본 연구의 목적은 수자원사업과 관련된 대표적 환경지표를 제시하고 더불어 사업전후 정량, 정성적 예측을 통합, 반영하는 일련의 방법을 제시하는 것이다. 구체적으로 수질, 경관, 생태계의 3가지 환경성 평가기준과 각각의 평가지표를 제시하였고, MAUT 기법을 이용하여 3가지 평가기준에 대한 효용함수를 전문가 설문을 통해 각각 도출하였다. 사업에 따른 영향정도는 정량적으로 예측된 결과를 사용하거나 이것이 어려울 경우 각 기준별 영향정도를 설문을 통하여 정성적으로 예측하는 방안을 제시하였다. 한편, 평가기준별 가중치는 해당 사업의 특수성을 고려하고자 사업별로 결정하는 것이 바람직하다고 제시하였으며, 이러한 일련의 과정은 사례연구로부터 적용성을 검토하였다. 본 연구의 결과물은 향후 사업에 따른 환경변화에 민감한 수자원사업에서 의사결정 지원수단으로 사용가능할 것으로 기대된다.
Currently in the drought evaluation, which is a supplier-oriented standard that applies storage rates of reservoirs, evaluation for users that use agricultural water is not done. Therefore, this study established drought evaluation items for drought evaluation based on farmers' judgement, conducted a survey on farmers and experts, compared and analyzed weighted value between two groups, and then classified the evaluation standards per each evaluation item. The agricultural drought evaluation items are 5 major items of water supply lapse rate, agricultural weather, agricultural irrigation facility, crop and soil, and 12 subsections for regional characteristics and opinions of consumers that use water to be reflected. The result of analyzing weighted value of farmers and experts' major items shows that farmers is agricultural irrigation facility(0.219), water supply lapse rate(0.211), agricultural weather(0.204), crop(0.183) and soil(0.183). Experts is agricultural weather(0.297), agricultural irrigation facility(0.202), water supply lapse rate(0.189), crop(0.162) and soil(0.150), which displays difference between the two groups. The agricultural drought criteria standards are established based on precedent studies and cases, and grades of evaluation items are 1st grade(extreme stage), 2nd grade(warning stage), 3rd grade(alert stage) and 4th grade(attention stage). The above analysis per each consumer-oriented agricultural drought evaluation item and the analysis on the standards of evaluation grades are expected to be used as a basic resource for establishing agriculture drought policy and selecting drought area in the future.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1273-1281
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1993
Estimation of daily and seasonal evaportranspiration is essential for water resource planning irrigation feasibility study, and real-time irrigation water management . This paper is to evaluate the applicability of neural networks to the estimation of evapotranspiration . A neural network was developed to forecast daily evapotranspiration of the rice crop. It is a three-layer network with input, hidden , and output layers. Back-propagation algorithm with delta learning rule was used to train the neural network. Training neural network wasconducted usign daily actural evapotranspiration of rice crop and daily climatic data such as mean temperature, sunshine hours, solar radiation, relative humidity , and pan evaporation . During the training, neural network parameters were calibrated. The trained network was applied to a set of field data not used in the training . The created response of the neural network was in good agreement with desired values. Evaluating the neural networ performance indicates that neural network may be applied to the estimation of evapotranspiration of the rice crop.
