The analysis of characteristics of water use evaluation and nighttime domestic flow evaluation was performed by using result from flow monitoring and surveying water supply records and nighttime domestic flow for a year. The analysis of correlations showed that, for both sites, the infiltration ratio and wastewater flow have shown a good relationship with high correlation factor and that the calculation of wastewater flow was highly affected by monthly rainfall depth as well as number of rain days. From this result, it was concluded that the measurement of infiltration should be performed when the rainfall does not significantly affect the sewer flow. Also, it is notable that each value of calculated using method for infiltration evaluation are not comparable to each other, but independent methods. In selecting of evaluation method for infiltration, therefore, a great emphasis should be imposed to the character of area and the seasonal factor in order to select optimal one. It is desirable way for evaluating infiltration and reduction ratio using result from an optimal method.
The variation of inflow at stream and hydrologic performance for small scale hydro power(SSHP) plants due to climate change have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for SSHP plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam for 32 years were analyzed. The existing SSHP plant located in upstream of Andong dam was selected and analyzed hydrologic performance characteristics. The predicted results from the developed models show that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam and the existing SSHP plant. Inflow and ideal hydro power potential had increased greatly in recent years, however, these did not lead annual energy production increment of existing SSHP plant. As a results, it was found that the models represented in this study can be used to predict the primary design specifications and inflow of SSHP plants effectively.
The present study was conducted to quantify wood and leaf litter decomposition and nutrient release of a dominant tree species, Tectona grandis Linn. F. in a tropical dry deciduous forest of Rajasthan, Western India. The mean relative decomposition rate was maximum in the wet summer and minimum during dry summer. Rainfall and its associated variables exhibited greater control over litter decomposition than temperature. The concentrations of N and P increased in decomposing litter with increasing retrieval days. Mass loss was negatively correlated with N and P concentrations. The monthly weight loss was significantly correlated (P < 0.05) with soil moisture and rainfall in both wood and leaf litter. Tectona grandis was found to be most suitable tree species for plantation programmes in dry tropical regions as it has high litter deposition and decomposition rates and thus it has advantages in degraded soil restoration and sustainable land management.
Climate change is strongly threatening the performance of agricultural reservoirs, which are instrumental in ensuring uninterrupted water supplies for rice cultivation in Korea. In this study, various performance indices were derived and overall sustainability of the 400 agricultural reservoirs was evaluated in the context of climate change trends during 1973-2017. Rice crop evapotranspiration, irrigation water requirements, runoff generation in the upstream watershed, and volumetric evaporation losses were plugged into a water balance model to simulate the reservoir operation during the study period. Resilience, reliability, and vulnerability are the three main indicators of reservoir performance, and these were combined into a single sustainability metric to define the overall system credibility. Historical climate data analysis confirmed that the country is facing a gradual warming shift, particularly in the central and southern agricultural regions. Although annual cumulative rainfall increased over the last 45 years, uneven monthly rainfall distribution during the dry and wet seasons also exacerbated the severity and frequency of droughts/floods. For approximately 85% of the selected reservoirs, the sustainability ranged between 0.35 to 0.77, and this range narrowed sharply with time, particularly for the reservoirs located in the western and southern coast regions. The study outcomes could help in developing the acceptable ranges of the performance indices and implementing appropriate policy and technical interventions for improving the sustainability of reservoirs with unacceptable ranges of the performance indices.
본 논문에서는 유역과 강우특성을 통합하여 오염물질 부하량을 계산할 수 있는 접근방법을 제시하였다. 이 기법의 기본적인 개념은 특정유역에서 강우시 발생하는 오염물질의 유량 가중평균 농도, 즉 EMC 변화는 오로지 강우패턴에 의해 결정된다는 가정에 기초하고 있다. 이러한 가정은 적어도 유역의 토지이용에 급격한 변화가 없고(적어도 강우가 집중되는 경작기간동안) 점 오염원이 적은 농촌유역에서는 타당하다. 따라서, 다양한 농촌유역과 강우 패턴 조건에서 조사된 많은 EMC 자료가 있다면 EMC와 토지이용, 그리고 강우특성 사이의 유용한 경험적인 관계식을 도출할 수 있을 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 9개의 서로 다른 유역에서 51개의 독립적인 강우사상에서 조사된 EMC 자료를 이용하여 강우시 발생하는 EMC 값을 예측할 수 있는 도구를 개발하였다. 통계학적인 검토결과 개발된 경험식은 실제 측정한 EMC 값을 양호한 수준에서 예측할 수 있는 것으로 판명되었을 뿐만 아니라 EMC 자료와 유효 강우량에 기초하여 강우일, 주, 월, 년 단위의 부하량을 산출이 가능하였다. 또한, EMC 값과 유효 강우량에 의해 계산된 부하량으로부터 산출한 원 단위를 기존의 잘 알려진 경험적 원 단위와 비교 평가하였다.
