Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1442-1447
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2009
본 연구에서는 네트워크 물수지 모형인 MODSIM을 이용하여 36개년(1967-2002) 동안의 물수지 분석을 수행하여 농업용수 공급능력을 평가하였다. 금강권역을 21개의 중권역으로 분할하고 농업용 수리시설(저수지, 양수장, 보, 집수암거, 관정)을 고려한 물수지 네트워크를 구성하였다(Fig.1). 농업용 수리시설의 공급량 및 운영 자료도 추가로 고려하였다. 물수지 분석 결과, 과거 가뭄발생 기간에 농업용수 부족량이 다른 기간에 비해 많이 발생함을 확인할 수 있었으며, 대표적인 가뭄 년인 1994, 1995, 2001년의 부족량은 745.8$(10^6m^3)$, 661.1$(10^6m^3)$, 696.8$(10^6m^3)$로 분석되었다. 또한 36개년 동안의 소유역 평균 용수공급능력은 생 공용수의 경우 99.1%, 농업용수의 경우 84.4%로 비교적 낮은 공급능력을 보였으며, 1994, 1995, 2001년의 농업용수 공급능력은 74.8%, 79.2%, 77.9%로 소유역 평균보다 낮은 수준으로 분석되었다. 농업용 수리시설물의 기여도 평가를 수행한 결과 양수장과 보의 기여율은 32.5%, 집수암거와 관정의 기여율은 4.0%로 분석되었으며, 집수암거와 관정은 양수장과 보에 비해서 상당히 적은 기여율을 갖지만 농업가뭄 해소에 어느 정도 도움을 주는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.379-379
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2019
환경부 홍수통제소에서는 효율적인 수재해 관리 및 안정적 용수공급을 위해 댐 보 연계운영협의회를 운영 중에 있으며, 이를 위해 다목적댐, 용수댐, 농업용저수지 및 다기능보 등 다양한 시설물 운영현황을 관리하고 있다. 그 중, 강수량은 각 시설물들의 운영에 근간이 되고 수재해에 직접적인 영향을 미침에 따라 가장 우선시 관리되는 항목이다. 그러나 시설물별 강수량 활용 기준이 상이하여 가뭄 상황 시 많은 혼란이 야기되고 있다. 예를 들어 섬진강유역에 가뭄이 발생하였고 그 원인으로 A댐 운영자가 해당일로부터 과거 30일 평년대비 강수량, B저수지 운영자가 당년 1월부터 현재까지 누적강수량의 평년대비 강수량을 제시하는데 가용자료 기간이 달라 가뭄에 기여한 강수상황을 구체적으로 인지하기가 어렵다. 한편, 기상청에서는 수문기상가뭄정보시스템 개발을 통해 우리나라 전역에 기상학적 가뭄정보를 제공하고 있다. 다만 다양한 가용자료 기간 구분에 따라 많은 지수들이 제공되고 있어(예: SPI3, 6, 9 등) 가뭄판단 및 예측에 있어 많은 혼돈이 야기되고 있다. 결국, 수자원관리자는 다양한 기상학적 가뭄정보들 중에서 관할 유역 및 시설물에 적합한 자료를 활용할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 댐과 농업용저수지 가뭄판단을 위한 강수량 활용 적정 지속기간을 도출하고자 한다. 이를 위해 각 시설물 상류에 위치한 강수량자료를 수집하고, 유역평균강수량을 계산하였다. 강수량을 30일 단위로 720일까지 매일 누적기간 강수량자료를 예년대비 값으로 변환하였고, 댐과 농업용저수지는 일 단위 예년대비 저수량 값을 활용하였다. 적정 지속기간 분석을 위해 상관성 분석 및 ROC 분석을 수행하였으며, 그 결과 여름철에는 지속기간 1~3개월 강수량, 나머지 기간에서는 지속기간 9개월 강수량 활용이 적절한 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 시설물 가뭄관리(운영 및 예측)에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.329-329
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2023
가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.
