는 더욱 정밀하고 효율적인 수자원계획을 수립하는 데에도 활용될 수 있다는 점을 시사한다.
본 연구에서는 소양강댐 유역의 수문기상인자들의 시공간적 변동성을 명확히 파악하기 위하여 지표해석모형을 구축하였다. 지표해석 모형으로는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며, 모형의 공간 해상도는 10 km, 시간 해상도는 1일로 정하였다. 2007~2010년 기간의 일유량자료를 바탕으로 Isolated Particle Swarm Optimization 알고리즘을 사용하여 모형의 7개 매개변수를 보정하였고, 2011~2014년 기간의 일유량자료를 사용하여 모형을 검증하였다. 보정된 모형은 보정기간과 검증기간 모두에 대하여 0.90의 Nash-Sutcliffe Coefficient값과 0.95의 상관계수를 보였다. 소양강댐유역에 대하여 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변화로 인한 장 단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다. 산출된 수문인자를 검증하기 위하여 지상관측토양수분자료와 비교하였다. 겨울철을 제외한 4~11월의 비교결과 두 자료의 추세선의 기울기는 1.087로 나타났고, 상관계수는 0.723의 값을 나타냈다. 이러한 본 연구의 결과는 지표해석모형이 우리나라 주요 댐 유역의 수문기상인자의 시공간적인 변화를 정확히 파악하는데 활용될 수 있으며, 나아가서는 더욱 정밀하고 효율적인 수자원계획을 수립하는 데에도 활용될 수 있다는 점을 시사한다.
Land Surface Model (LSM) was developed for the Soyang river basin located in Korean Peninsula to clarify the spatio-temporal variability of hydrological weather parameters. Variable Infiltration Capacity (VIC) model was used as a LSM. The spatial resolution of the model was 10 km and the time resolu...
Land Surface Model (LSM) was developed for the Soyang river basin located in Korean Peninsula to clarify the spatio-temporal variability of hydrological weather parameters. Variable Infiltration Capacity (VIC) model was used as a LSM. The spatial resolution of the model was 10 km and the time resolution was 1 day. Based on the daily flow data from 2007 to 2010, the 7 parameters of the model were calibrated using the Isolated Particle Swarm Optimization algorithm and the model was verified using the daily flow data from 2011 to 2014. The model showed a Nash-Sutcliffe Coefficient of 0.90 and a correlation coefficient of 0.95 for both calibration and validation periods. The hydrometeorological variables estimated for the Soyang river basin reflected well the seasonal characteristics of summer rainfall concentration, the change of short and shortwave radiation due to temperature change, the change of surface temperature, the evaporation and vegetation increase in the cover layer, and the corresponding change in total evapotranspiration. The model soil moisture data was compared with in-situ soil moisture data. The slope of the trend line relating the two data was 1.087 and correlation coefficient was 0.723 for the Spring, Summer and Fall season. The result of this study suggests that the LSM can be used as a powerful tool in developing precise and efficient water resources plans by providing accurate understanding on the spatio-temporal variation of hydrometeorological variables.
Land Surface Model (LSM) was developed for the Soyang river basin located in Korean Peninsula to clarify the spatio-temporal variability of hydrological weather parameters. Variable Infiltration Capacity (VIC) model was used as a LSM. The spatial resolution of the model was 10 km and the time resolution was 1 day. Based on the daily flow data from 2007 to 2010, the 7 parameters of the model were calibrated using the Isolated Particle Swarm Optimization algorithm and the model was verified using the daily flow data from 2011 to 2014. The model showed a Nash-Sutcliffe Coefficient of 0.90 and a correlation coefficient of 0.95 for both calibration and validation periods. The hydrometeorological variables estimated for the Soyang river basin reflected well the seasonal characteristics of summer rainfall concentration, the change of short and shortwave radiation due to temperature change, the change of surface temperature, the evaporation and vegetation increase in the cover layer, and the corresponding change in total evapotranspiration. The model soil moisture data was compared with in-situ soil moisture data. The slope of the trend line relating the two data was 1.087 and correlation coefficient was 0.723 for the Spring, Summer and Fall season. The result of this study suggests that the LSM can be used as a powerful tool in developing precise and efficient water resources plans by providing accurate understanding on the spatio-temporal variation of hydrometeorological variables.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구에서는 우리나라의 수자원계획에서 가장 중요한 역할을 담당하는 지역 중의 하나인 소양강댐의 유역에 대하여 VIC 모형을 구축하여 그 적용성을 평가하였다. 본 연구가 우리나라에서 이미 수행되었던 연구들과 비교하였을 때 구분되는 점은 (1) 유량뿐만이 아닌 토양수분의 관점에서도 모형의 정확성을 평가하였고; (2) Particle Swarm 기반의 최적화 알고리즘을 사용하여 모형의 매개변수를 교정하여, 모형이 높은 시간(1일) 해상도를 가졌음에도 불구하고 모형의 정확도가 매우 높게 산출되었다(유량에 대한 Nash-Sutcliff Coefficient: 0.
