• 제목/요약/키워드: Landuse(MOD)

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토지이용도와 기상모델을 이용한 서울기후분석(CAS)지도 개발 (Development of Climate Analysis Seoul(CAS) Maps Based on Landuse and Meteorogical Model)

  • 이채연;엄정희;최영진;김규랑;;;김근회
    • 한국지리정보학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.12-25
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    • 2011
  • 도시 및 환경계획에서는 국지적 기후에 미치는 부정적인 영향을 줄이고 긍정적인 영향을 지속시킬 수 있는 계획 도출이 필요하다. 본 연구는 서울의 도시 및 환경계획 수립을 위해 국지 기온과 바람의 흐름을 고려하여 현실적인 기후분석지도의 개발을 목적으로 수행되었다. 서울기후분석(Climate Analysis Seoul, CAS) 지도는 서울의 도시환경 구조 변화 양상을 적시에 반영하기 위하여 도시기후 분석 및 기후지도 프로세스를 갖춘 전자지도(digital map)이다. 지면의 피복과 기복에 대한 분석자료와 중규모 기상모델인 MetPhoMod의 모의수행 분석결과를 바탕으로 찬공기 생성 이동 정체, 바람흐름, 열적 환경 등을 정량적으로 분석한 결과가 CAS 지도에 담겨있다. 본 연구에서 개발된 CAS를 이용함으로써 도시 개발이 기후에 미치는 영향의 분석 및 평가가 용이하게 되었다. 도시기후분석지도를 통해 도시 및 환경 분야의 계획 과정에서 삶의 질 향상을 위한 기후요소의 활용이 더욱 편리해 질 것으로 기대한다.

환경부 토지피복도 사용여부에 따른 예측 SWAT 오류 평가 (Analysis of SWAT Simulated Errors with the Use of MOE Land Cover Data)

  • 허성구;김남원;유동선;김기성;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.194-198
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    • 2008
  • Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.

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CART알고리즘과 Landsat-8 위성영상 분석을 통한 계절별 지하수함양량 변화 (Variation of Seasonal Groundwater Recharge Analyzed Using Landsat-8 OLI Data and a CART Algorithm)

  • 박승혁;정교철
    • 지질공학
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    • 제31권3호
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    • pp.395-432
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    • 2021
  • 지하수함양은 시공간적으로 다양하여 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 함양추정을 위해 수치모델이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하수함양을 추정하기 위한 방법으로 기계학습법의 하나인 분류회귀트리(CART)모형을 적용하기 위해 수정된 수직식생지수(mPVI), 정규식생지수(NDVI), 정규경작지수(NDTI), 정규나지지수(NDRI) 같은 토양-식생관련 지수와 강우, 지형인자(고도, 경사, 경사방향)를 입력하고 김천지역 SWAT-MODFLOW의 함양량 결과를 추출 및 학습하여 함양량을 예측하였다. SWAT-MODFLOW의 함양량 분포에 대한 CART모형의 예측값의 전반적인 정확도는 0.5~0.7, 카파계수는 0.3~0.6으로 나타나 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화를 합리적으로 예측할 수 있었다.