• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.367-367
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• 2021

최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 수공 구조물의 안전성이 저해되거나 인명 및 재산 피해가 발생할 가능성이 커지고 있다. 기후변화에 따른 기상현상의 변화 추세를 파악하고 대비하기 위해 CMIP (Coupled Model Intercomparison Project Phase)의 GCM(General Circulation Model) 기상자료 산출물이 활발하게 이용되고 있다. 기후변화 시나리오는 홍수기 방재 대책 수립 등의 연구에도 적용되고 있으나, GCM에서 산출된 기상자료의 시간 간격은 24시간 혹은 3시간 정도로 시간적 해상도가 낮아 홍수 모형의 입력자료로 사용되기 어려운 형태를 가지고 있다. 따라서 기후변화 시나리오를 홍수 모의 등의 분야에 접목하기 위해서는 GCM 자료의 시간적 해상도를 1시간 이하로 낮춤으로써 시나리오 산출물이 홍수모형과 적절하게 연결될 수 있도록 해야 한다. MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형은 국내외에서 예보강우의 시간 분해 및 일강우 데이터 분해 연구에 활용된 바 있으며 관측 강우에 대하여 분해 성능이 준수함이 확인되었다. 이에 본 연구에서는 MRC 모형을 활용하여 미래 기후변화 시나리오 산출물에 적용함으로써 MRC 모형이 일단위 및 3시간 단위 기후변화 자료의 시간 분해에 대해 적절한 성능을 수행하는지 여부를 분석하고, 기후변화 자료의 최소 시간 간격별 강우 분해 결과를 비교·분석하고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 기후변화 시나리오 기반 기상자료 시간 분해에 대한 MRC 모형의 적용성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.66-66
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• 2020

최근 기후변화로 인한 전 세계적인 기온상승이 야기되고 있으며, 농업에 직접적인 영향을 주는 기상학적 및 수문학적 변화가 급격하게 진행되고 있다. 우리나라의 경우 최근 7년 동안 지역별로 극심한 가뭄이 매년 발생하고 있고, 가뭄의 발생 빈도와 강도가 증가하는 추세이다. 특히 밭의 경우 농업용 저수지 등 수리시설물로부터 관개용수를 공급받는 논 작물과 달리 자연 강우를 통해 필요한 용수량을 공급받는 천수답이 대부분이고 관개시설이 부족하기 때문에, 기후변화에 의한 가뭄의 취약성이 높다. 밭작물은 작물의 생육 시기와 기후 환경, 수자원 환경에 민감하고 토양수분을 흡수함으로써 생육하기 때문에 이러한 밭작물의 소비수량 및 관개용수량은 증발산량 뿐만 아니라 토양내 수분의 이동을 고려하여 수분 부족량을 산정해야 한다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 의한 밭가뭄 평가를 위하여 밭 작물별 소비수량 및 관개용수량을 추정하기 위한 밭 토양수분 물수지 모형 (Soil Moisture Model)을 구성하였다. 또한 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오 기반의 제5차 결합기후모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)에서 제공하는 RCP 시나리오를 기반으로 한 전지구 기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 기후예측결과를 적용함으로써 미래 밭 가뭄 평가를 수행하였다. 과거 기상자료 및 미래 대표농도경로 시나리오와 작물 기초자료를 수집하여 과거 및 미래 작물증발산량을 산정하였으며, 토양수분 물수지 모형에 적용하여 밭작물의 토양수분 변화를 모의하고 기후변화에 따른 작물별/생육시기별 소비수량 및 관개용수량을 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2021

The Vietnamese Mekong Delta(VMD) covers an area of 62,250 km² in the lowest basin of the Mekong Delta where more than half of the country's total rice production takes place. In 2016, an estimated 1.29 million tonnes of Vietnam's rice were lost to the country's biggest drought in 90 year and particularly in VMD, at least 221,000 hectares of rice paddies were hit by the drought and related saltwater intrusion from the South China Sea. In this study, 3D numerical simulations using Delft3D hydrodynamic models with calibration and validation process were performed to examine flow characteristics, climate change scenarios, water level changes, and salinity concentrations in the nine major estuaries and coastal zones of VMD during the 21^st century. The river flows and their interactions with ocean currents were modeled by Delft3D and since the water levels and saltwater intrusion in the area are sensitive to the climate conditions and upstream dam operations, the hydrodynamic models considered discharges from the dams and climate data provided by the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6). The models were calibrated and verified using observational water levels, salinity distribution, and climate change data and scenarios. The results agreed well with the observed data during calibration and validation periods. The calibrated models will be used to make predictions about the future salinity intrusion events, focusing on the impacts of sea level rise due to global warming and weather elements.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.305-305
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• 2022

A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.187-187
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• 2022

