• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.55-70
• /
• 2001

It was unusual crop weather for 1998 and 1999 compared with normal in Korea. The consecutive days of the optimum ripening period for rice plant that had daily mean temperature 21~23$^{\circ}C$ for 40 days after flowering, increased with long anomalies in 1998~99. The air temperature during ripening period was much higher than the optimum temperature and lower sunshine hour than norm in the local adaptability tests of newly developed rice lines during those years. In response of rice cultivation to warming and cloudy weather during crop season, the yield shall be decreased. Most scientists agree that the rate of heating is accelerating and temperature change could become increasingly disruptive. Weather patterns should also become more erratic. Agrometeorologists could be analyzed yearly variations of temperature, sunshine hour and rainfall pattern focused on transient agroclimate change for last a decade. Rice agronomists could be established taking advantage of real time agricultural meteorology information system for fertilization, irrigation, pest control and harvest. Also they could be analyzed the characteristics of flowering response of the recommended and newly bred rice cultivars for suitable cropping plan such as cultural patterns and sowing or transplanting date. Rice breeders should be deeply considered introducing the characteristics of basic vegetative type of flowering response like Togil rices as prospective rice cultivars corresponding to global warming because of the rices needed higher temperature at ripening stage than japonica rices, photoperiod-sensitive and thermo-sensitive ecotypes.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
• /
• v.11 no.1 s.26
• /
• pp.17-24
• /
• 2005

The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change by gradual urbanization of Anseong-cheon Gongdo watershed ($371.8km^2$). Land covers of 1981, 1990, 2000 Landsat TM images were classified by maximum likelihood method. The watershed showed a trend that forest & paddy areas decreased about $33km^2$ and $27km^2$, respectively and urban area increased about $11km^2$ during the periods. To identify the impact of streamflow due to urbanization, WMS HEC-1 was used. According to apply Huffs quartile storm events by changing land cover data, peak runoff discharge of each frequency rainfall (50, 100, 500 years) increased about 56, 36, $192m^3/sec$, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.317-317
• /
• 2012

본 연구에서는 Kwater에서 개발한 RRFS를 기반으로 인도네시아의 Citarum 유역에 대하여 장기유출모형을 구축하여 보았다. Citarum 유역은 전체면적이 $13,600km^2$이며 유역의 중심부에 3개의 다목적 댐(Saguling, Cirata, Juanda)이 운용 중에 있는 대규모 유역으로서 Fig. 1과 같이 크게 3개의 권역(C-region, I-region, J-region)으로 구분하여 살펴볼 수 있다. 중심부의 C-region은 유역전반에 걸쳐 형성된 수지상의 하천망이 한 개의 유출구로 수렴하여 자바해로 배수되는 일반적인 배수구조를 갖는다. 하지만 이의 좌우에 위치한 I-region과 J-region은 병렬적으로 분포된 중소규모 유역들이 각기 개별적인 유출구를 통하여 독립적으로 자바해로 배수하게 된다. 또한 Juanda 댐의 하류부에는 대상유역의 좌우에 위치한 도심지 및 농경지에 대한 용수공급을 위해 3개의 대규모 인공수로(West Tarum Canal, East Tarum Canal, North Tarum Canal)가 연결되어 있다. 따라서 본 연구에서는 Citarum 유역의 이러한 복잡한 배수특성을 고려하여 우선 C-region에 대하여 RRFS를 이용하여 독립적인 유출모형을 구축하고 여기에 3개의 인공수로를 자연하천망의 분기와 같은 형태로 취급하여 해당 시스템을 확장하여 보았다. 이에 따라 I-region과 J-region은 각기 West Tarum Canal과 East Tarum Canal을 본류로 하는 배수구조를 갖게 되며 병렬적으로 위치한 중소유역들은 이들 인공수로에 대한 측방유역과 같이 취급할 수 있었다. Fig. 2는 본 연구에서 구축한 시스템을 이용하여 Saguling 댐의 유입량을 모의한 결과를 예시한다.

• KCID journal
• /
• v.18 no.1
• /
• pp.4-17
• /
• 2011

The standard design methodology was suggested to construct wetland system for reducing non-point source pollution from Saemangeum reclaimed paddy land. To set for the design flow and concentrations, runoff and water quality survey were conducted during the irrigation period in 2008 at Gyehwa reclaimed paddy land located at near Saemangeum lake. It is rational that 1ha is the optimum constructed wetland size. To meet this size, the moderate drainage area of reclaimed paddy field was 50ha under the conditions that rainfall is 30mm, average runoff coefficient is 0.83, and runoff capture ratio is 0.6. At these condition, the runoff volume from 50ha was 10,520 $m^3/d$ including base flow during irrigation period. To select the optimum wetland system, several case studies were conducted by focusing on the tidal reclaimed land areas having wetland systems in Seokmun. Pond-Wetland system was selected as the standard model because of showing the highest reduction efficiency. Single variable regression equation were delivered to estimate effluent water concentrations from the designed wetland by using long-term monitoring data from the Seokmun experiment site. The effluent concentration from the designed wetland using these equation were showed moderately range.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.485-485
• /
• 2018

Rainwater harvesting system (RWH) can provide a relief for the household and farmers especially in areas with intense water scarcity during the long lull of rainy season. However, much attention has not been given to this alternative water source in Nigeria. This paper estimates the per capita water demand for 1,950 inhabitants and rainwater potential in Ojonbodu Estate, Oyo State, Nigeria, using data from detailed questionnaires, water consumption calculator software, and 20-year rainfall data. The potential rainwater estimation was based on amount of precipitation, size of catchment and runoff coefficient. Consequently, using estimated values of $39420m^3$ and $6.5114{\times}10^7m^3$ for per capita consumption and potential rainwater respectively, the rainwater harvesting system was designed for rainwater collection, and storage. The harvested rainwater was $450, 000m^3$ with collection efficiency of 69.16 %, which exceeded the household water consumption requirement. Thus, the harvested rainwater was able to meet the estimated water demand of the Ojonbodu Estate households during the period of water scarcity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.230-230
• /
• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• Ocean and Polar Research
• /
• v.40 no.4
• /
• pp.289-297
• /
• 2018

This study reconstructs past vegetation changes in southeastern Korea over the last 30 thousand years using plant waxes (i.e. long chain n-alkanes) and their carbon isotopic compositions (${\delta}^{13}C_{alk}$) preserved in marine sediment core (KIODP 12-1) retrieved from the East Sea. Here we show changes in vegetation composition in the Korean peninsula in relation to the strength of the East Asian Summer Monsoon. During the Last Glacial Maximum (LGM), when the summer monsoon weakened, precipitation decreased and $C_3$ grassland expanded. After the LGM, the summer monsoon gradually intensified, increasing rainfall, and thus expanding the forestland coverage. Precipitation climaxed from 10 to 6 kyr BP, which includes the Holocene Climate Optimum. The grassland began to expand since 5 kyr BP due to climate warming and drying towards the present. The ${\delta}^{13}C_{alk}$ values may also have been influenced by agricultural activities, which is known to have begun since the late Neolithic (ca. 7.0~3.0 kyr BP). Our results demonstrate how changes in the global climate state influence regional atmospheric circulation and precipitation distribution, and consequently terrestrial plant composition in southeastern Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.211-211
• /
• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.230-230
• /
• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.294-294
• /
• 2021

강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.