We investigated the spatial and temporal variations of phytoplankton in Youngil Bay as well as the effect of water physico-chemical parameters. Water samples at three stations were collected and measured monthly from May to November in 2010. The taxa of phytoplankton observed in this study were classified as 33 Bacillariophyceae, 23 Dinophyceae, 1 Euglenophyceae, 2 Crysophyceae and 1 Cryptophyceae. The highest biomass of phytoplankton was observed at inner station in September, which was characterized high concentration of dissolved inorganic phosphate(DIP) in surface water after rainfall. Nutrient concentrations, chlorophyll-a and phytoplankton biomass values showed the marked trend to decrease from the inner bay to the outer bay. Pearson's correlation co-efficient between salinity and other water parameters including chlorophyll-a, pH and DIP showed the strong negative relationship r=-0.82, r=-0.78 and r=-0.75 (p<0.01), respectively. These results indicate that the water quality of Youngil Bay could be stimulated by nutrient enriched input from Hyeogsan River discharge, and the spatial and temporal distribution of phytoplankton biomass principally limited to DIP concentration from Hyeogsan river.
The seasonal climatology of atmospheric rivers (ARs) and their effects on the seasonal precipitation and temperature in Korea are examined using the AR chronology obtained by a methodology based on the vertically integrated water vapor transport (IVT) in conjunction with a fine-scale gridded analysis of station precipitation and temperature. ARs are found to affect Korea most heavily in the warm season with minimal impacts in winter. This contrasts the AR effects in the western North America and the Western Europe that are affected most in winters. Significant portions of precipitation in Korea are associated with AR landfalls for all seasons; over 35% (25%) of the summer (winter) rainfall in the southern part of the Korean peninsula. The percentage of AR precipitation over Korea decreases rapidly towards the north. AR landfalls are also associated with heavier-than-normal precipitation events for all seasons. AR landfalls are associated with above-normal temperatures in Korea; the warm anomalies increase towards the north. The warm anomalies during AR landfalls are primarily related to the reduction in cold episodes as the AR landfalls in Korea are accompanied by anomalous southerlies/southwesterlies.
급격한 도시화로 인해 기존의 배수체계에 의한 내수배제에 문제가 발생하게 되고, 이에 따른 홍수 발생시의 내수침수 피해가 도시지역 홍수의 새로운 문제로 대두되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기존의 배수체계 중 유수지 및 우수배제 펌프장의 안전도를 검토하였다. 펌프조작에 있어서는 증수부와 감수부에 따라 우수배제 펌프를 조작하는 기준이 기존 펌프보유대수로도 홍수대처능력을 현재보다 월동하게 증가시킬 수 있음을 수치적으로 확인하였다. 또한 유수지내 유입량과 펌프조작에 대한 민감도 분석을 실시하여 펌프 한대가 담당하는 적정 유입량의 범위를 검토하였다. 연구결과 서울특별시 관내 57개소의 유수지 및 우수배제 펌프장중 10년 빈도의 설계호우에 대해서도 60% 정도만이 안전한 것으로 나타나 이에 대한 근본적 대책이 시급한 것으로 판명되었다.
본 연구에서는 동해시의 강수 분포 특성을 파악하고자(1993~1997) 해안, 동해 레이더 기상대, 서부 산지의 고도 148m, 고도 320m, 고도 842m와 같은 고도의 경포해안, 설악산 관리사무소, 소금강 관리사무소의 AWS, 대관령 기상관측소 등의 일.월별 강수자료를 분석하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 동해시에서 1시간 최다 강수량은 62.4mm, 일 최다 강수량은 200mm, 월 최다 강수량은 355.5mm이고, 일 신적설 최심은 35.5cm이다. 여름철 강수량은 해안에서 서부 산지로 고도가 높아질수록 증가하는 경향이고, 겨울철 강수량은 해안이나 높은 산지에 많은 편이다. 동해시에 나타난 호우 중 강우량이 가장 많았던 경우는 태풍이 통과할 때이고, 그 다음은 장마전선, 저기압 통과 순이다. 일 강수량 20mm 이상이 나타난 날은 총 81일인데 이 중 44일이 여름철에 나타났다. 이는 장마전선의 북상과 오호츠크해 고기압에 의한 북동기류의 유입 때문이다. 동해시에서는 종관 환경 에 따라 해안과 높은 산지에 강설량의 차이가 나타났다.