본 연구에서는 지표해석 모형을 이용하여 각 격자에서의 수문기상 인자들을 산출해 내는데 목적이 있다. VIC model은 대기와 식생 및 토양의 상호작용을 이용하여 에너지 플럭스를 모의하여 여러 수문 기상인자들을 파악할 수 있다.
본 연구에서는 지표해석모형을 구축하기 위하여 대상 유역을 선정하고, 선정된 대상유역에 대하여 모형의 입력 자료를 구축하였다. 대상유역은 비교적 정확한 유량 관측 자료를 얻을 수 있는 소양강댐 유역을 선정하였다(Fig.
가설 설정
VIC model은 표층토양수분의 측면이동은 없는 것으로 가정한다. 따라서 VIC model의 표층토양수분의 거동은 1차원 Richard 방정식으로 모의된다.
제안 방법
1) 최적 매개변수의 추정을 위하여 2007~2010년을 보정기간으로 하여 모형을 보정하였고 2011~2014년 기간을 검증기간으로 하여 모형을 검증하였다. 최적 매개변수 산정 결과 VIC model은 보정기간에 대하여 NS: 0.
2) 소양강댐유역에 대하여 구축한 VIC model을 이용하여 수문기상인자를 산출하였다. 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변 화로 인한 장․단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다.
3) 산출된 수문인자를 검증하기 위하여 지상관측토양수분 자료와 모의 토양수분자료를 비교하였다. 겨울철을 제외 한 4~11월의 비교결과 두 자료의 추세선의 기울기는 1.
7개의 최적 매개변수를 추정하기 위하여 2007~2010년의 기간 동안 모델을 보정하였고, 이를 검증하기 위하여 2011~ 2014년의 기간에 대한 결과를 비교하였다. 결과의 비교는 Fig.
, 1998). CLM (Common Land Model)은 3개의 지표해석모형이 결합된 모형으로 다른 LSP (Land Surface Parameterization)의 모형 요소들이 쉽게 CLM에 입력될 수 있도록 설계되었다. Choi and Jacobs (2008)은 수문학적 관측 오차를 줄이기 위해 누적 분포함수 일치 방법(Cumulative Distribution Function Matching technique)과 지역적 통계학 방법(Regional Statistics Method)을 사용하였으며 미국 조지아 유역에 대해 구축한 CLM 모형과 통계학적 교정방법이 AMSR-E의 낮은 시간적 변 동성을 향상시킨 바 있다.
VIC model를 이용하여 산정된 수문기상인자를 검증하기 위하여 모의 토양수분자료와 관측 토양수분자료를 비교하였다. 국내의 경우 농촌진흥청 및 기상청에서 토양수분을 관측 하고 있으며, 지표아래 10cm 깊이의 토양수분을 한 시간 단위로 관측하고 있다.
국내의 경우 농촌진흥청 및 기상청에서 토양수분을 관측 하고 있으며, 지표아래 10cm 깊이의 토양수분을 한 시간 단위로 관측하고 있다. 대상유역인 소양강댐 유역 내의 토양수분 관측지점은 Fig. 1의 InJe 관측소가 있으며, 이 InJe 관측소에서 관측한 10 cm 깊이의 토양수분자료와 VIC model을 이용하여 산정한 동일한 토양층 깊이의 토양수분 자료를 비교하였다(Fig. 3, SOIL LIQ 1).
