• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제24권2호
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• pp.23-37
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• 2019

To evaluate the available groundwater supply to the agricultural water demand in the future with the climate change scenarios for 40 sub-regions in Jeju Island, groundwater recharge and the available groundwater supply were estimated using water balance analysis method. Groundwater recharge was calculated by subtracting the actual evapotranspiration and direct runoff from the total amount of water resources and available groundwater supply was set at 43.6% from the ratio of the sustainable groundwater capacity to the groundwater recharge. According to the RCP 4.5 scenario, the available groundwater supply to the agricultural water demand is estimated to be insufficient in 2020 and 2025, especially in the western and eastern regions of the island. However, such a water shortage problem is alleviated in 2030. When applying the RCP 8.5 scenario, available groundwater supply can't meet the water demand over the entire decade.

• 한국물환경학회지
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• 제30권5호
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• pp.549-558
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• 2014

Occurrence frequency of flood and drought tends to increase in last a few decades, leading to social and economic damage since the abnormality of climate changes is one of the causes for hydrologic facilities by exceedance its designed tolerance. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used in the study to estimate temporal variance of groundwater recharge and baseflow. It was limited to consider recession curve coefficients in SWAT model calibration process, thus the recession curve coefficient was estimated by the Baseflow Filter Program (BFLOW) before SWAT model calibration. Precipitation data were estimated for 2014 to 2100 using three models which are GFDL-ESM2G, IPSL-CM5A-LR, and MIROC-ESM with Representative Concentration Pathways (RCP) scenario. SWAT model was calibrated for the Soyang watershed with NSE of 0.83, and $R^2$ of 0.89. The percentage to precipitation of groundwater recharge and baseflow were 27.6% and 17.1% respectively in 2009. Streamflow, groundwater recharge, and baseflow were estimated to be increased with the estimated precipitation data. GFDL-ESM2g model provided the most large precipitation data in the 2025s, and IPSL-CM5A-LR provided the most large precipitation data in the 2055s and 2085s. Overall, groundwater recharge and baseflow displayed similar trend to the estimated precipitation data.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.36-51
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• 2011

본 연구의 목적은 지리정보를 활용하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 검증을 수행하는 것이다. 이를 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 시기별 미래 지하수 함양량을 추정하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 낙동강 유역을 선정하였다. 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 지리정보를 활용하여 기존에 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하였다. 또한 유역내 기저유출량과 비교 분석을 통하여 검증하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가 된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악 할 수 있으며, 향후 본 연구는 수자원으로 이용이 증가되는 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위한 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 지질공학
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• 제30권3호
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• pp.269-278
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• 2020

본 연구에서는 현장 주입 시험 및 3차원 수치모델을 이용하여 상류 소분지에서의 수직정을 이용한 지하수 인공함양 효과를 예비 평가하였다. 현장 주입 시험의 주입량, 지하수위 및 입도 분석 자료에 의한 수리전도도 등을 이용하여 모델의 공당 주입량을 20, 37.5, 60, 75 ㎥/day로 설정하였으며, 주입 간격에 따른 총 28개의 경우에 대하여 MODFLOW를 활용한 수치모델을 실시하여 지하수위 및 물수지 변화를 분석하였다. 주입 후 주변 관측정에서의 지하수위 상승이 공당 주입량과 비례적인 선형 관계를 보이진 않았으며, 주입 간격이 길어지면 누적 효과가 감소하여 최대 수위상승 시기가 짧아지는 것으로 나타났다. 또한 4가지 경우의 공당 주입량을 매일 연속으로 주입하여 총량 1,200 ㎥을 주입할 경우, 주입량 대비 36.5~65.3%의 함양 효과가 나타나는 것으로 분석되었다. 그러나 장기간의 가뭄에 대응하고 보다 지속적인 양수를 위해서는 차수벽 등 지하수 저류시설을 병행한다면 보다 효과적일 것으로 보이며, 추후 주입 시설의 최적화 및 함양-취수의 시나리오 확보를 통하여 안정적인 인공함양 시스템 구축이 가능할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-436
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• 2015

본 연구는 건기에 1일 50ton 규모의 지하수 양수를 목적으로 하는 소규모 인공함양(Artificial Recharge) 지하저수지 설치를 위한 적지선정 기법을 모색한다. 먼저 수리모델 실험결과 다양한 인자에 부응하는 적지 후보지 형상을 정의하고, 주입과 양수모델링 실험을 수행하여 적합한 양수효율을 산정하였다. 다음으로는 최적 후보지 선정을 위하여 각종 지형공간정보를 처리하여 GIS(Geographic Information System) DB를 구축하였다. 구체적으로 설명하면, 5m 격자의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 유역분할 영상을 생성하여 적지의 최소단위로 정의하며 경사도를 이용하여 일정기간의 대수층 저류 기간을 확보하기 위한 적정 수두구배를 결정한다. 최종적으로 유역 분할 영상과 경사도, 정사영상 및 DEM 자료 등을 종합 이용하여 최적 형상에 준하는 영역을 인공함양의 최종 후보지로 선정한다.

