Snow Melting Simulation of Gwangdong Dam Basin in the Spring Season Using Developed K-DRUM Model

대 한 토 목 학 회 논 문 집 제32권 제6B 호·2012년 11월 pp. 355 ~ 361

수 공 학

K-DRUM 모형의 개선을 통한 광동댐 유역의 봄철 융설 모의

Snow Melting Simulation of Gwangdong Dam Basin in the Spring Season Using Developed K-DRUM Model

김현식*·강신욱**·황필선***·허영택****

Kim, Hyeon Sik ^· Kang, Shin Uk ^· Hwang, Phyil Sun ^· Hur, Young Teck

···

Abstract

Gwangdong Dam Watershed is affected by the increased discharge caused by the melting snow in the spring season. There- fore, simulation results obtained using hydrologic models have generally been inaccurate in relation to discharge without snow pack and melt modules. In this research, a grid based distributed rainfall runoff model (K-DRUM) was developed using a snow pack and melt module, and has been applied in the Gwangdong Dam Watershed to simulate the discharge for a four year period. A previous version of K-DRUM, which does not include a snow pack or melt module, was used to calculate the dis- charge in order to compare the snow melt effect. The simulation period lasted about 7 months from October of the previous year to April of this year using hourly precipitation and weather observed data. To evaluate the model performance, NSE, PBIAS and RSR statistics techniques were applied using the simulation results of the discharge. From the results of reliability evaluation, the K-DRUM model, which uses a snow pack and melt module, had a good applicability for the runoff simulation considering the snow melt effect in the spring.

Keywords : gwangdong dam, snow pack and melt, K-DRUM, reliability evaluation

···

요 지

광동댐 유역은 융설에 의한 봄철 유출량 변화가 두드러지게 나타나는 유역으로서, 융설을 고려하지 않고 유출량을 산정할 경우 결과에 대한 신뢰성이 저하될 밖에 없다. 본 연구에서는 K-DRUM 모형에 융·적설 모듈을 포함하여 광동댐 유역을 대상으로 최근 4년간 봄철 유출량 모의를 수행하였다. 또한 융·적설 효과를 비교하기 위해 융·적설 모의기능이 적용되지 않은 경우와 적용한 경우의 결과를 비교하였다. 모의기간은 전년도 10월부터 해당연도 4월까지로 약 7개월간이고, 시단위 강우자료와 기상자료를 입력자료로 사용하였다. 유출량 모의 결과에 대한 모형의 성능을 평가하기 위하여 NSE, PBIAS, RSR 지수로 평가하였다. 신뢰성 평가 결과, 융·적설 모듈을 적용한 K-DRUM 모형은 봄철 융설에 의한 유출모의에 적용 성이 우수한 것으로 나타났다.

핵심용어 : 광동댐, 융·적설, K-DRUM 모형, 신뢰성 평가

···

1. 서 론

우리나라는 국토의 약 70% 가 산악으로 구성되어 있으며 ,

지형적 영향으로 국지 규모의 다양한 기상 특성과 수문환경 의 변화가 나타난다 . 특히 북동부 산악지역의 경우 , 강수의 빈도 및 수량이 계절에 따라 현격한 차이가 발생함에 따라 수자원의 양적 평가에서 겨울과 봄의 융·적설에 대한 고려 가 필수적이다 ( 김성준과 임혁진 , 2005). 최근 30 년의 연평균 신적설량은 태백산간 지역이 80 cm 이상으로 가장 많고 , 영

남지역과 호남 남해안 지역이 10 cm 이하로 가장 적다 . 강

설이 많은 지역의 경우 기온 상승으로 인해 융설이 발생하

여 지표수 및 지하수 유출에 영향을 미친다 ( 강신욱과 유승엽 , 2008).

