This research was conducted on the conservation area of Baekdudaegan, Kangwondo under the purpose of evaluating bio-diversity according to the changes of spatial scale, using GIS data and spatial filtering method. The diversity index was calculated based on the information of species of The $5^{th}$ forest type map using Shannon-weaver index (H'), evenness index ($E_i$) and richness index ($R_i$). The diversity index was analyzed and compared according to the changes of 12 spatial scales from Kernel size $3{\times}3$ to $73{\times}73$ and basin unit. As for H' and $R_i$, spatial scale increased as diversity index decreased, while $E_i$ decreases gradually. H' and $R_i$ was highest; each 1.1 and 0.6, when the Kernel size was $73{\times}73$, while $E_i$ was 0.2, the lowest. When you look at according to the basin unit, for large basin unit, 'YeongDong' region shows higher diversity index than 'YeongSeo' region. For middle basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' region, and for small basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' and 'Gangneung Ohbongdaem' region shows high diversity index. When you look at the relationship between diversity index and Geographic factors, H' shows positive relation to curvature and sunshine factor while shows negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. Also $E_i$ was similar to the relationship between H' and Geographic factor. Meanwhile, $R_i$ shows positive relationship to curvature and sunshine factor, while negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. macro unit diversity index evaluation was possible through the GIS data and spatial filtering, and it can be a good source for local biosphere conservation policy making.
Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.
최근의 유역통합관리는 용수공급, 수력발전, 그리고 유지용수 등과 같은 기존의 운영방안과 더불어 수량, 수질, 생태계 보호를 함께 고려해야만 하는 등 운영목적이 복잡해지고 시스템 또한 대규모화 되고 있다. 더불어 용수이용 혹은 유역간 서로 상충되는 이해관계가 발생함에 따라 물이용의 효율성을 극대화할 수 있는 범 유역 단위의 수자원 계획 및 운영이 필요하게 되었다. 최적화 모형의 현실 활용 기회를 높이고, 수자원관리의 다양한 운영목적을 수자원 운영에 반영하기 위하여 본 연구에서는 저수지 운영률을 개발하고 이를 적용하기 위한 KModSim의 수문학적상태방법에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 운영률은 전체적으로 용담댐과 대청댐의 실적저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났으며, 이를 최적화 모형에 활용한다면 관행적으로 적용해온 물수지 분석 방법을 개선할 뿐만 아니라 유역통합수자원관리가 가능할 것으로 기대된다.
The variation of streamflow is regarded as one of the most influential factors on the fluctuation of water quality in the stream. The characteristics of the variation should be taken into account in the plans for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs). This study analysed and characterized spatial distribution and temporal variation of streamflow at each unit watershed in Guem-river basin. For the analysis of the distribution of streamflow, the type and the extent of the distribution were investigated for the unit watershed. For the analysis of the variation, short and long term changes of streamflow were examined. The result showed that most of the distributions were not log-normalized and the extent of variation tends to be greater at the unit watershed placed on the tributaries in the basin. A kind of margin could be granted to the unit watershed involving high variations so as to establish the water quality goal and load allotment more reasonably and effectively in view of whole waterbody.
남한과 북한이 군사분계선을 경계로 공동으로 점유하고 있는 남북공유하천유역은 과거부터 하천관리, 홍수조절 등 다양한 문제가 지속적으로 발생해 왔다. 그러나 협력과 조정에 한계가 있어 유역 관리에 대한 지속적인 연구와 협력이 진행되지 못하였다. 기후변화로 인해 수문현상의 규모와 빈도가 변화하고 있어 공유하천유역의 강수변동성에 관한 대비책 마련이 필요하지만, 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 13개 전 지구 기후 모델의 RCP (Representative Concentration Pathway, 이하 RCP)4.5와 RCP8.5 시나리오를 공유하천유역 인접 11개 관측소에 적용하여 극한강수량 변동성을 규모와 빈도의 측면에서 분석하였다. 분석 결과 공유하천유역의 참조기간(1981-2005) 대비 확률강우량은 RCP4.5 시나리오와 RCP8.5 시나리오 모두 전 기간에서 증가하였다. 또한 재현기간 20년 규모의 강우 빈도는 RCP4.5 시나리오의 중반기(2041-2070)와 후반기(2071-2100)를 제외하고 전 기간에서 증가하여 극한강수의 출현빈도가 점차 빨라지고 있음을 확인할 수 있었다. 결과적으로 공유하천유역 내 극한강수량은 그 규모와 빈도가 모두 증가하여 기후변화로 인한 상당한 영향이 있을 것으로 전망되며, 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.
This study aimed at the introduction of desktop method for assessment of environmental flows developed by International Water Management Institute (IWMI) recently and its application to Geum river basin. This scheme simulated the influence on aquatic ecosystem caused by watershed development and in turn the decrease of water quantity keeping the river's own flow regime. It was found to be as very effective method although it had simple structure. Flow duration curves for different environmental classes at Sutong and Gongjoo sites were estimated according to the natural conditional scenario of Geum river basin and the results were relatively compared well with the previous studies. The behaviors of monthly average runoff time series of both sites showed the level of A class. The results of this study would provide the fundamental data to establish the future plans of monitoring or management for aquatic ecosystem of Geum river basin.
In order to use radar rainfall data for flood management, it is necessary to study and develop a method for optimum error correction to obtain radar rainfall values that agree closely with surface rainfall data. This paper proposes an optimum estimation method for calculating rainfall in a river basin by using data from surface raingauges and radar raingauge systems. This paper also reports on recent applications of radar raingauge systems for accurate simulation of flood discharge based on river basin rainfall values obtained from radar raingauge systems.
This study aimed at the introduction of desktop method for assessment of environmental flows developed by IWMI(International Water Management Institute) recently and its application to Geum river basin. This scheme simulated the influence on aquatic ecosystem caused by watershed development and in turn the decrease of water quantity keeping the river's own flow regime. It was found to be as very effective method although it had simple structure. Flow duration curves for different environmental classes at Sutong and Gongjoo sites were estimated according to the natural conditional scenario of Geum river basin and the results were relatively compared well with the previous studies. The behaviors of monthly average runoff time series of both sites showed the level of A class. The results of this study would provide the fundamental data to establish the future plans of monitoring or management for aquatic ecosystem of Geum river basin.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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