KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research (대한토목학회논문집)

Korean Society of Civil Engeneers (대한토목학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Influence of Snow Accumulation and Snowmelt Using NWS-PC Model in Rainfall-runoff Simulation

NWS-PC 모형을 이용한 강우-유출 모의에서 적설 및 융설 영향

  • 강신욱 (한국수자원공사 수자원연구원) ;
  • 유승엽 (서울대학교 대학원 토목공학과)
  • Received : 2006.08.18
  • Accepted : 2007.10.19
  • Published : 2008.01.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The impact of snow accumulation and snowmelt in rainfall-runoff modelling was analyzed for the Soyanggang dam basin by comparing the measured and simulated discharges simulated by the NWS-PC model. Sugawara's conceptual model was used to simulate the snow accumulation and snowmelt phenomena and NWS-PC model was employed to simulate rainfall-runoff. Parameters in model calibration were estimated by the Multi-step Automated Calibration Scheme and optimized using SCE-UA algorithm in each step. The results of the model calibration and verification show that the model considering snowmelt process is better than the one without consideration of snowmelt under the performance criteria such as RMSE, PBIAS, NSE, and PME. The measured discharge time series has over 60 days of persistence. Correlograms for each simulation showed that the simulated discharge with snowmelt model reproduce the persistence closely to the measured discharge's while the one without snow accumulation and snowmelt model reproduce only 20 days of persistence. The study result indicates that the inclusion of snow accumulation and snowmelt model is important for the accurate simulation of rainfall-runoff phenomena in the Soyanggang dam basin.

소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.

Keywords

References

  1. 배덕효, 오재호(1998) 장기 유출해석에서의 융설영향에 관한 기초 연구. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제31권, 제6호, pp. 833-844
  2. 이상호, 안태진, 윤병만, 심명필(2003) 적설 및 융설 모의를 포함한 탱크모형의 소양강댐 및 충주댐에 대한 적용. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제36권, 제5호, pp. 851-861
  3. 정병주, 홍성유, 서명석, 나득균(2005) 2004년 3월 4-5일 한반도 대설 사례의 역학열역학적 특성에 관한 수치 연구. 한국기상학회지, 한국기상학회, 제41권, 제3호, pp. 387-399
  4. 한국수자원공사(1995) 한강수계 다목적댐 하류 연속유출 모형과 동역학적 하도추적 모형 연구(2차년도). 수자원연구소 WRRIWR-95-2, 수자원연구소
  5. Ajami, N.K., 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 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.03.033
  6. Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., and Smith, M. (1998) Crop evapotranspiration (guidelines for computer crop water requirements). FAO Irrig. and Drain. Paper No. 56, Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome
  7. Burnash, R.J.C., Ferral, R.L., and McGuire, R.A. (1973) A generalized streamflow simulation system conceptual modeling for digital computers. National Weather Service, California Dept. of Water Resources
  8. Duan, Q., Sorooshian, S., and Gupta, V.K. (1994) Optimal use of the SCE-UA global optimization method for calibrating watershed model. Journal of Hydrology, Vol. 158, pp. 265-284 https://doi.org/10.1016/0022-1694(94)90057-4
  9. Gupta, H.V., Sorooshian, S., and Yapo, P.O. (1999) Status of automatic calibration for hydrologic model : Comparison with multilevel expert calibration. Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, Vol. 4, No. 2, pp. 135-143 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1999)4:2(135)
  10. Hogue, T.S., Gupta, H., and Sorooshian, S. (2006) A 'User-Friendly' approach to parameter estimation in hydrologic models. Journal of Hydrology, Vol. 320, pp. 202-217 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.07.009
  11. Kottegoda, N.T. (1980) Stochastic Water Resources Technology. MacMillan Press
  12. Peck, E.L. (1976) Catchment modeling and initial parameter estimation for the National Weather Service River Forecast System. NOAA Technical Memorandom NWS HYDRO-31, Office of Hydrology, Washington, D.C
  13. Salas, J.D., Delleur, J.W., Yevjevich, V., and Lane, W.L. (1980) Applied modeling of hydrologic time series. Water Resources Publications, Fort Collins
  14. Salas, J.D. (1992) Analysis and modeling of hydrologic time series. Handbook of Hydrology, edited by Maidment, David R., McGraw-Hill
  15. Sugawara, M., Watanabe, I., Ozaki, E., and Katsuyama, Y. (1984) Tank model with snow component. National Research Center for Disaster Prevention, No. 65, Japan
  16. Tabios III, G., Obeysekera, J.T., and Salas, J.D. (1986) National weather service model -PC version. Colorado State Univ., Ft. Collins, Colorado