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NTIS 바로가기한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.21 no.1, 2019년, pp.1 - 8
김정호 , 김태균 (경남과학기술대학교 조경학과)
In this study, the multi-objective optimization method is attemped to optimize the hydrological model to estimate the runoff through two hydrological processes. HL-RDHM, a distributed hydrological model that can simultaneously estimate the amount of snowfall and runoff, was used as the distributed h...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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HL-RDHM 모형의 구성인 융설모듈과 물수지모듈은 각각 어떤 특징이 있는가? | HL-RDHM 모형은 융설모듈과 물수지모듈로 구성되어 있다. 융설모듈은 Anderson(1973)에 의해 개발된 Snow17 모형을 사용하고 있다. Snow17 모형은 적설과 제설을 모의하기위한 개념적인 모형으로 강수량, 기온, 증발산량을 입력자료로하고, 이로부터 강수와 융설의 총량을 계산하거나 눈으로부터발생하는 유출량을 계산한다. Snow17 모형의 매개변수는 에너지 수지(Energy Balance)를 이용하여 산정할 수 있다. 물수지모듈은 SAC-SMA(Sacramento Soil Moisture Accounting;Burnash, 1995)를 이용한다. SAC-SMA 모형은 크게 상층부와 하층부의 2개의 층으로 나뉘어져 있으며, 상층부는 상대적으로 얇은 층으로, 증발산 수요량을 공급하기 위해 수분을 저장한다. 하층부는 상대적으로 두꺼운 층으로 구성되며, 주로기저유출에 관여한다. 상층부와 하층부의 상호작용을 통해 물의 흐름을 산정하고, 저류량이 포화상태에 도달하여 더 이상수분을 저장할 수 없을 때 유출이 발생된다. | |
SAC-SMA 모형의 특징은 무엇인가? | 물수지모듈은 SAC-SMA(Sacramento Soil Moisture Accounting;Burnash, 1995)를 이용한다. SAC-SMA 모형은 크게 상층부와 하층부의 2개의 층으로 나뉘어져 있으며, 상층부는 상대적으로 얇은 층으로, 증발산 수요량을 공급하기 위해 수분을 저장한다. 하층부는 상대적으로 두꺼운 층으로 구성되며, 주로기저유출에 관여한다. 상층부와 하층부의 상호작용을 통해 물의 흐름을 산정하고, 저류량이 포화상태에 도달하여 더 이상수분을 저장할 수 없을 때 유출이 발생된다. | |
수문모형을 적용하기 위해 필요한 것은 무엇인가? | 수문모형을 적용하기 위해서는 모형의 매개변수 보정(calibration)과 검증(validation) 작업이 필수적이다. 컴퓨터 성능의 급격한 향상과, 방대한 양의 수문학적 데이터 수집 기술의발전은, 집중형(lumped) 수문모형에서 분포형(distributed) 수문모형의 발전으로 이어지게 되었다. |
Ajami, K. N., Gupta, H., Wagener, T., and Sorooshian, S. (2004) Calibration of a Semi-Distributed Hydrologic Model for Streamflow Estimation along a River System. Journal of Hydrology, Vol. 298, pp. 112-135
Anderson, E. A. (1973) National Weather Service River Forecast System-snow accumulation and ablation model. NOAA Technical Memorandum NWS HYDRO-17, 217
Anderson, E. A. (2006) Snow accumulation and ablation model: NWSRFS (National Weather Service River Forecast System) Snow17 Snow Model. in User Manual for Release 81
Burnash, R. J. C. (1995) The NWS river forecast system - catchment modeling. In: Singh, V.P. (Ed.), Computer Models of Watershed Hydrology. Water Resources Publications, Littleton, Colorado, USA, pp. 311-366
Effland, W. R., D. Helms, H. Eswaran, P. Reich, S. Waltman and A. Yeh (2006) A Digital Collection of Selected Historical Publications on Soil Survey and Soil Classification in the United States of America", Soil Survey Division, USDA
Natural Resources Conservation Service, Washington, DC. Farnsworth, R. K. and Thompson, E. S. (1982) Mean monthly, seasonal, and annual pan evaporation for the United States. NOAA Technical Report NWS 34, National Oceanic and Atmospheric Administration, Washington, DC, p. 85.
