• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.353-353
• /
• 2021

메가가뭄으로 인한 적응전략 수립은 국민의 물 안보 및 수자원 재해에 대한 안전 증대에 매우 중요한 핵심기술임에도 불구하고 메가가뭄의 정량적인 평가지표는 개발 중인 상황이다. 본 연구에서는 국내/외 메가가뭄 분석 및 영향평가 관련 선행연구사례를 분석하여 메가가뭄 확산 단계별 평가지표를 도출하고자 하였다. 메가가뭄을 평가하기 위해 선행연구에서는 이상 강수량과 이상기온을 함께 고려하는 방법을 지속적으로 제안해 왔다. 이상 강수량은 기상학적 가뭄과 토양수분의 저하, 수문학적 가뭄, 사회경제적 영향에 이르기까지 가뭄을 평가할 수 있는 지표로써 활용할 수 있으며, 이상 기온은 폭염 등 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가로 토양수분 저하와 저수량 감소 등의 영향을 평가할 수 있는 지표이다. 본 연구에서는 메가가뭄의 확산을 4단계로 구분하고 확산단계별 평가지표를 개발하였다. 또한 가뭄유형을 기상, 농업, 수문, 사회경제적 가뭄으로 구분하여 메가가뭄의 발생 단계와 그에 따른 가뭄의 확산 분야별 영향 분석을 수행하도록 제시하였다. 가뭄단계는 메가가뭄의 징후기, 진입기, 확산기, 지속적인 메가가뭄으로 인한 국가적 위기 4단계로 구분하였다. 메가가뭄은 1년 주기의 분석이 아닌 Carry over되는 연속적인 사상임에 따라 본 연구에서는 메가가뭄의 단계를 각각 2년, 3년, 4년 연속적으로 지속하였을 때로 구분하였으며, 이에 따른 기상, 농업, 수문, 사회경제적 평가지표를 제시하였다. 기상학적 메가가뭄 평가지표는 누적강수량을 이용한 강수량 부족으로 인한 가뭄, 이상기온(폭염)으로 인한 폭염으로 구분하였다. 농업적 메가가뭄 평가지표는 농업용수를 공급하는 농업용 저수지와 밭작물 생육에 영향을 미치는 토양수분에 관련한 평가항목을 이용하였으며, 수문학적 메가가뭄 평가지표는 다목적댐의 저수율과 하천 갈수량을 이용한 하천건천화 지수를 이용한 평가지표를 제시하였다. 사회경제적 메가가뭄 평가지표는 국민이 실제로 체감할 수 있는 지표로써 농작물 가격과 생·공용수의 제한급수 발생 현황을 이용한 평가가 가능하도록 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.56 no.11
• /
• pp.823-835
• /
• 2023

Recently, due to the increase in abnormal climate, rainfall intensity is increasing and drought periods are continuing. These environmental changes lead to prolonged drought conditions and difficulties in real-time recognition. In general, drought can be judged by the amount of precipitation and the number of days without rainfall. In determining the impact of drought, it is divided into meteorological drought, agricultural drought, and hydrological drought and evaluation is made using the drought index, but environmental drought evaluation is insufficient. The river water quality managed through the total water pollution cap system is vulnerable to the effects of such drought. In this study, we aim to determine the drought impact on river water quality and quantify the impact of prolonged drought on water quality. The impact of rain-free days and accumulated precipitation on river water quality was quantitatively evaluated. The Load Duration Curve (LDC), which is used to evaluate the water quality of rivers, was used to evaluate water pollution occurring at specific times. It has been observed that when the number of consecutive rainless days exceeds 14 days, the target water quality in the mid-basin is exceeded in over 60% of cases. The cumulative rainfall is set at 28 days as the criteria, with an annual average rainfall of 3%, which is 32.1 mm or less. It has been noted that changes in water quality in rivers occur when there are 14 or more rainless days and the cumulative rainfall over 28 days is 32.1 mm or less in the Gamcheon Mid-basin. Based on the results of this study, it aims to quantify the drought impact and contribute to the development of a drought water quality index for future environmental droughts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1013-1017
• /
• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2003.09a
• /
• pp.515-518
• /
• 2003

Groundwater recharge rate can be estimated from groundwater head rebound due to rainfall. Groundwater level changes are monitored for 10 months at Yugu area. Difference between two recharge rates calculated by rainfall and by effective rainfall is 1.1%~1.6%. Since this method ignores soil water percolation during groundwater level regression, the actual recharge rate may be higher than estimated one by cumulative rainfall and groundwater level change.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.42 no.8
• /
• pp.607-617
• /
• 2009

Radar beam blocking which is partially or entirely interrupted by obstacles like a mountain causes underestimation of the rainfall. In this paper, partially blocked radar reflectivity is retrieved using the ARM(Accumulated Reflectivity Map). ARM is made by accumulation of the radar reflectivity and very useful product to analyze the beam blockage. The blockage correcting map could be obtained by assuming the spatially uniform reflectivity field in the ARM. This method is applied to the cases of typhoon and Changma, and we obtain the MFE(Mean Fractional Error) from two radar data, the one is objective radar data which is affected by blockage and the other is comparative radar data which is not affected by blockage. Before blocking correction, MFE is 20-35%. However, after correction, MFE decreases to 7-10%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.648-648
• /
• 2015