융설 및 적설에 의한 유출을 모의하기 위해서 과거부터 많은 융설 모형이 개발되어 왔다 . 개발된 모형들은 단순한

통계적 모형 (Zuzel and Cox, 1975) 에서 복잡한 분포형 모

형 (Morris, 1985) 에 이르기까지 그 형태가 다양하고 , 모형의

형식에 따라 요구되는 입력자료도 다르다 . 모형의 형식이 융 설의 물리적 과정을 표현할 수 있고 , 입력자료가 풍부하고 정확하다면 모형의 결과는 정확할 것임은 분명하나 , 국내의 융설에 관한 연구 현실을 감안하면 개념적 융설모형이 적절

하다 ( 배덕효와 오재호 , 1998). 개념적 융설모형은 다음과 같

*정회원·

K-water

(E-mail : [email protected])

**

K-water

(E-mail : [email protected])

***정회원·

K-water

(E-mail : [email protected])

****정회원·교신저자·

K-water

(E-mail : [email protected])

은 3 가지 형태로 구분되어진다 (Day, 1990). 첫 번째는 온도 자료와 경험적 융설계수를 사용하는 모형 , 두 번째는 열변환

관계를 표현하기 위해 지수 (index) 를 사용하는 모형 , 세 번

째는 에너지 수지 (energy balance) ^{를 고려하는 모형이다} . ^첫

번째 유형에 속하는 모형은 수 없이 많은데 이들 가운데 대 표적인 모형으로는 Linsley(1943), U.S. Army Corps of Engineers(1972), Sugawara et al .(1984) 등이 있다 .

국내에서 융설에 관한 연구는 전술한 이유로 대부분 개념 적 융설 모형을 사용하여 이루어져 왔다 . 배덕효와 오재호의

연구 (1998) 에서는 미국 국립기상청의 온도지수 융설모형을

사용하고 강우 - 유출 모형으로 SAC-SMA 모형을 사용하여

우리나라 북부산간 지역인 내린천 유역에 적용하였다 . ^내린

천 유역에 대한 장기유출 해석시 융설의 영향이 큼을 밝혔

다 . 이상호 등 (2003) 의 연구에서는 강우 - 유출모형으로 수정

3 단 탱크모형을 융설모형으로 Sugawara et al .(1984) 의 융설 모형을 사용하여 , 이를 소양강댐과 충주댐 유역에 대해 적용 하였다 . 융설을 결합한 탱크모형에 모의된 결과에 의하면 , 융 설을 고려한 경우가 확연히 관측유량에 가까웠음을 밝혔다 .

또한 김남원 등 (2006) 은 충주댐을 대상으로 SWAT 모형을

이용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석 하였다 . 융설모의를 수행한 경우의 모의유량이 충주댐의 관 측유량과 더 유사하였으며 , 특히 3 월과 4 월에 융설의 영향이 큼을 제시하였다 .

최근 GIS 및 인공위성을 이용한 토양 및 지형에 대한 정

보구축이 진행되어 유역에 대한 정확하고 상세한 모형의 각 종 매개변수 수집이 가능하게 되고 , 계산기의 기능향상과 수 치해석 기법의 향상으로 물리적 기반의 분포형 유출모형에

대한 활용성이 증대되고 있다 ( 박진혁과 허영택 , 2008). 박인

혁 등 (2011) 은 한강수계 다목적댐의 홍수유출해석에 격자기

반의 강우유출모형 (K-DRUM, K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model) ^{을 적용하여 유출량 재현성을 평}

가하였으며 , 그 결과 실무에서도 충분한 적용능력이 있음을 확인하였다 . K-DRUM 은 홍수기 댐 유입량 산정을 목적으로 하기 때문에 우리나라 기후조건상 융·적설이 발생하지 않 는 여름철 유출량 산정에는 적용이 가능하나 , ^{겨울부터 다음}

