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Parameter Regionalization of Semi-Distributed Runoff Model Using Multivariate Statistical Analysis

다변량 통계분석을 이용한 준분포형 유출모형 매개변수 지역화

  • Lee, Byong-Ju (Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ) ;
  • Jung, Il-Won (Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ) ;
  • Bae, Deg-Hyo (Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ)
  • 이병주 (세종대학교 토목환경공학과) ;
  • 정일원 (세종대학교 토목환경공학과 BK21) ;
  • 배덕효 (세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과)
  • Published : 2009.02.28

Abstract

The objective of this study is to suggest parameter regionalization scheme which is integrated two multivariate statistical methods: principal components analysis(PCA) and hierarchical cluster analysis(HCA). This technique is to apply semi-distributed rainfall-runoff model on ungauged catchments. 7 catchment characteristics (area, mean altitude, mean slope, ratio of forest, water content at saturation, field capacity and wilting point) are estimated for 109 mid-sized sub-basins. The first two components from PCA results account for 82.11% of the total variance in the dataset. Component 1 is related to the location of the catchments relevant to the altitude and Component 2 is connected with the area of these. 103 ungauged catchments are clustered using HCA as the following 6 groups: Goesan 23, Andong 6, Imha 5, Hapcheon 21, Yongdam 4, Seomjin 44. SWAT model is used to simulate runoff and the parameters of the model on the 6 gauged basins are estimated. The model parameters were regionalized for Soyang, Chungju and Daecheong dam basins which are assumed as ungauged ones. The model efficiency coefficients of the simulated inflows for these three dams were at least 0.8. These results also mean that goodness of fit is high to the observed inflows. This research will contribute to estimate and analyze hydrologic components on the ungauged catchments.

본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 김남원, 이정우, 이병주, 이정은 (2007). “비선형 저류방정식을 이용한 일 단위 하도추적법.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제5B호, pp. 533-542
  2. 남우성, 김태순, 신주영, 허준행 (2008). “다변량 분석기법을 활용한 강우 지역빈도해석.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제41권, 제5호, pp. 517-525 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2008.41.5.517
  3. 배덕효, 정일원, 권원태 (2007). “수자원에 대한 기후변화 영향평가를 위한 고해상도 시나리오 생성(I): 유역별 기후시나리오 구축.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제3호, pp. 191-204 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.3.191
  4. 이병주, 배덕효, 김남원 (2008). “SWAT 모형을 이용한 토양수분의 시공간적 변동성 평가.” 한국수자원학회 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 1270-1274
  5. 이상호, 강신욱 (2007). “유출특성인자를 이용한 수정탱크모형 매개변수의 지역화.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제4B호, pp. 379-385
  6. 이효상, 문영일 (2007). “미 계측 지역의 강우 유출 모델의 적용.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제5B호, pp. 489-498
  7. 정일원, 배덕효, 임은순 (2007). “수자원에 대한 기후변화 영향평가를 위한 고해상도 시나리오 생성(II): 유역별 유출시나리오 구축.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제3호, pp. 205-214 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.3.205
  8. 황준식, 정대일, 이재경, 김영오 (2007). “기후변화 영향 평가를 위한 월 물수지모형의 적용성 검토.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제2호, pp. 147-158 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.2.147
  9. Cloutier V., Lefebvre, R., Therrien, R., Savard, M.M. (2008). "Multivariate statistical analysis of geochemical data as indicative of the hydrogeochemical evolution of groundwater in a sedimentary rock aquifer system." Journal of Hydrology, Vol. 353, pp. 294-313 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.02.015
  10. Davis, J.C. (1986). Statistics and data analysis in Geology. John Wiley ${\varepsilon}$t Sons Inc., New York
  11. Guler, C., Thyne, G.D., McCray, J.E., Turner, A.K. (2002). "Evaluation of graphical and multivariate statistical methods for classification of water chemistry data." Hydrogeology Journal. Vol. 10, pp. 455-474 https://doi.org/10.1007/s10040-002-0196-6
  12. Hogue, T.S., Sorooshian, S., Gupta, V.K., Holz, A., Braatz, D. (2000). "A multistep automatic calibration scheme for river forecasting models." Journal of Hydrometeorology. Vol. 10, pp. 455-474 https://doi.org/10.1175/1525-7541(2000)001<0524:AMACSF>2.0.CO;2
  13. Neitsch, S.L., Arnord, J.G., Kiniry, J.R., Williams, J.R., (2001). Soil and Water Assessment Tool - Theoretical Documentation(version 2000)
  14. Quarda, T.B.M.J., Ba, K.M., Diaz-Delgado, C., Carsteanu, A., Chokmani, K., Gingras, H., Quentin, E., Trujillo, E., Bobee, B. (2008). "Intercomparison of regional flood frequency estimation methods at ungauged sites for a Mexican case study." Journal of Hydrology, Vol. 348, pp. 40-58 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.09.031
  15. Rao, A.R., Srinivas, V.V (2006). "Regionalization of watersheds by hybrid-cluster analysis." Journal of Hydrology, Vol. 318, pp. 37-56 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.06.004
  16. Ribeiro, L., Macedo, M.E. (1995). "Application of multivariate statistics, trend and cluster analysis to groundwater quality in the Tejo and Sado aquifer." in: groundwater Quality: Remediation and Protection. Proceeding of the Prague Conference, May 1995. IAHS publ. No. 225, pp. 39-47
  17. Schot, P.P., van der Wal, J. (1992). Human impact on regional groundwater composition through intervention in natural flow pattens and changes in land use." Journal of Hydrology, Vol. 134, pp. 297-313 https://doi.org/10.1016/0022-1694(92)90040-3
  18. Steinhorst, R.K., Williams, R.E. (1985). "Discrimination of groundwater sources using cluster analysis, MANOVA, canonical analysis and discriminant analysis." Water Resources Research, Vol. 21, pp. 1149-1156 https://doi.org/10.1029/WR021i008p01149
  19. Thomas, H.A. (1981). Improved Methods for National Water Assessment. Report, WR15249270, U.S Water Resource. Council, Washington, D.C
  20. Zhang, J., Hall, M.J. (2004). "Regional flood frequency analysis for the Gan-Ming River basin in China." Journal of Hydrology, Vol. 296, pp. 98-117 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.03.018

