Having knowledge regarding to which region is prone to drought or flood is a crucial issue in water resources planning and management. This could be more challenging when the occurrence of these hazards affected by climate change. In this study the future streamflow during the wet season (July to September) and dry season (October to March) for the twenty first century of South Korea was investigated. This study used the statistics of precipitation, maximum and minimum temperature of one global climate model (i.e., INMCM4) with 2 RCPs (RCP4.5 and RCP8.5) scenarios as inputs for The Precipitation-Runoff Modelling System (PRMS) model. The PRMS model was tested for the historical periods (1966-2016) and then the parameters of model were used to project the future changes of 5 large River basins in Korea for three future periods (2025s, 2055s, and 2085s) compared to the reference period (1976-2005). Then, the different responses in climate and streamflow projection during these two seasons (wet and dry) was investigated. The results showed that under INMCM4 scenario, the occurrence of drought in dry season is projected to be stronger in 2025s than 2055s from decreasing -7.23% (-7.06%) in 2025s to -3.81% (-0.71%) in 2055s for RCP4.5 (RCP8.5). Regarding to the far future (2085s), for RCP 4.5 is projected to increase streamflow in the northern part, and decrease streamflow in the southern part (-3.24%), however under RCP8.5 almost all basins are vulnerable to drought, especially in the southern part (-16.51%). Also, during the wet season both increasing (Almost in northern and western part) and decreasing (almost in the southern part) in streamflow relative to the reference period are projected for all periods and RCPs under INMCM4 scenario.
Kim, Sung jin;Chung, Se woong;Park, Hyung seok;Cho, Young cheol;Lee, Hee suk
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.413-413
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2019
하천과 호수에서 남조류의 이상 과잉증식 문제(이하 녹조문제)는 담수생태계의 생물다양성을 감소시키며, 음용수의 이취미 원인물질을 발생시켜 물 이용에 장해가 된다. 또한 독소를 생산하는 유해남조류가 대량 증식할 경우에는 가축이나 인간의 건강에 치명적 해를 끼치기도 한다. 그 동안 국내에서 녹조문제는 댐 저수지와 하구호와 같은 정체수역에서 간헐적으로 문제를 일으켰으나, 4대강사업(2010-2011)으로 16개의 보가 설치된 이후 낙동강, 금강, 영산강 등 대하천에서도 광범위하게 발생되고 있어 중요한 사회적 환경적 이슈로 대두되었다. 한편, 대하천에 설치된 보 구간에서 빈번히 발생하는 녹조현상의 원인에 대해서는 전 지구적 기온상승에 따른 기후변화의 영향이라는 주장과 유역으로부터 영양염류의 과도한 유입, 가뭄에 따른 유량감소, 보 설치에 따른 체류시간 증가 등 다양한 의견이 제시되고 있으나, 대상 유역과 수체의 특성에 따라 녹조 발생의 원인이 상이하거나 또는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 보편적 해석(universal interpretation)이 어려운 것이 현실이다. 따라서 각 수계별, 보별 녹조현상에 대한 정확한 원인분석과 효과적인 대책 마련을 위해서는 집중된 실험자료와 데이터마이닝 기법에 근거로 한 보다 과학적이고 객관적인 접근이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2012년 보 설치 이후 남조류에 의한 녹조현상이 빈번히 발생하고 있는 낙동강 4개보(강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보)를 대상으로 집중적인 현장조사와 실험분석을 수행하고, 수집된 기상, 수문, 수질, 조류 자료에 대해 통계분석과 다양한 데이터모델링 기법을 적용하여 보별 남조류 우점 환경조건과 이를 제어하기 위한 주요 조절변수를 규명하는데 있다. 연구대상 보 별 수질과 식물플랑크톤의 정성 및 정량 실험은 2017년 5월부터 2018년 11월까지 2년에 걸쳐 실시하였으며, 남조류 세포수 밀도와 환경요인과의 상관성 분석을 실시하고, 단계적 다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regressions, SMLR), 랜덤포레스트(Random Forests, RF) 모델과 재귀적 변수 제거 기법(Recursive Feature Elimination using Random Forest, RFE-RF)을 이용한 변수중요도 평가, 의사결정나무(Decision Tree, DT), 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법 등 다양한 모수적 및 비모수적 데이터마이닝 결과를 바탕으로 각 보별 남 조류 우점 환경요인을 종합적으로 해석하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.58-69
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2007
The vegetation area that occupies 76% in land surface of the earth can give a considerable impact on water resources, environment and ecological system by future climate change. The purpose of this study is to predict future vegetation cover information from NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extracted from satellite images. Current vegetation information was prepared from monthly NDVI (March to November) extracted from NOAA AVHRR (1994 - 2004) and Terra MODIS (2000 - 2004) satellite images. The NDVI values of MODIS for 5 years were 20% higher than those of NOAA. The interrelation between NDVIs and monthly averaged climate factors (daily mean, maximum and minimum temperature, rainfall, sunshine hour, wind velocity, and relative humidity) for 5 river basins of South Korea showed that the monthly NDVIs had high relationship with monthly averaged temperature. By linear regression, the future NDVIs were estimated using the future mean temperature of CCCma CGCM2 A2 and B2 climate change scenario. The future vegetation information by NOAA NDVI showed little difference in peak value of NDVI, but the peak time was shifted from July to August and maintained high NDVIs to October while the present NDVI decrease from September. The future MODIS NDVIs showed about 5% increase comparing with the present NDVIs from July to August.
