이 논문은 GIS 기반의 수리학적 모델링을 통하여 시공측면에서 효과적으로 지표수를 제어하여 배수제어와 사면의 안정성에서의 적용에 관한 것이다. 본 논문에서는 인도네시아 파시르 노천광을 대상으로 연구를 수행한 결과를 제시한다. 신뢰할 수 있는 DEM 자료의 획득을 위하여 상세한 지형측량이 이루어 졌으며, DEM 자료로 부터 빗물의 흐름방향, 누적 흐름양, 집수구역 등의 배수 시스템의 특성을 도출하기 위하여 ArcGIS 9.1 소프트웨어가 제공하는 Hydrology 분석 도구를 사용하였다. 수리학적 모델링과 지형적인 분석의 결과는 현재의 배수처리 설비가 적당하지 않으며 또한 집중되는 지표수의 흐름으로 벤치사면에서 많은 침식이 일어날 수 있음을 보여주고 있다. 마지막으로 배수설비설계의 최적화와 물의 흐름의 제어를 통한 사면의 안전성의 증가와 사면을 감시하기 위한 방법을 제시하였다.
Riverbank filtration is a kind of artificial aquifer recharge for the fresh water supply. By construction of several production wells penetrating the riverbank, surface water withdrawn from the river would pass riverbed. This extracted water is well known to be cooler than surface water in summer and warmer than surface water in winter, showing more constant water temperature. This characteristic of extracted water is applied to geothermal energy utilization. Prediction of the annual temperature variation of filtrated water is the major concern in this study. In Daesan-myeon, Changwon-si, Gyeongsangnam-do, South Korea, riverbank filtration facility has been on its operation for municipal water supply and thermal energy utilization since 2006. Appropriate hydraulic and thermal properties were estimated for flow and heat transfer modeling with given pumping rate and location. With the calibrated material properties and boundary conditions, we numerically reproduced measured head and temperature variation with acceptable error range. In the numerical simulation, the change of saturation ratio and river stage caused by rainfall was calculated and the resulting variation of thermal capacity and thermal conductivity was considered. Simulated temperature profiles can be used to assess the possible efficiency of geothermal energy utilization using riverbank filtration facility. Influence of pumping rate, pumping location on the extracted water temperature will be studied.
최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세이다. 따라서 이러한 기상현상을 좀 더 정확하게 예측하고 이를 대응하고자 악기상 모형의 개발과 구축 및 활용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. GCM이 제공하고 있는 많은 유용한 정보에도 불구하고 대부분의 모델이 시 공간 분해능과 물리 과정의 한계점으로 인해 지역적인 기후 특성이나 변화를 예측하기에는 많은 문제점들이 나타나고 있다. GCM의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 세밀한 규모의 기후 정보를 얻기 위해 복잡한 지형과 해안선, 호수, 식생, 지표특성과 같은 아격자 규모의 강제 효과를 반영할 수 있는 고해상도 지역 기후 모델(Regional Climate Model, RCM)의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 전지구 20km 격자자료를 입력장으로 하여 8km 격자로 한반도를 포함하는 도메인에 대해 비정역학 완전 압축성 중규모 모델인 WRF를 이용하여 상세예측자료를 생산하고자 하였다. 강수 예측의 경우 돌발적으로 발생하는 경우가 많아, 이를 예측하기 위해서는 상세한 강수량 정보를 빠른 시간 내에 정확히 제공할 수 있는 모델을 사용하여야 한다. 강수의 경우 온도와는 달리 공간적 편차가 매우 커 지역적으로 정확한 강수량을 예측 하는데 어려움이 있다. 상세강수 예측을 위해 미세 격자 규모의 비 정역학 모형을 사용할 경우 계산양이 매우 늘어나기 때문에 장시간의 모형 적분 시간뿐 아니라, 상당한 컴퓨터 자원을 필요로 하므로 이에 대한 대안으로 지형효과를 포함한 강수량 진단 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 사용하였다. 최종적으로 한반도의 복잡한 지형적 영향을 반영하기 위해 1 km의 수평해상도를 가지는 고해상도 강수량 진단 모형(QPM)과 상세한 지리적, 공간적 분석을 할 수 있는 ARCGIS를 이용하여 한반도 도별 상세 강수자료를 생산하고자 한다.
