• Title/Summary/Keyword: 표준지하수위지수

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Drought Assessment of Upland Crops using Soil Moisture, SPI, SGI (토양수분, 표준강수지수, 표준지하수위지수를 활용한 밭가뭄 평가)

  • Jeon, Min-Gi;Nam, Won-Ho;Ok, Jung-Heun;Hwang, Seon-Ah;Hur, Seung-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.313-313
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    • 2022
  • 일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

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Prediction of Groundwater Level in Jeju Island Using Deep Learning Algorithm MLP and LSTM (딥러닝 알고리즘 MLP 및 LSTM을 활용한 제주도 지하수위 예측)

  • Kang, Dayoung;Byun, Kyuhyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.206-206
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    • 2022
  • 제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R2)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.

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가뭄 평가.예측을 위한 가뭄 관측정(Drought Index Well)의 설치

  • Kim Gyu-Beom;Son Yeong-Cheol;Yun Han-Heum
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.80-84
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    • 2005
  • 가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.

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Development of groundwater level monitoring and forecasting technique for drought early warning (가뭄 예·경보를 위한 지하수위 모니터링 및 예측기법 개발)

  • Lee, Jeongju;Kim, Taeho;Chun, Genil;Kim, Hyeonsik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.13-13
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    • 2020
  • '20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

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Correlation analysis of drought and groundwater level by climate change (기후변화에 따른 가뭄과 지하수위 상관관계 해석)

  • Choi, Gwang Bok;Yang, Jun Seok;Yim, Dong Hee;Park, Ki Bum;Ahn, Seung Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.376-376
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    • 2020
  • 최근의 기후변화는 이미 한반도에 평균온도의 상승과 강수량의 변화 등으로 인해 많은 수문기상학적 변화를 일으키고 있다. 낮은 빈도의 가뭄은 2~3년에 한번 꼴로 발생할 정도로 빈번하게 발생하고 있으며, 국지적인 폭우와 한반도에 영향을 미치는 태풍의 증가 등 이수와 치수측면에서의 강수의 변화는 예측하기에 어려운 정도로 그 변화의 속도가 빨라지고 있는 현실이다. 이에 수자원활용 측면에서도 기후변화를 고려하여 새롭게 평가하여야 한다. 특히나 낮은 빈도의 잦은 가뭄은 농업분야에서 용수를 공급하는 데 있어 여러 가지 문제점들을 발생시키고 농업용수 확보를 위한 대책이 필요하다. 대부분의 농업용수는 하천취수, 저수지, 지하수를 이용하고 있으며, 뚜렷한 용수원이 없는 농경지의 대부분은 지하수를 이용하는 것이 보통이다. 이러한 지하수는 물 순환 체계에서 강수에 의해 지하로 침투된 물이 토양간이나 지하대수층 등에 저류되어 지하수가 형성된다. 일반적으로 가뭄이 발생하면 우선적으로 선택되는 대책이 지하관정을 개발하여 활용하는 방안이 활용되고 있는 데 강수의 부족으로 인한 가뭄 발생시 지하수위는 어떻게 변화하는지에 대한 연구과 관측이 필요하다. 본 연구에서는 강수자료와 지하수위 그리고 강수를 활용하는 가뭄지표인 표준강수지수(SPI) 등의 자료를 활용하여 가뭄발생과 지하수위의 변동성의 상관관계를 검토하였다.

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Relationship Between Standardized Precipitation Index and Groundwater Levels: A Proposal for Establishment of Drought Index Wells (표준강수지수와 지하수위의 상관성 평가 및 가뭄관측정 설치 방안 고찰)

  • Kim Gyoo-Bum;Yun Han-Heum;Kim Dae-Ho
    • Journal of Soil and Groundwater Environment
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    • v.11 no.3
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    • pp.31-42
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    • 2006
  • Drought indices, such as PDSI (palmer Drought Severity Index), SWSI (Surface Water Supply Index) and SPI (Standardized Precipitation Index), have been developed to assess and forecast an intensity of drought. To find the applicability of groundwater level data to a drought assessment, a correlation analysis between SPI and groundwater levels was conducted for each time series at a drought season in 2001. The comparative results between SPI and groundwater levels of shallow wells of three national groundwater monitoring stations, Chungju Gageum, Yangpyung Gaegun, and Yeongju Munjeong, show that these two factors are highly correlated. In case of SPI with a duration of 1 month, cross-correlation coefficients between two factors are 0.843 at Chungju Gageum, 0.825 at Yangpyung Gaegun, and 0.737 at Yeongju Munjeong. The time lag between peak values of two factors is nearly zero in case of SPI with a duration of 1 month, which means that groundwater level fluctuation is similar to SPI values. Moreover, in case of SPI with a duration of 3 month, it is found that groundwater level can be a leading indicator to predict the SPI values I week later. Some of the national groundwater monitoring stations can be designated as DIW (Drought Index Well) based on the detailed survey of site characteristics and also new DIWs need to be drilled to assess and forecast the drought in this country.

