유역규모의 장기 유출모형인 SWAT은 다양한 토지이용을 고려할 수 있는 장점이 있는 반면, 도시지역에 대한 배수특성을 충분히 고려할 수 없는 단점을 가지고 있다. 반면, 세계적으로 도시지역의 유출현상 규명에 널리 이용되는 SWMM 모형은 도시지역의 지표면 특성과 배수특성을 모두 고려할 수 있는 장점이 있는 반면 유역 내 도시지역 이외의 토지이용에 대한 고려가 힘들다는 단절이 있다. 본 연구에서는 두 모형의 장점을 살리고, 단점을 보완한 SWAT-SWMM 결합모형을 경안천내 오산천 유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT-SWMM 결합모형에 대한 모식결과와 SWAT 모형에 의한 모의결과를 증발산, 지표면유출량, 토양으로부터의 유출량, 유역 및 하도 유출량 등 수문성분별로 비교ㆍ평가하였고, 두 모형의 수문성분별 유출모식의 특징에 대하여 논의하였다
Establishment of appropriate data in certain formats is essential for agricultural water cycle analysis, which involves complex interactions and uncertainties such as climate change, social & economic change, and watershed environmental change. The main objective of this study was to develop web-based Data processing and Model linkage Techniques for Agricultural Water-Resource analysis (AWR-DMT). The developed techniques consisted of database development, data processing technique, and model linkage technique. The watershed of this study was the upper Cheongmi stream and Geunsam-Ri. The database was constructed using MS SQL with data code, watershed characteristics, reservoir information, weather station information, meteorological data, processed data, hydrological data, and paddy field information. The AWR-DMT was developed using Python. Processing technique generated probable rainfall data using non-stationary frequency analysis and evapotranspiration data. Model linkage technique built input data for agricultural watershed models, such as the TANK and Agricultural Watershed Supply (AWS). This study might be considered to contribute to the development of intelligent watercycle analysis by developing data processing and model linkage techniques for agricultural water-resource analysis.
Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.
홍수가 발생하기 전에 위험을 진단할 수 있는 기법이 다음의 절차를 따라 마련되었다. 현존 가용 수자원이 평균치 보다 많은 지 여부를 결정한다. 평균치보다 많은 날의 연속기간을 계산한다. 연속된 기간동안 강수량을 누적한다. 누적된 강수량 중에서 일별 감소량(유출 및 증발산등에 의한)을 감한 다음 다시 하루강수량으로 환산한 것이 유효강수량이다. 유효강수량을 다시 계절적, 지역적 평균치와 비교하여 일반화된 수자원의 집중정도 즉 유효강수지수를 구한다. 유효강수지수가 큰 값을 가지면 홍수의 위험은 증대한다. 이 방법은 1996년 7월말 한반도의 경기 강원지역의 홍수사례를 분석한 연구(한국수자원학회, 1996)와 동일한 사례에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 종래의 강우-유출 모형이 가지는 두 가지 과정, 즉 매개변수 추정의 단계와 수위관측의 단계를 생략하였기 때문에 계산이 신속하게 되어 위급할 때 사용될 수 있는 장점이 확인되었다. 두 과정을 생략하고도 유출량이 고려되었기 때문에 강수량만으로 진단하는 방법보다 과학적임이 입증되었다.
In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.
Soil Taxonomy의 새로운 Andisols목 토양의 분류체계에서 토양유기물 함량과 Ammonium oxalate 추출 Al함량과 Fe의 1/2함량의 합은 중요한 기준이다. 제주도는 토양생성환경이 다양하여 Andisols 토양을 포함하여 다양한 토양이 분포하고 있다. 이 논문은 제주도 토양을 대상으로 기후, 식생, 지형 등 여러 가지 환경변수들을 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$의 함량을 추정할 수 있는 모형을 개발하고, 이를 이용하여 토양특성지도를 제작하기 위하여 수행하였다. 조사대상 지역의 321 지점에서 토양을 채취하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 분석하고, 각 토양시료 채취지점의 온도, 강우, 순일차생산량, 일사량, 증발산량, 해발고도, 토양생성에너지, 지형습윤지수, 주변과의 고도차, 해안과 정상으로부터의 거리 등의 환경변수들을 환경변수 지도를 제작하여 추출하였다. 여러 환경변수 간에는 서로 상관관계가 높게 나타나는 다중공선성을 나타내었으며, 이를 주성분분석에 의한 변수 변환으로 제거하였다. 주성분분석 결과를 바탕으로 변환된 변수들은 산악효과, 식생효과, 복잡 효과 등 3개의 주성분으로 축소할 수 있었고, 이 3개의 변수를 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 구하였다. 이 모형들은 전체 토양유기물 변이의 52%와 전체 $Al_o+1/2Fe_o$ 변이의 37%를 설명할 수 있었다. 모형을 이용하여 제작된 토양유기물 지도는 토양도를 바탕으로 한 토양유기물 지도와 전체적인 형태에서 매우 유사한 형태를 나타내었다. 따라서 환경요인은 제주도 토양의 분포에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되었고, 정량화할 수 있는 환경요인을 이용하여 토양특성지도를 제작할 수 있음을 구명하였다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다. 특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문 사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스 배출시나리오, 13개 GCMs (Global Climate Models), 3개 수문모형(2~3개 증발산량 산정방법)으로 생산된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 이용하여 기준 S0 (1971~2000년) 기간 대비 미래 S1 (2010~2039년), S2 (2040~2069년), S3 (2070~2099년)기간의 홍수 취약성의 시공간적 변화 및 불확실성을 평가하였다. 평가 결과 현재 기후상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강, 섬진강, 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 낙동강, 금강, 한강 권역에서의 민감도가 가장 크게 변할 것으로 분석되었으나, 기본적으로 섬진강 유역의 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.
기후변화에 대응하여 보다 적극적인 생물보전전략 수립을 위해 생물 서식환경의 변화예측이 필요하며, 생물기후권역은 유용한 생태계 관리체계를 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 생물기후권역구축을 통해 동북아시아의 생물 서식환경을 파악하고, 생물 서식관점에서 기후변화의 영향을 분석하였다. Worldclim에서 제공하는 현재(1970~2000년) 기후자료 및 17개 전 지구 기후모형의 예측자료(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하여 2050년대와 2070년대의 변화를 모의하였다. 먼저 현재와 미래의 주요생물기후변수(Aridity index, growing degree days, potential evapotranspiration seasonality, temperature seasonality)를 구축하여 동북아시아의 생물기후환경 특성을 파악하고, 기후변화에 따른 시공간적 변화를 분석하였다. ISODATA 군집분석으로 현재의 생물기후권역을 구분하고, MLC(Maximum Likelihood Classification)를 통해 미래의 권역변화를 예측하였다. 기후변화에 따라 대부분의 권역이 북상하는 경향성을 확인할 수 있었으며, 권역의 면적과 위도 분포변화를 분석함으로써 권역의 축소가 가장 두드러지게 나타나는 중국 남부에 위치한 권역을 집중 관리권역으로 제시하였다. 본 연구는 한반도를 포함한 동북아시아 지역의 다양한 기후변화 시나리오에 따른 영향평가를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 생물종 혹은 생태계 관련 적응정책 수립 시 활용 가능한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.
엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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