Since climate factors, such as precipitation, temperature, etc., show repeated patterns every year, it can be said that future changes can be predicted by analyzing past climate data. As with groundwater, seasonal variations predominate. Therefore, when a drought occurs, the groundwater level is also lowered. Thus, a change in the groundwater level can represent a drought. Like precipitation, groundwater level changes also have a high correlation with drought, so many researchers use Standard Groundwater Level Index (SGI) to which the Standard Precipitation Index (SPI) method is applied to evaluate the severity of droughts and predict drought trends. However, due to the strong interferences caused by the recent increase in groundwater use, it is difficult to represent the droughts of regions or entire watersheds by only using groundwater level change data using the SPI or SGI methods, which analyze data from one representative observation station. Therefore, if the long-term groundwater level changes of all the provinces of a watershed are analyzed, the overall trend can be shown even if there is use interference. Thus, future groundwater level changes and droughts can be more accurately predicted. Therefore, in this study, it was confirmed that the groundwater level changes in the last 5 years compared with the monthly average groundwater level changes of the monitoring wells installed before 2015 appeared similar to the drought occurrence pattern. As a result of analyzing the correlation with the water storage yields of 3,423 agricultural reservoirs that do not immediately open their sluice gates in the cases of droughts or floods, it was confirmed that the correlation was higher than 56% in the natural state. Therefore, it was concluded that it is possible to re-evaluate agricultural droughts through long-term groundwater level change analyses.
Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.
The purposes of the study were to find out the basic needs of rural people and to get some implications for the integrated rural regional development. The data were gathered from 376 local government officers and change agents in 8 Provinces. Major results of study were as follows ; (1) Average income of rural households meet $90{\sim}100$ present of average income of urban households. (2) Most of respondents replied that average labor inputs should not exceed $7{\sim}8$ hours per a day. (3) Basic requirement of school career for the rural life was high school graduate. (4) Education expenditure should be less then 6 percent of total consumption expenditure. (5) Rural people should be able to access to basic public facilities such as school, hospital and drag store within thirty minitues. (6) Desirable housing space for rural life was $66{\sim}72.5m^2$. (7) Rural people should enjoy $3{\sim}4$ times of cultural activities and $3{\sim}4$ times of tours in a year.
This paper presents the change and contents of rural community development project by literature review. And this paper analyzes the results and problems of rural village in rural community development project. The aim of this study is to suggest the improvement method of rural community development project. Based on this study, mainly three results can be drawn as follows ; first, rural community development project must establish sustainability and locality to main direction of project. Second, this project demand new system and role of local government. And the third, this project are performed by residents, and an educational program and public information to inspire participation consciousness are necessary.
Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.
장기적인 시계열 수량 평균이 기술적인 발전 요인에 의해 증가하는 추세를 제거하여, 기존 MODIS NDVI 및 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 모형을 개선하고자 하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 까지의 NDVI (MYD13Q1)와 기상자료를 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다. 벼 수량 추세를 분석하고 이를 제거하여 모형을 보완하였다. 개선된 모형을 이용하여 추정한 벼 수량과 수량 통계 값 간의 상관 분석을 통해 추세 제거에 따른 정확도를 평가하였다. 그 결과, 추세가 제거된 벼 수량 추정 모형에 의해 예측된 수량이 통계 수량의 연간 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 추세 제거 전의 모형과 비교하여 통계 수량과의 상관계수와 결정계수도 높게 나타났다. 따라서 추세 제거 방법이 벼 수량 추정 모형을 효과적으로 보정하는 방법임을 확인하였다.
Korean population has been rapidly aging. Most of people regard the aging population as future crisis due to the rate of change and agree to prepare for a soft-landing on aging society in South Korea. Particularly, the aging population growth in rural areas is much faster than urban areas. Also rural areas relatively have poorer social and economic conditions so the countermeasures for population aging considering related social and economic indices are required. Moreover, each rural region has the different preparedness level for rural aging based on regional socio-economic characteristics. In this study, we analyzed correlations of the rural aging rate and local characteristics and developed an evaluation index to show the regional preparedness status for rural aging. To test the applicability of developed indicators, we applied them to 161 rural regions and assessed regional preparedness level for rural aging. This study would provide basic data for establishing policies for rural aging.
The purpose of this study is to extract the actual condition on the provision of rural new villages which are provided by public sectors such as rural modernized village, advanced rural village, happy village and rural new town in Cheon Nam provincial area. This study perform literature survey, research articles and data to analyze and classify. In the case of rural modernized village multiple regression analysis is carried out to look at the relationship of constructed lots with supplied lots. The outcome of the study show that the average size of new rural village is $32,497m^2$ and $52,542m^2$ in the case of rural modernized village and advanced rural village respectively, furthermore it shows that quiet large amount of villages are not sold as a proportion of 48% which is lower than nation-wide ratio of 55%. This study suggests the reasons for low sale of new villages and change of government rural village policy and process from public based planning to private based planning.
The changes of rural landscape are currently spread everywhere and are rapidily being processed both in quality and in quantities of changes From such aspects, it is urgent to control the land scape change, and is required to know what is valued or preferred in rural landscape, This study was conducted to investigate preferences and differences of the responses between urban and rural residents to rural scenery. As a method, color-slide surrogates for rural landscape settings are shown to urban and rural residents, For a given 52 scenes of rural landscapes the respondents judged the familiarity, orality, and preference along a ten point scale. The following facts are found: 1) Refponses to certain types of landscape settings are influenced by the place of residence of the respondents. The urban residents highly rated natural components of the rural landscape. In contrast rural residents preferred the scenes with visible sign of development 2) The relations among the estimation of preference, familiarity and rurality in rural landscape were deeply correlated. When the rural lands(:ape is adequately ref resented as 'familiarity' or 'rurality' well the landscape is more preferred 3) It is found what is valued or preferred in rural landscape : Readjusted agricultural land, big tree, grassland hi dominated visually were preferred in rural landscape. The implication of this study is that successful planning of development or management in rural area will occur only when these different needs and values are acknowledged and accommodated.
Local climate characteristics for both urban and rural areas can be attributed to multiple factors. Two factors affecting these characteristics include: 1) greenhouse gases related to global warming, and 2) urban heat island (UHI) effects caused by changes in surface land use and energy balances related to rapid urbanization. Because of the unique hydrological and climatological characteristics of cities compared with rural and forested areas, distinguishing the impacts of global warming urbanization is important. In this study, we analyzed anthropogenic climatic changes caused by rapid urbanization. Weather elements (maximum temperature, minimum temperature, and precipitation) over the last 60 years (1955-2016) are compared in urban areas (Seoul, Incheon, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan) and rural/forested areas (Gangneung, Chupungnyeong, Mokpo, and Yeosu). Temperature differences between these areas reveal the effects of urbanization and global warming. The findings of this study can be used to analyze and forecast the impacts of climate change and urbanization in other urban and non-urban areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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