• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.35-44
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• 2011

In order to explore vegetation adaptation to climate variability and the impacts on water balance dynamics, the inter-regional and the inter-annual variability of both water availability and vegetation productivity are investigated. The Horton index, which is the ratio between actual evapotranspiration and catchment wetting as a measure of vegetation water use at catchment-scale, is revisited to quantify the effects of growing-season water availability on hydrologic partitioning at catchment scale. It is shown that the estimated Horton index is relatively constant irrespective of inter-annual climate variability. In addition, the Horton index is compared with catchment-scale vegetation rain use efficiency. The results show that there is an interesting pattern in the response of vegetation water use to water availability. When water becomes the limiting factor for vegetation productivity, the catchment-scale vegetation rain use efficiency converges to a common maximum value in agreement with earlier findings at the ecosystem level.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.400-400
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• 2023

급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.1
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• pp.119-126
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• 2020

This study analyzed the effects of future climate change on water resources in the Gyeongan-cheon watershed of the Han River. Considering the uncertainties of GCM climate data, future data using 16 GCMs and SQM downscaling method are used. And SWAT model was applied to simulate the hydrological changes from the past to the future. The maximum to minimum difference according to GCM for the future period (2010-2099) was about 1,500 mm of annual precipitation, 150 mm of evapotranspiration, 1,380 mm of runoff, and the deviation from the mean was -40 % to +60 % of precipitation, ±15 % of evapotranspiration, -60 % to +90 % of runoff, which means that the variability is very high according to GCM. The impacts of climate change over the three future periods showed that precipitation, evapotranspiration, and runoff were expected to increase gradually toward the far future (2070-2099), and would be relatively larger under the RCP 8.5 scenario. On a monthly basis, it was analyzed that precipitation and runoff increased in July to September, while the evapotranspiration decreased in July and August, and increased in September and October. The results of this study are expected to be helpful in understanding the future climate impacts of various GCM data and the uncertainties associated with GCMs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.146-146
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• 2015

하천관리는 직접유출과 기저유출로 구성된 하천유량의 특성을 이해하는 것으로부터 시작된다. 따라서 직접유출과 기저유출의 특성은 직접적으로 하천유량의 변동성으로 전달된다. 이러한 점을 고려했을 때 전략적인 하천관리를 위해서는 직접유출/기저유출과 하천유량의 관계를 분석하는 것이 필요하다. 이를 대해 본 연구의 목적은 하천유량의 변동성과 기저유출비(Baseflow Index, BFI)의 관계를 분석하고, 이러한 관계를 일관성 있게 나타낼 수 있는 하천유량 변동성 지표(Streamflow Variability Index, SVI)를 제시하는 것이다. 본 목적을 달성하기 위해 국내 총 91개 유량관측소를 대상으로 유황계수, R-B Index(Richards-Baker Flashiness Index), 변동계수(Coefficient of Variation), Q5:Q95 ratio 등의 SVI를 적용하였다. 이와 더불어, BFI를 산정하기 위하여 기저유출 분리 모형인 WHAT, PART, HYSEP, BFLOW를 사용하였다. 연구결과는 BFI값이 증가 할수록 SVI의 값은 감소하는 경향을 나타냈다. 다양한 SVI 가운데 BFI에 대한 R-B Index의 평균 결정계수가 0.66로 가장 큰 값을 나타냈으며, 특히 WHAT 모델의 Local Minimum Method(LMM)과의 결정계수가 0.82로 가장 밀접한 관계를 나타냈다. 변동계수 또한 평균 결정계수 값이 0.60으로 높은 값을 보였다. 그 외 유황계수와 Q5:Q95의 평균 결정계수는 각각 0.04와 0.07로 매우 낮은 값을 보였다. 결론적으로 다양한 SVI 가운데 R-B Index가 여러 기저유출 방법으로 산정된 BFI 값들에 대하여 가장 일관성 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 하천의 생태적 기능 유지와 치수안정성을 확보를 고려한 하천관리에 기여할 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.4
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• pp.101-110
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• 2017

The National Emergency Management Agency (NEMA) presented the disaster prevention performance target rainfall (DPPTR) for disaster prevention. The estimation criteria for DPPTR is a 10 year cycle. On the other hand, the target rainfall recalculated every 10 years is difficult to reflect the current change in rainfall on climate change. In this study, the probability of precipitation using the recent rainfall data was prepared and the weights according to socio-economic criteria reflecting the urban characteristics and adjusted probability rainfall criteria were applied to the results. The difference between the existing target rainfall and recalculated result was compared. The input data for the estimated probability rainfall was selected from 6 points located in the rainfall observing station of Chungcheongnam-do, Daejeon region. As a result of the estimation, in the case of upward probability precipitation weight, some similar areas were observed. On the other hand, there were a few cases of upward or downward changes within 10 mm. Considering the rainfall variability and uncertainty due to climate change, the existing target rainfall does not present the condition properly. Therefore, hydrological designers need to calculate the target rainfall, reflecting the present condition.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.8
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• pp.671-684
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• 2014

Change point analysis is a efficient tool to understand the fundamental information in hydro-meteorological data such as rainfall, discharge, temperature etc. Especially, this fundamental information to change points to future rainfall data identified by reasonable detection skills can affect the prediction of flood and drought occurrence because well detected change points provide a key to resolve the non-stationary or inhomogeneous problem by climate change. Therefore, in this study, the comparative study to assess the performance of the 3 change point detection skills, cumulative sum (CUSUM) method, Bayesian change point (BCP) method, and segmentation by dynamic programming (DP) was performed. After assessment of the performance of the proposed detection skills using the 3 types of the synthetic series, the 2 reasonable detection skills were applied to the observed and future rainfall data at the 5 rainfall gauges in South Korea. Finally, it was suggested that BCP (with 0.9 posterior probability) could be best detection skill and DP could be reasonably recommended through the comparative study. Also it was suggested that BCP (with 0.9 posterior probability) and DP detection skills to find some change points could be reasonable at the North-eastern part in South Korea. In future, the results in this study can be efficiently used to resolve the non-stationary problems in hydrological modeling considering inhomogeneity or nonstationarity.