The impact of the combination of changes in temperature and rainfall due to climate change on surface water resources is important in hydro-meteorological research. In this study, 4 hydro-meteorological (HM) models from the Rainfall Runoff Library in the Catchment Modeling Toolkit were used to model the impact of climate change on runoff in streams for 5 river basins in the Republic of Korea. Future projections from 2021 to 2040 (2030s), 2051 to 2070 (2060s) and 2081 to 2099 (2090s), were derived from 12 General Circulation Models (GCMs) and 3 representative concentration pathways (RCPs). GCM outputs were statistically adjusted and downscaled using Long-Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the HM models were well calibrated and verified for the period from 1999 to 2009. The study showed that there is substantial spatial, temporal and HM uncertainty in the future runoff shown by the interquartile range, range and coefficient of variation. In summary, the aggregated runoff will increase in the future by 10~24%, 7~30% and 11~30% of the respective baseline runoff for the RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, respectively. This study presents a method to model future stream-flow taking into account the HM model and climate based uncertainty.
Multi-functional weirs has been installed in four rivers are hydraulic structures across the river. The structures were divided into movable and fixed weirs. Hence, riverbed-level variation and sediment transport can be varied due to water gate operation. In this study, the long-term riverbed-level variation of Geum river basin due to water gate operation of multi-functional weirs was studied. Result of this study shows that the variation of thalweg elevation was greater than the variation of annual average riverbed elevation due to multi-functional weirs construction and water gate operation. Maximum riverbed degradation of thalweg elevation that occurred was 2.79m and riverbed aggradation was 1.90m. Maximum riverbed degradation of the annual average riverbed elevation that occurred was 2.16m and riverbed aggradation was 1.24m. Analysis result of flood stage by the variation of riverbed-level shows that flood stages were increased in majorities area. The maximum increase in the value of flood stage was 2.23m. For this reason, flood stages can be greater than the freeboard of the levees. Therefore, we should consider the water gate operation of multi-functional weirs when planning and managing sediment in the river. We are expecting to use the result of this study in river planning for river management and selecting the river regime.
Min Jeong Ban;Sangwook Shin;Dong Hoon Lee;Jeong-Gyu Kim;Hosik Lee;Young Kim;Jeong-Hun Park;ShunHwa Lee;Seon-Young Kim;Joo-Hyon Kang
Journal of Wetlands Research
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v.25
no.4
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pp.306-314
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2023
Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.
Kim, Young-Sung;Lee, Hyun-Seok;Yang, Jae-Rheen;Koh, Deuk-Koo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.831-835
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2007
금강은 우리나라 중부 내륙에서 서해로 흐르는 유로연장 401km, 유역면적이 전 국토면적의 약 10%에 해당하는 $9,886km^2$에 이르는 남한의 5대강 중 하나이다. 1981년, 이 강의 하구로부터 150km 상류지점인 대전시 동북쪽 16km, 청주시 남쪽 16km의 대전시와 충청북도가 만나는 지점에 대청다목적댐이 준공되었다. 대청다목적댐은 높이 72m, 길이 495m, 체적 123만$4,000m^3$의 콘크리트 중력식 댐과 석괴식 댐으로 구성된 복합형 댐으로서, 이 댐의 주요시설로는 저수용량 14억9,000만$m^3$의 본 댐과 조정지 댐이 있다. 그 후 1992년에는 대청 조정지 댐 하류 200m 지점에 현도 지방 산업단지 취수장(시설용량: $17,600m^3$/일)이 건설되었으며, 통상 하루 약 7,500톤의 물을 인근의 공단에 공급해오고 있다. 하지만 최근, 취수량이 급격히 감소됨에 따라, 인근 공단으로의 물 공급에 많은 어려움이 발생하고 있다. 이에 대한 대처 방안으로서 한국수자원공사는 취수장 관리자의 요구에 따라 조정지 댐 방류 수문 위치조정 및 방류량 조절 등의 조치를 취하고 있지만, 그 효과는 정량적으로 검토되어지지 않았다. 그러므로 본 연구에서는 위에서 명기한 조치의 실효성을 파악 하고자, 수문의 위치변화에 따른 취수구 부근의 수리특성을 조사하였다. 구체적인 조사항목은 다음과 같다. 첫째, 하천용 유량측정장비 (StreamPro ADCP (Teledyne RD Instruments))를 이용한 방류구와 취수구 사이의 유량 조사 둘째, 다 항목 수질 및 3차원 유속 측정장비 (ADV6600 (Sontek / YSI, Inc.))를 이용한 취수구 앞에서의 유속, 유향 및 수위변동 조사 셋째, 수위계 (Orphimedes (OTT MESSTECHNIK GmbH & Co. KG)) 및 파고계 (Compact-WH (Alec Electronics Co., Ltd.))를 이용한 하천을 횡단하는 취수구 좌 우 지점에서의 수위변동 모니터링 그 결과 방류수문의 위치변화에 따른 취수구 인근의 수리학적 특성은 조정지 댐의 방류수문으로부터 약 100 - 150 m 하류의 횡단면에서는 유속분포의 차이가 발견 되었으나 하류로 흐름이 진행됨에 따라 그 차이는 감쇄되고 약 200m 떨어진 취수구 앞의 횡단면에서는 유속분포가 거의 동일함을 알 수 있었다.