해 봄까지 융·적설이 발생하는 기간에는 적용이 불가능한 상 황이었다 . 이에 본 연구에서는 K-DRUM 모형에 Sugawara et

al. (1984) 이 제안한 개념적 융설 및 적설 모듈을 추가하여 ,

봄철 융설의 영향이 상대적으로 큰 광동댐 유역을 대상으로 최근 4 개년 동안의 봄철 유출량 모의를 수행하였다 . 융·적

설 모듈이 포함된 K-DRUM 모형의 신뢰성 평가는 관측유

출량과 계산유출량에 대하여 Moriasi et al .(2007) 이 유역에 대한 수치모의 신뢰성 평가기준 연구에서 제안한 평가기법 과 평가 항목별 정확도 수준에 의거하여 수행하였다 . 2. 연구 방법

2.1 K-DRUM의 개요

K-DRUM 은 유역을 다수의 격자 (grid) 단위로 분할하고 각

격자마다 물리적 특성값을 적용하여 강우에 따른 유역의 유 출량을 격자별 순차 계산하는 구조로 되어 있다 . 각 격자는

Fig. 1 과 같이 A 층에서 D 층까지 4 개 층으로 구분되어 있으

며 , 격자 중앙에는 가상의 하도가 위치하고 있다 . 강우가 발 생하거나 유역내 위치하고 있는 댐 등에서 방류가 발생할 경우 모형에서는 지표흐름과 지표하 흐름 및 하도 흐름을 각각 계산하여 최종 유출점까지 유출량 분석을 수행하게 된 다 . 입력자료는 유역 표고분포도 (DEM), 토지피복도 , 토양도

등 다양한 GIS ^{기반의 정보가 요구되며 검토기간 동안의}

강우자료 , 기상자료 및 댐 방류량 자료가 필요하다 . 입력자 료의 시간단위는 모의정확도를 고려하면 , 모형의 계산단위 수준의 자료가 적절하지만 , 시단위 또는 일단위 자료를 입력 한 경우에는 계산단위에 적합하도록 선형보간을 하여 사용

된다 . 따라서 K-DRUM 모형은 연속형 모형 (Continuous

model) 또는 사상 모형 (Event model) 으로 구분되지 않고

장·단기 유출모의를 동시에 수행할 수 있다 .

K-DRUM ^{모형은 초기토양함수상태 자동보정기법} ( ^박진혁

과 허영택 , 2009) 과 지점 관측강우자료를 공간분포 강우자료

로 변환하기 위한 역거리가중법 (IDW; Inverse Distance Weighted) 이 적용되어 있고 , 토양표면에서 Green & Ampt

식을 이용한 침투량 산정과 토양내부에서 Darcy 법칙을 적 용한 선형저류법이 적용되어 있다 . 모형에 대한 이론적 내용

은 선행연구 ( 박인혁 등 , 2011) 에서 상세하게 나타나 있기 때

문에 여기서는 기술하지 않는다 .

2.2 융·적설 산정기법

K-DRUM 모형에서 융·적설 모의 방법은 우선 기상관측

소 관측기온을 토대로 모든 격자에 고도에 따른 기온감률을 적용하여 격자별 대기온도를 산정하고 , 강수에 대해 격자별 융·적설을 각각 판단하게 된다 . 융·적설을 판단하는데 중 요한 요인인 대기온도는 고도에 따라 다르게 분포될 수 있

으며 , 윤진일 등 (2000) 은 산악지대의 기온감률을 산정하기

위하여 아래 식과 같이 연중 날짜에 따른 기온감률 절대값 변화경향을 365 일 주기의 함수로 표현하였다 .

(1)

여기서 , Γ는 기온감률 (

C), i는 Julian day, T

는 고도에 따 른 기온감률을 고려하여 산정된 대기온도 (

C), T

는 기상관 측소 관측 대기온도 (

C) 이다 .

