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저자정보
김종건 (강원대학교 농업공학부) 박윤식 (강원대학교 농업공학부) 전지홍 (미국 퍼듀대학교 농공학과) 안재훈 (미국 퍼듀대학교 농공학과) 박영곤 (농업진흥청 고령지 농업연구소) 김기성 (한국철도기술연구원) 최중대 (강원대학교 농업공학부) 임경재 (강원대학교 농업공학부)
저널정보
한국물환경학회 수질보전 수질보전 제23권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
474 - 481 (8page)

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With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.
#Antecedent Moisture Condition #AMC) #Baseflow separasion #Curve number #Long-Term hydrologic impact assessment #L-THIA) #Web-based hydrograph analysis tool #WHAT)

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