Kim, Bum Jun;Song, Jae Hyun;Kim, Hung Soo;Hong, Il Pyo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1B
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pp.39-50
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2006
The flood control offices of main rivers have used a storage function model to forecast flood stage in Korea and studies of flood forecasting actively have been done even now. On this account, the storage function model, which is used in flood control office, regression models and artificial neural network model are applied into flood forecasting of study watershed in this paper. The result obtained by each method are analyzed for the comparative study. In case of storage function model, this paper uses the representative parameters of the flood control offices and the optimized parameters. Regression coefficients are obtained by regression analysis and neural network is trained by backpropagation algorithm after selecting four events between 1995 to 2001. As a result of this study, it is shown that the optimized parameters are superior to the representative parameters for flood forecasting. The results obtained by multiple, robust, stepwise regression analysis, one of the regression methods, show very good forecasts. Although the artificial neural network model shows less exact results than the regression model, it can be efficient way to produce a good forecasts.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.49-63
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2016
In this study, we analyzed the effects of regional hydrologic variability during warm season (June-September) in South Korea due to ENSO (El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation) pattern changes over the Tropical Pacific Ocean (TPO). We performed composite analysis (CA) and statistical significance test by Student's t-test using observed hydrologic data (such as, precipitation and streamflow) in the 113 sub-watershed areas over the 5-Major River basin, in South Korea. As a result of this study, during the warm-pool (WP) El $Ni{\tilde{n}}o$ year shows a significant increasing tendency than normal years. Particularly, during the cold-tongue (CT) El $Ni{\tilde{n}}o$ decaying years clearly decreasing tendency compared to the normal years was appeared. In addition, the La $Ni{\tilde{n}}a$ years tended to show a slightly increasing tendency and maintain the average year state. In addition, from the result of scatter plot of the percentage anomaly of hydrologic variables during warm season, it is possible to identify the linear increasing tendency. Also the center of the scatter plot shows during the WP El $Ni{\tilde{n}}o$ year (+17.93%, +26.99%), the CT El $Ni{\tilde{n}}a$ year (-8.20%, -15.73%), and the La $Ni{\tilde{n}}a$ year (+8.89%, +15.85%), respectively. This result shows a methodology of the tele-connection based long-range water resources prediction for reducing climate forecasting uncertainty, when occurs the abnormal SSTA (such as, El $Ni{\tilde{n}}o$ and La $Ni{\tilde{n}}a$) phenomenon in the TPO region. Furthermore, it can be a useful data for water managers and end-users to support long-range water-related policy making.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.43
no.6
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pp.16-24
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2015
This study quantified storage and annual uptake of carbon for riparian greenspaces established in watersheds of four major rivers in South Korea and explored desirable strategies to improve carbon reduction effects of riparian greenspaces. Greenspace structure and planting technique in the 40 study sites sampled were represented by single-layered planting of small trees in low density, with stem diameter at breast height of $6.9{\pm}0.2cm$ and planting density of $10.4{\pm}0.8trees/100m^2$ on average. Storage and annual uptake of carbon per unit area by planted trees averaged $8.2{\pm}0.5t/ha$ and $1.7{\pm}0.1t/ha/yr$, respectively, increasing as planting density got higher. Mean organic matter and carbon storage in soils were $1.4{\pm}0.1%$ and $26.4{\pm}1.5t/ha$, respectively. Planted trees and soils per ha stored the amount of carbon emitted from gasoline consumption of about 61 kL, and the trees per ha annually offset carbon emissions from gasoline use of about 3 kL. These carbon reduction effects are associated with tree growth over five years to fewer than 10 years after planting, and predicted to become much greater as the planted trees grow. This study simulated changes in annual carbon uptake by tree growth over future 30 years for typical planting models selected as different from the planting technique in the study sites. The simulation revealed that cumulative annual carbon uptake for a multilayered and grouped ecological planting model with both larger tree size and higher planting density was approximately 1.9 times greater 10 years after planting and 1.5 times greater 30 years after than that in the study sites. Strategies to improve carbon reduction effects of riparian greenspaces suggest multilayered and grouped planting mixed with relatively large trees, middle/high density planting of native species mixed with fast-growing trees, and securing the soil environment favorable for normal growth of planting tree species. The research findings are expected to be useful as practical guidelines to improve the role of a carbon uptake source, in addition to water quality conservation and wildlife inhabitation, in implementing riparian greenspace projects under the beginning stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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