• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2021

Climate change indicators, mainly frequent drought which has happened since the drought of 1994, 1995, and 2012 causing the devastating effect to the agricultural sector, and could be more disruptive given the context of climate change indicators by increasing the temperature and more variable and extreme precipitation. Changes in frequency, duration, and severity of droughts will have enormous impacts on agriculture production and water management. Since both the possibility of drought manifestation and substantial yield losses, we are propositioning an integrated method for evaluating past and future agriculture drought hazards that depend on models' simulations in the Hung-up watershed. to discuss the question of how climate change might influence the impact of extreme agriculture drought by assessing the potential changes in temporal trends of agriculture drought. we will calculate the temporal trends of future drought through drought indices Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, Standardized Precipitation Index, and Palmer drought severity index by using observed data of (1991-2020) from Wonju meteorological station and projected climate change scenarios (2021-2100) of the Representative Concentration Pathways models (RCPs). expected results confirmed the frequency of extreme agricultural drought in the future projected to increase under all studied RCPs. at present 100 years drought is anticipated to happen since the result showing under RCP2.6 will occur every 24 years, RCP4.5 every 17 years, and RCPs8.5 every 7 years, and it would be double in the largest warming scenarios. On another side, the result shows unsupportable water management, could cause devastating consequences in both food production and water supply in extreme events. Because significant increases in the drought magnitude and severity like to be initiate at different time scales for each drought indicator. Based on the expected result that the evaluating the impacts of extreme agricultural droughts and recession could be used for the development of proactive drought risk management, policies for future water balance, prioritize sustainable strengthening and mitigation strategies.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2020

이 연구는 농업가뭄이 빈번하게 발생하는 대표적인 국내 농어촌지역에 대하여, 토지이용변화와 잠재증발산량 분석을 통해 관개용수 수요량을 추정하여, 가뭄 수요대응 상시 용수공급체계를 수립하고자 수행되었다. 연구지역은 총 1,164필지(면적 약 289 ha)로 구성되며, 지하수 공공관정에 대한 의존도가 높은(53%) 편이다. 농경지는 537필지(약 46 ha)이며 총면적(약 289 ha)의 약 16% 이고, 논이 약 11%(약 33 ha), 밭이 약 5%(약 13 ha)에 해당한다. 최근 10년(2010-2019년)간 농작물 재배면적을 살펴보면 논벼가 전체 농경지(46 ha)의 65-75%(약 32-33 ha)로 가장 넓다. 논벼를 제외하면, 깨(9-12%; 4-6 ha), 고추(3-9%; 2-5 ha), 고추/깨 윤작(2%; <1 ha), 수수(2-3%; 1 ha) 등이 나머지 면적에서 생산되며, 최근 들어 단호박, 마늘, 살구, 파, 표고버석, 호박 등 재배작물의 종류가 다양해지는 편이다. 작물별 실제 관개용수 수요량을 산정하기 위해 최근 10년간(2010-2019) 작물별 재배면적 변화, 재배기간, 작물계수, 잠재증발산량 등의 자료를 수집하여 분석하였다. 논에 대한 관개용수 수요량의 경우 논(297필지) 면적변화를 기반으로 HOMWRS 프로그램을 이용하여 산정하였다. 밭에 대한 관개용수 수요량은 밭(240개 필지)의 재배작물에 대하여 작물별 증발산량이 밭작물의 관개용수 수요량과 동일하다는 가정 하에 산정하였다. 이 결과, 최근 10년간(2010-2019) 연구지역 관개용수 수요량은 평균 377천 ㎥/년으로 추정되었다. 논은 밭에 비해 약 6배 관개용수 수요량이 많았고, 상세하게는, 논의 관개용수 수요량은 평균 321천 ㎥/년이었고, 반면 밭의 관개용수 수요량은 평균 56천 ㎥/년으로 산정되었다. 밭용수의 경우, 2010년 이래로 농가소득 증대를 위해 밭작물 재배면적이 증가하면서 밭의 용수 수요량은 해마다 증가추세(40~88천 ㎥/년)를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.121-135
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• 2010

본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.

