Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.
춘천 물로리 지역은 지방상수도가 보급되지 않은 물복지 소외지역으로 복류수 및 지하수를 수원으로 하는 소규모 급수시설로 마을에 물을 공급하고 있다. 가뭄시 물부족 문제를 해결하고 증가하는 물수요에 대비하기 위해 계곡에 연하여 샌드댐을 설치하였으며, 2022년 5월부터 이 시설을 운영하고 있다. 본 연구에서는 과거 가뭄시 샌드댐이 있을 경우의 물공급 신뢰도를 평가하기 위해 MODFLOW모형을 이용한 지하수유출량 모의결과를 활용하여 미계측 기간인 2011년부터 2020년까지의 유입량 자료를 생성하였다. 기존 취수원과 샌드댐이 위치한 곳의 상류부 유역에 대해 SWAT-K 유역수문모델링을 수행하여 지하수유출량을 산정하고, 2021년 월별 지하수유출량에 대한 그 이전 10년 동안의 각 월별 지하수유출량의 상대적 비율을 구한 후 2021년 유입량 시계열 자료에 이 비율을 적용하여 2011년부터 2020년까지의 과거 유입량 자료를 생성하였다. 수요량 20 m3/일, 50 m3/일, 100 m3/일 세 가지 경우에 대해 과거 극한 가뭄시의 물공급 가능여부를 분석한 결과, 샌드댐 설치로 물공급 신뢰도가 증가하는 것을 확인 할 수 있으며, 수요량 100 m3/일인 경우에는 기존 취수원과 샌드댐을 연계 운영해야만 신뢰도 90%를 넘는 것으로 분석되었다. 세 가지 운영조건 모두 물공급 신뢰도 95%를 기준으로는 수요량 50 m3/일 이상, 신뢰도 99%를 기준으로는 수요량 30 m3/일 이상을 만족하는 것으로 평가되었다.
최근 기후 온난화의 발생과 이상기후의 발생빈도가 증가함에 따라 강수량, 하천유량과 같은 수문학적 요소의 예측이 복잡해지고 있으며 물부족 발생 위험도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중단기 하천 취수량을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 입력인자를 선정하기 위해 취수량과 기상인자들 간의 상관성분석을 수행한 결과 온도가 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 취수량은 시계열에 따른 증가 경향과 계절적 특성이 뚜렷하게 나타나므로 시계열분해기법을 이용하여 전처리를 수행하고 잔차에 대해 서포트 벡터 머신(SVM)을 적용하여 취수량 예측 모델을 개발하였다. 이 모델은 평균적으로 4.1%의 오차율을 나타내며, 전처리를 하지 않은 SVM 모델에 비해 높은 정확도를 나타냈다. 특히, 1~2달에 대해 중단기 예측을 수행하였을 때 더 유리한 결과를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 취수량 예측모델은 수자원의 지속가능하고 효율적인 관리를 위해 하천수 사용허가, 수질관리, 가뭄 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 괴산댐 하류 달천에서 성어기 피라미에 대한 물리 서식처 모의를 수행하였다. 이를 위하여 퍼지논리에 의한 서식처 적합도 지수를 산정하는 CASiMiR 모형을 이용하였다. 또한 모의결과를 서식처 선호도 곡선을 이용하여 서식처 적합도 지수를 산정할 수 있는 수리모형인 River2D 모형의 결과와 비교, 분석하였다. CASiMiR 모형의 수위 자료는River2D 모형을 통한 수위계산결과를 활용하였으며 현장측정자료와 비교한 결과 잘 반영하는 것을 확인하였다. 대상구간의 만곡부 상류 직선구간에 있는 여울에서 성어기 피라미의 서식처가 가장 적합한 것으로 나타났다. CASiMiR 모형의 경우$7.23m^3/s$의유량조건에서가중가용면적이최대값을보였고, River2D 모형은$9m^3/s$의 유량에서 최대 가중가용면적을 예측하였다. 또한 갈수량(Q355), 저수량(Q275), 평수량(Q185), 풍수량(Q95) 유량조건에서CASiMiR 모형은River2D 모형에 비해 가중가용면적을 0.3~25.3% 정도 과대 추정하는 결과를 보였다.