Lee, Hee-Jin;Nam, Won-Ho;Yoon, Dong-Hyun;Tadesse, Tsegaye;Wardlow, Brian D.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.364-364
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2019
최근 전세계적으로 기후변화로 인한 국내외 가뭄에 대한 피해 및 발생 빈도가 점차 증가하고 있으며, 우리나라의 경우 2000년대 이후 가뭄 주기가 점점 짧아져 2013년 이후 매년 가뭄이 발생하고 있다. 북한은 자연재해에 취약한 국가이며 특히 가뭄으로 인한 식량난 문제가 대두되고 있지만, 북한의 제한적인 정보로 인해 북한 지역에서의 가뭄의 발생과 피해 정보는 한정적이고, 활용할 수 있는 자료의 경우 외국 기관의 정보에 의존하는 실정이다. 향후 농업부문에 대한 대북한 지원과 통일 후를 대비한 농업정책의 수립을 위하여 북한의 가뭄에 대하여 독자적으로 신속한 정보를 취득, 분석할 수 있는 능력을 확보하는 것이 필요하다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 용이하지 못한 지역의 주기적인 관측이 가능하며, 동일한 정확도로 기상자료의 획득이 가능하다. Vegetation Drought Response Index (VegDRI)는 위성영상기반의 가뭄지수인 정규식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index, NDVI), 기상학적 가뭄지수를 활용한 기후적 요소, 토지피복 및 생태지역 등의 생물물리학적 요소를 활용한 가뭄지표이다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 MOD13Q1 영상자료의 NDVI (2001~2018년)를 이용하였으며, 북한의 기상자료를 이용한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 그리고 북한 지역의 토지피복 및 생태지역 등의 요소들을 활용한 VegDRI를 통하여 북한의 가뭄 시기에 따른 시도별 가뭄 특성에 대하여 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.396-396
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2018
우리나라의 가뭄은 통계적으로 5~6년 주기로 발생해 왔으나 최근에는 가뭄의 발생 빈도가 점점 증가하고 주기 또한 짧아지는 경향을 보이고 있다. 가뭄의 패턴 또한 지속적이고 국지적으로 강하게 나타내는 경향이 있어 피해가 심각해지고 있다. 2017년도에는 모내기가 시작되어야 할 시기에 극심한 물 부족으로 이앙시기가 지연되고 밭작물이 마르는 피해를 겪었다. 국가가뭄정보센터의 2017년 가뭄예경보 자료에 따르면, 1~7월에는 안성, 서산, 홍성 지역을 중심으로, 7~9월에는 남해안지역을 중심으로, 10월~12월에는 울주, 경주, 밀양 지역을 중심으로 가뭄이 나타났음을 확인 할 수 있다. 가뭄 파악을 위한 방법 중 하나로 인공위성영상을 활용한 원격탐사 기법이 있으며, 국내에서는 관측주기가 짧고 관측폭이 넓은 Terra MODIS 영상을 활용하는 연구 사례를 다수 찾아볼 수 있다. 최근에는 드론에 NIR, 열화상, 초분광 카메라 등을 탑재하여 탐지범위가 국소적이지만 가뭄에 따른 작물의 상태를 보다 상세하게 파악하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용한 가뭄지역의 영상특성을 분석하는 기초자료를 구축하기 위하여 2017년 극심한 가뭄이 발생하였던 안성지역을 대상으로 Terra MODIS NDVI를 이용한 식생상태지수(VCI), 정규식생지수(SVI)를 분석하여 가뭄으로 추정되는 드론촬영 대상지역을 파악하였으며, 선정된 지역을 대상으로 R-G-NIR 카메라를 탑재한 드론 촬영을 실시하였다. 드론영상의 전처리를 통하여 고해상도 NDVI영상을 작성하고 지상의 작물 및 토지이용 상태에 따른 NDVI 분포특성과 Terra MODIS NDVI와의 차이점을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.313-313
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2022
일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.186-186
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2021
농업가뭄은 관측과 예측이 용이하지 않고 정량적으로 나타내기도 어려운 자연현상이며, 우리나라의 경우 농업용수 이용량이 많고, 농업용 저수지, 양수장 등 이용형태가 다양하므로 강수 부족으로 농업가뭄이 발생한다고 해도 실제로 농업현장에서 느끼는 가뭄은 시·공간적으로 다를 수 있다. 농업용수 공급은 수문관리원이 경험을 통한 수문관리를 해오고 있으며, 그 방법 또한 정확한 계측이 아닌 경험으로 이루어지고 있어 공급량 관리가 정성적이고 제한적인 한계가 발생한다. 따라서, 수원공에서 수로조직 및 포장에 이르기까지의 용수공급 모의를 통해 농업용수 공급의 합리적인 분배, 말단 수로 및 포장까지 안정적인 용수공급을 위한 물공급 및 분배 효율 분석이 필요하다. 또한, 기존 농업용 수리시설물의 물 공급 능력 평가 및 들녘단위의 평야부 물 부족지역과 과잉공급된 지역의 정확한 파악을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 농업용 저수지 및 양수장의 주목적인 관할 수혜구역에 대한 농업용수공급 안정성 및 관개효율을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 상주지역의 덕가 저수지를 대상으로 양수장 위치에 따라 가상의 3가지 용수공급 시나리오를 구성하고 각 시나리오별 수로 네트워크 모의를 통해 평야부의 공급량 및 관개효율을 비교 분석하고자 한다. 2017년부터 2019년까지 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS) 저수율 데이터를 구축하였고, 유체의 흐름에 대한 수리적 특성을 모의할 수 있는 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 통해 관개기 동안의 농업용수 분배 모의와 공급효율을 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.193-193