식 (1) 에 의해 추정되는 고도 100 m 상승에 따른 기온감

Γ 0.00685 0.00135 = + cos { 0.0172 ( i – 15 ) }

T

= T

× Γ

Fig. 1 Grid concept sketch of K-DRUM

률은 7 월의 0.55

C 부터 1 월의 0.82

C 로서 평균값은 표준대

기의 평균감률 0.65

C 와 크게 다르지 않다 ( 윤진일 등 ,

2000). Sugawara et al. (1984) 도 고도가 100 m 높아짐에

따라 기온이 0.5

C~0.6

C ^{저하한다고 밝힌바있어 위 식은}

적용하기에 적합할 것으로 판단된다 .

유역내 격자별 융·적설 산정에 대한 기본적 개념은 융·

적설을 구분하는 기준온도에 따라 대기온도가 상대적으로 낮 으면 적설 , ^{높으면 융설로 판단하는 간단한 구조로 표현 된}

다 . 본 연구에서 융·적설 산정에 사용한 방법은 Sugawara

et al .(1984) 이 제안한 개념적 융설 모형으로 강수량 , 대기온 도 , 기준온도 차이를 고려하여 다음과 같이 나타내었다 .

(2)

여기서 , ^{DSA는 시간당 적설량} (mm/hr), ^R ( ^t ) ^{는 시간당 강수}

량 (mm/hr), T

( t ) 는 기준온도 (

C), DS는 시간당 융설량 (mm/

hr), SMELT는 기온에 따른 시간당 융설량 (mm/hr/

C) 이다 .

2.3 대상유역 선정 및 입력자료 구축

본 연구에서는 융·적설 모듈을 포함한 K-DRUM 모형의

유출량 신뢰성 평가를 위하여 한강수계의 광동댐 유역을 대 상으로 선정하였다 . 광동댐 유역은 봄철 융설의 영향으로 판 단되는 유출량이 타 댐 유역에 비해 상대적으로 뚜렷하게 나타나 , ^{융·적설을 고려하지 않으면 유출량 모의의 신뢰성}

이 낮아지는 특성이 있다 .

광동댐 유역은 강원도 삼척시 하장면에 위치하고 있으며 유역면적은 125 km

이고 1989 년에 완공된 이후 태백시 , 삼 척시 , ^{정선군 및 영월군 지역에 대한 생활용수 및 공업용수}

를 담당하고 있다 ( 한국대댐회 홈페이지 , 2012). 유역의 평균

표고는 925.9 m 로 타 댐 유역에 비해 비교적 높은 표고분

포를 나타낸다 . 표고 범위는 약 700~1,400 m 로 표고차가

700 m ^{에 달한다} .

대상유역에 대한 K-DRUM 모형 적용을 위하여 필요한 입력 자료는 유역의 수문매개변수들에 대한 격자단위 자료 와 강우 및 기상자료로 구분된다 . 공간적 수문매개변수 자료 는 수치표고도 (DEM), 경사도 , 토지피복도 , 토양도 및 유효토

심도가 있으며 , 30 m 단위의 해상도 자료를 한국수자원공사

의 유역조사 정보제공시스템에서 제공 받았다 . 유역특성의 적절한 반영과 계산시간 단축을 위해 기초자료의 해상도를

200 m 로 변경하여 입력 자료로 사용하였다 . 모형 입력 자료

로 사용된 각각의 공간적 수문매개변수 자료를 Fig. 2 에 나 DSA R t = ( ) , T

≤ T

DS SMELT 1 80 --- R t ( )

⎝ + ⎠

⎛ ⎞ × ( T

( ) t – T

( ) t ) ,

= T

> T

⎩ ⎪

⎨ ⎪

⎧

Fig. 2 Spatial characteristics in Gwangdong Dam

타내었고 , 토지피복도와 토양도에 따른 조도계수 및 Green

& Ampt 매개변수는 각각 Table 1 과 2 에 나타내었다 .

강우자료는 유역내 위치하는 강우관측소 ( 번천 , 사미 , 광동 댐 ) ^{의 시단위 관측우량자료를 사용하며} , ^{기상자료는 유역내}

기상관측소가 없는 관계로 인근 태백 기상관측소의 자료 ( 시 단위 기온 , 이슬점온도 , 평균풍속 , 일조시간 ) 를 사용하였다 .