Development of groundwater level monitoring and forecasting technique for drought analysis (I) - Groundwater drought monitoring using standardized groundwater level index (SGI) (가뭄 분석을 위한 지하수위 모니터링 및 예측기법 개발(I) - 표준지하수지수(SGI)를 이용한 지하수 가뭄 모니터링)

  • Lee, Jeongju;Kang, Shinuk;Jeong, Jihye;Chun, Gunil
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.11
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    • pp.1011-1020
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    • 2018
  • This study aims to develop a drought monitoring scheme based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. In this context, groundwater level can be used as a proxy for better understanding the temporal evolution of drought state. First, kernel density estimator is presented in the monthly groundwater level over the entire national groundwater stations. The estimated cumulative distribution function is then utilized to map the monthly groundwater level into the standardized groundwater level index (SGI). The SGI for each station was eventually converted into the index for major cities through the Thiessen polygon approach. We provide a drought classification for a given SGI to better characterize the degree of drought condition. Ultimately, we conclude that the proposed monitoring framework enables a more reliable estimation of the drought stress, especially for a limited water supply area.

Development of Groundwater Dam Operation Index Using daily Precipitation data (일 강우자료를 이용한 지하댐 운영지표의 개발)

  • Park, Jae-Hyeon;Choi, Young-Sun;Kim, Dae-Kun;Park, Chang-Kun;Yang, Jung-Seok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.270-274
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    • 2005
  • 우리나라의 경우 매년 인구증가와 도시화로 인한 용수부족으로 국지적인 제한 급수를 실시하는 등 점차 물 문제가 중요한 사회 문제로 떠오르고 있는 가운데 새로운 대체 용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있다. 이 가운데 지하댐(Ground-Water Dam) 건설에 의한 지하수 자원의 개발이 제안되고 있다. 수자원의 계절적 편중에 의한 수자원 최적화 활용을 위해 지하댐 최적 운용기법의 개발이 필요한데 이를 위해 본 연구에서는 지하댐 운영지표(Groundwater Dam Operating Index, G.O.I)를 제안하였다. 이를 위해 쌍천 유역의 수문학적 자료와 강수의 경향, 지하수위 그리고 지하댐 운영 자료를 이용하여 강수와 지하수위 상관관계를 비교 분석하였다. 분석한 결과 일강우량 90일 이동평균의 대수값이 지하수위 변동특성과 가장 높은 상관도를 보였다. 이 결과 값을 G.O.I 로 정의 하였으며 G.O.I 지표가 1보다 작은 구간과 지하댐 운영시 제한급수가 실시되었던 구간이 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 G.O.I 를 이용한 지하댐 실시간 의사결정 시스템 구성이 가능할 것으로 판단하였다.

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Development of groundwater level monitoring and forecasting technique for drought analysis (II) - Groundwater drought forecasting Using SPI, SGI and ANN (가뭄 분석을 위한 지하수위 모니터링 및 예측기법 개발(II) - 표준강수지수, 표준지하수지수 및 인공신경망을 이용한 지하수 가뭄 예측)

  • Lee, Jeongju;Kang, Shinuk;Kim, Taeho;Chun, Gunil
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.11
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    • pp.1021-1029
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    • 2018
  • A primary objective of this study is to develop a drought forecasting technique based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. For this purpose, we explored the lagged relationships between regionalized SGI (standardized groundwater level index) and SPI (standardized precipitation index) in view of the drought propagation. A regional prediction model was constructed using a NARX (nonlinear autoregressive exogenous) artificial neural network model which can effectively capture nonlinear relationships with the lagged independent variable. During the training phase, model performance in terms of correlation coefficient was found to be satisfactory with the correlation coefficient over 0.7. Moreover, the model performance was described by root mean squared error (RMSE). It can be concluded that the proposed approach is able to provide a reliable SGI forecasts along with rainfall forecasts provided by the Korea Meteorological Administration.

Possibility analysisof future droughts using long short term memory and standardized groundwater level index (LSTM과 SGI를 이용한 미래 가뭄 발생 가능성 분석)

  • Lim, Jae Deok;Yang, Jeong-Seok
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.2
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    • pp.131-140
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    • 2020
  • The purpose of this study is to analyze the possibility of future droughts by calculating the Standardized Groundwater level Index(SGI) after predicting groundwater level using Long Short Term Memory (LSTM) model. The groundwater level of the Kumho River basin was predicted for the next three years by using the LSTM model, and it was validated through RMSE after learning with observation data except the last three years. The temporal SGI was calculated by using the prediction data and the observation data. The calculated SGI was interpolated within the study area, and the spatial SGI was calculated as the average value for each catchment using the interpolated SGI. The possibility of spatio-temporal drought was analyzed using calculated spatio-temporal SGI. It is confirmed that there is a spatio-temporal difference in the possibility of drought. Through the improvement of deep learning model and diversification of validation method, it is expected to obtain more reliable prediction results and the expansion of study area can be used to respond to drought nationwide, and furthermore it can provide important information for future water resource management.