KR20200048232A - 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents
하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200048232A KR20200048232A KR1020180130086A KR20180130086A KR20200048232A KR 20200048232 A KR20200048232 A KR 20200048232A KR 1020180130086 A KR1020180130086 A KR 1020180130086A KR 20180130086 A KR20180130086 A KR 20180130086A KR 20200048232 A KR20200048232 A KR 20200048232A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- stream
- river
- network
- dry
- flow rate
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000001035 drying Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 82
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 51
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims abstract description 26
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 87
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 48
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 claims description 38
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 20
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 claims description 20
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 claims description 20
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 6
- 239000002253 acid Substances 0.000 claims description 4
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 claims description 3
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 claims description 3
- 238000010612 desalination reaction Methods 0.000 claims 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 8
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000004162 soil erosion Methods 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005108 dry cleaning Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 2
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000005202 decontamination Methods 0.000 description 1
- 230000003588 decontaminative effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 239000008235 industrial water Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 239000002352 surface water Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 하천 건천화 평가 방법은 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오를 획득하는 단계와, 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화 정도를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 건천화 요인 데이터는 상기 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 변화률을 포함한다.
Description
아래 실시예들은 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
최근에는 산업 발전, 도시화 및 녹지 개발 등으로 인해 산림 밀도, 하천의 형상, 토지 이용 및 지하수 이용 등이 변화하여 하천이 건천화되고 있다.
산림이 많아지는 경우, 식물의 증발산량은 증가하고, 하천의 물은 줄어들어 하천이 건천화되는 직접적인 원인이 된다.
무분별한 지하수 사용으로 지하수 수위가 낮아지는 경우, 하천 등의 지표수는 흡수되어 하천이 건천화되는 직접적인 원인이 된다.
하천 건천화는 자연 상태의 하천 성질의 변화로 인해 하천의 유량이 감소해 하천이 건천화되는 것이다.
유역 내 수문 인자의 특성 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천 건천화 현상을 유발하고 있다.
하천 건천화에 의해 감소된 하천 유량은 수자원 이용, 물순환, 경관, 환경 생태 및 사회 경제적 측면 등 심각한 부작용을 초래할 수 있다.
실시예들은 하천의 지형 및 특성 데이터, 기후 변화 시나리오 뿐만 아니라 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터를 통해 하천의 건천화를 평가하는 기술을 제공할 수 있다.
이에, 실시예들은 하천 건천화 원인 및 하천 취약지점 예측, 하천 미래 변동 예측, 하천 시계열 해석, 하천 건천화 정보 제공, 수문 및 수자원 변동 예측, 가뭄 및 건천화 적응 전략을 위한 맞춤형 정책, 대응 방안 및 법제도 개선에 활용 가능한 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 하천 건천화 평가 방법은 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오를 획득하는 단계와, 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화 정도를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 건천화 요인 데이터는 상기 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 변화률을 포함한다.
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터는 GIS(geographic information system) 기반의 데이터일 수 있다.
상기 하천의 지형 및 특성 데이터는 상기 하천의 수치 표고 모델(digital elevation model)에 기반한 하천의 위치, 크기, 경사, 하상 재료, 수문 특성, 수위, 유황 특성, 갈수량 및 강수를 포함할 수 있다.
상기 평가하는 단계는 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하기 위한 하천망을 생성하는 단계와, 상기 하천의 건천화를 평가하는 기준인 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 단계는 상기 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하는 단계와, 상기 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분량을 계산하는 단계와, 상기 증발산량, 상기 유출량, 상기 토양 수분량 및 상기 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 하천의 유황 특성, 관측된 하천 유량과 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이, 및 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량에 따른 하천의 평균 갈수량 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 계산하는 단계는 상기 하천망의 공기 역학 저향에 따라 상기 하천망의 증발산량을 계산하는 단계와, 상기 하천망의 토양층에 따라 상기 하천망의 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 계산하여 상기 유출량을 계산하는 단계와, 상기 하천망의 토지 변화율에 따라 토양의 침투 및 침루되는 수분에 따른 상기 토양 수분량을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 등급화하는 단계는 상기 증발산량, 상기 유출량, 및 상기 토양 수분량을 상기 기준 유량과 비교하여 상기 하천망의 건천화 여부를 판단하는 단계와, 상기 하천이 건천화된 경우, 상기 하천망이 건천화된 건천화 일수에 기초하여 상기 하천망의 건천화 지수를 결정하는 단계와, 상기 하천망의 건천화 지수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 하천 건천화 평가 장치는 통신 모듈과, 상기 통신 모듈을 통해 하천의 지형 및 특성 데이터와, 상기 하천의 기후 변화 시나리오를 획득하고, 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하는 프로세서를 포함하고, 상기 건천화 요인 데이터는 상기 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 변화률을 포함한다.
