• 농업과학연구
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• 제48권3호
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• pp.433-446
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• 2021

In this study, the future flood inundation changes under a climate change were simulated in the Tonle Sap basin in Cambodia, one of the countries with high vulnerability to climate change. For the flood inundation simulation using the rainfall-runoff-inundation (RRI) model, globally available geological data (digital elevation model [DEM]; hydrological data and maps based on Shuttle elevation derivatives [HydroSHED]; land cover: Global land cover facility-moderate resolution imaging spectroradiometer [GLCF-MODIS]), rainfall data (Asian precipitation-highly-resolved observational data integration towards evaluation [APHRODITE]), climate change scenario (HadGEM3-RA), and observational water level (Kratie, Koh Khel, Neak Luong st.) were constructed. The future runoff from the Kratie station, the upper boundary condition of the RRI model, was constructed to be predicted using the long short-term memory (LSTM) model. Based on the results predicted by the LSTM model, a total of 4 cases were selected (representative concentration pathway [RCP] 4.5: 2035, 2075; RCP 8.5: 2051, 2072) with the largest annual average runoff by period and scenario. The results of the analysis of the future flood inundation in the Tonle Sap basin were compared with the results of previous studies. Unlike in the past, when the change in the depth of inundation changed to a range of about 1 to 10 meters during the 1997 - 2005 period, it occurred in a range of about 5 to 9 meters during the future period. The results show that in the future RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the variability of discharge is reduced compared to the past and that climate change could change the runoff patterns of the Tonle Sap basin.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.495-504
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• 2022

최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권1호
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• pp.13-19
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• 2023

We investigated Soil respiration in Bluepine forest of western Bhutan, in relation to soil temperature, moisture content and soil pH and it was aimed at establishing variability in space and time. The Bluepine forest thrives in the typical shallow dry valleys in the inter-montane Bhutan Himalaya, which is formed by ascending wind from the valley bottom, which carries moisture from the river away to the mountain ridges. Stratified random sampling was applied and the study site was classified into top, mid, low slope and further randomized sample of n=20 from 30 m×30 m from each altitude. The overall soil respiration mean for the forest was found 2248.17 CO₂ g yr^-1 and it is ~613.58 C g yr^-1. The RS from three sites showed a marginal variation amongst sites, lower slope (2,309 m) was 4.64 μ mol m^-2 s^-1, mid slope (2,631 m) was 6.78 μ mol m^-2 s^-1 and top slope (3,027 m) was 6.33 μ mol m^-2 s^-1 and mean of 5.92 μ mol m^-2 s^-1, SE=0.25 for the forest. Temporal distribution and variations were observed more pronounced than in the space variation. Soil respiration was found highest during March and lowest in September. Soil temperature had almost inverse trend against soil respiration and dropped a low in February and peak in July. The moisture in the soil changed across months with precipitation and pH remained almost consistent across the period. The soil respiration and soil temperature had significant relationship R²=-0.61, p=0.027 and other variables were found insignificant. Similar relationship are reported for dry season in a tropical forest soil respiration. Soil temperature was found to have most pronounced effect on the soil respiration of the forest under study.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2020

The concept of virtual water has been largely applied in the study of regional, national, and global water flows with particular emphasis on water scarcity. Despite water traditionally being managed locally, certain global forces influence the local water resource scarcity/availability and hence virtual water exchanges worldwide. It is therefore of necessity that the significant forces be examined to understand the relationship between available water in a region and the variability and trends in environmental, social, and economic factors that are of utmost importance in the formulation of water resources management policies. This study therefore reviewed recent literature from 2003 - 2019 to determine the significant indicators of virtual water trade at different spatiotemporal levels. The study examined and compared the major approaches to virtual water trade flows accounting, and also identified and discussed policy implications and future research options concerning the analysis of virtual water trade. Available information has shown that virtual water trade is significantly influenced by economic (GDP, Demand-Supply of goods and services), geographical (Distance), institutional (population) and environmental (water availability, arable land, precipitation) factors. Reports further show that the selection of a given approach for virtual water trade flows accounting will depend on the scope of the study, the available datasets, and other research preferences. Accordingly, this study suggests that the adoption of multidisciplinary approaches to virtual water trade, taking into consideration the spatial and temporal variations in water resources availability and the complexity of environmental and socioeconomic factors will be pivotal for establishing the basis for the conservation of water resources worldwide.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.349-349
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• 2022

기후변화가 고착화되면서 강우와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 점차 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 위에 제시된 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 airGR과 IHACRES를 이용하여 강우 및 온도 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, 각 모형을 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 및 KGE(Kling Gupta Effieicncy)를 목적함수로 하여 매개변수를 최적화를 하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년~2014년)의 유출 자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 6:4 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.7, KGE>0.8)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후 스트레스 시나리오를 구축하기 위해 위 20년 입력 자료를 바탕으로, 강우는 -50%에서 +50%의 범위를 1%씩 구분하였으며, 기온은 0℃에서 8℃까지 0.1℃ 범위로 하여 총 8,181개의 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 풍수량, 최대 유량, 평수량을 비교, 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 풍수량과 연최대유량의 경우, 강우 증가에 따른 유출 증가 등의 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강우와 기온의 변화가 커질수록 더욱 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 평수량의 경우 강우와 온도의 변화가 증가함에 따라 더욱 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권2호
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• pp.35-52
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• 2024

