This study provides an integrated evaluation framework for calibrating and validating the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) using SWAT-CUP,addressing three major dimensions of model uncertainty: the selection of objective functions, the configuration of simulation runs and iterations, and theincorporation of multi-site and multi-variable data. In the first part, eight objective functions―R², bR², Nash-Sutcliffe efficiency (NS), modified NS (MNS),Kling-Gupta efficiency (KGE), percent bias (PBIAS), root mean square error ratio (RSR), and sum of squared residuals (SSQR)―were applied to a watershedin the Nakdong River basin. The analysis revealed that each function emphasized different hydrologic behaviors, producing divergent parameter sets. Toaddress this, hydrologic signatures that capture the magnitude and shape of the hydrograph were used to assess performance comprehensively. MNSand SSQR were found to be the most balanced functions for hydrological calibration, based on a scoring system.
The second part examined the effect of simulation run/iteration strategies on parameter optimization and model performance. Through a comparativeanalysis of four simulation configurations (ranging from 250 to 1,000 runs per iteration), it was observed that early convergence in objective functionvalues does not guarantee consistent parameter ranges. The results indicate that an approach using 1,000 simulations in the first iteration followed by500 in subsequent iterations yields optimal results in terms of efficiency and accuracy, particularly by reducing unnecessary computation withoutsacrificing model robustness.
The third part explored a multi-site and multi-variable calibration approach applied to the Yongdam watershed, utilizing long-term observational dataincluding streamflow, soil moisture, and evapotranspiration. By assigning distinct parameter sets for each sub-watershed and employing one-by-onecalibration, the model effectively captured spatial hydrological ...