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터는 GIS(geographic information system) 기반의 데이터일 수 있다.
상기 하천의 지형 및 특성 데이터는 상기 하천의 수치 표고 모델(digital elevation model)에 기반한 하천의 위치, 크기, 경사, 하상 재료, 수문 특성, 수위, 유황 특성, 갈수량 및 강수를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하기 위한 하천망을 생성하는 생성 모듈과, 상기 하천의 건천화를 평가하는 기준인 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 건천화 평가 모듈을 포함할 수 있다.
상기 건천화 평가 모듈은 상기 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하고, 상기 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분량을 계산하고, 상기 증발산량, 상기 유출량, 상기 토양 수분량, 및 상기 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화를 등급화할 수 있다.
상기 건천화 평가 모듈은 상기 하천의 유황 특성, 관측된 하천 유량과 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이, 및 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량에 따른 하천의 평균 갈수량 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 기준 유량을 결정할 수 있다.
상기 건천화 평가 모듈은 상기 하천망의 공기 역학 저향에 따라 상기 하천망의 증발산량을 계산하고, 상기 하천망의 토양층에 따라 상기 하천망의 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 계산하여 상기 유출량을 계산하고, 상기 하천망의 토지 변화율에 따라 토양의 침투 및 침루되는 수분에 따르는 상기 토양 수분량을 계산할 수 있다.
상기 건천화 평가 모듈은 상기 증발산량, 상기 유출량, 및 상기 토양 수분량을 상기 기준 유량과 비교하여 상기 하천망의 건천화 여부를 판단하고, 상기 하천이 건천화된 경우, 상기 하천망이 건천화된 건천화 일수에 기초하여 상기 하천망의 건천화 지수를 결정하고, 상기 하천망의 건천화 지수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 상기 하천망의 건천화를 등급화할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 하천 건천화 평가 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 도 2에 도시된 프로세서의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4는 도 2에 도시된 데이터 베이스를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 5는 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 하천 유출량을 계산하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 건천화를 등급화하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 건천화 평가 결과를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 8a는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 8b는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 다른 예를 나타낸다.
도 9는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 도 2에 도시된 프로세서의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4는 도 2에 도시된 데이터 베이스를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 5는 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 하천 유출량을 계산하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 건천화를 등급화하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 건천화 평가 결과를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 8a는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 8b는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 다른 예를 나타낸다.
도 9는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 실시예에 따른 하천 건천화 평가 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 하천 건천화 평가 시스템(a stream drying assessing system; 10)은 사용자 장치(a user device; 100) 및 하천 건천화 평가 장치(a stream drying assessing apparatus; 200)를 포함한다.
사용자 장치(100)는 하천 건천화 평가 장치(200)로부터 전송된 하천 건천화 평가 결과를 디스플레이할 수 있다.
사용자 장치(100)는 전자 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 PC(personal computer), 데이터 서버, 또는 휴대용 장치로 구현될 수 있다.
휴대용 전자 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 스마트 디바이스(smart device)으로 구현될 수 있다. 스마트 디바이스는 스마트 워치(smart watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다.