Franz, J. K., and Karsten, R., L. (2013) Calibration of a Distributed Snow Model using MODIS snow cover area data. Journal of Hydrology, Vol. 494, pp. 160-175
Gupta, H. V., Sorroshian, S., and Yapo, O., P. (1998) Toward Improved Calibration of Hydrologic Models: Multiple and Noncommensurable meausres of Information. WRR, Vol. 34, No. 4, pp. 751-763
Gupta, H. V., Bastidas, L. A., Sorooshian, S., Shuttleworth, W. J., and Yang, Z. L. (1999) Parameter estimation of a land surface scheme using multicriteria methods. Journal of Geophysical Research, Vol. 104, D16, pp. 19,491-19,503
Homer, C. G., Dewitz, J. A., Yang, L., Jin, S., Danielson, P., Xian, G., Coulston, J., Herold, N. D., Wickham, J. D., and Megown, K. (2015) Completion of the 2011 National Land Cover Database for the Conterminous United States-Representing a decade of land cover change information. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol., 81, No. 5, pp.345-354
Isenstein, M., E., Wi, S., Yang, E. C. Y., and Brown, C. (2015) Calibration of a Distributed Hydrologic Model using Streamflow and Remote Sensing Snow Data. World Environmental and Water Resources Congress, ASCE 2015
Koren, V., Reed, S., Smith, M., Zhang, Z., and Seo, D.J. (2004) Hydrology laboratory research modeling system (HL-RMS) of the US national weather service. Journal of Hydrology, Vol. 291, pp. 297-318.
Rajib, A., M., Merwade, V., and Yu, Z. (2016) "Multi-objective Calibration of a Hydrologic Model using Spatially Distributed Remotely Sensed/In-situ Soil Moisture." Journal of Hydrology, Vol. 536, pp. 192-207
Reed, S., Maidment, D. R. (1999) Coordinate transformations for using NEXRAD data in GIS-based hydrologic modeling. Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 4, pp. 174-183
Robock, A., Luo, L., Wood, E.F., Wen, F., Mictell, K.E., Houser, P.R., Schaake, J.C., Lohmann, D., Cosgrove, B., Sheffield, J., Duan, Q., Higgins, R.W., Pinker, E.T., Tarpley, J.D., Basara, J.B., Crawford, K.C. (2003) Evaluation of the North American Land Data Assimilation System over the southern Great Plains during warm season. J. Geophys. Res. Vol. 108 (D22), 8846. http://dx.doi.org/10.1029/2002JD003245.
Robock, A., Schlosser, C.A., Vinnikov, K.Ya., Speranskaya, N.A., Entin, J.K., Qiu, S. (1998) Evaluation of the AMIP soil moisture simulations. Global and Planetary Change 19, pp. 181-208.
Smith, M., Seo, D.-J., Koren, V., Reed, S. M., Zhang, Z., Duan, Q., Moreda, F., and Cong, S. (2004) The distributed model intercomparison project (DMIP): Motivation and experiment design. Journal of Hydrology, 298, pp. 4-26
Smith, M., Koren, V., Reed, S. M., Zhang, Z., Zhang, Y., Moreda, F., Cui, Z., Mizukami, N., Anderson, E. A., and Cosgrove, B. A. (2012a) The distributed model intercomparison project - Phase 2: Motivation and design of the Oklahoma experiments. Journal of Hydrology, Vol. 418-419, pp. 3-16
Smith, M., Koren, V., Zhang, Z., Zhang, Y., Reed, S. M., Cui, Z., Moreda, F., Cosgrove, B. A., Mizukami, N., Anderson, E. A., and DMIP 2 Participants (2012b) Results of the DMIP 2 Oklahoma experiments. Journal of Hydrology, Vol. 418-419, pp. 17-48
Vrugt, J. A., Gupta, H. V., Bouten, W., and Sorroshian, S. (2003a) A shuffled complex evolution metropolis algorithm for optimization and uncertainty assessment of hydrologic model parameters. Water Resources Research, Vol. 39(8), 1201, doi:10.1029/2002WR001642
Vrugt, J. A., Gupta, H. V., Bastidas, L., Bouten, W., and Sorooshian, S. (2003b) Effective and efficient algorithm for multi-objective optimization of hydrologic models. Water Resources Research, Vol. 39, No.8, 1214, doi:10.1029/2002WR001746
Wi, S., Yang, Y. C. E., Steinschneider, S., Khalil, A., and Brown, C. M. (2015) Calibration Approaches for Distributed Hydrologic Models in Poorly Gaged Basins: Implication for Streamflow Projections under Climate Change. Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 19, pp. 857-876
Zhang, Y., Z. Zhang, S. Reed, and Koren, V. (2011) An enhanced and automated approach for deriving a priori SAC-SMA parameters from the soil survey geographic dataset. Computers & Geosciences, Vol. 37, pp. 219-231
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