• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.19-28
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• 2016

본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.227-240
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• 2006

지표수의 수문순환 및 성분의 변동 영향 요소로는 강우, 증발, 토양수분 등의 자연적인 요소와 도시화 및 유역내 저류시설물 등의 인위적인 요소가 있다. 특히, 장기 유출 변동에 영향을 끼치는 인위적인 요소 중 저류시설을 대표적으로 들 수 있는데, 이들 영향은 단기적으로는 유출 감쇄특성의 변화, 장기적으로는 저류량 증가에 따른 건기 계절유량의 증가, 년 유황 또는 유출 특성의 변화 등의 영향을 예측할 수 있다. 우리나라와 같은 인공 저류시설이 산재한 지역에서는 자연유량 산정용 수문 순환모형을 고려하기가 곤란하며, 이들 저류시설물의 장기유출에의 메커니즘을 규명하고, 물리적 및 추계적 분석기술을 개발하며, 실 유역에의 적용을 통하여 저류시설물이 장기 유출 분석의 신뢰도에 어느 정도 영향을 주고 있는 지를 분석하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 장기유출 모형 중 저류시설물 요소를 다양하게 모의할 수 있는 연속형 반분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 태화강 유역을 대상으로 유역내 저류시설물의 하류 장기유출에의 영향 분석을 다양한 시나리오를 통해 정량적인 영향 분석을 수행하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.619-629
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• 2002

대기에서의 물순환은 기후시스템이라는 커다란 공간 안에서 다양한 인자들의 상호작용을 통하여 이루어진다. 즉, 어떠한 기후 현상도 그 자체적으로 발생할 수는 없다. 따라서, 많은 연구자들은 영향인자들의 분석을 통하여 기후 변화를 이해하고자 노력하여 왔다. 본 연구에서는 다양한 인자에 의하여 영향을 받아 발생하는 강수량의 예측을 위하여 실제 세계의 근사적이고 부정확한 성질을 표현하는데 효과적인 퍼지 개념을 이용하였다. 예측을 위하여 적용한 모형은 크게 뉴로-퍼지 시스템과 마코프 연쇄이며, 일리노이주의 강수량 예측을 위하여 적용하였다. 예측은 강수량에 영향을 끼치는 다양한 대기순환 인자(예: 토양수분과 기온)를 고려하여 수행하였다. 예측 결과, 강수량 예측에 대기순환 인자들을 고려함으로써 모형의 예측능력을 향상시킬 수 있었고, 상대적으로 뉴로-퍼지 시스템의 예측이 보다 정확한 결과를 주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권1호
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• pp.71-82
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• 2014

본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.325-335
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• 2019

본 연구의 목적은 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 공통경계미국(Conterminous U.S., CONUS)에 대한 1895~2016년 기간 동안의 가뭄을 해석하는 것이다. GCR 이론으로부터 추정한 $ET_a$는 North American Land Data Assimilation System (NLDAS-2) Noah 지면모형(Land surface models)으로 산정한 $ET_a$와 비교 검증하였다. 또한, GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit)을 산정하고 이를 표준정규화하여 공통경계미국에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI)를 산정하였다. 이렇게 산정한 SEDI는 Standard Precipitation Index (SPI)와 비교하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 $ET_a$는 NLDAS-2 Noah모형의 $ET_a$보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 SPI의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 강수와 토양수분의 자료를 사용하지 않는 GCR이론으로부터 비교적 정확한 $ET_a$을 추정할 수 있으며, 증발산 기반인 SEDI가 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.84-84
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• 2017

IPCC 4차 보고서(2007)에 따르면, 미래 기후변화로 인한 가장 취약한 부분으로 강수패턴의 시 공간 변화로 인한 가용 수자원의 변화를 선정하였으며 IPCC 5차 보고서(2014)는 특히 아시아지역은 지역별 대처전략수립, 물 재활용 등 수자원 다양화, 통합형 수자원 관리를 권고하였다. 지하수의 변화와 같이 흐름속도가 느리고 지속적인 요소의 경우에는 지표 기후변화의 영향을 쉽게 인식할 수 없으나 지표변화에 따른 변동이 지하수 환경에서 관측되기 시작하면 그 영향은 지표보다 훨씬 장기적으로 나타남에 따라 미래 기후변화에 따른 수자원의 효율적 관리를 위해서 지하수 거동에 대한 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 기후변화에 따른 지하수 거동을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 다목적댐(대청댐, 용담댐)과 다기능보(공주보, 백제보, 세종보) 운영자료와, 국가지하수정보센터에서 관측 및 관리하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 금강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 실측 지하수위, 토양수분 자료를 이용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2015)을 실시하였다. 기후변화에 따른 지하수 거동 분석을 위해 기후변화 시나리오는 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 지하수위 거동을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.343-343
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• 2021