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.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte Carlo기법을 이용하여 수문 모형의 매개변수가 서로 다른 입력자료의 특성에 따라 변화하는 양상을 구분하여 보았다. 본 연구에서 제시된 앙상블 유량 예측방법은 기상 예측 및 기상 모형의 결과물 등의 입력자료를 이용함으로써 중/장기 유량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, major cities in Korea are suffering from frequent urban flooding caused by heavy rainfall. Such urban flooding mainly occurs due to the limited design capacity of the current drainage network, which increases the vulnerability of the cities to cope with intense precipitation events brought about by climate change. In other words, it can be interpreted that runoff exceeding the design capacity of the drainage network and increased impervious surfaces in the urban cities can overburden the current drainage system and cause floods. The study presents the green roof as a sustainable solution for this issue, and suggests the pre-design using the LID controls model in SWMM to establish more specific flood prevention system. In order to conduct the computer simulation in connection with Korean climate, the study used the measured precipitation data from Cheonan Station of Korea Meteorological Administration (KMA) and the forecasted precipitation data from RCP 8.5 scenario. As a result, Extensive Green Roof System reduced the peak runoff by 53.5% with the past storm events and by 54.9% with the future storm events. The runoff efficiency was decreased to 4% and 7%. This results can be understood that Extensive Green Roof System works effectively in reducing the peak runoff instead of reducing the total stormwater runoff.
본 연구는 풍력, 파력발전기가 설치되는 제주 동부와 서부 수심 20 m 연해에서 4개월동안 수중 청음기를 중층(10 m)에 계류하여 주변소음을 측정하였다. 측정 소음레벨에 영향을 미치는 기상정보는 측정 지점 근처 기상대와 관측소를 이용하여 자료를 수집하였다. 100 Hz 이하의 주파수 대역에서 조석의 영향으로 간조와 만조, 조금과 사리일 때 약 5 dB ~ 20 dB가량 변화를 보였다. 파랑과 바람의 영향은 1 kHz 이하의 주파수 대역에서 25 dB이내로 큰 변화를 보였으며 파랑은 저주파 대역에 영향을 주었고 바람은 1 kHz 이상의 고주파 대역까지도 영향을 주었다. 10 kHz 이상의 고주파 대역에 영향을 주는 요인으로 강우와 생물 소음이 있고 웬즈 곡선 최대값에 비해 약 10 dB 높게 측정되었다.
The 3S Basin is described as an important contributor in terms of many aspects in the Mekong River Basin in Southeast Asia. However, the 3S Basin has been suffering adverse consequences of changing discharge and sediment, which are derived from farming, deforestation, hydropower dam construction, climate change, and soil erosion. Consequently, a large population and ecology system that live along the 3S Basin are seriously affected. Accordingly, the calculating and simulating discharge and sediment become ever more urgent. There are many methods to simulate discharge and sediment. However, most of them are designed only during a single rainfall event and they require many kinds of data. Therefore, this study applied a Catchment-scale Soil Erosion model (C-SEM) to simulate discharge and sediment in the 3S Basin. The simulated results were judged with others references's data and the observed discharge of Strung Treng station, which is located in the mainstream and near the outlet of the 3S Basin. The results revealed that the 3S Basin distributes 31% of the Mekong River Basin's total discharge. In addition, the simulated sediment results at the 3S Basin's outlet also substantiated the importance of the 3S Basin to the Mekong River Basin. Furthermore, the results are also useful for the sustainable management practices in the 3S Basin, where the sediment data is unavailable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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