Cited by

  1. The Application Assessment of Global Hydrologic Analysis Models on South Korea vol.43, pp.12, 2010, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2010.43.12.1063
  2. Runoff Analysis and Assessment Using Land Surface Model on East Asia vol.45, pp.2, 2012, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2012.45.2.165
  3. Possible change in Korean streamflow seasonality based on multi-model climate projections vol.27, pp.7, 2013, https://doi.org/10.1002/hyp.9215
  4. Parameter Regionalization of a Tank Model for Simulating Runoffs from Ungauged Watersheds vol.46, pp.5, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.5.519
  5. Future Korean Water Resources Projection Considering Uncertainty of GCMs and Hydrological Models vol.44, pp.5, 2011, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2011.44.5.389
  6. Assessment of Conceptual Rainfall Runoff Models for Regionalisation at Miho Catchment vol.12, pp.1, 2012, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2012.12.1.193
  7. Climate Change Impact Assessment on Water Resources and Susceptible Zones Identification in the Asian Monsoon Region vol.29, pp.14, 2015, https://doi.org/10.1007/s11269-015-1124-6
  8. A Study on Hydrologic Clustering for Standard Watersheds of Korea Water Resources Unit Map Using Multivariate Statistical Analysis vol.17, pp.1, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.1.091
  9. Assessment of Climate Change Impacts on Hydrology and Snowmelt by Applying RCP Scenarios using SWAT Model for Hanriver Watersheds vol.55, pp.5, 2013, https://doi.org/10.5389/KSAE.2013.55.5.037
  10. Regionalisation of a PDM Model for Catchment Runoff in a Mountainous Region of Korea pp.1976-3808, 2018, https://doi.org/10.1007/s12205-018-1629-7