Physical based water balance model had better simulation results than conceptial model, however it is difficult to obtain input data for the model. This study suggests some methods to obtain parameter values of BROOK90 from meteorological data, soil map, land-use map. Comparing measured and simulated discharge proved the methods to be valid. For validation model($2001{\sim}2003$), comparing measured and simulated discharge a daily mean bias error, Nash-Sutcliffe's model efficiency coefficient, coefficient of determination equal to -0.517, 0.87 and 0.89 respectively. The results of this study would be helpful to the hydrological study using physical based hydrological model not only in super site but in other catchments.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.6
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pp.9-18
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2017
The objective of this study was to estimate the climate change impact on inflow to Namgang Dam using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed flow data from 2003 to 2014 for the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Calibration results showed that the annual mean inflow were within ${\pm}5%$ error compared to the observed. $R^2$ were ranged 0.61~0.87, RMSE were 1.37~7.00 mm/day, NSE were 0.47~0.83, and RMAE were 0.25~0.73 mm/day for daily runoff, respectively. Climate change scenarios were obtained from the HadGEM3-RA. The quantile mapping method was adopted to correct bias that is inherent in the climate change scenarios. Based on the climate change scenarios, calibrated SWAT model simulates the future inflow and evapotranspiration for the study watershed. The expected future inflow to Namgang dam using RCP 4.5 is increasing by 4.8 % and RCP 8.5 is increasing by 19.0 %, respectively. The expected future evapotranspiration for Namgang dam watershed using RCP 4.5 is decreasing by 6.7 % and RCP 8.5 is decreasing by 0.7 %, respectively.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.6
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pp.73-79
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2019
Continuous and tremendous data (canopy temperature and meteorological variables) are necessary to determine Crop Water Stress Index (CWSI). This study investigated the optimal monitoring time and interval of canopy temperature and meteorological variables (air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed) to determine CWSIs. The Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to quantitatively describe the accuracy of sampling method depending upon various time intervals (t=5, 10, 15, 20, 30 and 60 minutes) and CWSIs per every minute were used as a reference. The NSE coefficient of wind speed was 0.516 at the sampling time of 60 minutes, while the ones of other meteorological variables and canopy temperature were greater than 0.8. The pattern of daily CWSIs increased from 8:00 am, reached the maximum value at 12:00 pm, then decreased after 2:00 pm. The statistical analysis showed that the data collection at 11:40 am produced the closest CWSI value to the daily average of CWSI, which indicates that just one time of measurement could be representative throughout the day. Overall, the findings of this study contributes to the economical and convenient method of quantifying CWSIs and irrigation management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.473-473
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2021
새만금 유역의 하류 평야지대는 농업 관개 및 배수가 제수문의 영향을 받고 있으며, 상류 축산밀집시설에 따라 농업 비점오염원 유입이 수계 환경오염에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 새만금 유역의 하류 제수문을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD(Computational fluid dynamics)는 구조물을 설계하고 유체, 기체 등의 역학을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농촌 소유역을 대상으로 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 유입 및 유출 영향을 평가할 수 있다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R2 (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. CFD 모형은 제수문의 실제 규격을 바탕으로 동일한 구조를 고려하였으며, 수문조작을 고려하여 유입 및 유출을 모의하였다. 본 연구는 유역차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.262-262
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2020
새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R2 (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R2, RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R2, RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Kim, Da Rae;Lee, Ji Wan;Jung, Chung Gil;Kim, Seong Joon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.1
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pp.11-20
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2018
This study is to calibrate the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) water quality of SS (Suspended Solid), T-P (Total Phosphorus), and T-N (Total Nitrogen) by focusing on 2014~2015 drought periods and identify the important parameters. For Gongdo watershed ($366.5km^2$), the SWAT was calibrated for 2 cases of 2002~2006 normal year focusing calibration and 2014~2015 drought focusing calibration respectively. The parameters of N_UPDIS (Nitrogen uptake distribution parameter) and CMN (Rate factor for humus mineralization of active organic nutrients) played important roles for T-N calibration during drought periods. The SWAT SS, T-N, and T-P average $R^2$ (Coefficient of determination) results by focusing on 2014~2015 drought periods calibration showed 0.71, 0.65 and 0.62 while 2002~2006 normal year focusing calibration showed 0.63, 0.58 and 0.50 respectively. Also SWAT SS, T-N, and T-P model efficiency NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) results by focusing on drought period (2014~2015) calibrated showed 0.76, 0.77, 0.87 respectively. Even though the SS, T-P parameters were unchanged during the calibration, the SS and T-P results were improved by the hydrological parameters (SCS-CN, SOL_K, SLSOIL) during the drought periods. The SWAT water quality calibration needs to be considered for the movement of SS and nutrients transport especially focusing on the drought characteristics.