하천 건천화 평가 장치(200)는 하천의 지형 및 특성 데이터, 기후 변화 시나리오, 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 하천의 건천화를 평가할 수 있다. 이때, 하천 건천화 평가 장치(200)는 PGAC-CC(Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Chage) 모형 기반의 drying stream assessment tool via. Grid-based past data mining and water flow traching(DrySAT) 모델을 이용하는 장치일 수 있다.
즉, 하천 건천화 평가 장치(200)는 하천의 지형 및 특성 데이터, 기후 변화 시나리오 뿐만 아니라 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터를 통해 하천의 건천화를 평가함으로써, 하천 건천화 원인 및 하천 취약지점 예측, 하천 미래 변동 예측, 하천 시계열 해석, 하천 건천화 정보 제공, 수문 및 수자원 변동 예측, 가뭄 및 건천화 적응 전략을 위한 맞춤형 정책, 대응반안 및 법제도 개선에 활용할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 개략적인 블록도를 나타내고, 도 3은 도 2에 도시된 프로세서의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 하천 건천화 평가 장치(200)는 통신 모듈(a communication module; 210), 데이터 베이스(a data base; 230) 및 프로세서(a processor; 250)를 포함한다.
통신 모듈(210)은 공공기관인 기상청 및 하천 관측소 등 다양한 기관 및 서버를 통해 연대별 하천의 과거 및 현재 관측 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오 및 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터를 수신할 수 있다.
통신 모듈(210)은 프로세서(230)로부터 전송된 하천 건천화 평가 결과를 사용자 장치(100)로 전송할 수 있다.
데이터 베이스(230)는 통신 모듈(210)을 통해 수신된 하천의 과거 및 현재 관측 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오 및 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터를 저장 및 관리할 수 있다.
예를 들어, 하천의 과거 및 현재 관측 데이터는 하천의 지형 및 특성 데이터로 하천의 위치, 크기, 경사, 하상 재료, 수문 특성, 수위, 유황 특성, 갈수량 및 강수(예를 들어, 강우 및 강설(또는 융설) 등 하천의 전반적인 데이터를 포함할 수 있다. 하상 재료는 모래 및 자갈등의 하천을 이루는 자원의 종류일 수 있다.
하천의 기후 변화 시나리오는 하천 주변의 기후 변화를 예측한 시나리오일 수 있다.
건천화 요인 데이터는 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 사용률 등 하천을 건천화하는 다양한 건천화 요인 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 베이스(230)는 건천화 요인 데이터를 산림, 지하수, 하천 및 도로와, 토지로 구분하여 저장할 수 있다. 도 4에서 데이터 베이스(230)의 구성에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
하천의 지형 및 특성 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오 및 건천화 요인 데이터는 고해상도의 GIS(geographic information system) 기반의 데이터로 공간 분포맵으로 표현되는 데이터일 수 있다. 예를 들어, 공간 분포맵은 지도상에 하천의 지형 및 특성과 하천의 기후 변화를 도시화한 맵으로 토양도, 토지 이용도등 다양하게 시각화될 수 있다.
프로세서(250)는 하천 건천화 평가 장치(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 통신 모듈(210) 및 데이터 베이스(230)를 제어할 수 있다.
프로세서(250)는 통신 모듈(210)을 통해 수신된 시계열 데이터인 하천의 과거 및 현재 관측 데이터인 하천의 지형 및 특성 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오, 건천화 요인 데이터를 획득할 수 있다.
프로세서(250)는 하천의 지형 및 특성 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오, 건천화 요인 데이터에 기초하여 하천의 건천화를 평가할 수 있다.
프로세서(250)는 생성 모듈(a generation module; 251) 및 건천화 평가 모듈(a drying assessing module; 253)을 포함한다.
생성 모듈(251)은 하천의 지형 및 특성 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오, 건천화 요인 데이터에 기초하여 하천의 건천화를 평가하기 위한 하천망을 생성할 수 있다. 이때, 하천망은 기후 변화 시나리오별로 생성된 복수의 하천망들일 수 있다.
먼저, 생성 모듈(251)은 하천의 수치 표고 모델(digital elevation model; DEM)을 이용하여 하천의 지형 및 특성 데이터, 하천의 기후 변화 시나리오가 반영된 하천망을 생성할 수 있다.
