• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.2
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• pp.173-184
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• 2008

Climatic water balance has been applied to obtain quantity of various hydrologic components. Hydrologic information is estimated by comparison between rainfall and evapotranspiration under complex terrain condition. Water deficit is defined as that subtraction of actual supply from climatic demand. The water deficit will occur, when monthly evapotranspiration exceed monthly rainfall. Contrary water surplus is defined as that surplus water after meeting the demand by plants. The water surplus will be occurred when monthly rainfall exceeds monthly evapotranspiration. Finally, the discrete moisture indices were calculated and mapped for the whole watershed to estimate dryness and wetness status using the climatic water balance approach. The result of this study can properly interpret the real drought and non drought. Based upon the results, it can be concluded that the climatic water balance model is useful to monitor water conditions for the watershed.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.38 no.4
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• pp.222-229
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• 2005

A simplified one-dimensional model STELLA was used to predict soil water movement in lllinois corn fields using soil water balance sheets. It offered the potential to increase understanding of soil nitrate and agrochemical leaching process. The model accounted for aU possible annual inputs and outputs of water from a closed ecosystem as represented by corn fields. Water inputs included precipitation, while outputs included runoff, transpiration, evaporation and drainage. To run the model required daily inputs of two climatic data measurements such as daily precipitation and pan evaporation. Vertical water flow through the soil profile was calculated with first order equation including the difference in hydraulic conductivity and matric potential at the various soil types. The output results included daily changes of water content in the soil layers and daily amount of water losses including run-off, percolation, transpiration. This model was verified using Illinois corn field data for the soil water content measured by neutron scattering methods through 1992 to 1994 growing seasons. Approximately 22 to 78% of simulated water contents agreed with the measured values and their standard deviation, depending on soil types, whereas 30 to 70% of simulated water values agreed with the measured values and their standard deviations depending on soil layers.

• Korean Journal of Agricultural Science
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• v.10 no.2
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• pp.324-333
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• 1983

Modeling of longterm runoff is theoritically based on waterbalance analysis. Simplified equation of water balance with rainfall, evapotranspiration and soil moisture storage could be formulated into regression model with variables of rainfall, pan evaporation and previous-month streamflow. The hydrologic response of water shed could be represented lumpedly, qualitatively and deductively by regression coefficients of water-balance regression model. Characteristics of regression modeling of water-balance were summarized as follows; 1. Regression coefficient $b_1$ represents the rate of direct runoff component of precipitation. The bigger the drainage area, the less $b_1$ value. This means that there are more losses of interception, surface detension and transmission in the downstream watershed. 2. Regression coefficient $b_2$ represents the rate of baseflow due to changes of soil moisture storage. The bigger the drainage area and the milder the watershed slope, the bigger b, value. This means that there are more storage capacity of watershed in mild downstream watershed. 3. Regression coefficient $b_3$ represents the rate of watershed evaporation. This depends on the s oil type, soil coverage and soil moisture status. The bigger the drainage area, the bigger $b_3$ value. This means that there are more watershed evaporation loss since more storage of surface and subsurface water would be in down stream watershed. 4. It was possible to explain the seasonal variation of streamflow reasonably through regress ion coefficients. 5. Percentages of beta coefficients what is a relative measure of the importance of rainfall, evaporation and soil moisture storage to month streamflow are approximately 89%, 9% and 11% respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.222-222
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• 2016

기후변화에 의한 자연재해의 규모와 빈도가 증가함에 따라 수자원 영향 평가 및 대응전략 수립을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 분포형 수문기상모형인 DHSVM을 이용하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역의 기상인자 자료를 수집하여 증발산, 토양수분, 현열, 잠열, 지열, 순복사량 등의 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 모형의 적합성 평가를 위해서 안동댐 유역에 대하여 검정통계량으로 NSE(Nash-Sutucliffe model efficiency coefficient), RMSE, $R^2$, MAPE(mean absolute percentage error example)위한 계산하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.189-193
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• 2008

본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 미래의 기후변화, 그에 따른 식생상태, 그리고 미래의 토지이용 변화를 고려한 상태에서 SWAT-K 모형에 의한 수문순환인자들의 변화가 댐의 유입량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. SWAT 모형의 검보정은 6년간($2000{\sim}2006$, 2001년 제외)의 댐유입량 자료를 이용하여 실시하였으며, Nash_Sutcliffe 모형효율은 $0.52{\sim}0.88$의 범위로 검보정되었다. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM들 중에서 CCCma CGCM2의 A2, B2 시나리오를 이용하였으며, 댐유역의 기후변화를 모의하기 위하여 과거 30년간($1977{\sim}2006$)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2030년, 2060년, 2090년 전후의 각 30년간의 미래 정보를 재생산하였다. 미래의 식생정보는 7년($2000{\sim}2006$)간의 MODIS 위성 영상에 의한 엽면적 지수를 월단위로 구축하여 엽면적 지수와 평균기온간의 상관회귀식을 도출하여 미래 기후변화에 따른 식생의 활력도를 예측하였다. 미래의 토지이용 변화는 CA-MArkov 기법을 개선, 적용하여 총 9개의 토지이용 항목에 대하여 각 항목별 예측을 실시하였다. 2000년의 기상자료 및 댐유입량을 기준으로 이상의 미래기후, 식생, 토지이용 에측 정보를 적용하여 미래의 댐유입량을 모의한 결과를 분석하였다. 그 결과 강수량 및 온도의 변동이 가장 크게 영향을 주어 유입량의 변화가 모의되었으며, 이에 따른 수문인자의 변동은 2000년 기준으로 증발산량, 토양수분의 변동을 분석하였다. 미래의 수문순환에 가장 큰 영향을 주는 수문인자는 토양수분으로 나타나, 미래에는 산림지역 및 토지이용 개발에 따른 토양수분의 함양량 유지를 위한 유역관리가 중요한 요인이 될 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.11
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• pp.875-889
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• 2021