본 연구에서는 기후변화에 따라 변화하는 수문순환을 이해하고 대비하고자 지표해석모형으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) model을 이용하여 격자 단위의 수문기상인자를 산출하였다. 모형의 구축을 위하여 소양강댐 유역을 대상지역으로 선정하여 2007년부터 2014 년까지의 기간에 대하여 입력자료를 수집하여 모형을 구축하였고, 매개변수의 추정을 위하여 7개의 매개변수를 선정하여 최적 매개변수를 산정하였다. 이 연구를 통해 도출된 결과를 요약하면 다음과 같다.
, 2003), 이를 사용하여 유역내의 물과 에너지의 시공간적 분포를 모의하기 위한 연구 또한 다수 존재한다. 입력 자료로는 지표면의 초기 상태를 나타내는 초기 조건, 강우 및 온도 등 의 기상강제입력자료와 토양의 상태변수와 플럭스를 나타내는 경계조건, 그리고 토양, 식생, 지형 등을 나타내는 유역특성 변수를 필요로 하며 모의를 통해 상태변수(토양수분 및 증발산), 플럭스(잠열, 현열, 지열), 유출량 등의 결과자료를 산출한다. 초기 지표해석모형은 식생이 물과 에너지의 순환에 미치는 영향을 고려할 수 있도록 개발되었다.
대상 데이터
7개의 최적 매개변수를 추정하기 위하여 2007~2010년의 기간 동안 모델을 보정하였고, 이를 검증하기 위하여 2011~ 2014년의 기간에 대한 결과를 비교하였다. 결과의 비교는 Fig. 1에 나타낸 소양강댐 유역 출구에서의 2007년부터 2014 년까지의 소양강댐 유입 유량 자료를 이용하였다. 관측 유량 자료를 VIC model 모의결과와 비교하기 위하여 VIC model 의 각 격자별 유출량 모의 결과를 라우팅 모형(Lohmann et al.
1에서 붉은색삼각형 표식은 강우관측소를 나타내고, 녹색 사각형 표식은 기상관측소를 나타낸다. 기상 입력 자료는 총18개 관측소의 자료를 2007년부터 2014년 기 간까지 수집하여 이용하였다. 기상자료를 VIC model의 공간 해상도인 10 km로 구축하기 위하여 Kriging 기법을 적용하여 공간분 시켰다.
본 연구에서는 지표해석모형을 구축하기 위하여 대상 유역을 선정하고, 선정된 대상유역에 대하여 모형의 입력 자료를 구축하였다. 대상유역은 비교적 정확한 유량 관측 자료를 얻을 수 있는 소양강댐 유역을 선정하였다(Fig. 1). 소양강댐은 2,703 km2 의 총 유역 면적과 70 km2 의 저수 면적을 가지는 다목적댐으로, 유역연평균 유입량은 55.
1에 나타낸 것과 같이 10 km 해상도로 구축 하였다. 전체 분석기간은 2007~2014년 이며, 일 단위의 시간해상도로 모의를 진행하였다.
이론/모형
1에 나타낸 소양강댐 유역 출구에서의 2007년부터 2014 년까지의 소양강댐 유입 유량 자료를 이용하였다. 관측 유량 자료를 VIC model 모의결과와 비교하기 위하여 VIC model 의 각 격자별 유출량 모의 결과를 라우팅 모형(Lohmann et al., 1996, 1998) 에 적용하여 유역 출구에서의 유량을 산정하였다. 모형의 보정은 Cho et al.
기상 입력 자료는 총18개 관측소의 자료를 2007년부터 2014년 기 간까지 수집하여 이용하였다. 기상자료를 VIC model의 공간 해상도인 10 km로 구축하기 위하여 Kriging 기법을 적용하여 공간분 시켰다.
기저 유출의 산정 공식은 Arno model (Franchini and Pacciani, 1991)의 개념을 이용한다. Arno model의 기저 유출 산정 방식은 상부토층으로부터의 침루량과 하부토층의 토양수분량을 합한 값을 최대토양수분량과 비교하여 최대토양수분량 보다 적을 경우 선형 관계로 산정하고, 큰 경우 비선형 관계로 산정한다.
