• Title/Summary/Keyword: 일단위

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Future projections of extreme precipitation by using CMIP6 database at finer scales over South Korea (CMIP6 기후변화 자료를 이용한 국내 미래 극한강우의 예측)

  • Kim, Jongho;Van Doi, Manh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.368-368
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    • 2021
  • 기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

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Groundwater Recharge Estimation of Musim Catchment with Spatial-Temporal Variability (SWAT모형을 이용한 무심천 유역의 지하수 함양량의 추정)

  • Chung, Il-Moon;Kim, Nam-Won;Lee, Jeong-Woo;Lee, Byong-Ju
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1905-1909
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    • 2006
  • 지하수 함양량을 정확하게 산정하는 것은 지하수계의 적절한 관리를 위해서 매우 중요하다. 국내에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수위 변동법, 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법 등이 있다. 그러나, 이들 방법은 집중형 개념을 기반으로 하기 때문에 기후조건, 토지이용, 토양조건, 수리지질학적 비균질성에 의한 함양량의 시공간적 변동성을 구현할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 유역의 비균질성을 반영할 수 있는 SWAT 모형을 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 지하수 함양량을 산정하는 방법을 제시하고자 한다. SWAT 모형은 유역내 일단위 지표면 유출량, 증발산량, 토양저류량, 함양량, 지하수유출량 등의 수문성분을 계산할 수 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 미호천 유역의 최상류인 무심천 유역에 적용하였다. 2001년 - 2004년까지의 기간동안 지하수 함양량을 포함한 유역의 일단위 수문성분들을 모의하였으며, 유역출구점에서의 실측 일유출자료와 모의 일유출자료의 비교를 통해서 모의결과의 유효성을 검토하였다. 지하수 함양량의 시공간적 변화를 분석한 결과, 지하수 함양량의 변동성은 토지이용 변화뿐만 아니라, 유역경사와 같은 지형인자에도 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.

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A Study on the Development of Work-Crew based Daily-Productivity for Representative B.O.Q Item in Road Project (도로공사 대표공종의 생산성 정보 개발에 대한 연구)

  • Seo, Ji-Hyeong;Park, Hyung-Keun
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.12 no.6
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    • pp.42-53
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    • 2011
  • This study is to present a method of compiling consistently accurate construction cost estimates in minimum of time. There are two kind of applications for estimating system based on quantity-per-unit and the daily work-crew. The former system is still applied 45% as a estimating method to construction job site by the second half of 2010. However, it is necessary for quantity-per-unit to complement the defect of standard integrating specification and improve the integrating method to the various construction conditions. The later system is intended to represent a standard or basic core which can be adopted in many type of construction estimating used across the wide variety of construction in advanced countries. In this study daily work-crew based on productivity is applied to the representative B.O.Q Item in road project. These results are compared to productivity of Japan and U.S.A estimated under the similar circumstances.

Development of gap filling technique for statistical downscaling of cimate change scenario data (기후변화 시나리오 자료의 통계적 상세화를 위한 결측자료 보정 기법 개발)

  • Cho, Jaepil;Kim, Kwang-Hyung;Park, Jihoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.16-16
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    • 2019
  • 기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.

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Development of Real-Time Drought Outlook System in Chungcheongnam-do (충청남도 실시간 가뭄 전망 시스템 개발)

  • Gwon, Yong Hyeon;Kang, Tae Hoon;Jung, Ui Seok;Lee, Byong Ju
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.406-406
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    • 2019
  • 최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하는 추세이다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 용수 공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄상황이 반복되면서 정부 지자체 공공기관 등에서는 가뭄의 규모 및 단계에 따른 공간적 범위를 표출하는 가뭄 모니터링과 가뭄 전망 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 다만 하천과 저수지를 연계하여 지역적 특성을 고려한 중규모 지역에 대한 가뭄전망 시스템은 부족한 실정이다. 이를 해결하고자 하천과 저수지에 대한 실시간 유출 및 물수지 분석기술을 이용하여 미래 무강수 조건에서 일단위 공급가능량, 공급량, 부족량, 잉여공급량, 가뭄위험등급을 전망하는 DOS(Drought Outlook System)을 개발하였다. 본 시스템은 지속적인 가뭄이 발생하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 대한 436개의 하천유역을 구성하고 129개의 저수지를 대상으로 구축하였다. 기상자료는 기상청 ASOS 일 관측자료를 실시간으로 수집하여 티센법 기반의 436개 유역평균 일단위 강우량과 잠재증발산량을 산정하고 미래 90일에 대해서는 무강우와 평균 잠재증발산량을 적용하였다. TANK 모델과 물수지분석을 통해 과거 400일과 미래 90일에 대한 일단위 하천유량, 저수량, 부족량, 가뭄위험등급 등을 산정하여 매일 14시에 GIS기반 웹시스템에 표출된다. 본 시스템을 통해 하천유역 및 저수지에 대한 미래의 물공급 변화 및 가뭄위험 변화를 판단하고 추정할 수 있으며 추후 타지역 확장을 통해 전국에 대한 가뭄위험을 전망하고 가뭄대책수립에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

