• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.22 no.1
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• pp.18-24
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• 1989

The effect of soil physico-chemical properties of pre and post soil preparation and permanent bed period on growth and yield was analysed by two models of annual variation and percent annual change (PAC). 1. Aggregation, porosity, bulk density except moisture were significantly different in each year from preparation to the 6th year while all soil chemical properties except Mg were significantly different in each year. 2. Soil physical properties showed significant simple correlation with yield and negative with the missing plant rate in each year while the electroconductivity ($EC_5$) of the 4th year showed significant correlation with yield. 3. Yield showed significant positive correlation with the variation of aggregation in permanent bed period, and negative with variation and PAC of aggregation of preplanting soil and variation of moisture in permanent bed period. Missing plant rate was negatively correlated with porosity variation of preplanting soil and positively with PAC of aggregation in preplanting soil and of moisture in permanent bed period. 4. According to multiple regression between yield and soil physical properties, porosity of preplanting soil was in the greatest contribution. Among aggregations, the variation in permanent bed period was in the greatest contribution.

• Horticultural Science & Technology
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• v.33 no.6
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• pp.911-922
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• 2015

This study was carried out to evaluate growth characteristics of Kimchi cabbage cultivated in various highland areas, and to create a predicting model for the production of highland Kimchi cabbage based on the growth parameters and climatic elements. Regression model for the estimation of head weight was designed with non-destructive measured growth variables (NDGV) such as leaf length (LL), leaf width (LW), head height (HH), head width (HW), and growing degree days (GDD), which was $y=6897.5-3.57{\times}GDD-136{\times}LW+116{\times}PH+155{\times}HH-423{\times}HW+0.28{\times}HH{\times}HW{\times}HW$, ($r^2=0.989$), and was improved by using compensation terms such as the ratio (LW estimated with GDD/measured LW ), leaf growth rate by soil moisture, and relative growth rate of leaf during drought period. In addition, we proposed Excel spreadsheet model for simulation of yield prediction of highland Kimchi cabbage. This Excel spreadsheet was composed four different sheets; growth data sheet measured at famer's field, daily average temperature data sheet for calculating GDD, soil moisture content data sheet for evaluating the soil water effect on leaf growth, and equation sheet for simulating the estimation of production. This Excel spreadsheet model can be practically used for predicting the production of highland Kimchi cabbage, which was calculated by (acreage of cultivation) ${\times}$ (number of plants) ${\times}$ (head weight estimated with growth variables and GDD) ${\times}$ (compensation terms derived relationship of GDD and growth by soil moisture) ${\times}$ (marketable head rate).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.332-332
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• 2022

적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.

• Water for future
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• v.26 no.3
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• pp.47-61
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• 1993

A menu-driven shell program DSFS (Daily Streamflow Simulation Model), that can process the input data, optimize the parameters, execute the program, and graphically display the results of a modified tank model, was developed and applied to simulating daily streamflow from small watersheds. The model defines daily watershed evapotranspiration losses from potential values multiplied by monthly landuse coefficients and correction factors for soil water storage levels. The parameters were calibrated using observed hydrologic data for fifteen watersheds, and the results were correlated with watershed parameters to define empirical relationships. The proposed model was tested with streamflow data of ungaged conditions, and the simulation results overestimated the annual runoff.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.307-307
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• 2018

전 지구적으로 댐 건설과 가정, 공업 및 농업 용수의 사용 등 인간의 영향으로 유출량, 지하수, 토양수분 등의 다양한 수문요소가 변화를 보이고 있다. 이러한 인간의 영향은 기후변화의 영향과 함께 수문요소에 주요한 동인으로, 그 영향을 이해하고 전망할 필요가 있다. 본 연구는 Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project에서 제공되는 이용 가능한 여러 글로벌 수자원 모형의 유출량 결과를 통해 기후변화 및 인간활동의 영향의 상대적 중요성 등을 분석했다. GFDL, HadGEM, IPSL, MIROC5에서 도출된 기후 시나리오를 기반으로 구동된 글로벌 수자원 모형 결과를 살펴봤으며, 글로벌 수자원 모형은 CLM, H08, LPJml 등을 포함한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.23 no.4
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• pp.83-100
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• 2020

This study evaluated the accuracy of soil moisture and evapotranspiration by calculating the hydrological parameters in Korean peninsula using Land Information System(LIS) developed by US NASA. We used Noah-MP surface model to calculate hydrological parameters, and used MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2) for hydrological forcing data. And, International Geosphere-Biosphere Program(IGBP) and University of Maryland(UMD) land cover maps were applied to compare the output accuracy, and Automated Synoptic Observing System(ASOS) of KMA was used as ground observation data. In order to evaluate the accuracy of the output data, the correlation coefficient(CC), BIAS, and efficiency factor (NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency) were analyzed with soil moisture and evapotranspiration by ASOS ground observation data. As a result, the correlation coefficient of soil moisture using IGBP was 0.56 on average, and evapotranspiration was about 0.71. On the other hand, soil moisture using UMD was 0.68 on average and evapotranspiration was about 0.72, and the correlation coefficient by UMD was evaluated as high accuracy compared to the results by using IGBP. The correlation coefficient of soil moisture was an average of 0.68 and evapotranspiration was an average of 0.72 when MERRA2 was used as hydrological forcing data. On the other hand, the soil moisture applied with ASOS was an average of 0.66, and evapotranspiration was an average of 0.72. It is judged that the ASOS point data was reanalyzed as 0.65°× 0.5°grids, which is the same spatial resolution with MERRA2, resulting in differences in accuracy depending on the region.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.282-282
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• 2023