두 기간에 대한 모의유량과 관측 유량을 비교 분석하기 위하여 SNS , Correlation Coefficient (R), Root Mean Square Error (RMSE), Relative Error in Volume (REV)의 4가지 지표를 이용하였다.
VIC model은 표층토양수분의 측면이동은 없는 것으로 가정한다. 따라서 VIC model의 표층토양수분의 거동은 1차원 Richard 방정식으로 모의된다.
총 증발산은 식생의 비율에 따라 증발과 증산에 가중치를 고려하여 산정된다. 또한 VIC model은 Penman-Monteith 방정식을 사용하여 잠재증발산을 산정한다.
, 1996, 1998) 에 적용하여 유역 출구에서의 유량을 산정하였다. 모형의 보정은 Cho et al., (2011) 이 제안한 isolated-speciation based particle swarm optimization algorithm (ISPSO)을 이 용하였다. ISPSO는 기존의 particle swarm optimization 기법 에서 다차원 공간의 해를 더욱 효율적으로 찾을 수 있도록 입자들의 거동이 향상된 알고리즘이다.
(1990)에 의해 개발되었다. 본 연구에서 사용한 VIC (Variable Infiltration Capacity) 모형은 1994년 미국 University of Washington의 Dennis Lettenmaier 박사 연구팀에 의해 개발 되었다. VIC model은 대기와 식생 그리고 토양의 상호작용등의 수문과정을 기반으로 물과 에너지 플럭스(Water and Energy Flux)를 모의하는 분포형 모형이다(Liang et al, 1994).
본 연구에서는 기후변화에 따라 변화하는 수문순환을 이해하고 대비하고자 지표해석모형으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) model을 이용하여 격자 단위의 수문기상인자를 산출하였다. 모형의 구축을 위하여 소양강댐 유역을 대상지역으로 선정하여 2007년부터 2014 년까지의 기간에 대하여 입력자료를 수집하여 모형을 구축하였고, 매개변수의 추정을 위하여 7개의 매개변수를 선정하여 최적 매개변수를 산정하였다.
하지만 추정이 어렵거나 모형의 성능에 많은 영향을 미치는 매개변수들은 칼리브레이션을 통해 추정하게 된다. 본 연구에서는 모형의 매개변수를 추정하기 위하여 7개의 매개변수를 선정하였고(Nijssen et al., 1997; Son et al., 2010), 각매개변수값의 범위를 Table 1에 나타내었다. 이 매개변수들은 기저유출과 침투 및 토양수분에 관련된 모델 매개 변수로 지표해석모형 모의에 많은 영향을 미친다.
증산은 Blondin (1991)과 Ducoudre et al. (1993)이 제시한 공식을 이용하여 산정된다.
VIC model에는 강우, 최고 및 최저 기온, 풍속의 4가지 기상 자료가 요구된다. 최고 및 최저 기온을 이용하여 습도 (Humidity)와 단파복사량(Incoming shortwave radiation)을 계산하고, 기온과 Tennessee Valley Authority algorithm (Bras, 1990)을 이용하여 계산한 습도로부터 장파복사량 (Incoming longwave radiation)을 산정한다. 현재 우리나라 에서는 국토교통부, 수자원공사, 기상청의 총3개의 기관에서 강우를 관측하여 자료를 제공하고, 풍속과 기온 등의 기상인 자들은 기상청의 기상관측소에서 자료를 제공하고 있다.
ISPSO는 기존의 particle swarm optimization 기법 에서 다차원 공간의 해를 더욱 효율적으로 찾을 수 있도록 입자들의 거동이 향상된 알고리즘이다. 최적 매개변수를 산정하기 위한 ISPSO의 목적함수는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NS)를 사용하였다.NS 값은 1에 가까울수록 모의유량이 관측유량과 비슷하다는 것을 나타내며, 값이 음수 일 경우 모의 유량 결과보다는 관측유량의 평균값을 사용하는 것이 더 신뢰도가 높다는 것을 의미한다.
