• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.189-190
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• 2015

전 세계는 지난 135년간(1880~2014년) 지구온난화에 따른 빈번해진 이상기후로 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며 이로 인해 강우강도, 강우량이 증가하고 있다. 이처럼 기후변화는 수문현상에 많은 영향을 미쳐 물 순환 과정의 정확한 파악을 더욱 어렵게 하고 있으며 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립에 불확실성을 증대 시키고 있기 때문에 정확한 물 수요 예측이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중서부에 위치한 안성천을 대상으로 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP모형에 기후변화 RCP8.5 시나리오를 적용하여 기후변화에 따른 안성천의 유출량을 산정하였다. 정확한 물 수요 예측을 위해 K-Weap(통합수자원평가계획모형)모형을 통해 유역별 네트워크 및 시나리오를 구성하고, 용수이용량(생활, 공업, 농업)의 과거자료를 선형예측함수식을 통해 장래 추정량을 생성 하였다. 이처럼 세분화된 자료를 통한 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인한 용수 이용량 증가 그리고 기후변화에 따른 지구온난화로 인해 농업용수는 점차적으로 물 부족이 감소하고 있지만, 생활, 공업용수 이용량에 대한 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 물 부족을 해소할 수 있는 방안을 제시하고자 2가지의 대안을 구성해보았으며, 먼 미래의 물 부족시대에 대비할 수 있는 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.38-38
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• 2012

The East Asia (EA) region including China, Taiwan, Japan, and Korea are especially vulnerable to hydrometerological extremes during the boreal summer (June-September). This study, therefore, pursued an exploratory analysis to improve better understanding of the potential impacts of the two types of PJ patterns on WNP Tropical cyclone (TC) activities and TC-induced extreme moisture fluxes over Korea's five major river basins. This study shows that during positive PJ years, the large-scale atmospheric environments are more favorable for the TC activities than those in negative PJ years. During positive PJ year, it is found that there are weaker wind shear, stronger rising motion, as well as large relative humidity over the Korean peninsula (KP) compared to negative PJ years. As a result, TCs making landfall are more exhibited over the southeastern portions of South Korea. Despite the relatively modest sample size, we expect that insights and results presented here will be useful for developing a critical support system for the effective reduction and mitigation of TC-caused disasters, as well as for water supply management in coupled human and natural systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.487-491
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• 2016

영산강 섬진강수계는 1999년 한강수계(경기도 7개 시군)에서 임의제로 도입한 이후 2002년 낙동강, 금강수계와 함께 의무제 기반으로 오염총량제를 추진하고 있다. 이에 따라 2004년부터 영산강물환경연구소에서 영산강 섬진강수계의 단위유역 말단 지점의 유량과 수질을 약 8일 간격으로 동시에 측정함으로서 단위유역 내 오염원으로부터 배출된 오염물질이 말단에서 실제 나타나는 오염부하량(유달부하량)의 파악이 가능하게 되었다. 그러나 최근 4대강사업으로 하천의 구조적 수질관리 환경의 커다란 변화가 있어 기존 모니터링지점에 대한 전면적인 재검토가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 영산강 섬진강수계의 수질총량측정망 총 56개 지점을 대상으로 설치목적과 선정기준에 대한 적합성평가를 위한 평가기법을 공간적 대표성, 수리학적 안정성, 시간적 대표성, 정보취득 안정성의 4개 특성과 13개 평가부문, 20개 평가항목으로 3단계 평가기법으로 구성하여 개발하였으며 평가 결과, I등급이 29개소(53%), II등급이 25개소(45%), III등급이 2개소(3%)로 평가되었으며, 변경 및 폐쇄 권장에 해당하는 IV~V등급으로 평가된 지점은 없는 것으로 평가되어 대체로 우수한 지점들로 구성되어 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.492-496
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• 2016

최근 4대강사업과 수질오염총량제 시행으로 하천의 구조적 및 비구조적 수질관리 환경의 커다란 변화에 따라 기존 모니터링지점에 대한 전면적인 재검토가 필요하다. 선정기준을 기반으로 평가기법은 공간적 대표성, 수리학적 안정성, 생태적 대표성, 시간적 대표성, 정보취득 안정성으로 5개의 특성과 14개의 평가부문 그리고, 평가항목으로 3단계 평가기법을 구성하여 개발하였다. 영산강 섬진강수계의 제주도수계 4개 중권역을 제외한 28개의 중권역을 대상으로 기존의 중권역 대표지점에 대하여 평가기법을 적용하여 그 적합성 평가를 실시하였다. 그 결과, 1등급이 8개 지점으로 29%, 2등급이 9개 지점으로 32%, 3등급이 6개 지점으로 21%, 4등급이 4개 지점으로 14%, 5등급은 1개 지점으로 4%를 차지하는 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.404-404
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• 2018