Estimation of runoff peak is needed to assess water availability, in order to support the multifaceted water uses and functions, hence to underscore the modalities for efficient water utilization. The magnitude of storm rainfall acts as a primary input for basin level runoff computation. The rainfall-runoff linkage plays a pivotal role in water resource system management and feasibility level planning for resource distribution. Considering this importance, a case study has been carried out in the Hancheon basin of Jeju Island where distinctive hydrological characteristics are investigated for continuous storm rainfall and high permeable geological features. The study aims to estimate unit hydrograph parameters, peak runoff and peak time of storm rainfalls based on Clark unit hydrograph method. For analyzing observed runoff, five storm rainfall events were selected randomly from recent years' rainfall and HEC-hydrologic modeling system (HMS) model was used for rainfall-runoff data processing. The simulation results showed that the peak runoff varies from 164 to 548 m3/sec and peak time (onset) varies from 8 to 27 hours. A comprehensive relationship between Clark unit hydrograph parameters (time of concentration and storage coefficient) has also been derived in this study. The optimized values of the two parameters were verified by the analysis of variance (ANOVA) and runoff comparison performance were analyzed by root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) estimation. After statistical analysis of the Clark parameters significance level was found in 5% and runoff performances were found as 3.97 RMSE and 0.99 NSE, respectively. The calibration and validation results indicated strong coherence of unit hydrograph model responses to the actual situation of historical storm runoff events.
달 얼음은 향후 인류의 심우주 탐사와 장기 체류를 위한 자원으로 활용될 수 있다. 달 얼음에 대한 기원 및 존재 유형은 여전히 가설로 남아 있다. 최근 세계 우주국에서는 달 얼음에 대한 원격탐사에서 지상탐사를 통해 정량적 매장량과 존재 유형을 밝히고자 경쟁적으로 미션을 계획하여 추진 중에 있다. 달 얼음의 매장량이 충분하다면 향후 얼음을 자원으로 활용하는 현지자원활용 개념이 각광받을 것으로 예상된다. 그러나 현재까지 얼음 추출에 따른 지반 공학적 관점에서 유의해야 하는 침하에 대한 검토는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 인공월면토-얼음 존재 유형별로 얼음 추출로 인해 발생 가능한 침하량에 대한 실험적 연구결과를 제시하고 있다. 그 결과 초기 함수비 약 10%의 인공월면토-얼음 혼합토에서 상당한 침하가 발생하였다.
Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.
Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.
Water-Energy-Food (WEF) nexus is a new holistic resources management concept that considers the interconnections among resources for sustainable resources planning and management. The current challenge is to fulfill the required demand in the lack of available resources. A traditional way to provide more available resource is by increase in production, but it caused increment of indirect demand of other interlinked resources. Importing resources from other area (where local supply is redundant) is another option to secure local resources with additional economic expenditure. The WEF nexus-trading model adapts the previously developed nationwide nexus simulation model with additional input parameters and functions to simulate trading scenarios. In general, the analysis starts with the quantification of local resources deficit (potential importing amount) and redundancy (potential exporting amount) of each area. Then, a trade module is initiated by determining possible donor area and importation amount. Finally, the nexus simulation for all area is re-run to determine final resources supply-demand results including the trading amount. The trade option provides an opportunity to meet local demands without draining local resources. However, the production capability of donor area may limit the importation amount. The newly developed trade option allows more alternatives for stakeholders to determine resources management plans.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
This study was accompanied to develop the management and application plans as resources for rural tourism through the analysis of distribution characteristics, inhabitants' practical use, need item for management and application, and aesthetic/recreation function of Palustrine wetland in rural area. The 2.3 Palustrine wetland per farm village were located, and 77.5% of total wetland was used by agricultural water, landscape, rural tourism The management and water quality were steadily getting better in used wetland than in unused wetland. Also, 91.8% of respondents answered that there is a practical use plan afterward, and much preferred the mode of ecotourism through restoration of ecological wetland. As the results from the appropriateness evaluation of management and application in used wetland for ecotourism, improvement item was required in observation deck, entrance lane, guidance facilities etc. And, insufficient result was deduced in appropriateness of operation program and special learning course, and in participation of inhabitants and experts. The result of evaluation of the aesthetic and recreation functions generally appeared high, but the need improvement item was required in artificial water wall and plantation base that deteriorate biological diversity. These results will be used to data for conservation, management and practical use of wetland, an important natural resource in farm village, which are confronted in crisis of land reclamation by use reduction of use and false management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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