성능/효과
NS 값은 1에 가까울수록 모의유량이 관측유량과 비슷하다는 것을 나타내며, 값이 음수 일 경우 모의 유량 결과보다는 관측유량의 평균값을 사용하는 것이 더 신뢰도가 높다는 것을 의미한다.
보정 기간과 검증 기간에 대한 유출량 모의 및 비교 결과 NS 값은 보정 기간에 대하여 0.9031 로 나타났고, 검증 기간에 대하여 0.8964 로 다소 감소한 결과가 나타났다.
본 연구에서는 우리나라의 수자원계획에서 가장 중요한 역할을 담당하는 지역 중의 하나인 소양강댐의 유역에 대하여 VIC 모형을 구축하여 그 적용성을 평가하였다. 본 연구가 우리나라에서 이미 수행되었던 연구들과 비교하였을 때 구분되는 점은 (1) 유량뿐만이 아닌 토양수분의 관점에서도 모형의 정확성을 평가하였고; (2) Particle Swarm 기반의 최적화 알고리즘을 사용하여 모형의 매개변수를 교정하여, 모형이 높은 시간(1일) 해상도를 가졌음에도 불구하고 모형의 정확도가 매우 높게 산출되었다(유량에 대한 Nash-Sutcliff Coefficient: 0.90, 상관계수: 0.95)는 점일 것이다.
2) 소양강댐유역에 대하여 구축한 VIC model을 이용하여 수문기상인자를 산출하였다. 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변 화로 인한 장․단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다.
723의 값을 나타냈다. 이러한 결과는 VIC model의 토양수분 모의 성능이 우수하다는 것을 나타낸다.
723의 값을 나타났다. 이상의 결과들 을 종합하여볼 때, VIC model은 매우 정확도 높은 모의 성능을 보인 것으로 판단된다.
이러한 결과는 보정 기간의 총 수량이 검증 기간의 수량보다 많 기 때문에 이와 같은 결과가 나타난 것으로 보인다. 이상의 통계값들을 이용하여 비교 분석한 결과 보정 기간 뿐 만 아니라 검증 기간에 대해서도 관측유량과 높은 유사성을 보인 것으로 보아 추정된 매개변수를 이용한 VIC model의 유출량 모의 성능은 우수한 것으로 판단된다.
1) 최적 매개변수의 추정을 위하여 2007~2010년을 보정기간으로 하여 모형을 보정하였고 2011~2014년 기간을 검증기간으로 하여 모형을 검증하였다. 최적 매개변수 산정 결과 VIC model은 보정기간에 대하여 NS: 0.9031, R: 0.9525의 결과를 보였고, 검증 기간에 대하여 NS: 0.8964, R: 0.9469의 결과를 나타냈다. 통계값들을 이용하여 모형 의 성능을 검증한 결과 보정 기간 뿐 만 아니라 검증 기간에 대해서도 관측유량과 높은 유사성을 보인 것으로 보아 추정된 매개변수를 이용한 VIC model의 유출량 모의 성능은 매우 우수한 것으로 판단된다.
9469의 결과를 나타냈다. 통계값들을 이용하여 모형 의 성능을 검증한 결과 보정 기간 뿐 만 아니라 검증 기간에 대해서도 관측유량과 높은 유사성을 보인 것으로 보아 추정된 매개변수를 이용한 VIC model의 유출량 모의 성능은 매우 우수한 것으로 판단된다.
4(a)에서 검은색 막대그래프는 인제관측소가 위치한 격자에서의 강수량을 나타내고, 붉은색 실선은 인제관측소에서 관측한 토양수분자료이고, 파란색 실선은 VIC model의 토양수분 결과 자료를 나타낸다. 표층에서의 토양수분은 발생한 강우에 의해 크게 영향을 받기 때문에 두 자료 모두 강우 발생 시 표층의 토양수분은 강우에 즉각 반응하여 순간 증가하고, 이후 침투작용에 의해 강우 종료 후 표층의 토양수분이 감소하는 경향성이 유사하게 나타났다. Fig.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
VIC 모형은 무엇인가요?