• 환경영향평가
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• 제27권5호
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• pp.489-508
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• 2018

기후변화에 대응하여 보다 적극적인 생물보전전략 수립을 위해 생물 서식환경의 변화예측이 필요하며, 생물기후권역은 유용한 생태계 관리체계를 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 생물기후권역구축을 통해 동북아시아의 생물 서식환경을 파악하고, 생물 서식관점에서 기후변화의 영향을 분석하였다. Worldclim에서 제공하는 현재(1970~2000년) 기후자료 및 17개 전 지구 기후모형의 예측자료(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하여 2050년대와 2070년대의 변화를 모의하였다. 먼저 현재와 미래의 주요생물기후변수(Aridity index, growing degree days, potential evapotranspiration seasonality, temperature seasonality)를 구축하여 동북아시아의 생물기후환경 특성을 파악하고, 기후변화에 따른 시공간적 변화를 분석하였다. ISODATA 군집분석으로 현재의 생물기후권역을 구분하고, MLC(Maximum Likelihood Classification)를 통해 미래의 권역변화를 예측하였다. 기후변화에 따라 대부분의 권역이 북상하는 경향성을 확인할 수 있었으며, 권역의 면적과 위도 분포변화를 분석함으로써 권역의 축소가 가장 두드러지게 나타나는 중국 남부에 위치한 권역을 집중 관리권역으로 제시하였다. 본 연구는 한반도를 포함한 동북아시아 지역의 다양한 기후변화 시나리오에 따른 영향평가를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 생물종 혹은 생태계 관련 적응정책 수립 시 활용 가능한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권1호
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• pp.16-22
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• 2013

본 연구는 우리나라 1979년~2008년까지의 기후 데이터를 활용하여 우리나라 45개 지역을 대상으로 기후변화에 따른 옥수수의 물 요구량을 산정함으로서 기존의 연구결과를 수정보완하고 옥수수의 생산성 증대와 아울러 금후 국가 물 수급계획 수립의 기초자료로 활용코자 수행하였다. 옥수수 생육기간 동안의 PET는 최소 인천의 2.56 mm $day^{-1}$로부터 최대 대구의 3.38 mm $day^{-1}$ 범위를 보였으며, 45개 지역에 대한 평균은 2.85 mm $day^{-1}$이었다. 옥수수 전 생육기간의 45지역 평균 일 물 요구량 (MWR)은 3.27 mm $day^{-1}$이었으며, G-1, G-2, G-3, G-4 및 G-5 생육단계별 각각 1.74~2.42 (평균 2.02), 2.99~4.21 (평균 3.41), 3.82~5.25 (평균 4.41), 3.05~4.31 (평균 3.48) 및 2.62~3.49 (평균 3.01) mm $day^{-1}$이었다. 옥수수 전 생육기간의 45지역 평균 총 물 요구량 (TWR)은 377.0 mm 이었으며, G-1, G-2, G-3, G-4 및 G-5 생육단계별 각각 45.37~63.04 (평균 52.56), 92.54~130.59 (평균 105.77), 76.46~105.09 (평균 88.14), 45.73~64.67 (평균 52.20) 및 68.25~90.75 (평균 78.33) mm 이었다. 또한 MWR은 G-3 생육단계에서 가장 많으며, 이는 G-3 생육단계의 작물계수 (Kc)가 타 생육기간 보다 높기 때문인 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제27권4호
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• pp.269-274
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• 1994