This study conducted an assessment of potential impacts on the drought in agricultural reservoirs using the recently proposed SSP (Shared Socioeconomic Pathways) scenarios by IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). This study assesses the potential impact of climate change on agricultural water resources and infrastructure vulnerability within Gyeongsangnam-do, focusing on 15 agricultural reservoirs. The assessment was based on the KRC (Korea Rural Community Corporation) 1^st vulnerability assessment methodology using RCP scenarios for 2021. However, there are limitations due to the necessity for climate impact assessments based on the latest climate information and the uncertainties associated with using a single scenario from national standard scenarios. Therefore, we applied the 13 GCM (General Circulation Model) outputs based on the newly introduced SSP scenarios. Furthermore, due to difficulties in data acquisiton, we reassessed potential impacts by redistributing weights for proxy variables. As a main result, with lower future potential impacts observed in areas with higher precipitation along the southern coast. Overall, the potential impacts increased for all reservoirs as we moved into the future, maintaining their relative rankings, yet showing no significant variability in the far future. Although the overall pattern of potential impacts aligns with previous evaluations, reevaluation under similar conditions with different spatial resolutions emphasizes the critical role of meteorological data spatial resolution in assessments. The results of this study are expected to improve the credibility and accuracy formulation of vulnerability employing more scientific predictions.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.49-63
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• 2016

본 연구는 열대 태평양지역 ENSO (El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation) 패턴 변화에 따른 우리나라 여름철(June-September, JJAS) 지역 수문변동 영향 분석을 위하여, 우리나라 5대강 113개 중권역의 강수량과 유출량 자료를 대상으로 합성편차 분석(Composit Analysis, CA)과 Student's t-test에 의한 유의성 검정을 실시하였다. 분석 결과, 유역별로 다소 차이는 있으나 전반적으로 WP (Warm-Pool) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 평년에 비하여 강수량과 유출량의 증가 특성이 뚜렷이 나타났으며, CT (Cold-Tongue) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 주로 감소하는 경향이, La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 다소 증가 또는 평년 상태를 유지하는 것을 분석되었다. 또한 백분위 기후값 편차의 산포도분석 결과 여름철 강수량의 증가/감소에 따른 유출량 증 감의 선형적 분포특성을 확인할 수 있었으며, 산포도의 중심은 WP El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 +17.93%, +26.99%, CT El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 -8.20%, -15.73%, 그리고 La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 +8.89%, +15.85%로 분석되었다. 본 연구의 결과는 El $Ni{\tilde{n}}o$ La $Ni{\tilde{n}}a$ 등 열대 태평양 지역 기후현상이 뚜렷한 시기의 우리나라 수자원 장기예측의 불확실성을 줄여 주어 유역차원의 안정적인 중 장기 물공급 전망 등 수방정책지원을 위한 참고자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제46권6호
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• pp.453-458
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• 2001

강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66％, 품종-환경간 상호작용변이가 21％, 지역간 변이가 13％였다. 21％의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92％) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120％

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.599-605
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• 2019

작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a^-1)을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수(0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a^-1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권4호
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• pp.97-107
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• 2017

This study is to determine the coefficients of regression equations and to select the optimal regression equation in the LOADEST model after classifying the whole study period into 5 flow conditions for 16 watersheds located in the Nakdonggang waterbody. The optimized coefficients of regression equations were derived using the gradient descent method as a learning method in Tensorflow which is the engine of machine-learning method. In South Korea, the variability of streamflow is relatively high, and rainfall is concentrated in summer that can significantly affect the characteristic analysis of pollutant loads. Thus, unlike the previous application of the LOADEST model (adjusting whole study period), the study period was classified into 5 flow conditions to estimate the optimized coefficients and regression equations in the LOADEST model. As shown in the results, the equation #9 which has 7 coefficients related to flow and seasonal characteristics was selected for each flow condition in the study watersheds. When compared the simulated load (SS) to observed load, the simulation showed a similar pattern to the observation for the high flow condition due to the flow parameters related to precipitation directly. On the other hand, although the simulated load showed a similar pattern to observation in several watersheds, most of study watersheds showed large differences for the low flow conditions. This is because the pollutant load during low flow conditions might be significantly affected by baseflow or point-source pollutant load. Thus, based on the results of this study, it can be found that to estimate the continuous pollutant load properly the regression equations need to be determined with proper coefficients based on various flow conditions in watersheds. Furthermore, the machine-learning method can be useful to estimate the coefficients of regression equations in the LOADEST model.