• Journal of Wetlands Research
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• v.24 no.1
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• pp.25-37
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• 2022

Climate change is becoming increasingly unpredictable. This has led to changes in various systems such as ecosystems, human life and hydrological cycles. In particular, the recent unpredictable climate change frequently causes extreme droughts and torrential rains, resulting in complex water resources disasters that cause water pollution due to inundation and retirement rather than primary disasters. SWAT was used as a watershed model to analyze future runoff and pollutant loads. The climate scenario analyzed the RCP4.5 climate scenario of the Meteorological Agency standard scenario (HadGEM3-RA) using the normal quantitative mapping method. Runoff and pollutant load analysis were performed by linkage simulation of climate scenario and watershed model. Finally, the results of application and verification of linkage model and analysis of future water quality change due to climate change were presented. In this study, we simulated climate change scenarios using artificial neural networks, analyzed changes in water temperature and turbidity, and compared the results of dams with artificial neural network results through W2 model, a reservoir water quality model. The results of this study suggest the possibility of applying the nonlinearity and simplicity of neural network model to Hapcheon dam water quality prediction using climate change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.234-234
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• 2011

기후변화로 인한 수문사상의 특성이 급격하게 변동되는 것은 이미 많은 연구로 인해 밝혀졌다. 이중, 강우사상의 경우 연강우량의 증가에도 불구하고, 일최대강우량 또는 강우강도나 강우집중률이 비교적 더 크게 증가하면서 직접유출 부분이 증가하고 침투량이 감소하면서, 즉 총강우의 유역출구로 나가는 부분이 증가하면서, 갈수기의 지하 및 하천수위는 예년에 비해 더욱 하강하고 있는 실정이 국가지하수관측망이나 하천수위 자료로서 관측되고 있다. 이는 지하수위의 변동특성이 강우패턴의 변화로 인해 분명히 영향을 받고 있다는 사실을 자료로서 입증하고 있다고 할 수 있다. 본 연구는 국가지하수 관측망 중 낙동강유역에 위치한 관측소를 대상으로 관측자료를 검토한 결과 총 43개의 관측소를 선정하여 암반층 36개, 충적층 19개로 관측정별 자료 수집을 하였으며, 연최대, 연평균, 연최저 지하수위에 대한 경향성 및 유의성 검정을 실시하였다. 유의성 검정은 t-test를 실시하였다. 연 평균지하수위를 기준으로 암반층은 27개 관측소가 하강하였고, 이 중 유의수준 5% 이내에 유의하며 하강하는 지점은 9개로 나타났다. 충적층은 16개 관측소가 하강하는 경향을 나타냈으며, 이 중 12개 관측소가 유의수준 5% 이내에 유의하는 것으로 나타났다. 지하수위의 하강하는 경향성이 뚜렷한 지역은 지하수의 고갈과 함께 인근하천의 건천화 그리고 지반침하나 해안지방인 경우는 염수침입이 일어날 가능성이 큰 지역이므로 향후 이에 대한 대책이 세워져야 할 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1045-1056
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• 2018

During the last decades, considerable efforts have been spent for climate studies, in particular to better understand changing climate. In turn, several significant trends in climatic variables have been reported. Explaining such trends is challenging - some of them have been considered contradictory to another. Various hypotheses have also been suggested for general description of changing climate. At this point in time, it would be beneficial to look back and carefully recollect our knowledge about climate change. In this paper, we aim to provide a comprehensive review on our forefront knowledge in this context with focus on the trends in temperature, solar radiation, wind speed, evaporation, and precipitation. Major trends, namely warming, dimming, and stilling, are demonstrated together with evaporation paradox and increasing precipitation variability, using data at Seoul. On the basis of understanding these notions, we suggest four key implications to hydrologists and engineers.

• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.2
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• pp.13-23
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• 2010

According to recent researches on climate change, the global warming is obvious to increase rainfall intensity. Damage caused by extreme hydrologic events due to global change is steadily getting bigger and bigger. Recently, frequently occurring heavy rainfalls surely affect the trend of rainfall observations. Probability precipitation estimation method used in designing and planning hydrological resources assumes that rainfall data is stationary. The stationary probability precipitation estimation method could be very weak to abnormal rainfalls occurred by climate change, because stationary probability precipitation estimation method cannot reflect increasing trend of rainfall intensity. This study analyzed temporal variation of trend in rainfall time series at 51 stations which are not significant for statistical trend tests. After modeling rainfall time series with maintaining observed statistical characteristics, this study also estimated whether rainfall data is significant for the statistical trend test in near future. It was found that 13 stations among sample stations will have trend within 10 years. The results indicate that non-stationary probability precipitation estimation method must be applied to sufficiently consider increase trend of rainfall.