관측유입량과 계산유입량의 비교를 위해 광동댐 지점의 시단 위 유입량 자료를 사용하였다 . ^{국토해양부} (MLTM; Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) 에서 매년 발간하고 있 는 한국수문조사연보를 참고하여 Fig. 3 에 기상 , 강우량 , 수

위 관측소 위치를 표시하고 , Table 3 에는 각 관측소별 위치

정보를 나타내었다 . 3. 적용 결과

3.1 모의 조건

개발된 융·적설 모듈을 포함한 K-DRUM 모형의 신뢰성

을 평가하기 위해 광동댐 유역을 대상으로 최근 4 개년

(2009~2012 ^년 ) ^{에 대한 유입량 모의를 수행하였다} . Case 1

은 2009~2010 년도 , Case 2 는 2010~2011 년도 , Case 3 은

2011~2012 년도로 구분하였다 . 모의기간은 연도별 다소의 차

이는 있지만 전년도 10 월에서 다음해 4 월까지로 설정하였다 .

10 ^{월은 광동댐 유역에서 적설이 발생하기 전 시점으로 가정}

하며 , 이후의 강수자료는 기상조건에 따라 적설 또는 융설로 적용된다 . 이때 각 격자에서는 누적 적설심 정보를 가지고 있으며 공간적으로 다양한 분포 형태를 나타낸다 . 겨울에는 강우의 대부분이 적설의 형태로 존재하기 때문에 유출량은 거의 없다가 봄철 기온이 상승함에 따라 융설이 본격적으로 시작되어 유출이 관측된다 . 따라서 유출모의 평가는 봄철 유

Table 1. Classification of roughness coefficient (Vieux, 2004) Class Land Cover Roughness Coefficient

1 Water Area 0.030

2 Urbanization 0.015

3 Eroded Land 0.035

4 Marsh 0.050

6 Forest 0.100

7 Paddy Field 0.050

8 Cropland 0.035

Table 2. Green-Ampt infiltration parameters (Vieux, 2004)

Class Description Effective

porosity Wetting front

suction head(cm) Saturated hydraulic conductivity(cm/hr)

2 Clay Loam/Silty Clay Loam 0.371 24.090 0.100

3 Sandy Loam (with gravels) 0.412 11.010 1.090

4 Sandy Loam/Clay 0.399 21.320 0.560

7 Clay Loam/Clay 0.347 26.255 0.065

14 Sandy Loam/Clay Loam 0.361 15.945 0.595

15 Clay Loam (with gravels) 0.309 20.880 0.100

49 Rocky Land 0.010 0.000 0.000

Table 3. Locations of weather, water level and precipitation station(MLTM, 2011)

Type Name Latitude(°) Location Longitude(°) Elevation(m)

Water level GwangdongDam 37.34361 128.94722 644.122

Beoncheon 37.96361 128.99639 -

Musa 37.48167 128.99444 -

Precipitation GwangdongDam 37.33667 128.96694 681.0

Beoncheon 37.36583 128.99722 470.0

Sami 37.28028 128.99167 715.0

Weather Taeback 37.17031 128.98928 712.8

Fig. 3 Study area

출이 발생하는 기간을 대상으로 하였다 . 각 연도별 적용기간 및 평가기간은 Table 4 에 나타내었다 .

융·적설모의를 위해 사용된 매개변수는 기온에 따른 시 간당 융설량 ( ^SMELT ) ^{과 기준 온도} ( ^T

) ^{가 있으며} , ^{기존 연구들의}

경우 SMELT는 0.08~0.25 사이의 값 (Sugawara et al ., 1984)

을 사용하되 지역 또는 기간에 따라 적절한 값을 선택하여 적용하였다 . 본 연구에서는 다양한 변수값을 적용하여 사전 유출모의를 수행한 결과 SMELT는 0.208 mm/hr/

C, ^T

는

3.0

C 를 적용한 경우가 적절한 것으로 판단하였다 . 상세한 모의 조건은 Table 5 에 나타나 있다 .