이후에, 생성 모듈(251)은 생성된 하천망에 건천화 요인 데이터를 반영하여 하천망을 최종 생성할 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 하천의 건천화를 평가하는 기준인 기준 유량에 기초하여 기후 변화 시나리오별 민감도 분석을 통해 시간에 따라 공간적으로 변화하는 하천망의 건천화를 평가할 수 있다.
예를 들어, 건천화 평가 모듈(253)은 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 기준 유량을 결정할 수 있다. 건천화 평가 모듈(253)은 하천의 유황 특성, 관측된 하천 유량과 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이, 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량에 따른 하천의 평균 갈수량 중에서 적어도 하나에 기초하여 기준 유량을 결정할 수 있다.
하천의 과거 관측 데이터를 이용하는 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천의 과거 유황 특성에 따라 건천화된 하천의 시계열별 유량의 유사치로 기준 유량을 결정할 수 있다. 이때, 기준 유량은 과거 관측 데이터인 과거 하천의 지하수 사용량이 적용된 유량일 수 있다. 하천의 과거 유황 특성은 하천의 과거 지형 및 과거 특성 데이터에서 하천이 건천화된 기간에 해당하는 하천의 유황 특성일 수 있다.
하천의 현재 관측 데이터를 이용하는 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 현재 관측된 하천 유량과 하천의 수문 모형을 통해 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이가 10 % 내지 20 % 비율 이상 차이가 날 때의 유량치로 기준 유량을 결정할 수 있다.
하천의 평균 갈수량을 이용하는 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 GEV(generalized extreme value) 빈도 분석을 통해 현재 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량의 유황 특성을 분석하여 하천의 평균 갈수량으로 기준 유량을 결정할 수 있다. 이때, 하천의 평균 갈수량은 일유량의 최저 10일 간의 평균치로 정의되는 갈수량의 10년 평균일 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 하천망에서 임의의 지점을 선정하여 일단위로 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분양 중에서 적어도 하나를 계산할 수 있다. 이때, 임의의 지점은 상류 구조물에 대한 영향을 받지않고 자연 유량의 관측이 이루어지는 지점일 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 공기 역학 저항에 따라 건천화 요인 데이터 중에서 산림 밀도 및 높이와 토지 변화율이 반영된 하천망의 증발산량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 건천화 평가 모듈(253)은 FAO penman-Monteith 공식을 이용하여 하천망의 공기 역학 저항을 산정하고, 위성 영상으로부터 추출한 LAI(leaf area index) 자료를 이용하여 실제 하천망의 증발산량으로 변화할 수 있다. 산림 밀도 및 높이는 하천망의 증발산량, 토지 수분량뿐만 아니라 가뭄 및 갈수기에 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
하천망의 증발산량은 수학식 1로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 공기 역학 저항이고, 
는 풍속 측정 높이이고, 
는 풍속 단면의 영점 위치이고, 
는 운동량 변환에 대한 조도 길이(cm)이고, 
는 습도와 온도 측정의 높이(cm)이고, 
는 수증기 변환에 대한 조도 길이이고, 
는 von Karman 상수이고, 
는 
높이 에서의 풍속(m/s)이다. 이때, 
및 
는 건천화 요인 데이터일 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 건천화 요인 데이터 중에서 하천의 도시화율, 토지 변화율, 산림 밀도 및 높이, 지하수 사용률과 하천의 변화율이 반영된 하천망의 유출량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 유출량은 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 포함할 수 있다. 도 5에서 하천 유출량을 계산하는 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
건천화 평가 모듈(253)은 건천화 요인 데이터 중에서 토지 변화율이 반영된 토양 수분량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 토지 변화율에 따라 토양에 침투 및 침루되는 수분에 따른 토양 수분량을 계산할 수 있다. 이때, 토지 변화율은 하천의 강수에 의한 강우 침식률, 토양 침식률 및 유사 이송량에 따른 토지의 변화율 및 토양 토심의 변화에 따른 토지의 변화율일 수 있다. 토양 침식률 및 유사 이송량은 수정 범용 토양 유실 방정식(revised universal soil loss equation; RUSLE)과 rompaet이 제시한 sediment delibery 공식을 통해 산정될 수 있다.