The sediment transportation caused by soil erosion due to rainfall-discharge in the large watershed scale plays critical role in human society. The relationship between rainfall-discharge-sediment transportation is depending on the start time of rainfall and end of rainfall but, the studies related with rainfall characteristics are insufficient. In this study, The Soil and Water Assession Tool (SWAT) model was used to study the relationship between rainfall-discharge-sediment transportation at the Sook river watershed which is monitored by the Ministry of Environment. To do this, first of all, the sensitivity analysis about model attributes was performed using monitored data. The accuracy analysis of SWAT model was conducted using the model's efficiency index (Nash and Sutcliffe model efficiency; NSE) and the coefficient of determination (R2). After that, it was studied what results could be obtained according to changes in rainfall timing and end points. In the result of discharge simulation, the modified rainfall values (sum of total rainfall starting time and end time) showed more high accuracy values (R2:0.90, NSE: 0.8) than original rainfall values (R2:0.76, NSE: 0.72). In the result of sediment transportation simulation, during calibration had more resonable results(R2:0.87, NSE: 0.86) than compared with original rainfall values (R2:0.44, NSE: 0.41). However, validation results of sediment transportation simulation showed low accuracy values compared with calibration results. This results maybe cause monitoring periods of sediment flow compared with discharge monitoring periods. Nevertheless, since rainfall characteristic plays critical rule in model results, continuous research on rainfall characteristic is needed.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.4
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pp.55-64
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2021
The expansion of upland crop cultivation in rice paddy fields is recommended by the Korean government to solve the problem of falling rice price and reduction of rice farmer's income due to oversupply of rice. However, water use efficiency is significantly influenced by the land use change from paddy field to upland. Therefore, this study aimed to evaluate the water budget of soybean grown in using APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model. The amount of runoff was measured in a test bed located in Iksan, Jeollabu-do and used to calibrate and validate the simulated runoff by APEX model. From 2019 to 2020, the water budget of soybean grown in uplands were estimated and compared with the one grown in paddy fields. The calibration result of AP EX model for runoff showed that R2 (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were 0.90 and 0.89, respectively. In addition, the validated results of R2 and NSE were 0.81 and 0.62, respectively. The comparative study of each component in water budget showed that the amounts of evapotranspiration and percolation estimated by APEX model were 549.1 mm and 375.8mm, respectively. The direct runoff amount from upland was 390.1 mm, which was less than that from paddy fields. The average amount of irrigation water was 28.7 mm, which was very small compared to the one from paddy fields.
Different types of schemes have been used in stage prediction involving conceptual and physical models. Nevertheless, none of these schemes can be considered as a single superior model. To overcome disadvantages of existing physics based rainfall-runoff models for stage predicting because of the complexity of the hydrological process, recently the data-derived models has been widely adopted for predicting flood stage. The objective of this study is to evaluate model performance for stage prediction of the Neuro-Fuzzy and regression analysis stage prediction models in these data-derived methods. The proposed models are applied to the Wangsukcheon in Han river watershed. To evaluate the performance of the proposed models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient(NSEC), mean absolute error(MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the Neuro-Fuzzy stage prediction model can carry out the river flood stage prediction more accurately than the regression analysis stage prediction model. This study can greatly contribute to the construction of a high accuracy flood information system that secure lead time in medium and small streams.
An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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