이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.173-175
• /
• 2002

지하수함양은 크게 강우 중에 침투되는 자연함양, 하천 또는 저수지에서 침투되는 지표수 함양, 인위적으로 물을 지하로 침투시키는 인공함양 등이 있는데, 본 연구에서는 강우에 의해 지하로 침투되는 자연함양율을 구하기 위하여 다음 두 가지 방법을 이용하여 지하수함양율을 산출하고자 하였다. 첫 번째 누적강수량과 지하수수위곡선을 이용하는 방법(문상기, 우남칠, 2001)은 강우기간 중 누적강수량을 고려하여 지하수위변화로부터 지하수함양율을 추정하고, 두 번째 무강우기간 동안의 지하수위감수곡선을 이용하는 방법(최병수, 안중기, 1998)은 토양특성, 증발산을 배재한 상태에서 무강우기간의 지하수위감쇠곡선으로부터 함양량을 추정한다. 즉 같은 지역에서 선행강우기간 중 지하수침투가 시작되는 강우량과 어떤 시점에서의 강우기간 중 지하수침투가 시작되는 강우량의 차이가 토양함수조건에 따라 다를 수 있으나 평균개념으로 볼 때 그 차이가 무시될 수 있다고 가정하여 토양특성을 배재하고, 지하수수위가 지표에서 1.0~l.5m이상 되면 지하수로부터의 증발산은 무시될 수 있다고 가정하고 있다. 연구지역은 충청북도 청원군 북일면과 북이면에 위치하며, 지하수위 장기관측은 암반관정과 충적관정을 두 지점에 설치하여 총 4개의 관측정에서 지하수위자동측정기 Orphimedes (기포식수위계, OTT Hydrometrie사 제작)로 1시간 간격으로 지하수위변화를 기록하였다(그림1, 그림2). 강우량은 현장에서 자기우량계(모델명 : HGR-200, SEBA Hydrometrie사 제작)를 설치하여 직접 측정하였고, 자료가 유실된 기간은 청주기상대 자료로 보완하였다. 그러나 본 연구지역은 면적이 32.35$\textrm{km}^2$이고 1998년까지 개발된 기설관정의 개수가 무려 1,547여공으로 단위면적당 관정수는 48여공/$\textrm{km}^2$로 다른 지역에 비해 관정이 밀집되어 있어 지하수연간사용량을 무시할 수 없다. 그림2에서 보는 바와 같이 주변관정들의 양수로 인하여 관측정에서의 지하수위변화가 영향을 받는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 연구지역을 대상으로 추정한 함양율은 지하수이용에 따른 지하수위하강에 대한 보정을 할 필요가 있으며 지하수이용실태조사를 추가로 하여 그 이용량만큼을 지하수함양량에 더하여야 할것이다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.447-474
• /
• 2018

The purpose of this study is to build a new dataset of spatially interpolated climate data of South Korea by performing various geo-statistical interpolation techniques for comparison with the LDAPS grid data of KMA. Among 595 observation data in 2017, 80 % of the total points and remaining 117 points were used for spatial mapping and quantification,respectively. IDW, cokriging, and kriging were performed via the ArcGIS10.3.1 software and Python3.6.4, and each result was then divided into three clusters and four watersheds for statistical verification. As a result, cokriging produced the most suitable grid climate data for instantaneous temperature. For 1-hr accumulated precipitation, IDW was most suitable for expressing local rainfall effects.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.23 no.5
• /
• pp.473-478
• /
• 2013

In this paper, we develop the Heavy Rain Advisory Decision Model based on intelligent neuro-fuzzy algorithm RBFNNs by using KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) Reanalysis data. the prediction ability of existing heavy rainfall forecasting systems is usually affected by the processing techniques of meteorological data. In this study, we introduce the heavy rain forecast method using the pre-processing techniques of meteorological data are in order to improve these drawbacks of conventional system. The pre-processing techniques of meteorological data are designed by using point conversion, cumulative precipitation generation, time series data processing and heavy rain warning extraction methods based on KLAPS data. Finally, the proposed system forecasts cumulative rainfall for six hours after future t(t=1,2,3) hours and offers information to determine heavy rain advisory. The essential parameters of the proposed model such as polynomial order, the number of rules, and fuzzification coefficient are optimized by means of Differential Evolution.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.287-295
• /
• 2017

In this study, rainfall runoff characteristics according to peak concentration were analyzed using the water quality and flow data in the Geumho river, and the direction of nonpoint source management such as monitoring and management period by pollution source was derived. Peak Water Quality Concentration is the concept that utilizes the extreme value as the concentration of non-point pollution control standard with the highest water quality in the rainwater runoff. Using this method, the evaluation factors such as cumulative precipitation(total precipitation), peak water quality concentration, cumulative precipitation up to peak water quality concentration, time to peak water quality concentration, and EMC to peak water quality concentration were examined and long- Rainfall runoff characteristics of nonpoint sources were analyzed. The results of the analysis suggested proper monitoring and management method to manage nonpoint source.