하우스내에서 메론 재배시(栽培時) 토양수분(土壤水分)이 넷트메론의 수량(收量) 및 품질(品質)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)코자 관수점(灌水點)을 -0.5bar, 관개시기(灌漑時期)를 전생육기(全生育期), 개화시(開花始)-개화후(開花後) 35일, 개화시(開花始)-개화후(開花後) 20일 및 개화시(開花始)-개화후(開花後) 5일 등으로 처리(處理)하여 증발산량, 생육(生育), 수량(收量) 및 품질(品質) 등을 조사(調査), 분석(分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 처리별(處理別) 관개량(灌漑量)은 전생육기(全生育期) 동안 관개(灌漑)처리 구에서는 170.5mm, 개화시(開花始)부터 개화후(開花後) 35일까지 관개(灌漑)처리 구에서는 145.0mm, 개화시(開花始)부터 개화후(開花後) 20일까지 관개(灌漑)처리 구에서는 126.9mm, 개화시(開花始)부터 개화후(開花後) 5일까지 관개(灌漑)처리 구에서는 78.8mm였으며 관개(灌漑)횟수는 각각 13, 10, 7, 4회 이었다. 2 메론의 전생육기간(全生育期間)동안 증발산량은 5월 : 106.3mm, 6월 : 109.2mm, 7월 : 62.2mm(상순(上旬)과 중순(中旬))였으며 메론의 일(日) 평균(平均) 증발산량은 3.31mm였고 착과(着果)이후 5일부터 15일까지 증발산량이 가장 많았다. 3. 메론의 수량(收量)은 전생육기간(全生育期間) 관개(灌漑)한 구(區)에서 총수량(總收量)이 3,149kg/10a로 높았으나 상품성(商品性) 수량(收量)은 2,299kg/10a로 낮았고, 개화시(開花始)부터 개화후(開花後) 20일까지 관개(灌漑)한 구(區)에서 상품성(商品性) 수량(收量)이 2,520kg/10a로 가장 양호하였다. 4. 당도 및 넷트는 개화시(開花始)-개화후(開花後) 5일까지 관개(灌漑)>개화시(開花始)-개화후(開花後) 20일까지 관개(灌漑)>개화시(開花始)-개화후(開花後) 35일까지 관개(灌漑)>전생육기(全生育期) 관개(灌漑) 순으로 양호하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제26권9호
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• pp.1057-1072
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• 2017

In order to investigate the effect of air temperature reduction on an urban neighborhood park, air temperature data from five inside locations (forest, pine tree, lawn, brick and pergola) depending on surface types and three outside locations (Suwon, Maetan and Kwonsun) depending on urban forms were collected during the summer 2016 and compared. The forest location had the lowest mean air temperature amongst all locations sampled, though the mean difference between this and the other four locations in the park was relatively small ($0.2-0.5^{\circ}C$). In the daytime, the greatest mean difference between the forest location and the two locations exposed to direct beam solar radiation (brick and lawn) was $0.5-0.8^{\circ}C$ (Max. $1.6-2.1^{\circ}C$). In the nighttime, the mean difference between the forest location and the other four locations in the park was small, though differences between the forest location and locations with grass cover (pine tree and lawn) reached a maximum of $0.9-1.7^{\circ}C$. Comparing air temperature between sunny and shaded locations, the shaded locations showed a maximum of $1.5^{\circ}C$ lower temperature in the daytime and $0.7^{\circ}C$ higher in the nighttime. Comparing the air temperature of the forest location with those of the residential (Kwonsun) and apartment (Maetan) locations, the mean air temperature difference was $0.8-1.0^{\circ}C$, higher than those measured between the forest location and the other park locations. The temperatures measured in the forest location were mean $0.9-1.3^{\circ}C$ (Max. $2.0-3.9^{\circ}C$) lower in the daytime than for the residential and apartment locations and mean $0.4-1.0^{\circ}C$ (Max. $1.3-3.1^{\circ}C$) lower in the nighttime. During the hottest period of each month, the difference was greater than the mean monthly differences, with temperatures in the residential and apartment locations mean $1.0-1.6^{\circ}C$ higher than those measured in the forest location. The effect of air temperature reduction on sampling locations within the park and a relatively high thermal environment on the urban sampling locations was clearly evident in the daytime, and the shading effect of trees in the forest location must be most effective. In the nighttime, areas with a high sky view factor and surface types with high evapotranspiration potential (e.g. grass) showed the maximum air temperature reduction. In the urban areas outside the park, the low-rise building area, with a high sky view factor, showed high air temperature due to the effect of solar (shortwave) radiation during the daytime, while in the nighttime the area with high-rise buildings, and hence a low sky view factor, showed high air temperature due to the effect of terrestrial (longwave) radiation emitted by surrounding high-rise building surfaces. The effect of air temperature reduction on the park with a high thermal environment in the city was clearly evident in the daytime, and the shading effect of trees in the forest location must be most effective. In the nighttime, areas with high sky view factor and surface types (e.g., grass) with evapotranspiration effect showed maximum air temperature reduction. In the urban areas outside the park, the high sky view factor area (low-rise building area) showed high air temperature due to the effect of solar (shortwave) radiation during the daytime, but in the nighttime the low sky view factor area (high-rise building area) showed high air temperature due to the effect of terrestrial (longwave) radiation emitted surrounding high-rise building surfaces.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.299-311
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• 2006

