• 생태와환경
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• 제51권4호
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• pp.268-286
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• 2018

조절하천의 낙동강에서 겪고 있는 부영양화와 조류 대발생(유해남조의 녹조현상 및 담수적조)은 국내외적으로 가장 급속하게 확대되고 있는 수질문제이며, 다양한 집단에서 지대한 관심을 가지게 한 분야 중 하나이다. 본 연구는 2013년 1월부터 2017년 7월까지 낙동강의 8개 보 pools에서 주요 수질 환경요인을 주 간격으로 조사하였고, 우점조류와 상호 관련성을 비교 분석하였다. 연강수량은 2016년(보 평균 940.7 mm)에 많았고, 2015년(672.8 mm)에 적었다. 장마 폭염기 (6~9월) 강우는 총강수량의 48.1%이었고, 상 하류간에 차이가 컸다. 총방류량 중 소수력발전, 월류 및 어도가 차지하는 비율은 각각 37.4%, 60.1%, 2.5%로서 홍수기를 제외하고 발전방류에 의한 비중이 매우 컸다. 방류량은 대부분 유입량에 비례하였으나, 취수량이 집중되는 보에서 다른 양상도 관찰되었다. 이것은 수위강하, 물 교환율과 연관되었고, 유해남조와 담수적조의 대발생에 심각한 영향을 초래하였다. 수온과 DO 농도의 변화는 기상 수문학적 영향이 지배적이었는데, 온도변화 뿐만 아니라 강우의 특성에 따라 변화 양상이 포착되었다. Chl-a의 평균 농도 (최대값)는 SAJ~GAJ와 DAS~HAA구간에서 각각 $17.6mg\;m^{-3}$ ($98.2mg\;m^{-3}$), $29.6mg\;m^{-3}$ ($193.6mg\;m^{-3}$)이었고, 하수의 영향이 절대적인 하류부에서 증가하는 경향이 현저하였다. 우점조류의 분류군 조성은 총 48속으로 규조 14속, 남조 8속, 녹조 18속 및 편모조 8속으로 각각 구성되었다. 유해 녹조현상과 담수적조의 주요 원인조류는 각각 남조 Microcystis와 규조 Stephanodiscus 개체군이었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.333-346
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• 2024

수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.