3.2 모의 결과 분석

최근 4 개년을 대상으로 광동댐 유역의 기상 및 강우 관측

자료를 기반으로 융·적설 모듈을 포함한 K-DRUM 모형을

활용하여 유출계산을 수행하였고 , 224.2~237.8 sec 의 계산시 간이 소요되었다 . ^{각 연도별 시단위 관측 자료와 계산 누적}

적설심 및 유출모의 수행 결과를 Fig. 4~6 에 나타내었다 .

그림에서 K-DRUM 에 융·적설 모의 기능을 추가한 댐 유

입량은 Cal. New 로 , 추가하지 않은 경우는 Cal. Old 로 표 시하였다 . 적설심은 전년도부터 누적된 격자단위 면적평균 적설심을 나타내고 있으며 , 실제 적설심이 아니라 적설로 변 화된 누적 강수량을 의미한다 . 초기 누적 적설심을 보면 ‘10

년과 ’12 년의 경우 ‘11 년에 비해 겨울철에 많은 적설이 발 생한 것으로 나타난다 . 이로 인해 봄철에는 강우량이 적거나 없음에도 불구하고 기온상승에 따라 누적 적설량이 융설 되 어 상당한 양의 유출이 발생하고 있다 . 융·적설 모듈을 사

용하지 않은 경우에는 강우발생과 동시에 유출이 발생하게 되어 적설과 융설에 따른 유출 지연 효과가 나타나지 않는 반면에 융·적설 모듈을 사용한 경우에는 강우가 적설의 형 태로 변환이 되고 누적된 적설이 기온 상승에 따라 융설이 되어 관측과 유사한 결과를 나타내고 있다 . ^{누적 적설심의}

경향을 보면 광동댐 유역의 경우 3 월에서 4 월 사이에 모든 적설량이 융설로 인해 유출되고 있음을 알 수 있다 .

모형에 의한 계산유량과 관측유량으로 정량적인 신뢰성 평 가를 위해서는 주로 평가지수가 이용된다 . Moriasi ^et

al .(2007) 은 유역 유출모형별 성능평가를 위하여 월단위 관측

자료와 모형의 모의결과를 토대로 통계기법을 적용하였고 , Table 6 과 같이 결과에 따라 4 단계인 매우 좋음 (very good),

좋음 (good), ^충분함 (satisfactory), ^불충분함 (unsatisfactory) ^으로

구분하였다 . 본 연구에서도 Moriasi et al. (2007) 이 모형 평

가에 적용한 무차원 지수인 효율성 지수 (NSE, Nash-

Sutcliffe efficiency) 와 지시오차 통계기법인 평균편차의 비율

(PBIAS, percent bias), ^{그리고 평균제곱근오차 대 관측값}

Table 5. Model parameter conditions Calculation time step

(sec) (mm/hr/ ^SMELT

C) Freezing point

(

C) Number of grid

1800 0.208 3.0 (EA) 3005

Fig. 4 Simulation results (Case 1)

Fig. 5 Simulation results (Case 2)

Fig. 6 Simulation results (Case 3) Table 4. Simulated events of Gwangdong dam watersheds

Period Events

Case 1 Case 2 Case 3

Total calculation 2009.09.25~2010.04.18 2010.10.25~2011.05.08 2011.10.01~2012.04.19

Validation 2010.02.19~2010.04.18 2011.03.18~2011.05.08 2012.03.25~2012.04.19

표준편차 비율 (RSR, RMSE-observations standard deviation

ratio) 을 사용하였다 . 각각의 평가항목에 대한 산출식은 다음

과 같다 .

