Moving average precipitation provides periodic precipitation patterns by solving precipitation irregularities. However, due to uncertain moving average periods, excessive data smoothing occurs, which limit the possibility to analyze groundwater levels in the short term. Nonetheless, groundwater level fluctuation can compensate these limitations as it can calculate appropriately for unit time and verify the effect of precipitation penetrated into groundwater in a short time period. In this study, the characteristics of groundwater level were evaluated using groundwater level fluctuation to compensate for limitations of groundwater level analysis using moving average precipitation. In addition, the groundwater quality was investigated using the electrical conductivity fluctuation. The study site was Hyogyo-ri, Yesan-si, Chungcheongnam-do. Four observation wells and an automated weather system were used. The correlation between groundwater level fluctuation and precipitation (Case 1) and the correlation between groundwater level and moving average precipitation (Case 3) were compared. In the analysis for 1 hour data, the correlation coefficient of Case 1 was higher than that of Case 3, and in the analysis for 1 day data, the correlation coefficient of Case 3 was higher than that of Case 1.
지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 낙동강 유역의 여러 관측소 자료를 근거로 하여 분석하였다. 강우자료와 강우관측소의 하류 방향으로 인접한 지하수위 관측소의 지하수위자료를 비교분석하였고 강우자료를 여러 범위의 기간 동안 이동평균하여 지하수위자료와의 상관관계를 분석하였고 최대상관계수를 가지는 이동평균기간을 구하였다. 낙동강 유역의 강우와 지하수위의 분석에서 대체로 12월에서 4월까지 갈수기에서 지하수위의 현저한 저하를 확인할 수 있었고 지하수 위와 강우이동평균의 상관관계를 분석한 결과 20일에서 80일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관계수를 구할 수 있었다.
In this study, daily precipitation data and daily average temperature data of meteorological observatories in Daegu, Busan, Daejeon, Seoul, Mokpo, and Gwangju cities inland and offshore were analyzed by using moving average method. Were compared. Overall, summarizing changes in precipitation and temperature over the 24 seasons, precipitation and temperature in all six stations increased compared to the past 1960s. In the case of precipitation, precipitation increased at the end of July and early August, whereas precipitation in April, September and early October decreased. In the case of temperature, especially in February, the temperature increased, and in Mokpo, the temperature from August to December showed a general decline. Changes in precipitation and temperature due to seasons in the 24 seasons affect agriculture and our everyday life, and further research is needed to determine how these changes will affect agricultural water supply, crop growth and daily life. The results of this study can be useful.
금강유역의 관측소로부터 수집된 강우자료와 지하수위자료를 분석하고 두 자료를 비교 분석하였다. 그리고 강우사상이 지하수위에 미치는 영향분석을 추계학적 기법인 이동평균법을 사용하여 지하수위와 강우이동평균값의 상관관계를 분석하였다. 지하수위는 강우의 계절적 분포를 대체로 따르며 대체로 12월 초부터 4월 말까지 낮은 지하수위를 형성한다. 7월과 8월의 풍수기에는 상대적으로 높은 지하수위를 형성한다. 선행강우를 고려하기 위한 강우이동평균값과 지하수위의 상관관계는 자료의 길이가 최소 2년 이상인 지하수위 관측소를 먼저 선정하였다. 강우와 지하수위 관측소 pair를 선정함에 있어 강우의 비균질한 분포를 고려해서 지하수위 관측소보다 상류에 인접한 강우관측소를 선정하여 두 자료를 분석하였다. 금강유역의 여러 관측소 자료를 분석한 결과 이동평균기간이 10일에서 150일 범위의 값을 가질 때 최대상관계수를 가졌다. 상관계수값은 자료의 질이나 결측기간 또는 융설이나 다른 요인에 의해 넓은 범위의 값을 가지는데 금강유역의 경우 최대 0.8886의 값을 가진다.
한반도와 제주를 포함한 전국의 강우 자료와 국가지하수위 관측소에 관측된 지하수위 관측 자료를 수집하였다. 강우와 지하수위의 관계를 분석한 후 강우자료를 이용하여 이동평균을 취한 후 지하수위와의 상관관계를 분석하였다. 또한 유역평균 일최대침투량인 한계침투량을 고려한 후, 강우이동평균과 지하수위간의 상관계수를 산정하였다. 한계침투량 고려시 상관계수가 0.6 이상인 곳을 최종적으로 선정하였고, 선정된 지역의 공통점과 지역 특성에 따른 차이점 등을 비교 분석하였다. 총 26개 지역이 선정되었고 행정구역별로 경기도가 4개소, 강원도가 4개소, 충청도가 5개소, 전라도가 3개소, 경상도가 9개소, 제주도가 1개소이다. 상관계수가 높을수록 강우사상 발생에 따른 지하수위 변동은 뚜렷하게 나타났으며, 강우와 상관없는 요인에 의한 지하수위의 변동이 거의 없는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 강우 예측 시나리오를 활용한다면 상관계수가 높은 지역에서 지하수위 또한 예측이 가능할 것으로 기대된다.