The intensive upper-air observation network was organized over southwestern region of the Korean Peninsula during the Korea Enhanced Observing Program in 2005 (KEOP-2005). In order to examine the effect of additional upper-air observation on the numerical weather forecasting, three Observing System Experiments (OSEs) using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) model with KEOP-2005 data are conducted. Cold start case with KEOP-2005 data presents a remarkable predictability difference with only conventional observation data in the downstream and along the Changma front area. The sensitivity of the predictability tends to decrease under the stable atmosphere. Our results indicates that the effect of intensive observation plays a role in the forecasting of the sensitive area in the numerical model, especially under the unstable atmospheric conditions. When the intensive upper-air observation data (KEOP-2005 data) are included in the OSEs, the predictability of precipitation is partially improved. Especially, when KEOP-2005 data are assimilated at 6-hour interval, the predictability on the heavy rainfall showing higher Critical Success Index (CSI) is highly improved. Therefore it is found that KEOP-2005 data play an important role in improving the position and intensity of the simulated precipitation system.
The production of near- and off-shore fisheries in South Korea is decreasing due to rapid changes in the fishing environment, particularly including higher sea temperature in recent years. To improve the competitiveness of the fisheries, it is necessary to provide fish catch information that changes spatiotemporally according to the sea state. In this study, artificial intelligence models that predict the CPUE (catch per unit effort) of mackerel, anchovies, and squid (Todarodes pacificus), which are three major fish species in the near- and off-shore areas of South Korea, on a 15-km grid and daily basis were developed. The models were trained and validated using the sea surface temperature, rainfall, relative humidity, pressure,sea surface wind velocity, significant wave height, and salinity as input data, and the fish catch statistics of Suhyup (National Federation of Fisheries Cooperatives) as observed data. The 10-fold blind test results showed that the developed artificial intelligence models exhibited accuracy with a corresponding correlation coefficient of 0.86. It is expected that the fish catch models can be actually operated with high accuracy under various sea conditions if high-quality large-volume data are available.
This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.
This study was conducted to determine the time and methods of predicting tobacco yield. by analysis of climatic factors in the period of tobacco season during 8 years from 1979 to 1986 at the Daegu district, south eastern part of Korean peninsular. The results obtained are summarised as follows: 1. Climatic factors of each month which have influence on tobacco yield were the amount of rainfall in May and sunshine hours in July. Among climatic factors at tobacco growth stages, the precipitation yield. But these meteorological factors had different effect on variety. 2. Between tobacco yields and climatic factors by even values of each month, tobacco yield was estimated by equations, flue cured tobacco :Y=190.6-5.230X1+ 0.474$\times$2 + 0.142X3(Xl : Minimum temperature of April, X2: Precipitation during May, X3:Sunshine duration on July), air cured tobacco : Y= 195.3-0.447Xl + 0.363$\times$2 + 0.l12$\times$3(Xl :Maximum temperature of May, X2:Precipitation during May. X3: Sunshine duration on July). While between tobacco yield and climatic factors at different growth stage, predicting equation of yield could be derived, flue cured tobacco : Y=205.8+0.510Xl +0.289$\times$2 + 0.305$\times$3 (Xl :Average temperature during the early growth stage, X2 :Precipitation during the early and maximum growth stage, X3 : Sunshine hours during the leaf and tips maturing stage), air cured tobacco Y=194.T-0.498Xl 10.615$\times$2+0.121$\times$3(Xl ;Maximum temperature during the transplanting time, X2 : Precipitation during the maximum growth stage, X3 : Sunshine hours during the leaf and tips maturing stage).