VIC 모형은 1994년 미국 University of Washington에서 개발된 수문 모형으로, 대기와 식생 그리고 토양의 상호작용 등의 수문과정을 기반으로 물과 에너지 플럭스(Water and Energy Flux)를 모의하는 모형이다(Liang et al, 1994). 모형은 크게 물수지(Water Balance), 하도추적(Channel routing), 에너지수지(Energy Balance) 등으로 구성되어 있다.
지표해석모형에 입력되는 자료는?
, 2003), 이를 사용하여 유역내의 물과 에너지의 시공간적 분포를 모의하기 위한 연구 또한 다수 존재한다. 입력 자료로는 지표면의 초기 상태를 나타내는 초기조건, 강우 및 온도 등 의 기상강제입력자료와 토양의 상태변수와 플럭스를 나타내는 경계조건, 그리고 토양, 식생, 지형 등을 나타내는 유역특성 변수를 필요로 하며 모의를 통해 상태변수(토양수분 및 증발산), 플럭스(잠열, 현열, 지열), 유출량 등의 결과자료를 산출한다. 초기 지표해석모형은 식생이 물과 에너지의 순환에 미치는 영향을 고려할 수 있도록 개발되었다.
지구온난화의 증가로 인한 피해는?
지구온난화는 점진적으로 증가하여 최근에는 해수면 상승, 가뭄, 홍수, 태풍, 폭염, 폭설 등의 재난을 통해 자연과 인류에게 직접적인 피해를 주기에까지 이르렀다. 지난 100년간 전 지구 평균기온은 0.
참고문헌 (47)
Andreadis, K. M., Clark, E. A., Wood, A. W., Hamlet, A. F., and Lettenmaier, D. P. (2005). "Twentieth-century drought in the conterminous United States." Journal of Hydrometeorology, Vol. 6, No. 6, pp. 985-1001.
Arnold, J. G., Williams, J. R., Nicks, A. D., and Sammons, N. B. (1990). SWRRB; a basin scale simulation model for soil and water resources management
Bae, D. H., Son, K. H., and Kim, H. (2013). "Derivation & evaluation of drought threshold level considering hydro-meteorological data on South Korea." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 46, No. 3, pp. 287-299.
Bae, D. H., Son, K. H., Ahn, J. B., Hong, J. Y., Kim, G. S., Chung, J. S., Jung, U. S., and Kim, J. K. (2012). "Development of real-time drought monitoring and prediction system on Korea & East Asia region." Atmosphere, Vol. 22, No. 2, pp. 267-277.
Blondin, C. (1991). "Parameterization of land-surface processes in numerical weather prediction." In Land Surface Evaporation, Springer New York, pp. 31-54.
Bras, R. L. (1990). Hydrology: an introduction to hydrologic science. Addison Wesley Publishing Company.
Burnash, R. J., Ferral, R. L., and McGuire, R. A. (1973). A generalized streamflow simulation system, conceptual modeling for digital computers.
Chen, F., Crow, W. T., Starks, P. J., and Moriasi, D. N. (2011). "Improving hydrologic predictions of a catchment model via assimilation of surface soil moisture." Advances in Water Resources, Vol. 34, No. 4, pp. 526-536.
Chen, F., Janjic, Z., and Mitchell, K. (1997). "Impact of atmospheric surface-layer parameterizations in the new land-surface scheme of the NCEP mesoscale Eta model." Boundary-Layer Meteorology, Vol. 85, No. 3, pp. 391-421.
Cho, H., Kim, D., Olivera, F., and Guikema, S. D. (2011). "Enhanced speciation in particle swarm optimization for multi-modal problems." European Journal of Operational Research, Vol. 213, No. 1, pp. 15-23.
Choi, M., and Jacobs, J. M. (2008). "Temporal variability corrections for Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) surface soil moisture: case study in Little River region, Georgia, US." Sensors, Vol. 8, No. 4, pp. 2617-2627.
