임하호 유역의 지질은 점토질 및 셰일층으로 구성되어 있기 때문에 강우발생시 흙탕물의 형태로 많은 토립자가 호소로 유입되므로 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반토사유실모델을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 적용하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량 보다 더 효과적임을 알 수 있었다.
임하호 유역은 지질 및 토지피복이 토사유실에 취약한 구조를 가지고 있어 강우발생시 많은 토사가 호소로 유입되어 고탁수의 원인이 되고 있다. 특히 임하호 유역의 지질은 점토질 및 쉐일층으로 구성되어 있어, 강우발생시 흙탕물의 형태로 상당량의 토사가 호소로 유입되므로, 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 수정범용토사유실공식을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며, 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시강우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 개발하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량보다 더 효과적임을 알 수 있었다
Generally speaking, agriculture exist in a climatic environment of uncertainty. Namely, normal rainfall value, as given by the mean values, does not exist. Thought on exists, itl does not affect like extreme Precipitation value on the part of agriculture and of others. Therefore, it is important that we measure the duration and severity index of drought caused by extreme precipitation deficit. In this purpose, this study was dealt with the calculation of drought duration and severity indexs by the method of monthly weighting coefficient. There is no quantitive definition of drought that is universally acceptable. Most of the criteria was used to identify drought have been arbitrary because a drought is a 'non-event' as opposed to a distinct event such as a flood. Therefore, confusion arises when an attempt is made to define the drought phenomenon, the calculation of duration, drought index is based on the following four fundamental question, and this study was dealt with the answers of these four questions as they related to this analytical method, as follows. First, the primary interest in this study is to be the lack of precipitation as it relates to agricultural effective rainfall. Second, the time interval was used to be month in this analysis. Third, Drought event, distinguished analytically from other event, is noted by monthly weighting coefficient method based on monthly rainfall data. Fin-ally, the seven regions used in this study have continually affected by drought on account of their rainfall deficit. The result from this method was very similar to the previous papers studied by many workers. Therefore, I think that this method is very available in Korea to identify the duration of drought, the deficit of precipitation and severity index of drought, But according to the climate of Korea exist the Asia Monsoon zone. The monthly weighting coefficient is modify a little, Because get out of 0.1-0.4 occasionally.
본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.
기후변화로 인하여 국지성 집중호우가 크게 늘어나고 그로인해 막대한 인적 및 물적 피해를 야기하고 있다. 따라서 강우의 시간적 공간적 특성을 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 레이다 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이다 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이다 강우와 비교하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이다 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 안성천 유역을 대상유역으로 선정하여 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
생육기간중 여러 지점의 일별 기상자료에 의해 작물모형을 구동시킴으로써 벼 생육상황의 지역변이를 용이하게 감시할 수 있는 농업기상학적 작황진단기법을 경기도내 168개 읍면에 적용하였다. 기상, 토양, 재배관리 및 품종정보를 각 읍면별로 미리 준비하였다. 모형은 조생종 및 중생종 벼 특성을 갖도록 조정된 CERES-rice로서 예비실험 결과 출수기와 생리적 성숙기 예측은 적절한 것으로 나타났고, 수량은 약간 과다추정이었다. 1997년 기상자료를 이용하여 경기도 내 각 읍면별 정조수량을 추정한 다음 재배면적 가중평균을 구해 이를 시군별로 통합하여 농림부 쌀 생산량 조사자료와 비교하였다. 생육모의에 의한 시군별 단위면적당 수량 추정값의 RMSE는 1035.9였다. 최근 9년간 평균수량에 대한 1997년의 상대수량을 계산한 결과 농림부 자료에 의해 수량증가로 판정된 26개 시군 가운데 22개에서 동일한 경향을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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