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Curve Number 기반 직접유출 및 기저유출 산정 L-THIA 2010 시스템 개발 및 적용
장춘화 ( Chun Hwa Jang ),전지홍 ( Ji-hong Jeon ),( Bernard A. Engel ),류지철 ( Jichul Ryu ),강현우 ( Hyunwoo Kang ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-
유역에 유입되는 오염부하는 직접유출과 기저유출 형태로 수체에 유입된다. 따라서 수체로 유입되는 직접 유출 및 기저유출의 기작을 평가하는 것은 매우 중요하다. L-THIA모형은 입력자료가 복잡하지 않고 구동하는데 있어 모형의 작동 방법이 쉽다. 하지만 L-THIA 모형은 CN 기반의 직접유출 산정 모형으로써 기저유출에 의한 오염원의 평가를 하지 못하기 때문에 정확한 유역 내 유출량을 산정하고 비점오염을 평가하는데 있어 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 정확한 비점오염원 평가를 위해 기존 L-THIA모형이 대분류 8종류의 토지이용도를 사용한다면 토지이용도를 중분류 23종류로 확대시켰으며, 기저유출을 통한 비점오염평가를 위하여 기저유출 성분 평가 모듈을 추가하였다. 또한 개선된 L-THIA 모형은 기저유출 산정 평가 시, lag time 을 고려할 수 있도록 가중치를 두어 개선 하였고, 산정된 최저 기저 유출량은 실측자료 최저 유출량을 비강우 시 기저유출량으로 사용하도록 모형을 개선하였다. 이렇게 개선된 L-THIA 모형을 강원도 평창군 평창강 유역에 적용하여 실측 유량과 L-THIA모형의 예측 유량을 평가하였다. 강우-유출량 관계를 분석하여 실측자료의 오류 가능성이 있는 2006년 7월 16일과 28일 자료를 제외하고 분석하였다. 유출량을 보정한 결과 R<sup>2</sup> =0.654, EI=0.584 로 산정되었다. 본 연구에서는 개발된 모형의 보정을 통해 적용성을 평가하였으며, 향후 모형의 검증에 관한 연구를 수행할 것이다. 또 한 본 연구에서 개선된 L-THIA 2010 버전은 일강수량 자료로 일 유출량을 예측하기 때문에 전날 내린 강수로 인해 다음날 유출에 미치는 영향을 파악하는 한계가 있기 때문에 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
장춘화(Chun Hwa Jang),류지철(Jichul Ryu),강현우(Hyunwoo Kang),금동혁(Donghyuk Kum),김영석(Youngsug Kim),박화용(Hwa Yong Park),김기성(Ki Sung Kim),임경재(Kyoung Jae Lim) 한국토양비료학회 2011 한국토양비료학회지 Vol.44 No.6
Universal Soil Loss Equation (USLE) has been used to estimate potential long-term soil erosion in the fields. However, the USLE does not estimate sediment yield due to lack of module considering sediment delivery ratio (SDR) for watershed application. For that reason, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system was developed and applied to compute the sediment yield at watershed scale. However, the R factor of current SATEEC Ver. 2.1 was estimated based on 5-day antecedent rainfall, it is not related with fundamental concept of R factor. To compute R factor accurately, the energy of rainfall strikes should be considered. In this study, the R module in the SATEEC system was enhanced using formulas of Williams, Foster, Cooley, CREAMS which could consider the energy of rainfall strikes. The enhanced SATEEC system ver. 2.2 was applied to the Imha watershed and monthly sediment yield was estimated. As a result of this study, the R2 and NSE values are 0.591 and 0.573 for calibration period, and 0.927 and 0.911 for validation period, respectively. The results demonstrate the enhanced SATEEC System estimates the sediment yield suitably, and it could be used to establish the detailed environmental policy standard using USLE input dataset at watershed scale.
장춘화 ( Chun Hwa Jang ),최재완 ( Jae Wan Choi ),문종필 ( Jong Pill Moon ),금동혁 ( Kum Dong Hyuk ),김기성 ( Ki Sung Kim ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2011 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2011 No.-
토양 유실은 급속화된 산업화, 인위적 방목, 지나친 관개와 시비활동에 의해 점점 가속화되고 있으며, 토양 유실의 문제는 국내의 문제만이 아닌 전 세계적인 문제로 대두되었다. 이러한 토양유실을 억제하기 위해 국내외 많은 연구가 진행 중이며, 이 연구를 위한 토양유실량과 유사량을 산정을 위해서 SATEEC System이 많이 사용되고 있다. 현재 SATEEC System은 2.1까지의 버전이 개발되었으며, SATEEC System ver. 2.1은 5일 선행 강수량을 고려하여 R Fator를 산정하고 있다. 하지만 R factor는 일별 강우에너지를 이용하여 산정해야 하기 때문에 토양수분을 고려하는 5일 선행 강수량으로 R factor를 산정하는 것은 적합하지 않다. 그러므로 SATEEC System에서 5일 선행강우량을 고려하는 것은 정확한 일별 토양유실량 및 유사량을 산정하는 것에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 일강우량을 고려할 수 있는 Williams, Forster, Cooley, CREAMS의 R 산정 공식을 사용하여 SATEEC R 모듈을 개발하였으며, 이를 일강우를 고려한 SATEEC System에 적용하여 임하댐 지역을 1999년 1월부터 2004년 12월까지 보정기간으로 하고 2005년 1월부터 2008년 2월까지를 검정기간으로 하여 유사량을 산정하였다. 본 연구에서 개발한 일강우를 고려한 SATEEC R 모듈을 적용하여 유사량을 보정한 결과, R<sup>2</sup>=0.591, EI=0.573으로 산정되었으며, 검정 결과 R<sup>2</sup>=0.933, EI=0.767으로 보정 결과 보다 높은 상관관계를 보였다. 향후 일강우를 고려한 SATEEC R 모듈은 SATEEC System ver. 2.2에 추가하여 다양한 유역에 적용하여 적용성을 평가할 예정이다.