Cosgrove, B. A., Lohmann, D., Mitchell, K. E., Houser, P. R., Wood, E. F., Schaake, J. C., Robock, A., Sheffield, J., Duan, Q., Luo, L., Higgins, R. W., Pinker, R. T., Tarpley, J. D., and Meng, J. (2003). "Real-time and retrospective forcing in the North American Land Data Assimilation System (NLDAS) project." Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol. 108, 8842, doi: 10.1029/2002JD003118.
Crosson, W. L., Laymon, C. A., Inguva, R., and Schamschula, M. P. (2002). "Assimilating remote sensing data in a surface fluxsoil moisture model." Hydrological Processes, Vol. 16, No. 8, pp. 1645-1662.
Dai, Y., Zeng, X., Dickinson, R. E., and Baker, I. (2003). "The common land model." Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 84, No. 8, pp. 1013.
Dickinson, R. E. (1984). "Modeling evapotranspiration for threedimensional global climate models." Climate processes and Climate Sensitivity, pp. 58-72.
Dickinson, R. E. (1986). Biosphere/atmosphere transfer scheme (BATS) for the NCAR community climate model. Technical report.
Dickinson, R. E., Kennedy, P. J., and Henderson-Sellers, A. (1993). "Biosphere-atmosphere transfer scheme (BATS) version 1e as coupled to the NCAR community climate model." National Center for Atmospheric Research, Climate and Global Dynamics Division.
Ducroude, N., Laval, K., and Perrier, A. (1993). "A new set of parameterizations of the hydrologic exchanges at the landatmosphere interface within the LMD atmospheric general circulation model." Journal of Climate, Vol. 6, No. 2, pp. 248-273.
Famiglietti, J. S., and Wood, E. F. (1994). "Multiscale modeling of spatially variable water and energy balance processes." Water Resources Research, Vol. 30, No. 11, pp. 3061-3078.
Fatichi, S., Ivanov, V. Y., and Caporali, E. (2011). "Simulation of future climate scenarios with a weather generator." Advances in Water Resources, Vol. 34, No. 4, pp. 448-467.
Fowler, H. J., Blenkinsop, S., and Tebaldi, C. (2007). "Linking climate change modelling to impacts studies: recent advances in downscaling techniques for hydrological modelling." International Journal of Climatology, Vol. 27, No. 12, pp. 1547-1578.
Franchini, M., and Pacciani, M. (1991). "Comparative analysis of several conceptual rainfall-runoff models." Journal of Hydrology, Vol. 122, No. 1-4, pp. 161-219.
Houser, P. R., Shuttleworth, W. J., Famiglietti, J. S., Gupta, H. V., Syed, K. H., and Goodrich, D. C. (1998). "Integration of soil moisture remote sensing and hydrologic modeling using data assimilation." Water Resources Research, Vol. 34, No. 12, pp. 3405-3420.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) (2013). Climate change 2013: the physical science basis.
Kilsby, C. G., Jones, P. D., Burton, A., Ford, A. C., Fowler, H. J., Harpham, C., James, P., Smith, A., and Wilby, R. L. (2007). "A daily weather generator for use in climate change studies." Environmental Modelling & Software, Vol. 22, No. 12, pp. 1705-1719.
Kim, D., Cho, H., Onof, C., and Choi, M. (2016). "Let-It-Rain: a web application for stochastic point rainfall generation at ungaged basins and its applicability in runoff and flood modeling." Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, pp. 1-21.
Kim, J. G., Kwon, H. H., and Kim, D. (2017). "A hierarchical Bayesian approach to the modified Bartlett-Lewis rectangular pulse model for a joint estimation of model parameters across stations." Journal of Hydrology, Vol. 544, pp. 210-223.
Koster, R. D., and Suarez, M. J. (1994). "The components of a 'SVAT' scheme and their effects on a GCM's hydrological cycle." Advances in Water Resources, Vol. 17, No. 1-2, pp. 61-78.
Liang, X., Lettenmaier, D. P., Wood, E. F., and Burges, S. J. (1994). "A simple hydrologically based model of land surface water and energy fluxes for general circulation models." Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol. 99, No. D7, pp. 14415-14428.
Lohmann, D., Nolte-Holube, R., and Raschke, E. (1996). "A largescale horizontal routing model to be coupled to land surface parametrization schemes." Tellus A, Vol. 48, No. 5, pp. 708-721.
