In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.434-434
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2023
다양한 지면 모형은 대기 강제력 데이터 세트에 의해 구동되며 육지의 물, 에너지 및 생지화학적 순환의 해석에 활용된다. 그 중 에너지 플럭스 교환을 추정하는 것은 극심한 가뭄, 폭염, 물 부족 등 극한 기후 현상에서 중요한 역할을 한다. 에너지 플럭스는 기상기후조건과 토지피복의 변화에 따른 영향을 받고 있는데 그 영향을 구체적으로 조사하는 것은 생태계 프로세스의 매커니즘을 구성하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 최신버전인 Community Land Model 버전 5.0 (CLM5)를 이용하여 동북아시아 지역의 에너지 플럭스의 시공간분포를 분석하였다. CLM5의 시뮬레이션은 1991년부터 2010년까지 2.5° × 2.5° 그리드에서 실행되었고 주요 에너지 인자인 순복사량, 현열, 잠열을 모의하였으며, 실행결과는 FLUXNET의 동북아시아 사이트의 관측자료를 이용하여 모델을 검증 및 평가하였다. 대기 강제력 변수의 차이는 모의 결과에 영향을 미치기 때문에 수문인자와 토지피복유형에 따른 에너지 플럭스의 변동성을 분석하였고 잠열을 식생 증발산열과 지면 증발열로 파티션하여 연구지역에 따른 각 구성요소의 비율을 산정하였다. 20년간의 순복사열, 잠열과 온도의 시공간적 변동성의 연 추세를 분석한 결과 동북아시아의 대부분 지역에서 잠열과 온도는 소폭 증가되였고 순복사열은 중국 내륙과 몽골지역에서 감소되였다. 본 연구는 지표와 대기 사이의 에너지 교환에 대해 분석하였으며 이후 증발산 및 물 플럭스와의 연동성과 관계성 분석에 활용하여 기후변화를 이해하는 데 기여할수 있을 것으로 사료된다.
This study compares the three detection algorithms of East Asian summer atmospheric rivers (ARs). The algorithms developed by Guan and Waliser (GW15), Park et al. (P21), and Tian et al. (T23) are particularly compared in terms of the AR frequency, the number of AR events, and the AR duration for the period of 2016-2020. All three algorithms show similar spatio-temporal distributions of AR frequency, centered along the edge of the North Pacific high. The maximum AR frequency gradually shifts northward in early summer as the edge of the North Pacific High expands, and retreats in late summer. However, the detailed pattern and the maximum value differ among the algorithms. When the AR frequency is decomposed into the number of AR events and the AR duration, the AR frequencies detected by GW15 and P21 are equally explained by both factors. However, the number of AR events primarily determine the AR frequency in T23. This difference occurs as T23 utilizes the machine learning algorithm applied to moisture field while GW15 and P21 apply the threshold value to moisture transport field. When evaluating AR-related precipitation, the ARs detected by P21 show the closest relationship with total precipitation in East Asia by up to 60%. These results indicate that AR detection in the East Asian summer is sensitive to the choice of the detection algorithm and can be optimized for the target region.
Climate change and invasive alien plant species (IAPs) are having a significant impact on mountain ecosystems. The combination of climate change and socio-economic development is exacerbating the invasion of IAPs, which are a major threat to biodiversity loss and ecosystem functioning. Species distribution modelling has become an important tool in predicting the invasion or suitability probability under climate change based on occurrence data and environmental variables. MaxEnt modelling was applied to predict the current suitable distribution of most noxious weed A. adenophora (Spreng) R. King and H. Robinson and analysed the changes in distribution with the use of current (year 2000) environmental variables and future (year 2050) climatic scenarios consisting of 3 representative concentration pathways (RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5) in Bhutan. Species occurrence data was collected from the region of interest along the road side using GPS handset. The model performance of both current and future climatic scenario was moderate in performance with mean temperature of wettest quarter being the most important variable that contributed in model fit. The study shows that current climatic condition favours the A. adenophora for its invasion and RCP 2.6 climatic scenario would promote aggression of invasion as compared to RCP 4.5 and RCP 8.5 climatic scenarios. This can lead to characterization of the species as preferring moderate change in climatic conditions to be invasive, while extreme conditions can inhibit its invasiveness. This study can serve as reference point for the conservation and management strategies in control of this species and further research.
