• 상하수도학회지
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• 제34권6호
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• pp.503-512
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• 2020

Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.731-745
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• 2021

본 연구에서는 글로벌 기후지수 및 한강권역의 기상자료를 예측인자로 하는 통계적 다중회귀모형을 구성하여 한강권역의 월 평균기온에 대한 장기예측을 수행하였다. 예측대상인 월 평균기온과 선행기간별 예측인자와의 원격상관성 분석을 기반으로 최적의 예측인자를 선별하였으며, 선별된 예측인자를 조합하고 과거기간에 대한 교차검증을 통하여 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 다중회귀모형 기반의 예측모형을 구성하였다. 과거 1992년 1월부터 2020년 12월을 대상으로 월 평균기온에 대한 예측성을 분석한 결과, PBIAS는 -1.4 ~ -0.7%, RSR은 0.15 ~ 0.16, NSE는 0.98, r은 0.99로 높은 적합성을 나타내었다. 각 월별 관측치가 예측범위에 포함될 확률은 평균 약 64.4%로 나타났으며, 월별로는 9월, 12월, 2월, 1월의 예측성이 상대적으로 높고, 4월, 8월, 3월의 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 평년 대비 유난히 낮거나 높은 기온을 보였던 일부 기간을 제외하고 대체로 예측치의 범위 또는 예측치의 중앙값 등이 관측치와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출되는 정량적 기온예측정보는 미래기간(선행 1 ~ 12개월)의 기온에 대한 변화뿐만 아니라, 기온과 상관도가 높은 증발산량을 비롯한 수문생태환경에 대한 변화를 전망하는 경우에도 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.453-466
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• 2006

본 연구는 CCCma CGCM2 기후모형을 이용하여 SRES A2, B2 시나리오 모의를 통한 기후변화가 2050년, 2100년 소양강댐유역의 수문환경에 미치는 변화양상을 SLURP 수문모형을 이용하여 분석하는데 목적이 있다. 수문영향을 평가하기 위해 사용된 모형의 입력자료는 NDVI의 경우, 1998년부터 2002년까지 5개년에 걸친 월별 NDVI를 사용하여 기온-NVDI와의 선형회귀분석을 통해 A2, B2 각 시나리오별 NDVI 값을 추정하였으며 대상유역의 토지이용에 따른 각 항목의 경년변화를 분석하기 위해 Landsat TM 위성영상을 이용하여 1985년부터 2000년의 5년 시간간격을 갖는 4장의 토지피복도를 생성하였다. 생성된 토지피복도를 사용하여 CA-Markov 연쇄기법을 통한 향후 50년, 100년 후의 토지이용변화상태를 모의하였다. 각 시나리오별 50년, 100년 후의 추정된 기상, NDVI, 토지이용도를 통하여 SLURP 모형에 적용한 결과, 토지이용현황은 CA-Markov 연쇄기법을 통해 모의된 향후 50년, 100년의 이용현황은 산림의 분포면적은 감소하는 반면 주거지, 나지, 초지 등은 두드러지게 증가하였다. 또한, 연쇄기법의 모의 시간간격 이 관측값의 모집단의 시간해상도에 비해 지나치게 클 경우 각 항목별 추이경향은 일정부분에서 수렴되었다. 또한, 기후변화에 따른 수문영향을 분석하기 위해 가상시나리오에 대한 증발산량 평가를 실시하였다. 증발산량 평가는 FAO Penman-Monteith 산정 공식을 통하여 기온, 일사량, 풍속에 대한 가상시나리오를 적용하여 분석하였다. 기후변화와 가상시나리오에 따른 수문분석 결과, 모의유출량은 SRES A2, B2 시나리오상에서 현재의 관측자료보다 대략 50%의 감소를 보이고 있으며 토지이용변화가 현재와 동일할 경우 SRES 시나리오를 적용한 경우보다 약 3$\sim$5%가량 더 감소됨을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.366-377
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• 2016