In the processes of hydrological cycle, when precipitation reaches the ground surface, water may become surface runoff or infiltrate into soil and then possibly further percolate into groundwater aquifer. A part of the water is returned to the atmosphere through evaporation and transpiration. Soil moisture dynamics driven climate fluctuations plays a key role in the simulation of water transfer among ground surface, unsaturated zone and aquifer. In this study, a one-layer canopy and a four-layer soil representation is used for a coupled soil-vegetation modeling scheme. A non-zero hydraulic diffusivity between the deepest soil layer modeled and groundwater table is used to couple the numerical equations of soil moisture and groundwater dynamics. Simulation of runoff generation is based on the mechanism of both infiltration excess overland flow and saturation overland flow nested in a numerical model of soil moisture dynamics. Thus, a comprehensive hydrological model integrating canopy, soil zone and aquifer has been developed to evaluate water resources in the plain region of Huaihe River basin in East China and simulate water transfer among precipitation, surface water, soil moisture and groundwater. The newly developed model is capable of calculating hydrological components of surface runoff, evapotranpiration from soil and aquifer, and groundwater recharge from precipitation and discharge into rivers. Regional parameterization is made by using two approaches. One is to determine most parameters representing specific physical values on the basis of characterization of soil properties in unsaturated zone and aquifer, and vegetations. The other is to calibrate the remaining few parameters on the basis of comparison between measured and simulated streamflow and groundwater tables. The integrated modeling system was successfully used in the Linhuanji catchment of Huaihe plain region. Study results demonstrate that (1) on the average 14.2% of precipitation becomes surface runoff and baseflow during a ten-year period from 1986 to 1995 and this figure fluctuates between only 3.0% in drought years of 1986, 1988, 1993 and 1994 to 24.0% in wet year of 1991; (2) groundwater directly deriving from precipitation recharge is about 15.0% t of the precipitation amount, and (3) about half of the groundwater recharge flows into rivers and loses through evaporation.
Kim, Nari;Cho, Jaeil;Hong, Sungwook;Ha, Kyung-Ja;Shibasaki, Ryosuke;Lee, Yang-Won
대한원격탐사학회지
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제32권4호
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pp.383-401
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2016
In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.
본 연구에서는 강수량과 기온의 변동에 따른 국내 하천유량의 민감도를 평가하였다. 8개상류 다목적댐 유입량과 기후자료를 이용하여 기후가 유출량 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 결과적으로 연유출량의 변화는 강수의 변화에 크게 영향을 받았지만 강수량이 평년에 비해 적고 기온이 높은 연도에서는 기온이 낮은 연도에 비해 연유출량이 더 크게 감소하는 경향을 보였다. 이러한 유출변화 특성은 한국의 수자원이 지구온난화로 인한 기온증가 상황에서 가뭄피해에 더 취약해질 가능성을 보여주었다. 또한, 본 연구에서는 공간적인 기후탄력성을 평가하기 위해 109개 중권역에 PRMS 모형을 적용하고 이 결과를 이용하여 기후탄력성을 평가하였다. 국내의 기후탄력성은 1.5~1.9로, 강수가 +20% 증가할 경우 연유출량은 +30~+38% 정도 증가되는 것으로 나타났다.
The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.
물공급 소외지역인 산간 최상류 지역을 위한 현지 적응형 물공급 체계의 도입이 필요하다. 이를 위해서는 수원의 확보와 최적이용 방안 및 연계 가능한 수원과의 결합이 관건이다. 특히 유역 최상류에 위치한 산간지역에는 계곡수와 복류수를 통해 공급되는 지하수 유출량을 활용하는 방안을 강구해야 한다. 본 연구에서는 강원도 춘천의 가뭄발생지역을 대상으로 샌드댐을 활용한 물공급 체계의 개선방안을 모색하였다. 방법은 기존 수원 하부에 모래저류조를 가상으로 설치하여 현재 취수량을 고려한 모델링을 수행하고 추가로 샌드댐에서 취수가능한 양을 산정하는 방식으로 분석을 수행하였다. 샌드댐을 기존 수원의 4배 크기로 적용한 경우 수면경사와 수리전도도의 변화에 따라 배수량이 크게 증대하는 것으로 나타났다.
Recent decades have seen all over the world increasing drought in some regions and increasing flood in others. Climate change has been alarming in many regions resulting in degradation and diminution of available freshwater. The effect of global warming and overpopulation associated with increasing irrigated farming and valuable agricultural lands could be particularly disastrous for coastal areas like the one of Benin. The coastal region of Benin is under a heavy demographic pressure and was in the last decades the object of important urban developments. The present study aims to roughly study the general effect of climate change (Sea Level Rise: SLR) and groundwater pumping on Seawater intrusion (SWI) in Benin's coastal region. To reach the main goal of our study, the region aquifer system was built in numerical model using SEAWAT engine from Visual MODFLOW. The model is built and calibrated from 2016 to 2020 in SEAWAT, and using WinPEST the model parameters were optimized for a better performance. The optimized parameters are used for seawater intrusion intensity evaluation in the coastal region of Benin The simulation of the hydraulic head in the calibration period, showed groundwater head drawdown across the area with an average of 1.92m which is observed on the field by groundwater level depletion in hand dug wells mainly in the south of the study area. SWI area increased with a difference of 2.59km2 between the start and end time of the modeling period. By considering SLR due to global warming, the model was stimulated to predict SWI area in 2050. IPCC scenario IS92a simulated SLR in the coastal region of Benin and the average rise is estimated at 20cm by 2050. Using the average rise, the model is run for SWI area estimation in 2050. SWI area in 2050 increased by an average of 10.34% (21.04 km2); this is expected to keep increasing as population grows and SLR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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