Lohmann, D., Raschke, E., Nijssen, B., and Lettenmaier, D. P. (1998). "Regional scale hydrology: I. Formulation of the VIC-2L model coupled to a routing model." Hydrological Sciences Journal, Vol. 43, No. 1, pp. 131-141.
Mitchell, K. E., Lohmann, D., Houser, P. R., Wood, E. F., Schaake, J. C., Robock, A., Cosgrove, B. A., Sheffield, J., Duan, Q., Luo, L., Higgins, R. W., Pinker, R. T., Tarpley, J. D., Lettenmaier, D. P., Marshall, C. H., Entin, J. K., Pan, M., Shi, W., Koren, V., Meng, J., Ramsay, B. H., and Bailey, A. A. (2004). "The multi-institution North American Land Data Assimilation System (NLDAS): Utilizing multiple GCIP products and partners in a continental distributed hydrological modeling system." Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol. 109, D07S90, doi: 10.1029/203JD003823.
Monteith, J. L., and Unsworth, M. H. (1990). Principles of environmental physics, Edited by Arnold, S.E., London, UK.
Moran, M. S., Peters-Lidard, C. D., Watts, J. M., and McElroy, S. (2004). "Estimating soil moisture at the watershed scale with satellite-based radar and land surface models." Canadian Journal of Remote Sensing, Vol. 30, No. 5, pp. 805-826.
Nijssen, B., Lettenmaier, D. P., Liang, X., Wetzel, S. W., and Wood, E. F. (1997). "Streamflow simulation for continental-scale river basins." Water Resources Research, Vol. 33, No. 4, pp. 711-724.
Nijssen, B., Schnur, R., and Lettenmaier, D. P. (2001). "Global retrospective estimation of soil moisture using the variable infiltration capacity land surface model, 1980-93." Journal of Climate, Vol. 14, No. 8, pp. 1790-1808.
Pauwels, V., Hoeben, R., Verhoest, N. E., and De Troch, F. P. (2001). "The importance of the spatial patterns of remotely sensed soil moisture in the improvement of discharge predictions for smallscale basins through data assimilation." Journal of Hydrology, Vol. 251, No. 1, pp. 88-102.
Rodell, M., Houser, P. R., Jambor, U. E. A., Gottschalck, J., Mitchell, K., Meng, C. J., Arsenault, K., Cosgrove, B., Radakovich, J., Bosilovich, M., Entin, J. K., Walker, J. P., Lohmann, D., and Toll, D. (2004). "The global land data assimilation system." Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 85, No. 3, pp. 381-394.
Rudiger, C., Calvet, J. C., Gruhier, C., Holmes, T. R., De Jeu, R. A., and Wagner, W. (2009). "An intercomparison of ERS-Scat and AMSR-E soil moisture observations with model simulations over France." Journal of Hydrometeorology, Vol. 10, No. 2, pp. 431-447.
Sellers, P. J., Mintz, Y. C. S. Y., Sud, Y. E. A., and Dalcher, A. (1986). "A simple biosphere model (SiB) for use within general circulation models." Journal of the Atmospheric Sciences, Vol. 43, No. 6, pp. 505-531.
Son, K. H., Bae, D. H., and Chung, J. S. (2011). "Drought analysis and assessment by using land surface model on South Korea." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 44, No. 8, pp. 667-681.
Son, K. H., Lee, J. D., and Bae, D. H. (2010). "The application assessment of global hydrologic analysis models on South Korea." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 43, No. 12, pp. 1063-1074.
Son, K. H., Lee, M. H., and Bae, D. H. (2012). "Runoff analysis and assessment using land surface model on East Asia." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 45, No. 2, pp. 165-178.
Xue, Y., Sellers, P. J., Kinter, J. L., and Shukla, J. (1991). "A simplified biosphere model for global climate studies." Journal of Climate, Vol. 4, No. 3, pp. 345-364.
Yang, Z. L., and Dickinson, R. E. (1996). "Description of the Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS) for the Soil Moisture Workshop and evaluation of its performance." Global and Planetary Change, Vol. 13, No. 1, pp. 117-134.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.