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Evaluation of Future Water Shortage Variation for Chungnam Under Climate Change (기후변화에 따른 충남지역의 미래 물부족 경향성 평가)

  • Gwon, Yong Hyeon;Lee, Byong Ju;Byun, Dong Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.367-367
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    • 2020
  • 최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하고 있다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년 대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군의 용수공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄 상황이 반복되면서 기후변화의 영향에 따라 미래의 물공급량 변화 및 물부족에 대한 연구와 이를 분석하여 정확성을 높이는 물수지 분석모형이 지속적으로 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 가뭄이 발생한 충남지역을 대상으로 기후변화에 따른 미래 물부족 변화에 대한 경향성을 파악하고자 한다. 미래의 물부족 변화를 파악하기 위해 기상청 RCP 8.5 시나리오의 40년(2008~2047년) 중권역별 강수량과 잠재증발산량 일단위 자료를 수집하였다. 수집된 중권역별 기상자료를 하천유역별 일단위 기상자료를 활용하여 TANK 모델을 이용한 하천 일유출모의와 비유량법을 이용하여 저수지의 일유량을 산정하였다. 미래의 수혜면적변화와 생활/공업/농업 수요량 추정을 통해서 하천 및 저수지 물수지 분석을 진행하여 미래기간 30년에 대한 일단위 물수급을 산정하였다. 미래기간에 대한 분석은 기준기간 R0(2008~2017년) 대비, 미래기간 S1(2018~2027년), S2(2028~2037년), S3(2038~2047년)에 대한 연평균 물부족량과 경로별 경향성을 파악하였다. 대상지역의 물부족량에 대한 분석결과, 기준기간 대비 S1, S2, S3 기간에 각각 27.8%, 10.8%, 23.1% 감소하는 경향이 나타났다. 이는 미래의 강우량이 점차 증가하는 경향과 수혜면적 변화시 논과 밭 면적이 지속적인 감소로 인해 수요량에 영향을 받았을 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 바탕으로 장래 하천유역의 가뭄에 대한 피해 예측 및 물수급 파악에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Soil Moisture Time Series Modeling for Daily Measured at a Steep Relief Measured in a Mountainous Hillside (산지사면에서 측정된 일단위 토양수분 시계열 자료의 모델링)

  • Jeong, Ju Yeon;Kim, Sang Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.462-462
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    • 2015
  • 이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.

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Development and Validation of Backrouting Method for Preemptive Goal Linear Programmingver Basin (우선순위 목적 선형 프로그래밍을 위한 Backrouting 방법의 개발 및 적용성 검토)

  • Cheong, Tae-Sung;Kang, Sin-Uk;Hwang, Man-Ha;Ko, Ick-Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.393-397
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    • 2007
  • KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 우선순위 목적 선형최적화 모형을 위한 Backrouting 방법을 개발하고 금강유역 일단위 KModSim 네트워크에 Backrouting 방법을 적용하여 적용성을 검토하였다. 금강유역에 KModSim을 적용하고 모의한 결과 Backrouting 방법을 사용한 모의결과가 Backrouting 방법을 사용하지 않은 경우에 비해 실측치를 보다 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Backrouting 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 일단위 모의 시에 발생할 수 있는 과도한 손실을 방지하고자 할 때 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

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Database Construction of High-resolution Daily Meteorological and Climatological Data Using NCAM-LAMP: Sunshine Hour Data (NCAM-LAMP를 이용한 고해상도 일단위 기상기후 DB 구축: 일조시간 자료를 중심으로)

  • Lee, Su-Jung;Lee, Seung-Jae;Koo, Ja-seob
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.22 no.3
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    • pp.135-143
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    • 2020
  • Shortwave radiation and sunshine hours (SHOUR) are important variables having many applications, including crop growth. However, observational data for these variables have low horizontal resolution, rendering its application to related research and decision making on f arming practices challenging. In the present study, hourly solar radiation data were physically generated using the Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP) at the National Center f or Agro-Meteorology, and then daily SHOUR fields were calculated through statistical downscaling. After data quality evaluation, including case studies, the SHOUR data were added to the existing publically accessible LAMP daily database. The LAMP daily dataset, newly updated with SHOUR, has been provided operationally as input data to the "Gyeonggi-do Agricultural Drought Prediction System," which predicts agricultural weather disasters and field crop growth status.