(3)

(4)

(5)

여기서 , Q

는 관측유량 (m

/sec), Q

는 계산유량 (m

/sec),

는 평균 관측유량 (m

/sec) 이다 .

융·적설 모듈이 포함된 K-DRUM 모형을 사용하여 광동

댐 유역의 최근 4 ^{개년에 대한 봄철 댐 유입량 평가결과 및}

모형 성능 수준을 Table 7 에 나타내었다 . K-DRUM 모형의

경우 각 평가항목에 따른 연차별 결과는 매우 좋음에서 충 분함까지 다양하게 나타나고 있고 , 3 개년 평균값에 대한 결 과는 매우 좋음으로 나타나고 있다 . ^{모형의 성능수준 평가는}

Moriasi et al .(2007) 이 수행한 연구에서는 월단위 자료에

대한 평가인 것과 달리 시단위 자료를 이용하였고 , 또한 융·적설을 포함한 봄철 유역 유출량자료로 국한한 결과이 기 때문에 다소의 차이는 있을 수 있지만 , 전체적으로 우수 한 성능을 나타내고 있다고 판단된다 .

4. 결 론

본 연구에서는 홍수유출 해석을 위해 개발된 K-DRUM

모형에 융·적설 모듈을 포함하여 광동댐 유역을 대상으로 최근 4 년간 봄철 유역 유출량 모의를 수행하였다 . 융·적설 모의를 위해 고도에 따른 기온감율을 고려하였고 , 개념적 융 설 모형을 적용하여 기준온도에 따라 강우를 적설 또는 융 설로 변환하도록 하였다 . 모형을 이용한 모의결과와 관측자 료에 대해 도식적 비교와 평가지수를 사용한 정량적 평가를 수행한 결과 , 융·적설을 고려하지 않을 경우 봄철 유출량 에 상당한 오차가 발생할 수 있으며 결과적으로 융·적설

을 고려한 유출량 모의가 반드시 필요함을 나타내었다 . 결과

적으로 융·적설 모의 기능이 추가된 K-DRUM 모형은 봄

철 유출량 산정에 우수한 성능을 가지고 있으며 실무 물관 리에 적용이 가능할 것으로 판단되었다 . ^{향후 다양한 유역을}

대상으로 보다 다양한 융·적설 산정기법을 적용한 비교평 가를 통해 추가적인 보완이 이루어진다면 연단위 장기유출

분석에 K-DRUM 모형의 활용이 활발해질 수 있을 것으로

기대된다 .

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885-900.

NSE 1 ∑ ( ^Q

– ^Q

)

Q

– Q

( )

∑ --- –

=

PBIAS ∑ ⁽ Q

– Q

^{) ×} 100 Q

--- ∑

= RSR RMSE

STDEV

--- ∑ ( ^Q

– ^Q

)

Q

– Q

( )

--- ∑

= =

Q

Table 6. General performance ratings for recommended statistics (Moriasi et al. , 2007)

Performance Rating NSE PBIAS(%) RSR

Very good 0.75< NSE ≤ 1.00 PBIAS < ± 10 0.00< RSR ≤ 0.50

Good 0.65< NSE ≤ 0.75 ± 10 ≤ PBIAS < ± 15 0.50< RSR ≤ 0.60

Satisfactory 0.50< NSE ≤ 0.65 ± 15 ≤ PBIAS < ± 25 0.60< RSR ≤ 0.70

Unsatisfactory NSE ≤ 0.50 PBIAS > ± 25 RSR >0.70

Table 7. Validation results

Case NSE PBIAS(%) RSR

1 0.72 Good 22 Satisfactory 0.52 Good

2 0.83 Very good -20 Satisfactory 0.41 Very good

3 0.72 Good -2 Very good 0.53 Good

Avg. 0.76 Very good 0.00 Very good 0.49 Very good

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( 접수일 : 2012.5.15/ 심사일 : 2012.8.16/ 심사완료일 : 2012.9.27)