도시침수와 도시열섬 등 도시화 및 기후변화로 인한 물 및 환경문제에 대비하기 위해서는 고해상도 물순환 및 열순환 해석 기술이 필수적이다. 도심지의 고밀도 건축물 및 식생 등 다양한 토지피복의 조합은 물/열 순환에 직접적인 영향을 미치는 요인이며, 물리과정에 대한 이해를 높이기 위해서는 고해상도 모의 및 관측이 필요하다. WRF-Hydro는 침투 및 증발산, 열 순환, 지표와 하천 및 저수지 추적 등 여러 물/열 순환 요소 해석 모듈을 연동할 수 있는 공간분포형 수문 해석 시스템이다. 본 연구에서는 WRF-Hydro를 기반으로 낙동강 지류인 금호강 유역에 대한 고해상도 물순환 및 열순환 모형을 구축하여, 토양수분, 하천 유량, 지표온도, 증발산 등 수문 요소 해석 결과를 분석한다. WRF-Hydro 모형의 입력자료 구축 시 고해상도 토지피복 및 토양도를 적용하고, 기상자료에는 국내 지상관측자료와 국외 재분석자료를 비교, 분석하여 자료의 신뢰성을 분석한다. 또한, ECOSTRESS 등 고해상도 원격탐사자료로부터의 열, 증발산 관련 추정 자료를 모의 결과와 비교하여, 열순환 해석의 불확실성을 평가한다. 물순환과 열순환의 해석의 신뢰도를 동시에 향상하기 위한 분포형 모형의 구축 및 매개변수 보정 방안에 대해 토의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.412-412
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• 2022

지속가능한 물관리를 위해서는 강우, 수문학적 반응의 동적 순환과 생공업 및 농업 기반시설과 같은 관리 조치에 사용되는 물을 포함한 가용수(Available Water)의 시공간적 영향을 파악할 수 있어야 한다. 가용수의 구성요소를 파악하기 위해 블루워터와 그린워터의 개념이 제안되었다. 블루워터는 강수로 인해 형성된 지표수, 지하수 및 호수·저수지의 저류량을 포함하며, 그린워터는 강수로부터 불포화 토양층에 저장된 토양수분과 수역, 초목에서 대기 중으로 방출되는 증발산을 말한다. 블루워터와 그린워터를 산정하기 위해서는 동적 수자원과 인적 요소에 의존되는 수자원을 정확하게 구별해야 하며 물 가용성 평가를 용이하게 하는 통합 기반 개념의 수문학적 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 5대강을 대상으로 각 유역의 가용수량의 변화를 파악하기 위해 각 유역별 블루워터와 그린워터를 평가하고자 하였다. 5대강 유역의 장기간 변화와 광범위한 분석을 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문모델링 결과를 활용하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 검보정을 위해 전체 기간(2005~2020) 중 모형의 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2017)기간을 설정하였으며, 각 유역의 다목적댐과 다기능 보의 실측방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였다. 검보정된 SWAT 결과를 활용하여 블루워터와 그린워터를 분류하였으며 가용수량을 평가하는 방법을 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.12
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• pp.837-847
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• 2017

Land Surface Model (LSM) was developed for the Soyang river basin located in Korean Peninsula to clarify the spatio-temporal variability of hydrological weather parameters. Variable Infiltration Capacity (VIC) model was used as a LSM. The spatial resolution of the model was 10 km and the time resolution was 1 day. Based on the daily flow data from 2007 to 2010, the 7 parameters of the model were calibrated using the Isolated Particle Swarm Optimization algorithm and the model was verified using the daily flow data from 2011 to 2014. The model showed a Nash-Sutcliffe Coefficient of 0.90 and a correlation coefficient of 0.95 for both calibration and validation periods. The hydrometeorological variables estimated for the Soyang river basin reflected well the seasonal characteristics of summer rainfall concentration, the change of short and shortwave radiation due to temperature change, the change of surface temperature, the evaporation and vegetation increase in the cover layer, and the corresponding change in total evapotranspiration. The model soil moisture data was compared with in-situ soil moisture data. The slope of the trend line relating the two data was 1.087 and correlation coefficient was 0.723 for the Spring, Summer and Fall season. The result of this study suggests that the LSM can be used as a powerful tool in developing precise and efficient water resources plans by providing accurate understanding on the spatio-temporal variation of hydrometeorological variables.