본 연구는 홍수조절을 위한 댐의 역할과 홍수조절의 크기가 하류에 미치는 영향범위에 대해 조사하였다. 연구지역으로 낙동강을 중심으로 연구를 진행하였고 기존연구(남한강 유역)와의 비교를 통해 댐의 홍수조절 능력의 공간적 영향 범위에 대한 분석을 실시하였다. 낙동강 유역과 남한강 유역의 홍수사상은 각각 1997년부터 2010년까지의 31개의 홍수사상과 2000년부터 2010년까지의 18개의 홍수사상을 활용하였다. 남한강 유역은 횡성댐(2000년 완공)의 영향을 포함하여 분석하기 위해 2000년부터의 홍수사상을 선정하였다. 낙동강 유역은 안동댐과 임하댐의 영향을 남한강 유역은 충주댐과 횡성댐의 영향을 분석하였다. 홍수조절의 양을 분석하기 위해 홍수최대 유출치 (Peak Discharge)와 홍수유출량(Volume)을 분석하였다. 댐 자체의 홍수조절 능력을 보면 댐의 상시방류량을 넘어 조절하는 하는 경우는 남한강 댐의 경우는 종종 발생하나 낙동강내의 댐의 경우는 자주 발생하지 않는 것으로 파악됐다. 댐의 홍수조절 능력의 경우 댐의 크기와 유역의 크기를 비교분석하여 댐이 영향이 미치는 범위를 추정하였다. 댐의 영향(홍수저감율)이 10 %미만으로 조정되는 거리는 한강유역의 경우는 댐 상류의 면적의 7배에 해당하는 유역이었으나 낙동강 유역의 경우는 8.5배에 해당하는 유역면적에서 같은 영향을 나타냈다. 이는 자료의 양과 조건의 영향으로 파악된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.4
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• pp.445-458
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• 2021

Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.63 no.6
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• pp.89-100
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• 2021

The conservation of stream habitats has been gaining more public attention and fish habitat suitability index (HSI) is an important measure for ecological stream habitat assessment. The fish habitat preference is affected not only by physical stream conditions but also by water quality of which HSI was not available due to the lack of field data. The purpose of this study is to estimate the HSI of Zacco platypus for water quality parameters of water temperature, dissolved oxygen (DO), and biochemical oxygen demand (BOD) using the water environment monitoring data provided by the Ministry of Environment (ME). Fish population data merged with water quality were constructed by spatio-temporal matching of nationwide water quality monitoring data with bio-monitoring data of the ME. Two types of the HSI were calculated by the Instream Flow and Aquatic Systems Group (IFASG) method and probability distribution (Weibull) fitting for the four major river basins. Both the HSIs by the IFASG and Weibull fitting appeared to represent the overall distribution and magnitude of fish population and this can be used in stream fish habitat evaluation considering water quality.

• Journal of Climate Change Research
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• v.7 no.4
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• pp.407-419
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• 2016

The low flow is the necessary and important index to establish national water planning, however there are lots of uncertainty in the low flow estimation. Therefore, the objectives of this study are to assess the climate change uncertainty and the effects of hydrological models on low flow estimation. The 5 RCMs (HadGEM3-RA, RegCM4, MM5, WRF, and RSM), 5 statistical post-processing methods and 2 hydrological models were applied for evaluation. The study area were selected as Chungju dam and Soyang river dam basin, and the 30 days minimum flow is used for the low flow evaluation. The results of the uncertainty analysis showed that the hydrological model was the largest source of uncertainty about 41.5% in the low flow projection. The uncertainty of hydrological model is higher than the other steps (RCM, statistical post-processing). Also, VIC model is more sensitive for climate change compared to SWAT model. Therefore, the hydrological model should be thoroughly reviewed for the climate change impact assessment on low flow.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.39 no.3
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• pp.223-230
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• 2023

Harmful algae blooms have become a serious environmental problem in major river basins in Korea. They are known to produce various algal organic matters (AOMs) including intracellular organic matters (IOMs) and extracellular organic matters (EOMs). Generally AOMs cannot be easily removed by coagulation/flocculation process in conventional drinking water plants. AOMs produced by blue-green algae also include various toxins such as Microcystins, Anatoxin-a, and Saxitoxin known to have harmful effects on living organisms in aquatic environment. In this study, toxic effects of EOMs produced by three different algae species (Microcystis sp., Anabaena sp., and Oscillatoria sp.) on zebrafish were investigated using electroencephalography (EEG) recording method, a technology for recording brain activity. Electroencephalographic changes in zebrafish revealed that a low EOM had a negative effect on zebrafish compared to both Anabaena sp. and Oscillatoria sp. at 30 ppm EOM exposures. This result might be due to Microcystins present in EOMs produced by Microcystis sp. As a result of power spectrum density anallysis, exposure to EOMs produced by Microcystis sp. caused a state of vigilance in zebrafish. This EEG based toxicity test can be used to examine effects of harmful materials at low levels on living organisms in an aquatic system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.