An useful protocol coiled load duration curve methodology to estimate contaminant loading to a river on an exceedance probability scale was developed in this research. The technique was further applied to estimate total coliform loading to the Geum River, using the daily mean flow rate and total coliform concentration data during January, 1996 and July, 2004 for the Gongju where an automated monitoring station is located. Drought flow of the Gongju (=50.3 cms) was equivalent to 40% on an exceedance probability scale. Load duration curve for total coliform loading at the Gongju was constructed. Standard duration curve was constructed with the water quality criteria for the class 2 (total coliform concentration = 1000 MPN/100 mL). By plotting load duration curve with standard duration curve, it could be revealed that water quality do not meet the desired water quality for 47% on an exceedance probability scale. If linearity between flow rate and coliform concentration is assumed, it can be interpretated that water quality exceeds desired criteria when average mean flow rate is over 51 cms.
This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.378-378
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2019
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.396-396
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2018
우리나라의 가뭄은 통계적으로 5~6년 주기로 발생해 왔으나 최근에는 가뭄의 발생 빈도가 점점 증가하고 주기 또한 짧아지는 경향을 보이고 있다. 가뭄의 패턴 또한 지속적이고 국지적으로 강하게 나타내는 경향이 있어 피해가 심각해지고 있다. 2017년도에는 모내기가 시작되어야 할 시기에 극심한 물 부족으로 이앙시기가 지연되고 밭작물이 마르는 피해를 겪었다. 국가가뭄정보센터의 2017년 가뭄예경보 자료에 따르면, 1~7월에는 안성, 서산, 홍성 지역을 중심으로, 7~9월에는 남해안지역을 중심으로, 10월~12월에는 울주, 경주, 밀양 지역을 중심으로 가뭄이 나타났음을 확인 할 수 있다. 가뭄 파악을 위한 방법 중 하나로 인공위성영상을 활용한 원격탐사 기법이 있으며, 국내에서는 관측주기가 짧고 관측폭이 넓은 Terra MODIS 영상을 활용하는 연구 사례를 다수 찾아볼 수 있다. 최근에는 드론에 NIR, 열화상, 초분광 카메라 등을 탑재하여 탐지범위가 국소적이지만 가뭄에 따른 작물의 상태를 보다 상세하게 파악하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용한 가뭄지역의 영상특성을 분석하는 기초자료를 구축하기 위하여 2017년 극심한 가뭄이 발생하였던 안성지역을 대상으로 Terra MODIS NDVI를 이용한 식생상태지수(VCI), 정규식생지수(SVI)를 분석하여 가뭄으로 추정되는 드론촬영 대상지역을 파악하였으며, 선정된 지역을 대상으로 R-G-NIR 카메라를 탑재한 드론 촬영을 실시하였다. 드론영상의 전처리를 통하여 고해상도 NDVI영상을 작성하고 지상의 작물 및 토지이용 상태에 따른 NDVI 분포특성과 Terra MODIS NDVI와의 차이점을 분석하였다.
Shim, Kyo Moon;Kim, Yong Seok;Jeong, Myung Pyo;Choi, In Tae;So, Kyu Ho
Journal of Climate Change Research
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v.6
no.1
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pp.55-60
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2015
Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
Park, Junehyeong;Kim, Moon-Hyun;Park, Hyang Suk;Kim, Yeon-Hee;Kim, Baek-Jo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.227-227
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2016
일반적으로 가뭄은 신뢰성 높고 활용이 쉬운 강수량 자료를 활용하여 판단되고 있으나, 복합적인 대응을 하기 위해서는 증발산량, 토양수분 등 다양한 변수를 고려해야 한다. 이러한 수문기상정보들은 관측자료의 자료 확보기간이 통계 분석을 하기에 짧거나, 시공간적 대표성 부족 등의 단점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 지면모델이 대안으로 널리 활용중이나, 이를 실제로 가뭄에 활용한 응용연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 미국 NASA의 전지구지표자료동화체계 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 산출물을 활용하여 지면모델 기반의 수문기상정보를 국내 가뭄감시 연구에 적용하고자 하였다. 이를 위해, GLDAS 프로젝트를 통해 제공되는 다중모델 기반의 증발산량, 토양수분 결과를 비교 분석하고 이를 직접 활용할 수 있는 가뭄판단 지수에 적용하여 성능을 검토하였다. 이를 통해 GLDAS 산출 정보가 가뭄판단에 있어 발휘하는 성능을 평가함으로써, 향후 본원에서 구축할 지면 모델 앙상블 시스템의 가뭄감시정보 산출의 효과를 간접적으로 검토하고자 한다.