본 연구에서는 한강 유역의 수문 시계열자료에 절단 수준법과 조건부 확률개념을 적용한 가문분석을 실시하였으며, 크리깅기법을 이용하여 산정된 조건부 확률의 유역 내 분포 경향을 알아보았다. 수문시계열자료는 일 하천 유량, 월 강수량, 일 최고기온자료를 이용하였고 자료기간은 일 하천 유량의 경우 86년부터 97년까지 총 12년 간의 자료를 사용하였으며, 월 강수량과 일 최고기온의 경우에는 86년부터 99년까지 총 14년 간의 기상청 관측자료를 이용하였다. 하천 유량과 월 강수량의 경우, 절단 수준이 증가함에 따라 절단 수준에 상응하는 가뭄 표준치들은 감소하며, 일 최고기온과 같은 시계열의 경우는 절단 수준이 증가함에 따라 해당 절단 수준의 가뭄 표준치들도 함께 증가하였다. 산정된 조건부 확률은 지점과 수문학적 인자, 즉, 시계열의 종류에 따라 다양한 값을 나타내고 있으나 유역 전체에 대한 대체적인 분포경향은 수문학적 인자에 관계없이 유사하게 나타났다. 결론적으로, 한강유역에서는 가뭄이 발생하여 강도가 심해질 가능성이 유역의 중하류 지역이 크게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 따라서 해당 유역에서 가뭄에 대비한 대책 수립 시 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 우리나라 전역에서 가뭄의 시·공간적인 특성을 분석하기 위하여 가뭄의 지수를 정량적으로 나타낼 수 있는 Palmer의 방법을 사용하였다. 또한 우리나라의 지역적인 특성을 반영하기 위하여 Palmer의 가뭄지수 및 기후특성인자의 산정공식을 국내 기상자료를 이용하여 수정 및 적용하였다. 이를 통해 가뭄의 가장 큰 원인이 되는 수문기상학적 인자들인 강수량, 증발산량 등을 월 수분수지모형에 적용하여 지역별로 계속기간별 가뭄지수를 산정하였다. 각각의 지점에서 구한 가뭄지수를 강우량 자료를 사용한 빈도분석을 통해 선정된 총 5개의 주요가뭄기간에 대하여 분석하였으며, 전국적인 가뭄지수도를 작성하였다. 이것을 통해 주요가뭄기간의 상대적 가뭄심도 및 전국적인 가뭄분포상황을 분석하여 남부지방이 가뭄우심 지역이며, 1994년과 1995년에 걸쳐 발생했던 가뭄이 과거 어느 가뭄보다도 심했음을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 Palmer의 가뭄지수 산정방법은 가뭄을 정량적으로 나타내는데 유효한 방법임을 알 수 있었고, 기상 및 강우의 중장기 예측이 가능해질 경우에는 가뭄예보 수단으로의 활용가능성이 클 것으로 판단되었다.
이 연구에서는 충청남도 공주시에 위치한 공주대학교 학술림 내 산지계류에 서식하는 어류 및 양서류 출현에 영향을 미치는 환경인자를 추출하였으며, 이를 통해 사방댐 시공 전 중/후의 어류 및 양서류 서식 차이를 파악하였다. 그 결과, 어류 및 양서류 출현에 영향을 미치는 환경인자는 각각 수소이온농도, 전기전도도, 용존산소량, 유속, 계단-소 개소수와 월강수량, 수소이온농도, 전기전도도, 용존산소량, 상층피도로 나타났다. 이들 환경인자 중 수소이온농도, 전기전도도, 유속, 월강수량은 사방댐 시공 전 중/후에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈으나, 전기전도도를 제외한 나머지 3개의 환경인자는 어류 및 양서류 출현에 영향을 미치지 않을 정도의 작은 변화 폭을 나타낸 것으로 사료된다. 실제로 어류 및 양서류 출현 구간 수를 사방댐 시공 전 중/후 및 상 하류로 비교해 본 결과, 사방댐 시공 중/후 하류에서 서식하는 양서류를 제외하면 출현 구간 수에 차이가 존재하지 않았다. 다만, 사방댐 시공 과정 중 터파기에 의해 발생한 토사가 하류로 유입되면서 계류수의 전기전도도가 높아진 것으로 사료되며, 이것이 사방댐 하류구간에 서식하는 양서류에 영향을 준 것으로 추정된다.
Objectives: This study was performed to find phytoncide (monoterpene) emission characteristics and weather factors for application in prediction modeling for phytoncide weather services. Methods: From 2017 to 2019, one coniferous forest and one deciduous forest were selected to investigate the monthly emission characteristics and identify the correlation with weather factors. Research items were analyzed for 11 species known to be emitting the most monoterpenes. Results: Phytoncide (monoterpene) began to increase in April when trees were activated and continued to be released until November. The concentration range of monoterpene in deciduous forests was 0.0 to 427.4 ng/S㎥ and coniferous forests was 0.0 to 1,776.8 ng/S㎥. Phytoncide emission concentrations in deciduous forests were 20 to 90 percent of those in coniferous forests, and averaged 39 percent overall. The correlation between monoterpene and temperature was very close, with 0.835 for the broadleaf forest and 0.875 for the coniferous forest. Monoterpene and humidity were found to be 0.731 for the broadleaf forest and 0.681 for the coniferous forest, while wind speed showed a negative correlation of -0.482 and -0.424, respectively. Regression of temperature with phytoncide showed that the coefficient of determination (r2) was highly correlated with 0.75 for the broadleaf forest and 0.80 for the coniferous forest. Not only is phytoncide concentration affected by temperature, humidity, and wind speed, but also rainfall over the preceeding one to three days. Nearby rainfall on the day of sampling was found to have a direct effect on the physiological activities of the trees. Conclusions: Overall, if the values of monoterpene and temperature, humidity, and wind speed are used as basic factors, and rainfall from one to three days previous is replaced with complementary values, it is believed that the numerical analysis and modeling of daily and monthly phytoncide will be possible.
Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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