This study compares and analyzes the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) as coniferous, deciduous and mixed forest with Yongdam Dam upstream (904.4 km²). The hydrologic evaluation period was set to 10 years from 2010 to 2019, and the applicability of the 8-day MOD15A2 Leaf Area Index (LAI) data, 3 TDR (Time Domain Reflectometry) (GB, JC, CC), and 1 Flux Tower (DU) evaporation volume (YDD) data was simulated. As a result, the R² of coniferous forest, deciduous forest and mixed forest are 0.95, 0.89, 0.90, soil moisture and evaportranspiration stations R² were analyzed at 0.50 to 0.55 and 0.51, respectively, with R² at 0.74, RMSE 2.75 mm/day, NSE 0.70 and PBIAS 14.3% for Yongdam inflow. Based on the calibrated and validated watersheds, the annual average evaportranspiration was calculated as coniferous 469.7 mm, deciduous 501. mm and 511.5 mm mixed forest, total runoff were estimated at coniferous 909.8 mm, deciduous 860.6 mm and 864.2 mm mixed forest. In the case of annual average evaportranspiration, it was evaluated that deciduous were high, but in the case of streamflow, it was evaluated that coniferous were high. Unlike other hydrologic with similar patterns throughout the year, the average annual evapotranspiration was about 7% higher than coniferous due to the higher evapotranspiration of deciduous with high leaf area index in summer and fall. In addition, deciduous were 9% and 6% higher for surface runoff and lateral flow, but the groundwater of coniferous was 77% higher. Therefore, it was confirmed that the total runoff was in order of coniferous, mixed forest, and deciduous.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.14 no.1
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• pp.1-6
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• 1995

This experiment was carried out to clarify the evapotranspiration and water use efficiency in rice plant canopy. Two rice cultivars, Daechungbyo(japonica type) and Samgangbyo(Tongil) were planted on the field of Suwon Weather Forecast Station in 1989. Evapotranspiration, dry matter production and leaf area of rice plant were measured to investigate the water use efficiency. There was significant correlation between cumulative evapotranspiration and dry matter production of aboveground. The parameter of linear regression was 4.13. The ratio of cumulative top dry matter production per cumulative evapotranspiration was increased until $5.5{\sim}5.9$ leaf area index. The de Wit's "m" value revealed maximum record at heading-flowering stage. At the harvest, the values were ranged from 175.5 to 191.7. The parameter of cumulative solar radiation to dry matter production was $1.011{\sim}1.248$. The evapotranspiration ratio(g.water/g.DW) of Samgangbyo(278) was higher than that of Daechungbyo (299.9). The efficiency of evapotranspiration(g.DW/g. water) was 1.58 in Daechungbyo and 1.98 in Samgangbyo.

• Journal of Animal Environmental Science
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• v.14 no.3
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• pp.193-200
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• 2008

The results of the research on the amount of water evaporation from composting facilities operated in swine farms are below. The number of swine per a farm was 1433 head/farm for a Simple Composting Facility (SCF) and 3500 head/farm for a Escalator composting facility(ECF) system. The capacities of the SCF and the ECF were $0.33m^3/head$ and $0.25m^3/head$, respectively. The ECF had 24.2% less capacity than the SCF. The average water contents in the swine manure for the CP and the ECF of the surveyed farms were 86.8% and 85.7%, respectively, which revealed the ECF had 1.3% less average water content than the SCF. Daily water inputs into the SCF and the ECF were $4.1kg/m^3/day$ and $6.5kg/m^3/day$, respectively. The ECF had approximately 36.9% higher water input than the SCF. Fermentation temperatures during the composting period for the SCF and the ECF were up to $45^{\circ}C$ and $70^{\circ}C$, respectively. The decreases in water contents per each square meter for the SCF and the ECF were 3.7 kg and 5.2 kg, respectively. The ECF lost approximately 28.8% more water content than the ECF, which would be caused by the difference of fermentation temperature between two systems. Fertilizer components after composting were examined. Nitrogen contents of the SCF and the ECF were similar (0.84% and 0.86%, respectively) and ${P_2}{O_5}$ contents were 0.78% and 0.74%, respectively, showing the SCF had slightly higher content than the ECF. However, OM and OM/N did not show the difference between two systems. Hence, efforts to increase composting efficiency with considerations of the water content of swine manure, fermentation temperature, and water evaporation potential should be done when the SCF and the ECF were used in swine farms.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1346-1350
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• 2009