• 지질공학
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• 제31권1호
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• pp.19-30
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• 2021

본연구에서는 가뭄이 빈번히 발생하는 지류 상류 지역에서 농번기에 부족한 물을 확보하기 위하여 평상시 잉여의 물을 지하 대수층에 주입하는 인공함양 방식을 설계함에 앞서 적정 주입량 및 주입효율을 수치모델을 활용하여 평가하고자 하였다. 인공함양 수치모델 대상지역은 홍성군 갈산면 운곡리 일대를 대상으로 하였으며 다양한 공당 주입량 조건과 대수층의 수리적 특성을 고려하여 모델링을 수행한 결과, 연구지역의 공당 적정주입량은 50.0 ㎥/day/공로 평가되었으며 주입효율은 총 주입용량 대비 33.2~81.2%로 예측되었다. 특히, 주입효율은 주입시간이 짧을수록 비선형으로 증가하는 양상을 보였으며 잔류 저류용량은 총 주입용량이 많을수록 증가하여 물부족 시 사용 가능량이 많아지므로 보다 유리할 것으로 보였다. 향후 보다 정확한 함양효율 평가를 위해 현장 실증시험 결과를 활용하여 모델을 검증하고 이를 통해 주입 및 취수에 대한 적정 시나리오를 구축한다면 보다 효율적인 인공함양 시스템의 운영이 가능할 것이다.

• 환경정책연구
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• 제9권2호
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• pp.157-184
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• 2010

본 논문에서는 실질적인 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 관리방안을 마련하기 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 미래 시기별 지하수 함양량을 추정하였다. 이를 바탕으로 향후 기후변화에 따른 지하수 수자원 통합관리방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 경상북도 칠곡군, 구미시 일부 및 대구시 북구 일부이며, 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 기존의 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후변화를 고려한 국내 지하수 수자원의 관리방안 수립을 위한 방향을 제시하고자 하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악할 수 있으며, 향후 수자원으로 이용이 증가될 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영체제 구축을 위한 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.161-176
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• 2021

본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.737-749
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• 2023

본 연구에서는 18개 기후모형으로부터 도출된 SSP 기반의 미래 기후변화 시나리오와 유역모델링(SWAT-K)을 연계하여 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수문학적 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 편차가 있으나 대체로 미래 기온의 증가에 따라 증발산량이 증가하고, 강수량의 증가로 인해 유출량과 함양량 또한 크게 증가할 것으로 전망되었다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 이러한 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, 미래 후반기로 갈수록 GCM 모형 간의 차이가 크게 나타났다. 연평균 값에 대한 과거기간(1981~2010년) 대비 증감률로는 미래 후반기(2071~2100년)에 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량 +21.4%, 증발산량 +19.2%, 유출량 +40.9%, 함양량 +16.6%의 전망을 나타내었다. 월별로 변화율을 보면 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량은 9월에 24.5%, 증발산량은 4월에 34.1%, 유출량은 10월에 58.1%, 함양량은 9월에 33.8%까지 증가할 것으로 전망되었다. 또한 극한 기후 시나리오에 따른 전망을 위해, 미래에 최다 강수량을 예측한 CanESM5 모형과 최소 강수량을 예측한 ACCESS-ESM1-5 모형의 미래 기후자료를 사용하여 연평균 수문학적 변화를 비교하였다. 그 결과 강수량이 최대로 나타난 CanESM5 모형에서는 유출률과 함양률이 상대적으로 높게 나타난 반면, 강수량이 최저로 전망된 ACCESS-ESM1-5의 경우에는 증발산 비율이 높게 나타났다. 본 연구에서 적용한 기후변화 시나리오 기준으로 제주도 전체의 가용수자원은 증가한다고 전망할 수 있으나, 기후모형에 따라 계절별 지역별로 상이한 결과를 도출할 수 있기 때문에 가능한 다양한 시나리오를 활용한 종합적 분석과 대응방안이 필요하다고 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.