• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2023

수문관측의 핵심은 강우-유출 관계다. 하천유량 생산을 위해 수많은 지점에서 유량측정을 수행한다. 그러나 유량자료의 신뢰도는 높지 않다. 그리고 댐 유입량 산정에 아무 도움이 되지 않고 있다. 더구나 저수지의 경우는 유입량 자료도 없이 운영되고 있다. 저수지, 댐에 물이 고여 있는데 이를 활용하면 유입량을 계산할 수 있고, 그 지점에서 유량이 얼마인지 고품질로 생산할 수 있다. 여기서는 총저수량 260만m³, 유역면적 3.7km²인 감포댐에 적용하여 저수량 자료를 활용하여 유입량의 신뢰도를 얼마나 개선시킬 수 있는지 분석한 결과는 다음과 같다. 여기서 적용 기간은2020.9.1.~9.14., 2022.9.5.~9.6 등 2개 사상이고, ONE 모형에 의해 10분 단위로 유출량을 모의했다. 모의 방법은 총유량을 같게 하는 방법과 저수위 오차를 최소로 하는 방법 등 두 가지로 했다. 첫째, 2020.9.1.~9.14. 사상은 강우량은 10분 최대 19.0mm, 총 127.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 5.4m³/s, 총 40만m³로 모의돼, 유출률 85.5%로 나타났고, 관측은 10분최대 4.7m³/s, 총 40만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.491mm, NSE 0.237, R²는 0.455로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.600m, NSE 0.158, R²는 0.893로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³로 모의돼, 유출률 59.4%로 나타났고, 관측은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.425mm, NSE 0.430, R²는 0.507로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.110m, NSE 0.972, R²는 0.995로 높았다. 둘째, 2022.9.5.~9.6. 사상은 강우량은 10분 최대 32.3mm, 총 196.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 64.5m³/s, 총 59만m³로 모의돼, 유출률 81.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.6%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 1.832mm, NSE 0.960, R²는 0.984로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.323m, NSE 0.968, R²는 0.999로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 80.1m³/s, 총 66만m³로 모의돼, 유출률 91.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.8%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 2.120mm, NSE 0.947, R2는 0.949로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.153m, NSE 0.993, R²는 0.997로 높았다. 종합하면 저수량 오차가 최소가 되도록 하천 유출량을 모의하면 결과적으로 하천유량의 신뢰도를 향상시키는 것이라 말할 수 있다.

• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권4호
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• pp.223-237
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• 2011

하구둑으로 인해 담수의 공급이 간헐적으로 발생하는 영산강 하구에서는 담수의 방류가 하구의 유동패턴, 염분농도의 변이, 영양염 공급 등 하구환경과 생태계 반응을 주도하는 요인이다. 담수의 방류는 유역의 강우조건에 영향을 받으므로 담수의 방류시기 및 규모를 파악하기 위해서는 담수방류를 유발하는 강우조건과 강우-방류간 상관관계에 대한 이해가 필요하다. 또한 담수방류가 하구에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 방류의 규모와 더불어 빈도에 대한 고려가 필수적이다. 이 연구는 영산강 하구역의 담수방류를 예측하고 평가하는 도구로서 영산강 하구둑의 담수 방류자료를 대상으로 강우에 보다 직접적으로 반응하는 극치방류의 확률분포함수를 파악하고 극치방류를 유발하는 강우조건을 판별하여 극치방류를 유발하는 강우와 극치방류 간의 빈도-규모 관계식을 도출하는 데 목적을 두었다. 13.7년(1997.1.1-2010.8.31)간의 일방류량 자료에 대하여 일연속방류를 분석의 기본단위인 방류이벤트로 정의하되 4일 이상의 일연속방류의 경우는 방류패턴에 토대를 둔 이벤트 분리 알고리듬을 적용하여 개별 이벤트를 식별하였다. 총 529건의 방류 이벤트에 대하여 14년간의 연 최고치 중 최솟값에 해당하는 133,656,000 $m^3$을 기준으로 극치방류이벤트를 선별하고 부분시계열 빈도분석법을 적용하여 극치방류의 확률분포함수가 Weibull(k=1.4)함수를 따름을 확인하였다. 극치방류를 기준으로 대비되는 강우 l일전 3일합 강우량이며 최솟값은 50.98 mm인 것으로 나타났다. 이 기준에 따라 추출된 방류유발기능 강우군은 총 102건으로 극치방류이벤트의 수보다 많았다. 정준판별분석을 통해 3일합 강우량 이외에 관리수위대비(-1.35 m EL.) 하구호 수위가 방류유발 강우를 규정하는 중요한 요소라는 점과 방류유발가능 강우군을 선별하는 임계값을 104mm로 재조정할 경우 3일합 강우량만으로 방류유발 강우를 규정할 수 있음을 확인하였다. 극치방류 유발 강우만을 대상으로 강우-방류 관계식을 수립한 결과 3일합-강우량($\overline{r_{3day}}$), 3일합-강우량 재현주기($T_{r3}$), 방류량(Discharge, D), 방류량 재현주기($T_d$)의 관계는 $D=1.111{\times}10^8+1.677{\times}10^6{\overline{r_{3day}}$, (${\overline{r_{3day}}{\geqq}104$), $T_d=1.326T^{0.683}_{r3}$, $T_d=0.117{\exp}[0.0155{\overline{r_{3day}}]$로 나타났다. 100년 주기 3일합 강우(357mm)에 의해 유발되는 방류량은 영산강 하구둑 방류량의 재현주기는 30.8년 정도이며 그 양은 $7.0979{\times}10^8m^3$이다. 담수방류의 재현주기 및 재현주기에 기초한 강우-방류 관계식은 영산강 하구역을 비롯하여 인위적으로 담수의 방류가 조절되는 하구역에서 담수의 영향을 평가하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국농공학회지
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• 제17권1호
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• pp.3642-3654
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• 1975