우리나라의 농촌 유역은 크게 1) 상류에 위치한 농업용 저수지, 2) 저수지 방류부, 3) 저수지 하류하천, 4) 하류 농업 지대로 구성된다. 이들 모두 유역의 홍수·침수와 연관되어 있으나 각각의 설계 빈도가 서로 달라 일시에 수용 가능한 수자원의 양이 상이하다. 예컨대 극한 강우가 발생한 경우 PMP를 고려하여 설계된 저수지에서는 유입 홍수량이 통제될 수 있으나 50-200년 빈도로 설계된 하류하천에서는 측면 유입량 때문에 홍수가 발생할 수 있다. 따라서 유역의 홍수 확률을 산출할 때에는 유역 구성지역별 홍수 확률을 산정한 후 종합적으로 고려할 필요가 있다. 특히 농촌유역의 경우 하류하천 및 농경지의 설계 빈도 기준이 도시에 비해 낮아 유역 구성요소 간 처리 가능한 수자원 양의 차이가 크다. 따라서 본 연구에서는 농촌 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 한편, 최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 유역 내 홍수의 발생이 증가하고 있다. 따라서 기후변화에 따른 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부 파악이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 CMIP 6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)의 GCM (General Circulation Model) 기상산출물을 농촌 유역에 적용함으로써 미래 농촌 유역의 홍수 발생 여부를 확인하고자 하였다. 또한, CMIP 6의 GCM 산출 기상자료의 시간 단위는 24시간 혹은 3시간으로 시간적 해상도가 낮으므로 유역 홍수 모의를 위하여 GCM 산출물의 시간 분해를 수행하였다. 본 연구에서는 MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형을 기후변화 시나리오 기상자료에 적용함으로써 강우 자료의 시간 분해를 수행하고, 시간 분해 결과물을 활용하여 농촌 유역의 미래 홍수 확률을 산정해보고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 농촌 유역의 홍수 확률 산정 기법에 관한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권5호
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• pp.25-35
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• 2023

The estuary reservoir is a major source of agricultural water in Korea; for effective and sustainable water resource management of the estuary reservoir, it is crucial to comprehensively consider various water resource factors, including water supply, flood, and pollutant management, and analyze future runoff changes in consideration of environmental changes such as climate change. The objective of this study is to estimate the impact of future climate change on the runoff characteristics of an estuary reservoir watershed. Climate data on future Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenarios were derived from two Global Climate Models (GCMs) of the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6). The Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) was used to simulate past and future long-term runoff of the Ganwol estuary reservoir watershed. The findings showed that as the impact of climate change intensified, the average annual runoff in the future period was higher in the order of SSP5, SSP3, SSP1, and SSP2, and the ratio of runoff in July decreased while the ratio of runoff in October increased. Moreover, in terms of river flow regime, the SSP2 scenario was found to be the most advantageous and the SSP3 scenario was the most disadvantageous. The findings of this study can be used as basic data for developing sustainable water resource management plans and can be applied to estuary reservoir models to predict future environmental changes in estuary reservoirs.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.1-15
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• 2024

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.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.39-50
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• 2019

본 논문의 목적은 기후변화가 북한지역에서 유역규모의 수문순환에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 먼저, CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)의 모형인 MRI-CGCM3모델을 선택하였으며, 추계학적 축소기법의 하나인 SDQDM(Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping)기법을 이용하여 기후변화시나리오 자료를 편의보정 하였다. 또한 관측치와 SDQDM 기법의 적용 전·후의 비교를 통해 SDQDM기법의 타당성을 검토하였다. 또한 기후변화에 따른 극한기후가 북한의 유역규모 수문순환과 유출에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 일반적으로 기후변화에 따른 수문순환을 전망하기에 앞서 분석에 사용되는 유출모형의 매개변수 최적화가 우선적으로 수행되어야 하지만 북한지역은 정치적 이유로 인해 미계측 유역으로 분류되어 있어 관측 유출량 자료를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양질의 유출량자료가 있는 남한의 16개 유역을 대상으로 M-RAT모형의 최적 매개변수를 산정하였다. 또한 유역특성변수 간 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였고, 단계적 회귀분석을 통해 미계측 유역에 적용 할 수 있는 매개변수 추정식을 산정하였다. 매개변수 추정식의 검증을 위해 남한의 오십천, 남대천, 용담댐, 영강 유역을 미계측 유역이라고 가정하고 교차검증을 수행한 결과 4개 유역 모두 효율계수 NSE가 0.8이상으로 높은 효율성을 확인하였다. 본 논문에서는 기후변화시나리오와 추정된 유출모형의 매개변수를 이용하여 북한의 압록강 유역의 기후변화에 따른 유역규모의 수문순환과정의 변화를 평가하였다. 분석 결과, 기후변화시 강수량이 증가하였고, 기온상승으로 인해 증발산량의 증가되는 것으로 전망되었고, 유역 내 유역 저류량은 감소하는 것을 확인하였다. 유황 분석결과 Future 1, 2 기간에 풍수량은 증가하고, 갈수량이 감소하고 Future 3 기간에 풍수량과 갈수량이 증가하는 것으로 전망되었다.