To respond to rapidly changing water circumstances such as climate change, drought, etc., the korean government (MOE) established four advanced strategies for integrated groundwater management. The first strategy is watershed-based management of groundwater. The second strategy is total quantity management of groundwater including improvement of groundwater preservation area policy and procedure of investigation for groundwater influence area, additional construction of groundwater dam, installation of large-scale public wells, extention of spilled groundwater use. The third strategy is prevention of groundwater contamination including expansion of monitoring wells, introducing declaration of groundwater contamination. The last strategy is advancement of groundwater information management including integrated management of data, setting up a big-data based open platform. The above-mentioned four strategies will be reflected in the 4th National Groundwater Management Plan to secure implementation power, and it is expected to laid the foundation for advanced and rational groundwater management system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.29-29
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2020
가뭄으로 인한 영향은 상당 기간 완만히 누적되어 나타나고, 해갈된 후에도 수년 동안 파급효과가 나타날 수 있으므로 모니터링 및 예·경보에 어려움이 있다. 가뭄 리질리언스 확보를 위해서는 지하수개발, 해수담수화, 식수전용 댐 확충 등 구조적 중장기 안정화 방안과 더불어 가뭄 피해를 예측하여 미리 물 자원을 확보하는 비구조적 대응 방안이 같이 이루어져야 한다. 대상지역은 물 부족을 겪고 있는 미급수 지역으로 환경부에서는 구조적 대책으로 샌드댐 설치가 예정되어 있다. 본 연구에서는 비구조적 가뭄 대응을 위하여 하천-취수원 연계 모니터링 및 분석을 수행하였다. 하천에 수위 계측기를 설치하여 시간별 수위를 상시 계측하였으며, 월 1회 유속을 측정하여 일별 유량(공급량)을 모니터링하였다. 이를 통해 도출된 일별 유출량 값은 장기유출모형인 SWAT의 매개변수 검·보정에 이용되었으며, 과거 10여 년간의 유출량(공급량)을 추정하였다. 또한, 취수원인 물탱크에 수위계를 설치하여 낮 동안 수위 변화량을 이용량을 가정하여 일별 수요량을 추정하였다. 최종적으로 일별 수요량-공급량 관계분석을 통해 가뭄에 대응할 수 있는 체계를 구축하였다.
Flash drought (FD), characterized by the rapid onset and intensification, can significantly impact ecosystems and induce immediate water stress. A more comprehensive understanding of the causes and characteristics of FD events is required to enhance drought monitoring. Therefore, we investigated the FD events took place over the Korean peninsula using Global Land Data Assimilation System (GLDAS) data from 2012 to 2022. We first detected FD events using the stress-based method (Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR), and analyzed the frequency and duration of FDs. The FD events were classified into three cases based on the variations in Actual Evapotranspiration (AET) and potential Evapotranspiration (PET), and spatially analyzed. Results revealed that there are regional disparities in frequency and duration of FDs, with a mean frequency of 6.4 and duration of 31 days. When classified into Case 1 (normal condition), Case 2 (AET-driven), and Case 3 (PET-driven), we found that Case 2 FDs emerged approximately 1.5 times more frequently than those driven by PET (Case 3) across the Korean peninsula. Case 2 FDs were found to be induced under water-limited conditions, and led both AET and PET to be decreased. Conversely, Case 3 FDs occurred under energy-limited conditions, with increase in both. Case 2 FDs predominantly affected the northwestern and central-southern agricultural regions, while Case 3 occurred in the eastern region, characterized by forested land cover. These findings offers insights into our understanding of FDs over the Korean peninsula, considering climate factors, land cover, and water availability.
The purpose of this study is to observe and analyze soil moisture conditions with high resolution and to evaluate its application feasibility to agriculture. For this purpose, we used three Landsat-8 OLI (Operational Land Imager)/TIRS (Thermal Infrared Sensor) optical and thermal infrared satellite images taken from May to June 2015, 2016, and 2017, including the rural areas of Jeollabuk-do, where 46% of agricultural areas are located. The soil moisture conditions at each date in the study area can be effectively obtained through the SPI (Standardized Precipitation Index)3 drought index, and each image has near normal, moderately wet, and moderately dry soil moisture conditions. The temperature vegetation dryness index (TVDI) was calculated to observe the soil moisture status from the Landsat-8 OLI/TIRS images with different soil moisture conditions and to compare and analyze the soil moisture conditions obtained from the SPI3 drought index. TVDI is estimated from the relationship between LST (Land Surface Temperature) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated from Landsat-8 OLI/TIRS satellite images. The maximum/minimum values of LST according to NDVI are extracted from the distribution of pixels in the feature space of LST-NDVI, and the Dry/Wet edges of LST according to NDVI can be determined by linear regression analysis. The TVDI value is obtained by calculating the ratio of the LST value between the two edges. We classified the relative soil moisture conditions from the TVDI values into five stages: very wet, wet, normal, dry, and very dry and compared to the soil moisture conditions obtained from SPI3. Due to the rice-planing season from May to June, 62% of the whole images were classified as wet and very wet due to paddy field areas which are the largest proportions in the image. Also, the pixels classified as normal were analyzed because of the influence of the field area in the image. The TVDI classification results for the whole image roughly corresponded to the SPI3 soil moisture condition, but they did not correspond to the subdivision results which are very dry, wet, and very wet. In addition, after extracting and classifying agricultural areas of paddy field and field, the paddy field area did not correspond to the SPI3 drought index in the very dry, normal and very wet classification results, and the field area did not correspond to the SPI3 drought index in the normal classification. This is considered to be a problem in Dry/Wet edge estimation due to outlier such as extremely dry bare soil and very wet paddy field area, water, cloud and mountain topography effects (shadow). However, in the agricultural area, especially the field area, in May to June, it was possible to effectively observe the soil moisture conditions as a subdivision. It is expected that the application of this method will be possible by observing the temporal and spatial changes of the soil moisture status in the agricultural area using the optical satellite with high spatial resolution and forecasting the agricultural production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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