The purpose of this thesis is to derive a unit hydrograph which may be applied to the ungaged watershed area from the relations between directly measurable unitgraph properties such as peak discharge(qp), time to peak discharge (Tp), and lag time (Lg) and watershed characteristics such as river length(L) from the given station to the upstream limits of the watershed area in km, river length from station to centroid of gravity of the watershed area in km (Lca), and main stream slope in meter per km (S). Other procedure based on routing a time-area diagram through catchment storage named Instantaneous Unit Hydrograph(IUH). Dimensionless unitgraph also analysed in brief. The basic data (1969 to 1973) used in these studies are 9 recording level gages and rating curves, 41 rain gages and pluviographs, and 40 observed unitgraphs through the 9 sub watersheds in Nak Oong River basin. The results summarized in these studies are as follows; 1. Time in hour from start of rise to peak rate (Tp) generally occured at the position of 0.3Tb (time base of hydrograph) with some indication of higher values for larger watershed. The base flow is comparelatively higher than the other small watershed area. 2. Te losses from rainfall were divided into initial loss and continuing loss. Initial loss may be defined as that portion of storm rainfall which is intercepted by vegetation, held in deppression storage or infiltrated at a high rate early in the storm and continuing loss is defined as the loss which continues at a constant rate throughout the duration of the storm after the initial loss has been satisfied. Tis continuing loss approximates the nearly constant rate of infiltration (${\Phi}$-index method). The loss rate from this analysis was estimated 50 Per cent to the rainfall excess approximately during the surface runoff occured. 3. Stream slope seems approximate, as is usual, to consider the mainstreamonly, not giving any specific consideration to tributary. It is desirable to develop a single measure of slope that is representative of the who1e stream. The mean slope of channel increment in 1 meter per 200 meters and 1 meter per 1400 meters were defined at Gazang and Jindong respectively. It is considered that the slopes are low slightly in the light of other river studies. Flood concentration rate might slightly be low in the Nak Dong river basin. 4. It found that the watershed lag (Lg, hrs) could be expressed by Lg=0.253 (L.Lca)0.4171 The product L.Lca is a measure of the size and shape of the watershed. For the logarithms, the correlation coefficient for Lg was 0.97 which defined that Lg is closely related with the watershed characteristics, L and Lca. 5. Expression for basin might be expected to take form containing theslope as {{{{ { L}_{g }=0.545 {( { L. { L}_{ca } } over { SQRT {s} } ) }^{0.346 } }}}} For the logarithms, the correlation coefficient for Lg was 0.97 which defined that Lg is closely related with the basin characteristics too. It should be needed to take care of analysis which relating to the mean slopes 6. Peak discharge per unit area of unitgraph for standard duration tr, ㎥/sec/$\textrm{km}^2$, was given by qp=10-0.52-0.0184Lg with a indication of lower values for watershed contrary to the higher lag time. For the logarithms, the correlation coefficient qp was 0.998 which defined high sign ificance. The peak discharge of the unitgraph for an area could therefore be expected to take the from Qp=qp. A(㎥/sec). 7. Using the unitgraph parameter Lg, the base length of the unitgraph, in days, was adopted as {{{{ {T}_{b } =0.73+2.073( { { L}_{g } } over {24 } )}}}} with high significant correlation coefficient, 0.92. The constant of the above equation are fixed by the procedure used to separate base flow from direct runoff. 8. The width W75 of the unitgraph at discharge equal to 75 per cent of the peak discharge, in hours and the width W50 at discharge equal to 50 Per cent of the peak discharge in hours, can be estimated from {{{{ { W}_{75 }= { 1.61} over { { q}_{b } ^{1.05 } } }}}} and {{{{ { W}_{50 }= { 2.5} over { { q}_{b } ^{1.05 } } }}}} respectively. This provides supplementary guide for sketching the unitgraph. 9. Above equations define the three factors necessary to construct the unitgraph for duration tr. For the duration tR, the lag is LgR=Lg+0.2(tR-tr) and this modified lag, LgRis used in qp and Tb It the tr happens to be equal to or close to tR, further assume qpR=qp. 10. Triangular hydrograph is a dimensionless unitgraph prepared from the 40 unitgraphs. The equation is shown as {{{{ { q}_{p } = { K.A.Q} over { { T}_{p } } }}}} or {{{{ { q}_{p } = { 0.21A.Q} over { { T}_{p } } }}}} The constant 0.21 is defined to Nak Dong River basin. 11. The base length of the time-area diagram for the IUH routing is {{{{C=0.9 {( { L. { L}_{ca } } over { SQRT { s} } ) }^{1/3 } }}}}. Correlation coefficient for C was 0.983 which defined a high significance. The base length of the T-AD was set to equal the time from the midpoint of rain fall excess to the point of contraflexure. The constant K, derived in this studies is K=8.32+0.0213 {{{{ { L} over { SQRT { s} } }}}} with correlation coefficient, 0.964. 12. In the light of the results analysed in these studies, average errors in the peak discharge of the Synthetic unitgraph, Triangular unitgraph, and IUH were estimated as 2.2, 7.7 and 6.4 per cent respectively to the peak of observed average unitgraph. Each ordinate of the Synthetic unitgraph was approached closely to the observed one.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.50-63
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• 2018