최근 국내외적으로 발생되는 대규모의 가뭄에 대하여 여러 과학자들은 자연적인 현상의 가뭄이 아니라 인간의 영향으로 변형된 유역 상황으로 증발산과 토양수분량 그리고 하천유량 등이 자연적인 상태와 다르게 변화되면서 지속된 가뭄으로 평가하고 있다. 우리나라는 대부분의 지역에서 댐과 저류지를 중심으로 수자원 관리가 이루어지고 있으며, 자연적인 수문과정에 의한 유출에 따른 수문학적 가뭄과는 차이가 존재한다. 사회경제적 인자(인구밀도, 농업 및 산업 경제규모 등)는 댐 및 저수지의 용수사용에 큰 영향을 미치며, 저류지의 저류량을 활용하여 판단한 인위적 용수사용이 고려된 수문학적 가뭄(인위적 수문학적 가뭄)과 자연 상태로의 수문학적 가뭄의 특성은 크게 다를 수 있다. 하지만, 사회경제적 인자들이 수문학적 가뭄에 미치는 영향에 대하여 비교한 연구는 상관성 분석을 토대로한 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 인자들이 인위적 수문학적 가뭄에 미치는 정도를 정량적으로 비교하기 위하여 베이지안 네크워크 모형을 활용하여 사회경제적 인자와 인위적 수문학적 가뭄과의 관계를 분석하였다. 해당 관계를 바탕으로 코플라 함수를 활용함으로써 베이지안 네트워크 내의 결합확률을 산정하였다. 다양한 사회경제적 인자들에 중에서 인과지도를 바탕으로 활용 가능한 인자로 농업용수 사용량, 생공용수 사용량 자료를 구축하였으며, 기상학적 가뭄지수를 추가적으로 고려하여 한강유역 충주댐 유역에 적용하였다. 그 결과 기상학적 가뭄과 농업용수 사용량과 생공용수 사용량은 값이 증가함에 따라 인위적 수문학적 가뭄의 발생확률이 증가하였다. 사회경제적 인자 중에서는 생공용수 사용량(0.39~0.49)이 전반적으로 농업용수 사용량(0.36~0.48)보다 인위적 수문학적 가뭄에 보다 큰 영향을 미치고 있으며, 값이 적을수록 생공용수 사용량의 영향이 보다 더 크다는 것이 확인되었다. 이를 바탕으로 인위적 수문학적 가뭄의 대응을 위해서는 농업용수 사용량보다 생공용수 사용량의 감축이 우선적으로 이루어져야 그 효과가 클 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 모형은 베이지안 네트워크를 기반으로 하므로, 둘 이상의 인자에 대하여 복합적으로 가뭄에 영향을 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 가능하다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.173-183
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• 2015

The aim of this study was to develop a soil moisture simulation model equipped with meteorological data enhanced by WRF (Weather Research and Forecast) model, and this soil moisture model was applied for quantifying soil moisture content and irrigation requirement. The WRF model can provide grid based meteorological data at various resolutions. For applicability assessment, comparative analyses were conducted using WRF data and weather data obtained from weather station located close to test bed. Water balance of each upland grid was assessed for soils represented with four layers. The soil moisture contents simulated using the soil moisture model were compared with observed data to evaluate the capacity of the model qualitatively and quantitatively with performance statistics such as correlation coefficient (R), coefficient of determination (R2) and root mean squared error (RMSE). As a result, R is 0.76, $R^2$ is 0.58 and RMSE 5.45 mm in soil layer 1 and R 0.61, $R^2$ 0.37 and RMSE 6.73 mm in soil layer 2 and R 0.52, $R^2$ 0.27 and RMSE 8.64 mm in soil layer 3 and R 0.68, $R^2$ 0.45 and RMSE 5.29 mm in soil layer 4. The estimated soil moisture contents and irrigation requirements of each soil layer showed spatiotemporally varied distributions depending on weather and soil texture data incorporated. The estimated soil moisture contents using weather station data showed uniform distribution about all grids. However the estimated soil moisture contents from WRF data showed spatially varied distribution. Also, the estimated irrigation requirements applied WRF data showed spatial variabilities reflecting regional differences of weather conditions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.921-931
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• 2009

병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.