미래 기후 변화에 따른 임하댐 유역 토양유실량 변화 비교 평가
장춘화 ( Chun Hwa Jang ),강현우 ( Hyunwoo Kang ),금동혁 ( Donghyuk Kum ),양재의 ( Jay E Yang ),김성철 ( Sung Chul Kim ),최우영 ( Woo Young Choi ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2012 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2012 No.-
기후 변화란 현재의 기후가 자연적인 요인과 인위적인 요인에 의하여 점차 변화하는 것을 뜻하나, 고도로 도시화가 이루어진 현재는 자연적인 요인에 의한 변화 보다는 인위적인 요인인 인간 활동에 의해 발생하는 변화를 주로 말한다. 기후변화에 영향을 미치는 인위적인 요인에는 화석연료 과다 사용에 의해 발생한 온실기체에 따른 대기조성변화, 도시, 산업 발달에 따른 토지이용변화 등이 있다. 이러한 기후변화는 도시, 산업 개발이 계속됨에 따라 지속적으로 이루어지고 있으며, 기후변화에 따른 토양유실량 변화 또한 지속적으로 변동될 것으로 전망한다. 현재 우리나라는 자원으로써의 토양 보전을 위해 다양한 정책들이 실시되고 있으나 기후변화에 대비한 정책 수립과 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화센터(CCIC)에서 제공하는 SRES A1B 시나리오의 한반도 자료를 이용하였으며, 편이보정을 통해 미래의 기상자료를 현재 기상자료에 적용할 수 있도록 보정하여 사용하였다. 미래 기후 자료는 2020세기(2015년 ~ 2025년), 2040세기(2035년 ~ 2045년), 2060세기(2055년 ~ 2065년), 2080세기(2075년 ~ 2085년)의 강우자료를 이용하여 토양유실량 평가를 위한 USLE R factor를 산정을 위해 사용하였다. 본 연구의 대상지역은 토양유실에 따른 탁수문제가 다년간 지속되고 있는 낙동강 수계에 위치한 임하댐 유역이며, 토양유실량 산정을 위해서 USLE 방법을 사용하였다. 2020세기, 2040세기, 2060세기, 2080세기 미래 기후변화에 따른 토양유실량 변화를 비교 분석하고 수 년 간의 현장조사를 통해 제시한 평균 토양유실량과의 비교를 통하여 미래 기후 변화가 임하댐 토양유실량에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구를 통하여 미래 기후변화에 따른 토양유실량의 변동성을 파악할 수 있으며, 미래 기후변화에 따른 정책 및 기준수립이 필요함을 전망할 수 있다.
L THIA 2012 유출 및 수질 자동 보정 모듈을 이용한 유출/비점부하량 산정 및 비점오염 부하량 포텐셜 등급화
장춘화 ( Chun Hwa Jang ),금동혁 ( Dong Hyuk Kum ),하준수 ( Jun Soo Ha ),김경순 ( Kyong Soon Kim ),강동한 ( Dong Han Kang ),김극태 ( Keuk Tai Kim ),신동석 ( Dong Suk Shin ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국물환경학회 2013 한국물환경학회지 Vol.29 No.2
Urbanization from agricultural/ forest areas has been causing increased runoff and pollutant loads from it. Thus, numerous models have been developed to estimate NPS loading from urban area and Long Term Hydrologic Impact Analysis L THIA model has been used to evaluate effects of landuse changes on runoff and pollutant loads. However, the L THIA model could not consider rainfall intensity in runoff evaluation. There fore, the L THIA model, capable of simulating runoff using 10 minute rainfall data, was applied to the study areas for evaluation of estimated runoff and NPS. The estimated Nash Sutcliffe coefficient NSE values were over 0.6 for runoff, BOD, TN, and TP for most sites and watershed. The calibrated model was further extended to other counties for pollutant load potential evaluation. Pollutant load potential maps were developed and target areas were identified. As shown in this study, the L THIA 2012 can be used for evaluation runoff and pollutant loads with limited data sets and its estimation could be used in identifying pollutant load hot spot areas for implementation of site specific Best Management Practices.