물 이용 효율(water use efficiency, WUE)은 생태계의 에너지-물질-정보의 흐름과 연관된 프로세스-구조 사이의 관계에 대한 정보를 제공하는 중요한 생태학적 지표로 간주된다. 생태계 단위의 WUE 는 총일차생산량(gross primary productivity, GPP)과 증발산(evapotranspiration, ET)의 비로 정의될 수 있다. 이 연구에서는 국립수목원에 위치한 전나무(Abies holophylla) 조림지의 WUE 를 조사하기 위해 KoFlux 에서 장기간(2007-2015) 에디공분산 방법으로 관측된 이산화탄소와 수증기 플럭스를 사용하였다. 연구의 목적은 전나무 조림지의 WUE의 계절 및 경년 변동을 규명하여 탄력(resilience) 평가를 위한 총체적인 생태학적 지표의 개발에 활용하는 것이다. 분석 결과에 따르면, 전나무 조림지의 WUE는 8월에 최소값($1.8-3.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$), 2월에 최대값($5.1-11.4g\;C\;(kg\;H_2O)^{-1}$)을 갖는 오목한 형태의 계절 변동을 보였다. 성장기(4 월-10 월)의 WUE 는 평균 $3.5{\pm}0.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$ 이었고, 휴면기(11 월-3 월)의 WUE는 평균 $7.4{\pm}1.0g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$로서 경년 변동의 폭이 컸다. 이 전나무 조림지의 WUE 는 문헌에 보고된 다른 온대 지역 침엽수림의 WUE 와 비교했을 때, 상대적으로 높은 범위에 속한다. 성장기는 4 월부터 10 월까지의 기간으로 정의하였으나, 실제 성장기의 길이(growing season length, GSL)는 매년 변화하였고, 이러한 GSL의 변화가 성장기 WUE의 경년 변동의 62%를 설명하였다. 이 연구는 생태계 단위 WUE의 장기 변동을 정량화 한 국내 첫 결과로서, 산림생태계 모형, 위성 알고리즘 및 탄력을 시험하는 데 활용할 수 있다.

• 한국농공학회지
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• 제30권2호
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• pp.31-43
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• 1988

The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.1-16
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• 2021

Global warming due to climate change is expected to significantly affect the hydrological cycle of agriculture. Therefore, in order to predict the magnitude of climate impact on agricultural water resources in the future, it is necessary to estimate the water demand for irrigation as the climate change. This study aimed at evaluating the future changes in water demand for irrigation under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) scenarios for paddy rice in Gimje, South Korea. The APEX-Paddy model developed for the simulation of paddy environment was used. The model was calibrated and validated using the H₂O flux observation data by the eddy covariance system installed at the field. Sixteen General Circulation Models (GCMs) collected from the Climate Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) and downscaled using Simple Quantile Mapping (SQM) were used. The future climate data obtained were subjected to APEX-Paddy model simulation to evaluate the future water demand for irrigation at the paddy field. Changes in water demand for irrigation were evaluated for Near-future-NF (2011-2040), Mid-future-MF (2041-2070), and Far-future-FF (2071-2100) by comparing with historical data (1981-2010). The result revealed that, water demand for irrigation would increase by 2.3%, 4.8%, and 7.5% for NF, MF and FF respectively under SSP2-4.5 as compared to the historical demand. Under SSP5-8.5, the water demand for irrigation will worsen by 1.6%, 5.7%, 9.7%, for NF, MF and FF respectively. The increasing water demand for irrigating paddy field into the future is due to increasing evapotranspiration resulting from rising daily mean temperatures and solar radiation under the changing climate.

• 한국물환경학회지
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• 제27권4호
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• pp.425-432
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• 2011

To control non-point source pollution at a watershed scale, rainfall-runoff characteristics from forest watersheds should be investigated since the forest is the dominant land use in Korea. Long-term monitoring would be an ideal method. However, computer models have been utilized due to limitations in cost and labor in performing long-term monitoring at the watersheds. In this study, the Geo-spatial interface to the Water Erosion Prediction Project (GeoWEPP) model was evaluated for its runoff prediction from a coniferous forest dominant watersheds. The $R^2$ and the NSE for calibrated result comparisons were 0.77 and 0.63, validated result comparisons were 0.92, 0.89, respectively. These comparisons indicated that the GeoWEPP model can be used in evaluating rainfall-runoff characteristics. To estimate runoff changes from a coniferous forest watershed with various cover degree scenarios, ten cover degree scenarios (10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100%) were run using the calibrated GeoWEPP model. It was found that runoff increases with decrease in cover degree. Runoff volume was the highest ($206,218.66m^3$) at 10% cover degree, whereas the lowest ($134,074.58m^3$) at 100% cover degree due to changes in evapotranspiration under various cover degrees at the forest. As shown in this study, GeoWEPP model could be efficiently used to investigate runoff characteristics from the coniferous forest watershed and effects of various cover degree scenarios on runoff generation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.409-419
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• 2024