In this paper, multi-region based Radial Graph Convolutional Network (MRGCN) algorithm which can perform end-to-end action recognition using the optical flow and gradient of input image is described. Because this method does not use information of skeleton that is difficult to acquire and complicated to estimate, it can be used in general CCTV environment in which only video camera is used. The novelty of MRGCN is that it expresses the optical flow and gradient of the input image as directional histograms and then converts it into six feature vectors to reduce the amount of computational load and uses a newly developed radial type network model to hierarchically propagate the deformation and shape change of the human body in spatio-temporal space. Another important feature is that the data input areas are arranged being overlapped each other, so that information is not spatially disconnected among input nodes. As a result of performing MRGCN's action recognition performance evaluation experiment for 30 actions, it was possible to obtain Top-1 accuracy of 84.78%, which is superior to the existing GCN-based action recognition method using skeleton data as an input.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.168-168
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2020
This study is to evaluate the drought-related bigdata characteristics published from South Korean by developing crawler. The 5 years (2013 ~ 2017) drought-related posted articles were collected from Korean internet search engine 'NAVER' which contains 13 main and 81 local daily newspapers. During the 5 years period, total 40,219 news articles including 'drought' word were found using crawler. To filter the homonyms liken drought to soccer goal drought in sports, money drought economics, and policy drought in politics often used in South Korea, the quality control was processed and 47.8 % articles were filtered. After, the 20,999 (52.2 %) drought news articles of this study were classified into four categories of water deficit (WD), water security and support (WSS), economic damage and impact (EDI), and environmental and sanitation impact (ESI) with 27, 15, 13, and 18 drought-related keywords in each category. The WD, WSS, EDI, and ESI occupied 41.4 %, 34.5 %, 14.8 %, and 9.3 % respectively. The drought articles were mostly posted in June 2015 and June 2017 with 22.7 % (15,097) and 15.9 % (10,619) respectively. The drought news articles were spatiotemporally compared with SPI (Standardized Precipitation Index) and RDI (Reservoir Drought Index) were calculated. They were classified into administration boundaries of 8 main cities and 9 provinces in South Korea because the drought response works based on local government unit. The space-time clustering between news articles (WD, WSS, EDI, and ESI) and indices (SPI and RDI) were tried how much they have correlation each other. The spatiotemporal clusters detection was applied using SaTScan software (Kulldorff, 2015). The retrospective and prospective cluster analyses were conducted for past and present time to understand how much they are intensive in clusters. The news articles of WD, WSS and EDI had strong clusters in provinces, and ESI in cities.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.112-113
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2021
하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.
Kim, Hosung;Park, Jinhyeog;Yoon, Jaeyoung;Kim, Sangdan
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6B
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pp.561-569
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2010
In this study, the impact of climate change on extreme drought events is investigated by comparing drought severity-area-duration curves under present and future climate. The depth-area-duration analysis for characterizing an extreme precipitation event provides a basis for analysing drought events when storm depth is replaced by an appropriate measure of drought severity. In our climate-change impact experiments, the future monthly precipitation time series is based on a KMA regional climate model which has a $27km{\times}27km$ spatial resolution, and the drought severity is computed using the standardized precipitation index. As a result, agricultural drought risk is likely to increase especially in short duration, while hydrologic drought risk will greatly increase in all durations. Such results indicate that a climate change vulnerability assessment for present water resources supply system is urgent.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.267-273
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2009
To predict the urban growth trend and to prevent the metropolitan problems, it is important to track the spatio-temporal changes in the urban spatial structure. Commuting is inevitable and regular activities emerging in the metropolitan region. Therefore, it can be a useful to examine the interregional interaction and the urban spatial change. The purpose of this study is to investigate the urban interaction between Seoul and cities around Seoul Metropolitan Region, and GIS functions helped analysis and visualized results. An analysis of current commuting data using the Gravity Model suggests that the interaction between Seoul and its peripheral cities has been intensified from 1990 to 2000 and that the urban interaction was closely related to the distance. And the southward distribution of the cities having a strong interaction with Seoul accounts for the imbalance in growing of Seoul Metropolitan Region.
Kim, Hyeonju;Kim, Yeonju;Kim, Gi Joo;Kim, Young-Oh
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.195-195
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2022
도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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