• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.262-262
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• 2023

기후변화 및 도시화에 따른 강우 패턴의 변화는 수문 변화를 야기시키며, 이에 따른 영향을 평가하고 예측하기 위해서는 수문학적 모델을 통해 정량화하는 과정이 필요하다. 그러나 기존에 개발되어 사용되고 있는 대부분의 수문학적 모델은 해외에서 개발되어 국내 유역 특성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 L-THIA ACN-WQ 2016과 2018 모델이 개발되어 적용성이 평가된 바 있다. 하지만 L-THIA ACN-WQ 모델의 경우 시단위 유량 및 수질 모의가 불가능한 한계점이 있다. 소규모 유역이나 도시화된 지역에서는 하루에 여러 번의 강우 이벤트가 발생하거나 단기간에 많은 양의 강우가 발생하는 경우가 많기 때문에, 이러한 강우-유출을 평가하기 위해서는 시단위 모의가 필요하다. 본 연구에서는 시단위 유량-수질 모의가 가능한 L-THIA sub-daily WQ 모델을 개발하였으며, 갑천 유역과 복하천 유역에서 적용성을 평가하였다. L-THIA sub-daily WQ 모델은 SCS-CN 방법과 Green-Ampt 방법을 함께 고려할 수 있도록 개발하였으며, 국내의 토지이용 및 강우 특성을 고려할 수 있도록 점근 CN과 강우 계급별 EMC를 활용하였다. 갑천 유역과 복하천 유역에서 시단위 유량 예측 결과 R2는 0.61~0.69, NSE는 0.61~0.65, PBIAS는 -4.0~-7.3으로 모의된 시단위 유량이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 수질 예측 결과 T-P와 SS가 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 개발된 L-THIA sub-daily WQ 모델은 점오염원을 포함하고 있는 도시유역에서 비점오염원에 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.576-580
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• 2010

NRCS의 유출곡선지수 산정법(CN; Runoff Curve Number method)은 유역내의 토지 이용 및 토지 피복, 토양특성, 수문학적 조건 등을 이용하여 총 강우량으로부터 유효 유출량을 계산하는 방법으로서 이론의 간편성과 적용성으로 인하여 여러 분야에 적용되고 있다. 그러나, 유출곡선지수의 특성상 지역적인 특성에 따라 차이가 발생할 수 밖에 없음에도 국내에서는 대부분 미국 NEH(National Engineering Handbook)에서 제시한 기준을 이용하고 있는 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 국내 유역의 강우-유출 특성을 반영한 유출곡선지수를 산정하고 강우에 따른 직접 유출량을 모의하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 보청천 유역의 관측 강우-유출 자료에 Hawkins et al(1993)등이 제시한 점근 유출곡선지수방법을 적용하고 이를 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제시한 값과 비교하였다. 또한 유역의 대표 유출곡선지수에 대한 회귀식을 유도하고 이를 이용하여 보청천 유역의 하계 유출을 모의하고 그 결과를 비교 분석 하였다. 연구결과 대표 유출곡선지수식을 이용한 유역의 직접유출 모의결과가 단일 유출곡선지수시의 모의결과보다 더 우수한 결과를 나타내었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.11
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• pp.759-767
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• 2017

Two main parameters of NRCS-CN method are curve numbers and intial loss ratio. They are generally selected according to the guideline of US National Engineering Handbook, however, they might cause errors on estimated runoff in Korea because there are differences between soil types and hydrological characteristics of Korean watersheds and those of United States. In this study, applying asymptotic CN regression method, we suggested eight modified NRCS-CN models to decide optimum runoff estimation model for Korean watersheds. RSR (RMSE-observations standard deviation ratio) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were used to evaluate model performance, consequently M6 for gauged basins (Avg. RSR was 0.76, Avg. NSE was 0.39) and M7 for ungauged basins (Avg. RSR was 0.82, Avg. NSE was 0.31) were selected. Furthermore it was observed that initial loss ratios ranging from 0.01 to 0.10 were more adequate than the fixed ${\lambda}=0.20$ in most of basins.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.12
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• pp.1231-1244
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• 2008

The objective of this study is to present a methodology for estimating runoff curve number(CN) using SWAT model which is capable of reflecting watershed heterogeneity such as climate condition, land use, soil type. The proposed CN estimation method is based on the asymptotic CN method and particularly, it uses surface flow data simulated by SWAT. This method has advantages to estimate spatial CN values according to subbasin division and to reflect watershed characteristics because the calibration process has been made by matching the measured and simulated streamflows. Furthermore, the method is not sensitive to rainfall-runoff data since CN estimation is on a daily basis. The SWAT based CN estimation method is applied to Chungju dam watershed. The regression equation of the estimated CN that exponentially decays with the increase of rainfall is presented.