기후변화는 이미 지속 가능한 수자원 관리에 영향을 미치고 있다. 기후변화가 댐 저수지의 물 공급에 미치는 영향은 일반적으로 지구 기후 모델 결과 기반으로 생성된 기후변화 시나리오를 사용하여 수행되고 있다. 그러나 기후변화를 추정하기 때문에 시나리오는 미래에 발생할 수도 있는 상황을 가정하는 한계로 인하여 본질적으로 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 문제에 대한 대책으로 의사결정 스케일링 접근법을 본 연구에 적용하였다. 연구대상지는 충주, 용담, 합천, 섬진강 댐이다. 강우 유출 모형(IHACRES)과 HEC-ResSim기반 댐 운영 모형을 결합하여 댐 이수 안전도를 분석하였다. 이 수안전도 분석은 안정적인 댐 운영에 목적을 두고 그 결과에 따라 구조적 또는 비구조적 이수공급 계획을 수립하는데 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이수안전도 분석으로 댐이 안전하게 운영될 수 있는지를 평가하고 장래 댐 운영 중 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 식별하기 위함이다. 1995년 부터 2014년까지 관측된 강수량과 온도를 기준으로 49개의 기후스트레스 시나리오(분위 수 기준 7개의 강수 시나리오와 0℃부터 6℃도까지 1℃ 간격의 7개의 온도 시나리오)를 적용하였다. 그 결과 홍수기 강우 변동이 비홍수기의 강우 증가보다 수위 상승에 더 큰 변화를 가져왔다. 따라서 이수 안전도는 1분위 강우 의존성이 매우 높은 것으로 평가되었다. 또한 강수 및 온도를 결합한 시나리오에서 댐 용수 공급 신뢰도는 개별 강수 및 온도 시나리오 신뢰도 변화의 합계보다 더 큰 변화가 모의되었다. 이러한 차이는 강수량의 감소와 증가가 각각 물과 에너지가 제한된 증발량의 발생으로 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 의사결정 스케일링을 통한 이수안전도 평가는 댐 운영의 효율성 향상을 도모할 것으로 평가된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권9호
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• pp.585-598
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• 2024

자연재해를 사전에 대비하고 효율적인 수자원 관리를 하기 위해서는 수문모형의 구조적 특성이 예측 성능에 미치는 영향을 파악하고 불확실성을 최소화하여 수문예측의 정확도를 향상시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모형의 구조가 상이한 준분포형과 집중형 GR4J 모형을 순차 자료동화 기법과 연계 적용하여 하천 유량 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 남강댐 유역에 대해 앙상블 칼만 필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)와 파티클 필터(Particle Filter, PF) 기법을 적용하였다. 모의결과, 두 수문모형의 Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표는 파티클 필터 적용시 0.749(집중형), 0.831(준분포형)로, 집중형 모형 보다 준분포형 모형에서 0.082(11.0%) 향상되었다. 또한, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수 중 기상강제력(강수, 잠재증발산) 불확실성이 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 집중형 모형은 수문자료동화 기법에 따라, 준분포 형 모형은 각 하위유역에 따라 최적 성능을 얻기 위한 불확실성 조건이 상이하였다. 한편, 자료동화 성능에 보정 및 검정기간의 비율이 미치는 영향을 평가한 결과, 앙상블 칼만 필터는 보정기간이 짧아질수록 자료동화 성능은 감소하였으나, 파티클 필터는 상대적으로 영향을 적게 받았다. 또한, 자료동화의 최적성능을 얻기 위해서는 모형 구조에 따른 적절한 하이퍼-매개변수와 보정기간 선정이 중요함을 확인하였다.