A theoretical model was developed to evaluate the effects of soil and airflow characteristics on the soil-air heat exchanger performances. The model, which includes three-dimensional transient energy and mass equilibrium-equation, was solved by using a computer program that uses Finite Difference Methods and Gauss-Seidel iteration computation. Energy gains, heat exchange efficiencies, and outlet air temperature are presented including the effects of soil moisture content, soil conductivity, soil thermal diffusivity, and soil initial temperature. Also, data related to the effects of airflow rate and inlet air temperature on the thermal performance of the system are presented. The results indicated that energy gains depend on soil conductivity, soil thermal diffusivity, and soil initial temperature. Heat exchange efficiencies relied on air mass flow rate and soil moisture content.
가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.
Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.
가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 추정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 대해 SWAT 모형을 적용해 구한 토양수분지수와 PDSI를 비교 분석하였다. 즉, 소양강댐 지점의 일유입량 자료를 이용해 SWAT모형을 보정하고 검정하여, 장기 일 토양수를 추정하고, SWAT모형을 통해 모의된 토양수로부터 계산된 토양수분 결핍을 근거로 토양수분지수를 산정하였다. 본 연구를 통해 SWAT 모형의 적용성을 검토한 결과, 결정계수가 0.651로서 비교적 좋은 결과를 보였고, GIS를 이용함으로서 보다 향상된 해상도를 가지고 가뭄감시를 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리를 위해 적용이 가능하리라 판단된다.
토양수분의 거동을 파악하기 위해서 설마천 유역의 범륜사 사변에 TDR(Time Domain Reflectometry)을 설치하여 시공간적, 계절적 특성을 파악하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치지형 모형(Digital Elevation Model)을 구축하고 이를 흐름분배 알고리즘에 적용하여 흐름범위 안에서 역측량을 통해서 측정지점을 선정하여 모니터링 시스템 을 구축하였다. 2003년 11월에 380시간, 2004년 5월 6월에 1037시간 동안의 장기적인 집중 모니터링을 통해 토양수분 자료를 획득하였다. 획득한 토양수분 자료는 지형분석을 통해 상부와 중간지점, 수로지점으로 구분하여 변화 특성을 파악하였다. 지형분석을 통한 흐름특성과 토양수분 실측치의 유의성을 논의하였다. 토양수분은 계절별 강우에 대한 변화 양상은 비슷하나 봄에서 여름으로 가는 시기에는 감쇄 현상이, 가을에서 겨울로 가는 시기에는 충전현상이 일어나는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 강우의 침투과정 및 수분 재분포 현상을 분석하기 위하여 실내 컬럼실험을 수행하였으며, 토층 내 함수비를 효율적으로 측정하기 위하여 딥러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 함수비 예측 모델을 구축하였다. 컬럼실험으로부터 획득된 디지털 이미지를 구축된 CNN 모델에 적용한 결과 시간에 따른 토층별 함수비를 효과적으로 측정할 수 있었으며, 토층별로 설치된 함수비 센서에 따른 함수비와도 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 결과적으로 CNN을 활용하여 토층 내 연속적인 함수비 분포를 파악하는 것이 가능하였으며, 토성 및 지반 함수비 조건에 따른 침투 과정을 효과적으로 분석할 수 있었다.
포장 시스템 내에서의 습기흐름과 열흐름은 상호간에 복합적인 작용을 하는 과정들로 인식되어 왔다. 습기의 흐름과 열흐름에 기인한 포장내에서의 습기와 온도의 분포는 계절적으로 변화할 뿐만 아니라 수직 그리고 수평적으로도 변화한다. 이 논문은 불포화토에서의 이차원 복합적인 습기와 열흐름에 대해서 유한요소법을 사용한 분석모델을 제시한다. 모델을 검증하기 위해 모델에 의한 분석결과는 Canada Alberta에 소재한 GEO-SLOPE사에 의해 개발된 소프트웨어인 GEO-SLOPE에 의해 분석된 결과와 비교하였다. 그리고 모델에서 사용된 입력데이터가 모델분석에 미치는 영향을 알아보기 위해 ASTM 방법에 의한 민감도 분석을 수행하였다.
The purpose of this study is prediction of landslide occurrence reflecting the subsurface flow characteristics within the soil layer in the future due to climate change in a large scale watershed. To do this, we considered the infinite slope stability theory to evaluate the landslide occurrence with predicted soil moisture content by SWAT model based on monitored data (rainfall-soil moisture-discharge). The correlation between the SWAT model and the monitoring data was performed using the coefficient of determination (R2) and the model's efficiency index (Nash and Sutcliffe model efficiency; NSE) and, an accuracy analysis of landslide prediction was performed using auROC (area under Receiver Operating Curve) analysis. In results comparing with the calculated discharge-soil moisture content by SWAT model vs. actual observation data, R2 was 0.9 and NSE was 0.91 in discharge and, R2 was 0.7 and NSE was 0.79 in soil moisture, respectively. As a result of performing infinite slope stability analysis in the area where landslides occurred in the past based on simulated data (SWAT analysis result of 0.7~0.8), AuROC showed 0.98, indicating that the suggested prediction method was resonable. Based on this, as a result of predicting the characteristics of landslide occurrence by 2050 using climate change scenario (RCP 8.5) data, it was calculated that four landslides could occur with a soil moisture content of more than 75% and rainfall over 250 mm/day during simulation. Although this study needs to be evaluated in various regions because of a case study, it was possible to determine the possibility of prediction through modeling of subsurface flow mechanism, one of the most important attributes in landslide occurrence.
The surface hydrology of large land areas is susceptible to several preferred stable states with transitions between stable states induced by stochastic fluctuation. This comes about due to the close couping of land surface and atmospheric interaction. An interesting and important issue is the duration of residence in each mode. Mean transition times between the stable modes are analyzed for different model parameters or climatic types. In an example situation of this differential equation exhibits a bimodal probability distribution of soil moisture states. Uncertainty analysis regarding the model parameters is performed using a Monte-Carlo simulation method. The method developed in this research may reveal some important characteristics of soil moisture or precipitation over a large area, in particular, those relating to abrupt change in soil moisture or preciptation having extremely variable duration.
국내산지사면에서의 토양수분의 시공간적 분포를 파악하기 위하여 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용한 토양수분 장기 모니터링을 실시하였다. 대상사면을 측량하여 DEM(Digital Elevation Model)을 구축하고 흐름분배알고리즘에 적용하여 측정지점을 선정, 역 측량하여 효율적인 측정 체계를 구축하였다. DEM을 통하여 대상산지사면의 지형을 파악, 활용하여 정적 습윤지수(steady-state wetness index), 반동력학적 습윤지수(quasi-dynamic wetness index)를 구하였다. 장기 모니터링을 통한 토양수분 자료를 시공간적으로 분석하고 각각의 습윤 지수의 특징을 분석하고 습윤 지수와 토양수분 실측치와의 유의성과 제한점을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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