Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.24-24
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2015
최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.2270-2275
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2008
수문학적 하도추적법의 하나인 Muskingum 모형은 미 육군공병단(U.S. Army Corps of Engineers)에 의해서 미국 Ohio 주의 Muskingum 유역에 홍수조절계획으로 처음 사용되었으며 모형의 구조 및 입력자료의 단순성에 비하여 비교적 우수한 결과를 모의할 수 있는 것으로 알려져 있다. 1938년 McCarthy에 의해서 개발되었고 구간내 총저류량은 prism 저류와 wedge 저류로 구분하여 prism 저류는 유출량에 wedge 저류는 유입량과 유출량의 차에 직접 비례한다는 가정하에 추적식을 개발하였다. 이후 지속적인 연구가 이뤄져 1985년 O'Donnel은 측방유입량(lateral inflow)을 상류단의 유입량에 비례하는 형태로 3-매개변수 muskingum 모형을 제안하여 추적계수의 결정을 선형대수(linear algebra)에서 동차(homogeneous)연립방정식 해를 구하는 Cramer 법칙인 matrix 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 홍수사상으로부터 측방유입량이 고려되고 추적계수 결정에 있어서 직접 계산이 가능한 O'Donnel(1985)이 제안한 3-매개변수 muskingum 모형을 적용하였다. 추적계수들의 결정은 직접 matrix 기법을 적용하였고 적용대상은 낙동강 유역의 낙동 지점을 상류단으로 구미 지점을 하류단으로 선정하였다. 홍수사상은 낙동강 유량측정 조사사업 2005년${\sim}$2007년 보고서에 수록된 수문자료를 선정하여 관측치와 계산치를 비교하였고 홍수사상에 적용하여 수문곡선을 추정하였으며, 각각의 매개변수가 추적구간에 어떠한 영향을 미치는지 변수간의 관계를 분석하였다. 또한, 관측치와 계산치의 적합도 검증은 평균제곱근오차(root mean squar error; RMSE)와 모형 효율성 계수(model efficiency; ME)를 산정하여 분석하였으며, 하도 구간내 저류량은 대상구간에 대한 유입량과 유출량의 가중합에 비례한다는 선형모형을 적용하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.125-125
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2011
본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$$p(\tau){\sim}G(k,s)$.
Utilizing chi-square test statistics, inter-species association and covariation were analyzed for the 37 woody plant species in a deciduous forest dominated by Quercus mongolica and Q. variabilis. within 50 temporarily established $20m{\times}20m$ square quadrats, the association for each pair of species was presented based on the presence-absence parameters. Acer palmatum had significant positive association with Acer mono and Kalopanax pictus, but negative association with Pinus densiflora. Other positively associated species pairs were Prunus sargentii-Macckia amurensis, Quercus serrata-Kalopanax pictus, Symplocos chinensis var. pilosa-Euonymus oxyphyllus, and Ulmus davidiana var. japonica-Lindera obtusiloba. The covariation far each pair of species was evaluated based on the quantitative measures, density and basal area. Overall results showed that the association and covariation values among species generally agreed with each other. Because covariation was calculated by density and basal area of the tallied species in the sample plots, the number of species pairs of covariation tended to be greater than those of association. Especially, Pinus densiflora, considered to be pioneer species in the successional stage, had negative covariation with most of climax species. These ecological information could be applied to silvicultural practices, such as ecosystem classification, establishment of mixed hardwood forest, and tending operations for marking crop trees and desirable species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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