The paddy irrigation demand for Nakdong river basin in Korea due to the climate change have been analyzed using regional climate model outputs. High-resolution (27 ${\times}$ 27 km) climate data for SRES A2 scenario produced by the Meteorological Research Institute (METRI), South Korea, and the observed baseline climatology dataset (1971-2000) were used. The outputs from the ECHO-G GCM model were dynamically downscaled using the MM5 regional model by METRI. Maps showing the predicted spatial variations of changes in climate parameters and paddy irrigation requirements have been produced using the geographic information system. The results of this study showed that the average growing season temperature will increase steadily by 1.5 $^{\circ}C$ (2020s A2), 3.2 $^{\circ}C$ (2050s A2) and 5.2 $^{\circ}C$ (2080s A2) from the baseline (1971-2000) 19.8 $^{\circ}C$. The average growing season rainfall will change by -3.4 % (2020s A2), 0.0 % (2050s A2) and +16.5 % (2080s A2) from the baseline value 886 mm. Assuming paddy area and cropping pattern remain unchanged the average volumetric irrigation demands were predicted to increase by 5.3 % (2020s A2), 8.1 % (2050s A2) and 2.2 % (2080s A2) from the baseline value 1.159 ${\times}$$10^6\; m^3$. These projections are different from the previous study by Chung (2009) which used a different GCM and downscaling method and projected decreasing irrigation demands. This indicates that one should be careful in interpreting the results of similar studies.
본 논문은 급경사지(산사태 및 사면붕괴, 축대 등)붕괴 등으로 인하여 많은 생명과 재산피해 방지를 목적으로 붕괴 위험성을 감지하고 신속히 대응을 할 수 있도록 하기 위하여 u-IT기반의 급경사지 붕괴예측 감시용 실시간 모니터링 시스템을 개발하였다. 급경사지붕괴 감시에 중요한 계측기로서 강우량 계측기, 간극수압 계측기, 지표변위 계측기, 지중경사 계측기, 함수비계측기, 영상분석 계측기 등을 선정하고 테스트베드에 적용하였다. 각 계측기의 신뢰성 검증에 필요한 동작기능 및 성능확인은 현장에 설치된 계측기 별로 실험을 통하여 확인하였다. 본 연구에서 개발한 급경사지붕괴 감지를 위한 USN기반의 실시간 급경사지 모니터링 시스템을 급경사지 붕괴감지뿐만 아니라 도로변 절개사면과 암반사면 등에 상시계측을 통하여 붕괴위험 예측에도 적용할 수 있으므로 인명피해와 재산피해를 최소할 수 있을 것으로 판단되며, 이 시스템은 본 연구의 시범적용 결과를 바탕으로 급경사지 전역에 확산될 계획에 있다.
본 연구에서는 원격탐사나 지리정보시스템 등을 적용하여 ASCII형태의 수치표고자료와 원격탐사 자료를 이용하여 분류한 토지피복도를 이용하여 각 토지피복별로 알베도와 바로크계수, 증발효율 등을 이용할 수 있는 격자형 토지피복자료를 격자단위로 분할하여 모형의 입력값으로 이용하였기 때문에 유역의 공간적인 특성을 반영한 보다 정확하고 신뢰성있는 자료의 구축이 가능했고, 기존의 열수지법을 이용하여 증발산량의 시 공간적인 분포양상을 계산할 수 있는 격자기반의 분포형 증발산량 추정 프로그램을 포트란언어로 개발하였으며, 격자형 증발산량 산정 모형은 향후 연구될 격자기반의 분포형 강우-유출모형과 통합할 수 있도록 고려하였다. 또한, 격자기반의 계산으로 증발산량에 대한 유역내 특정지점에서의 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 정확한 기상자료와 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역($532km^2$)을 대상으로 적용한 결과, 유역 연평균 증발산량은 825.4mm로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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