본 논문은 비산출률을 모르는 관측정에서 지하수함양량을 산정하기 위해 물수지분석법의 매개변수를 지하수위상 승량으로 추정하는 방법을 제시하고, 제주도 북부지역의 2개 관측정에 적용하였다. 식생근계의 토양에 대한 물수지가 일단위로 분석되었다. 직접유출랑은 SCS방법으로 계산하고, 실제증발산량은 Penman-Monteith식으로 산정한 잠재증발산량에 작물계수와 수분스트레스계수를 곱하여 산정하였다. 강수량과 이전 토양수분량에서 직접유출량과 잠재증발산량을 제하였으며 토양수분보유능을 초과하는 수량을 지하수함양으로 보았다. SCS 유출곡선지수, 토양수분 보유능, 작물계수 등의 매개변수는 강우사상 동안의 함양량과 지하수위상승량의 선형관계를 이용하여 추정하였다. 관측정이 위치한 지점에서 출현가능한 비산출률의 최대한계값($n_m$)을 강수량과 지하수위상승량 관계로부터 유도하였다. 관측된 지하수위상승량과 함양량 계산값의 선형관계로부터 비산출률과 결정계수($R^2$)를 산정하고, 계산된 비산출률이 최대한계값($n_m$)이내에 위치하며 $R^2$이 가장 큰 매개변수값을 모의를 통하여 선정하였다. 사례지역에 적용한 결과 추정된 매개변수로 산정한 함양량이 지하수위상승량의 변동을 81%이상 설명하는 것으로 나타나 지하수위 자료는 지하수함양량 산정을 위한 물수지분석법의 매개변수 추정에 유용한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.575-585
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• 1997

한강유역 다목적 댐의 하류지역에 대한 이수목적의 방류 의사결정 능력을 향상시키고자 일 단위 유역 유출체계를 구성하였다. 강우-유출 연속모의 모형은 NWSRFS의 유역요소를 Tabios III 등이 수정한 모형(1986)을 사용하였고, 잠재 증발산량은 Penman 식으로 산정하였다. 하도추적 모형은 DWOPER를 사용하였다. 하도추적 체계는 북한강을 본류구간으로 하고 소양강과 남한강이 합류되는 형상으로 구성하였다. 강우-유출 모형의 보정 및 검증은 5개 소유역에 대하여 수행하였다. 구성된 체계로서 '86년과 '90년의 유출을 모의하였다. 4월부터 11월까지 모의한 결과, 하류 댐지점들의 7일 또는 30일간 계산 유량합은 방류실적과 8.7∼31.6%의 평균 절대오차를 보였다. 총 방류량을 총 계산 유량값과 비교할 때, 10% 이내의 절대오차를 보였다. 1986년의 경우에, 여주 수위관측소에서는 4월∼8월 사이에 약 0.5m의 수위계산 오차를 보였으나, 9월 이후에는 대부분 0.2m 이하의 오차를 보였다. 1990년의 경우에, 미래 저수지를 모르는 상태에서 현재 저수위를 하류 및 내부경계조건으로 고정한 모형수행 결과, 실제 저수지를 사용한 경우와 근사한 결과를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.653-666
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다. 특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문 사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스 배출시나리오, 13개 GCMs (Global Climate Models), 3개 수문모형(2~3개 증발산량 산정방법)으로 생산된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 이용하여 기준 S0 (1971~2000년) 기간 대비 미래 S1 (2010~2039년), S2 (2040~2069년), S3 (2070~2099년)기간의 홍수 취약성의 시공간적 변화 및 불확실성을 평가하였다. 평가 결과 현재 기후상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강, 섬진강, 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 낙동강, 금강, 한강 권역에서의 민감도가 가장 크게 변할 것으로 분석되었으나, 기본적으로 섬진강 유역의 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.