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2023
여러 기후변화 시나리오에 의하면 기상재해의 발생빈도 및 강도가 증가할 것으로 예상된다. 그중 가뭄은 강수량 부족, 하천유량 감소, 토양 함수량 감소, 용수 수요량 증가 등의 다양한 요인으로 인해 발생하며, 한 가지 형태뿐만 아니라 복합적인 형태로 발생할 수 있다. 또한, 우리나라는 지역마다 기후 특성의 편차가 있어 기후변화에 따른 가뭄 취약성과 대응 능력이 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 가뭄에 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려한 통합가뭄지수를 활용해야 하며, 미래의 기후변화를 고려하여 종합적으로 가뭄을 평가해야 한다. 본 연구에서는 동적 베이지안 분류기(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 우리나라 전국에 대해 수문학적 위험도를 분석하고 미래 가뭄을 전망하였다. 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회경제적 요인을 고려한 통합가뭄지수를 산정하기 위하여 DNBC 분류기의 인자로 기후변화 시나리오 기반의 기상학적 가뭄지수 SPI, 수문학적 가뭄지수 SDI, 농업적 가뭄지수 ESI와 사회경제적 가뭄지수 WSCI를 활용하였다. 산정된 통합가뭄지수의 시계열을 기반으로 심도와 지속기간을 추출하고, 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하였다. 이후, 이변량 가뭄빈도분석에 의해 산정된 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, P1(2021~2040) 기간이 수문학적 위험도 R=0.588로 가장 높은 위험도를 나타냈으며, 이후 P2(2041~2070) 기간까지 감소하였다가 P3(2071~2099) 기간에 다시 증가하는 추세를 보였다. P1(2021~2040) 기간과 P3(2071~2099) 기간은 영산강 유역이 각각 R=0.625(P1), R=0.550(P3)으로 가장 높은 위험도를 나타냈으나, P2(2041~2070) 기간은 금강 유역이 수문학적 위험도 R=0.482로 가장 높게 나타났다. 본 연구결과를 통해 향후 미래 가뭄에 대한 가뭄계획 수립 시에 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
To prepare for agricultural droughts, the potential discharge to the water supply of irrigation facilities during drought periods is important. Using the MODSIM (Modified SIMYLD) model, water balance networks that consider irrigation facilities were designed for the Geum River Basin, and the potential discharge to the agricultural water supply of irrigation facilities were evaluated by running the model using data for 36 years (1967-2002). It was found that agricultural water deficiencies occurred during the drought years more than in the other years. The agricultural water deficiencies in 1994, 1995, and 2001, the representative drought years, were 745.8 million m$^3$, 661.1 million m$^3$, and 696.8 million m$^3$, respectively. The average potential discharge to the water supply of the sub-basin was 99.1 % in the cases of municipal and industrial water, and 84.4 % in the case of agricultural water. The potential discharge to the water supply in 1994, 1995, and 2001 were 74.8 %, 79.2 %, and 77.9 %, respectively, which are lower than those of the other years' sub-basin average. In the analysis of the contribution of each irrigation facility, the contributions of pumping stations and diversions were calculated as 32.5 %, and of culverts and wells, 4.0 %. During the drought periods, the pumping stations and diversions contributed to a certain level.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.118-118
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2021
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.