SWAT 모형에서는 중간유출, 침루, 토양 증발, 식물에 의한 증산 등의 수문과정을 모사하기 위해서 토양 수대를 토양의 물리적 특성에 따라 몇 개의 층으로 구분하고, 각 층별로 순차적으로 각 성분량을 계산한다. 이 때 지표유출로 인한 영양물질 이송이 기작되는 영역을 설정하기 위해서 사용자가 입력한 첫 번째 토양층을 강제적으로 둘로 구분하여 상부 10mm의 새로운 토양층이 자동 생성되도록 알고리즘화되어 있다. 그러나, 동일한 토양 특성을 가진 층을 임의적으로 둘로 구분하는 것은 토양 물리적 관점에서 보면 적절하지 않으며, 또한 생성된 매우 얇은 상부 10 mm 토양층으로 인해서 포장용수량을 초과하는 과잉수가 커서 경사가 급한 유역이나 토양층의 투수성이 매우 큰 지역에 모형을 적용할 경우에는 중간유출량이 비현실적으로 크게 계산되는 문제를 수반한다. 따라서 본 연구에서는 중간유출이 크게 계산되는 문제점을 해결하고 토양층내의 수분 거동을 보다 현실적으로 모사하기 위해서 합체-분리 (combining-partitioning) 방식의 토양층 구조화 기법을 고안하고 SWAT의 지표하 유출 계산 모듈에 새롭게 추가하였다. 모형 개선이 수문 및 수질 성분 모의에 미치는 영향을 평가하기 위해서 충주댐 상류유역을 대상으로 모델링을 수행하고 상대비교를 한 결과, 토양수분, 중간 및 지하수유출, 인 순환에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.209-210
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• 2016

우리나라의 연평균강수량은 약 1362 mm이며, 총강수량의 약 30% 이상이 증발산을 통해 손실되고 있다고 추정되어지고 있다. 증발산은 물 수지 분석에 있어 매우 중요한 성분이며, 많은 부분을 차지하지만 다른 요인들에 비해 직접적인 관측이 어려워 과거에는 경험식을 사용하거나 단순하게 가정에 의해 결정해 왔다. 또한 기상자료로부터 증발산량을 추정하거나 증발접시나 추정식으로 잠재증발산을 추정하고 있다. 또한 최근 기후변화의 가속화에 따른 홍수의 가뭄의 강도와 빈도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수자원 관리에 있어서 기초수문조사 항목에 많은 변화를 요구하고 있다. 그 결과 2007년 4월 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 기초수문조사 항목으로 추가되었으며, K-water 연구원에서는 용담시험유역에 플럭스타워를 설치하였고 현재 운영 중에 있다. 덕유산 플럭스타워는 용담시험유역 내에 위치한 금강 수계 구량천 상류부의 덕곡제 유역 내에 설치하였으며, 2011년 4월부터 실제 증발산량을 관측하고 있다. 동경 $127^{\circ}$42'23" ~ $127^{\circ}$44'53", 북위 $35^{\circ}$50'47" ~ $35^{\circ}$52'50"사이로 중부지방에 위치한 유일한 증발산관측 타워이다. 유역 면적은 9.27 km2으로 유로연장 3.48 km, 유역 평균폭 2.66 km, 형상계수는 0.77이며, 덕곡제플럭스 타워 주변의 토지이용은 대부분 산림으로 구성되어 있으며, 침활 혼효림과 낙엽송림으로 임상 분포가 이루어져 있다. 주요 관측기기로는 3차원 풍향 풍속계, $CO_2/H_2O$ 기체분석기, 순복사 측정 센서, 지중열플럭스 측정 센서 등이 있다. 2011년부터 측정된 자료를 바탕으로 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량을 측정하였으며, 30분간의 데이터 18,000개 중 취득률 90 % 이상의 데이터를 대상을 분석을 실시하였다. 2011 ~ 2015년도 증발산량 분석 결과는 아래의 표와 같다. 증발산의 패턴은 1월부터 서서히 증가하지만 활발하지는 않고, 4월부터 매우 활발해져 8월에 최대치에 이른다. 10월부터 증발산량은 급격히 감소하기 시작하며 11, 12월에는 증발산이 거의 발생하지 않는 공통적인 경향을 보였다. 2013년 8, 9월은 다른 해와 다른 경향을 보이고 있는데, 이는 2013년 8, 9월에 강우가 많이 발생하여 증발산량이 감소하였기 때문으로 판단된다. 2015년 8월은 다른 년도와 비교했을 때, 매우 높은 증발산량을 보이는데 이는 2015년 8월에 많은 강우에도 식생이 활발하게 작용하였기 때문으로 판단된다.