한국의 남부지방인 경상남도와 전라남도에서 강수량과 지하수위의 관계를 분석해보고 강수량 이동평균과 지하수위의 상관관계를 분석하였다. 한국 남부지방의 여러 관측소에서 지하수위를 분석한 결과 지역적으로 다소 다른 지하수위의 계절적인 변동을 보여주었다. 지하수위는 강수량이 적은 봄철에 떨어지고 여름철 풍수기에 상승하는 경향을 보이나 그 변동 폭은 지역별로 다른 양상을 보인다. 지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 여러 관측소의 자료로 분석한 결과 20일에서 130일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 그리고 유역평균 일최대침투량인 한계침투량은 한국 남부지방에서는 10 mm에서 90 mm 범위의 값을 가지는 것으로 분석되었다. 한계침투량을 고려해서 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 이동평균일의 범위는 10일에서 150일 이었고, 한계침투량을 고려했을 때 더 큰 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
한강 유역의 강우량과 지하수위 관측 자료를 이용하여 강우이동평균을 이용하여 융설 효과와 한계침투량을 고려한 지하수위와의 상관관계를 분석하였다. 한강 유역에 위치한 14개 연구 지점을 분석해본 결과 관측소마다 다른 상관계수 및 지하수위의 변동을 볼 수 있었다. 지하수위의 계절적, 연도별 변동 추이 분석 결과 상관계수가 높게 나오는 지역일수록 계절적 특성을 따르는 지하수위의 변동을 보이는 것으로 나타났다. 상관관계 분석 결과 대체로 높은 상관계수를 얻을 수 있었으며 동일한 관측소의 암반층과 충적층의 상관계수도 큰 차이는 없었지만 대체로 암반층에서 조금 더 높은 값을 보여주었다. 유역평균 일최대침투량인 한계침투량을 고려하여 지하수위와의 상관관계를 분석한 결과 이동평균만을 이용한 상관관계 분석보다 더 큰 상관계수를 가지는 것으로 나왔다. 또한, 다른 유역에 비해, 적설량이 많은 한강 유역이므로 융설 효과를 고려할 때 더 높은 상관계수를 가지는 것으로 분석되었다.
지하수자원의 적절한 관리를 위한 정보제공을 위해서는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 계산을 통한 지하수위 상승시기 추정 및 지하수위 변동특성 파악이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 9개 지하수위 관측정 지점을 대상으로 선행강수를 고려하기 위해 이동평균법을 활용하여 생성한 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 일단위 총 지체시간 및 교차상관계수를 계산하고 추정결과를 비교분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 지하수위 시계열자료와의 상관성이 증가함으로써 보다 명확한 강수량-지하수위 지체시간 추정이 가능하였다. 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 지하수위 시계열자료와 최대 0.57~0.58까지의 교차상관계수를 보였으며 평균적으로 약 24일의 선행강수를 고려할 경우 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 총 지체시간은 평균적으로 약 32일 이었으며 이동평균 강수일이 총 지체시간 계산에 큰 영향을 미침으로써 선행강수의 고려가 총 지체시간 추정시 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 또한 이동 평균 강수량 시계열자료 사용을 통해 원시 강수량 시계열자료 사용에 의한 총 지체시간 추정오류를 발견하였다. 본 연구에서 사용한 총 지체시간 추정방법과 본 논문의 부록에 제시된 총 지체시간 추정용 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.658-659
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2015
GCM and scenario uncertainties are first investigated for 5 major watersheds (Han River, Paldang dam, Namhan River, Bukhan River and Imjin River watersheds). As a result of this study, it is found that CCSM3-based annual precipitation increases linearly with respect to the 10-year moving average values while CSIRO-based precipitation does not show much of trend. The results from annual DJF mean precipitation show a similar trend with respect to their 10-year moving average values. Both CCSM3- and CSIRO-based annual JJA mean precipitation do not show much of trend toward 21st century. In general, CCSM3-based precipitation values are slightly higher than CSIRO-based values with respect to their annual and annual JJA mean precipitation values, but CSIRO-based annual DJF mean precipitation values are slightly higher than CCSM3-based values. In case of mean air temperature between CCSM3 and CSIRO during 21st century, all of results show a clear trend in warming with the passage of time for 5 watersheds. However the upward trends from CCSM3-based values slow down toward end of 21stcentury while CSRIO-based values increases almost linearly.
In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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