유출곡선지수(SCS-CN)를 사용하는 유역수문모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 토지이용별 유출곡선지수가 잘 정의되어야한다. 하지만 논의 경우에는 유출곡선지수가 잘 정의되어 있지않다. 현재까지 연구된 논 CN number로는 경기지역의 조건을 반영한다. 본 연구에서는 영산강 수계와 섬진강 수계에 대한 논의 CN값을 추정하기위해 수문모니터링을 실시하였다. 시험지구는 영산강 수계 내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 학야지구와 섬진강 수계 내에 위치한 전라북도 순창군 적성면 고원리 적성지구로 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 두 시험지구에서 각각 강우량과 유출량을 조사하여 강우-유출 관계식을 유도하여 CN값을 산정하였다. 그 결과 CN-I, CN-II, CN-III 값은 학야지구에서 각각 65, 85, 94로 나타났고, 적성지구에서 각각 69, 89, 97로 나타났다. 이는 기존의 연구와 비교하여 CN-II값이 더 높은 것으로 나타났다.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.493-498
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1999
To extract hydrologic information more easily , the pre-processor for hydrologic model using Geographic Information System was developed . This model was applied to the Balan-reservoir watershed which is located at the southwest of Suwon. For estimation SCS curve number, landuse map and hydrologic soil group map were collected from digital map and reconnaissance soil map respectively. The estimated curve number from the GIS technique was 73.
The rainfall-runoff potential of Jangseong reservoir watershed was studied based on SCS (Soil Conservation Service, which is now the NRCS, Natural Resources Conservation Service, USDA) runoff curve number (CN) technique. Precipitation and reservoir operation data had been collected. The rainfall-runoff pairs from the watershed for ten years was estimated using reservoir water balance analysis using reservoir operation records. The maximum retention, S, for each storm event from rainfall-runoff pair was estimated for selected storm events. The estimated S values were arranged in descending order, then its probability distribution was determined as log-normal distribution, and associated CNs were found about probability levels of Pr=0.1, 0.5, and 0.9, respectively. A subwatershed that has the similar portions of land use categories to the whole watershed of Jangseong reservoir was selected and hydrologic monitoring was conducted. CNs for subwatershed were determined using observed data. CNs determined from observed rainfall-runoff data and reservoir water balance analysis were compared to the suggested CNs by the method of SCS-NEH4. The $CN_{II}$ measured and estimated from water balance analysis in this study were 78.0 and 78.1, respectively. However, the $CN_{II}$, which was determined based on hydrologic soil group, land use, was 67.2 indicating that actual runoff potential of Jangseong reservoir watershed is higher than that evaluated by SCS-NEH4 method. The results showed that watershed runoff potential for large scale agricultural reservoirs needs to be examined for efficient management of water resources and flood prevention.
설계홍수량 산정을 위한 유효우량은 대부분 미국에서 개발된 SCS-CN 방법으로 계산된다. 이때 사용되는 토지이용상태에 따른 유출곡선지수 또한 미국의 기준을 토대로 결정된 것이다. 그러나 미국과 우리나라의 토지이용상태는 많은 차이가 있다. 특히 미국의 기준에는 우리나라의 면적의 70%를 차지하고 있는 산림(forest)과 담수재배하는 논에 대한 명확한 기준이 없다. 논의 경우, 이전의 연구결과를 바탕으로 논이 홍수기에 담수상태인 것을 고려하여 토양형에 관계없이 CN값을 79로 사용하고 있다. 산림의 경우 미국 SCS의 목적이 농작물 증산에 있었기 때문에 SCS의 분류 기준은 조성림에 해당하는 수림(woods)에 대한 기준만 제시하였다. 따라서 수자원 실무에서 산림에 대한 유출곡선지수를 결정하기 위해서 미국 산림청에서 개발한 방법을 이용하고 있다. 이것은 수문학적 조건 등급을 고려하여 결정하는 대안적인 방법이다. 본 연구에서는 굴운, 방림, 왕성동 지역의 실측된 강우-유출 자료를 이용하여 산림의 유출곡선 변화를 살펴보았다. 연구결과, 산림의 CN값은 HC=1의 등급이 적당하며, 그때의 유출곡선지수는 AMC-II 기준으로 수문학적 토양군 A는 54와 55가 적당한 것으로 나타났다.
GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의 최우도법(80.9%)과 신경망 기법(84.1%)에서 신경망 기법 분류 결과가 상대적으로 우수하므로 신경망 기법으로 토지 피복을 분류하였다. 그리고 SCS방법으로 토양도를 이용하여 AMC-II 조건하에서 CN값을 산정하면 수작업 토지이용도는 55, 신경망 분류 토지 피복도는 57로 비슷한 결과로 나타났다. 이를 토대로 전체 유역에 대해서 신경망 기법으로 분류한 토지 피복도를 사용하여 CN값을 산정하여 적용함으로써 타당성을 증명했다. 앞으로 신경망 기법을 이용한 토지 피복 분류와 GIS기법의 적용으로 보다 정확하고 신속한 CN값 산정이 가능할 것으로 사료된다.
직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.
3차원 수치고도지도 및 TIN모듈을 이용하여 SCS법에 의한 유효강우량 산정방법을 제안하였다.유역사면경사 $10^{\circ}$ 증가에 대한 유출곡선지수의 증분치(2%, 3%)를 고려하여 유효강우량을 산정한 결과, 호우사상에 따라 약 5.90%~12.0%의 차이를 나타내었다. 따라서 우리나라 대부분의 하천유역과 같ㅇ. 고도차가 큰 일반 산지하천유역에서 SCS법에 의한 유효강우량 산정시에는 유역사면경사를 고려한 해석이 보다 합리적인 것으로 판단되었다.
Kim, Sang-Ho;Lee, Mi-Seon;Park, Geun-Ae;Hong, Suk-Young;Choi, Chul-Uong;Kim, Seong-Joon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.602-605
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2006
This study is to apply QuickBird satellite image for the simulation of storm runoff in a small rural watershed. For a 1.05 $km^2$ watershed located in Goesan-Gun of Chungbuk Province, the land use from the QuickBird image was produced by on-screening digitising after ortho-rectifying using 2 m DEM. For 3 cases of land use, soil and elevation scale (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000), SCS (Soil Conservation Service)-CN (Curve Number) and the watershed physical parameters were prepared for the storm runoff model, HEC-HMS (Hydrological Modelling System). The model was evaluated for each case and compared the simulated results with couple of selected storm events.
DEM(Digital Elevation Model) 크기의 변화에 따라 특정 지역에 많은 규격의 수문 데이터가 존재할 수 있기 때문에, 어느 지역, 어느 기상 데이터에도 작동할 수 있는 수문 모형의 개발이 절실히 필요하게 되었다. 이와 같은 필요성을 설명하기 위해서 객체지향(object-oriented)적인 프로그래밍 기술을 적용한 GHISMO(Geographic and Hydrologic Information System Modeling Objects)라는 수문모형(hydrologic model)을 개발하였다. GHISMO의 가장 핵심적인 수문학적 접근방법은 저류-배출(storage-release)과 지표면 유효 강수량을 구하기 위하여 SCS curve number 방법을 사용한 것이다. 이 연구에서 수문모형의 모의실험 결과를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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