급격한 도시화를 겪으면서 자연적인 물순환 체계의 왜곡을 초래하였다. 이러한 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천 건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 건천화 평가 및 예측이 가능한 하천 건천화 영향 평가 기술이 필요하다. 하천 건천화 영향평가 기술 수행을 위해서는 기초자료로써 GIS 기반의 공간자료 구축이 필수적이나, 관련 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하천 건천화 평가를 위한 GIS 기반의 시계열 공간자료 활용에 대한 연구를 수행하였다. 이에 6개 하천 건천화 영향요소(기상, 토심, 산림밀도 및 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용)을 대상으로, 과거 수십년 간의 변화과정을 전국 단위 GIS 자료로 구축하여 연속수문모형 운용에 대한 기초자료로 활용하였다. 이러한 영향요소를 대상으로 시계열에 따라 하천 건천화 원인을 분석하고 해석할 수 있는 분포형 연속수문모형 기반의 DrySAT을 활용하여 하천 건천화 영향요소별 연유출량 및 건천화 평가를 수행하였다. 그 결과, 다른 요소들은 고려하지 않고 주어진 기상 조건하에 연유출량은 기본값 977.9mm로 산출되었다. 반면, 토심 감소, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 연평균 유출량은 각각 1,003.5mm, 942.1mm, 961.9mm, 915.5mm, 1003.7mm로 산출되었다. 산출된 결과는 하천건천화의 주요 원인으로서 지표유출량을 증가시켜 하천유량을 감소시키는 토심의 감소, 지표유출량을 감소시키는 산림 밀도의 증가, 지표하유출량을 감소시키는 도로의 증가, 기저유출량을 감소시키는 무분별한 지하수 개발과 지하수이용량의 증가, 지표유출량을 증가시키는 불투수지역의 증가를 들 수 있다. 또한, 하천 건천화 정의 및 등급 범위를 통해서 건천화 등급에 따라 표준유역별로 나타내었으며, 기상, 토심 감소 고려, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 건천화 등급은 각각 2.1, 2.2, 2.5, 2.3, 2.8, 2.2로 나타났다. 기본값인 강우조건을 제외한 5개 하천 건천화 영향요소에 대한 건천화 영향순위는 지하수 이용량 변화에 대한 건천화 영향이 제일 컸으며, 산림 밀도 변화, 도로 건설 변화, 토지이용 변화 및 토심 변화 순으로 나타났다. 향후 전국 하천 건천화 평가시스템 개발을 통해 6개 하천 건천화 영향요소에 대한 미래 자료 변화 및 이에 대한 건천화의 진행전망 등 시스템에 의한 평가결과를 토대로 맞춤형 하천 건천 관리 및 방지 방안을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.