Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
토양수분 확산계수 추정을 위한 이론식(Mualem's principle)과 실측법(Hopmans' equation)을 제시하여 실험한 결과 실측치와 이론치의 상당한 근접을 보였으므로 Hopmans의 수치해석적 모형을 실측모형으로 재시하고자 한다. 작물계수 측정에 있어서는 생육시기에 따른 모형화보다는 생육온도에 따른 모형화가 함수 관계에 있어서 보다 더 유의성 있는 상관성을 보였다.
To evaluate the available groundwater supply to the agricultural water demand in the future with the climate change scenarios for 40 sub-regions in Jeju Island, groundwater recharge and the available groundwater supply were estimated using water balance analysis method. Groundwater recharge was calculated by subtracting the actual evapotranspiration and direct runoff from the total amount of water resources and available groundwater supply was set at 43.6% from the ratio of the sustainable groundwater capacity to the groundwater recharge. According to the RCP 4.5 scenario, the available groundwater supply to the agricultural water demand is estimated to be insufficient in 2020 and 2025, especially in the western and eastern regions of the island. However, such a water shortage problem is alleviated in 2030. When applying the RCP 8.5 scenario, available groundwater supply can't meet the water demand over the entire decade.
물수지 분석은 우리가 사용하는 물의 순환과정을 파악하여 우리 생활에 필요한 물을 안정적으로 공급하고 관리하기 위한 기초 자료이다. 물관리 기본법 제11조에도 유역 간의 물관리는 조화와 균형을 이루고 있는 기본원칙으로 설명되고 있으며 지속가능한 개발, 이용과 보전을 도모하고 물로인해 발생하는 재해를 예방하기 위해서는 유역단위로 관리되어야 함을 원칙으로 두고 있다. 최근 들어 국내에서는 강수량과 유량에 대한 조사가 급격히 발전함에 따라 정확도 높은 관측이 수행되고 있는 반면에 증발산량 같은 경우에는 경험식에 의존하여 측정자료를 산정하고 있는 실정이다. 증발산량은 눈에 보이지 않아 비교적 중요성을 인지하고 있지 못하나 강수량의 약 30~40%를 차지함으로 오차를 무시하기 어려우며 보다 정확한 관측이 필요하다. 실측으로는 증발접시가 있지만 물이 항상 차 있어야 하며, 팬의 가열, 강수 등 관측값 보정이 필요하다. 최근 기술의 발전으로 에디공분산 방법이 장비로 구현할 수 있게 되었으며 이러한 방법은 기존의 장비에서 발생되는 근본적인 문제점을 해결하였다. 특히 증발과 증산을 모두 측정이 가능하며 실제 증발산량 측정이 가능하다. 환경부에서는 에디공분산을 활용한 증발산량 관측소 13개소를 운영하고 있으며 관측소 인근 실제 유량측정하고 있는 지역과 연계하여 실측 기반의 물수지 검토를 수행해보고자 한다.
This study tested SVM(support vector machine), RF(random forest), and ANN(artificial neural network) machine-learning models that can predict net irrigation water requirements in paddy fields. For the Jeonju and Jeongeup meteorological stations, the net irrigation water requirement was calculated using K-HAS from 1981 to 2021 and set as the label. For each algorithm, twelve models were constructed based on cumulative precipitation, precipitation, crop evapotranspiration, and month. Compared to the CE model, the R2 of the CEP model was higher, and MAE, RMSE, and MSE were lower. Comprehensively considering learning performance and learning time, it is judged that the RF algorithm has the best usability and predictive power of five-days is better than three-days. The results of this study are expected to provide the scientific information necessary for the decision-making of on-site water managers is expected to be possible through the connection with weather forecast data. In the future, if the actual amount of irrigation and supply are measured, it is necessary to develop a learning model that reflects this.
ETc 손실을 보상하는데 필요한 물의 양을 작물 용수 요구량(Crop water requirement, CWR)로 정의되며, ETc 평가는 작물 필요 요구량을 정확하게 정량화하는 데 필요하며, 물 균형 계산에서 중요한 역할을 한다. 토마토와 파프리카의 실제 관수 요구량(Actual crop water, ACW)이 적절한 CWR인지 평가하였다. 토마토와 파프리카 재배에 적정한 AWC 예측 및 추정을 위하여 온실 내부 환경데이터를 Penman-Monteith을 이용하여 기준 작물 증발산(ET)을 계산한 후, 기준 증발산은 작물 상수(Kc;토마토-1.15, 파프리카-1.05)계수로 조정하였다. 토마토와 파프리카의 CWR과 ACW를 계산하여 비교 평가한 결과 ACW가 CWR을 대체할 수 있지만 파프리카의 ACW는 필요 이상으로 높게 나타났다. 또한, 토마토의 ACW는 1일 100 ~ 1,200 ml이고, 파프리카의 ACW는 1일 100 ~ 500 ml가 적절한 것으로 나타났다. 그러나, 스마트 온실에서 ETc의 정밀도를 높이려면, ETc가 CWR로 변환되고 ACW와 비교하기 위해서 클래스 A팬 설정이 필요하다. 향후 실시간으로 CWR을 측정하기 위한 시뮬레이션 프로그램 연구가 필요하다.
기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다.
Incidences of urban flood and extreme heat waves (due to the urban heat island effect) are expected to increase in New Zealand under future climate change (IPCC 2022; MfE 2020). Increasingly, the mitigation of such events will depend on the resilience of a range Nature-Based Solutions (NBS) used in Sustainable Urban Drainage Schemes (SUDS), or Water Sensitive Urban Design (WSUD) (Jamei and Tapper 2019; Johnson et al 2021). Understanding the impact of changing precipitation and temperature regimes due climate change is therefore critical to the long-term resilience of such urban infrastructure and design. Cuthbert et al (2022) have assessed the trade-offs between the water retention and cooling benefits of different urban greening methods (such as WSUD) relative to global location and climate. Using the Budyko water-energy balance framework (Budyko 1974), they demonstrated that the potential for water infiltration and storage (thus flood mitigation) was greater where potential evaporation is high relative to precipitation. Similarly, they found that the potential for mitigation of drought conditions was greater in cooler environments. Subsequently, Jaramillo et al. (2022) have illustrated the locations worldwide that will deviate from their current Budyko curve characteristic under climate change scenarios, as the relationship between actual evapotranspiration (AET) and potential evapotranspiration (PET) changes relative to precipitation. Using the above approach we assess the impact of future climate change on the urban water-energy balance in three contrasting New Zealand cities (Auckland, Wellington, Christchurch and Invercargill). The variation in Budyko curve characteristics is then used to describe expected changes in water storage and cooling potential in each urban area as a result of climate change. The implications of the results are then considered with respect to existing WSUD guidelines according to both the current and future climate in each location. It was concluded that calculation of Budyko curve deviation due to climate change could be calculated for any location and land-use type combination in New Zealand and could therefore be used to advance the general understanding of climate change impacts. Moreover, the approach could be used to better define the concept of urban infrastructure resilience and contribute to a better understanding of Budyko curve dynamics under climate change (questions raised by Berghuijs et al 2020)). Whilst this knowledge will assist in implementation of national climate change adaptation (MfE, 2022; UNEP, 2022) and improve climate resilience in urban areas in New Zealand, the approach could be repeated for any global location for which present and future mean precipitation and temperature conditions are known.
본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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