토양 수분량은 수학식 2로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 최종 토양 수분량(mm)이고, 
는 초기 토양 수분량(mm)이고, 
는 i일의 강수량(mm)이고, 
는 시간(day)이고, 
는 i일의 증발산량(mm)이고, 
는 i일의 지표 유출량(mm)이고, 
는 i일의 중간 유출량(mm)이고, 
는 i일의 기저 유출량(mm)을 나타낸다.
토양 침식률은 수학식 3으로 나타낼 수 있다.
여기서, A는 연평균 토양 침식률(average annual soil erosion rate(ton/ha/yr)), R은 강우 침식 인자(rain erosivity factor(Mj/ha*mm/yr)), K는 토양 침식 인자(soil erodibility factor(ton/ha/R)), LS는 지형 길이 및 경사 인자(torographical slope and length factor(dimensionless)), C는 식생 관리 인자(crop management factor(dimensionless)), P는 침식 제어 인자(erosion control factor(dimensionless)), 
는 전송 용량 계수(transport capacity coefficient(m)) 및 TC는 전송 용량(transport capacity(ton/ha/yr)을 나타낸다. 이때, 강우 침식 인자는 1분 강우 데이터를 통해 연도별 강우 사상별 운동에너지 및 30분 최대 강우강도로부터 산정될 수 있다. 강우 침식 인자는 총 강우량의 상관 분석을 통해 총 강우량에 따른 강우 침식 인자 최신 경험식이 적용될 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분양 중에서 적어도 하나 및 기준 유량에 기초하여 하천망의 건천화 정도를 등급화할 수 있다.
예를 들어, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분양 중에서 적어도 하나와 기준 유량을 비교하여 격자 단위 및 시계열별로 하천망의 건천화 여부를 판단할 수 있다. 이때, 격자 단위는 1 Km 격자 단위일 수 있다.
하천이 건천화된 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망이 건천화된 건천화 일수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 하천망의 건천화 지수를 결정할 수 있다. 이때, 건천화 일수는 하천의 유량이 기준 유량보다 낮아지는 일수이고, 건천화 지수는 하천망의 건천화 정도를 나타내는 수치로 하천망의 건천화가 심할수록 클 수 있다.
건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 하천망의 건천화를 등급화할 수 있다. 도 6에서 건천화를 등급화하는 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
건천화 평가 모듈(253)은 건천화 평가 결과를 일단위 수문 요소별 시공간 분포도 및 CSV(엑셀 또는 텍스트) 파일로 저장 및 관리할 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 데이터 베이스를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 데이터 베이스(230)는 건천화 요인 데이터를 산림 DB(231), 지하수 DB(233), 하천 및 도로 DB(235) 및 토지 DB(237)로 구성할 수 있다.
산림 DB(231)는 하천 주변의 산림에 대한 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 산림 DB(231)는 하천 주변의 산림이 변화되는 비율인 하천의 산림 변화률이 저장될 수 있다. 하천의 산림 변화률은 하천 주변의 개발로 인한 산림 밀도 및 높이의 변화에 따라 하천의 증발산량의 증가를 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
지하수 DB(233)는 하천 주변의 지하수에 대한 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 지하수 DB(233)는 하천 주변의 지하수가 사용되는 비율인 하천의 지하수 사용률이 저장될 수 있다. 하천의 지하수 사용률은 하천의 충진량보다 높은 하천 주변의 지하수 사용으로 인해 하천의 기저 유량 감소를 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다. 하천의 지하수 사용률은 과거 지하수 이용량 보고 자료로부터 과거 인구 증가 및 도시비율 증가율과의 상관성 분석에 따라 추정될 수 있다.
하천 및 도로 DB(235)는 하천에 대한 데이터 및 하천 주변의 도로에 대한 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 하천 및 도로 DB(235)는 하천 주변이 도시화되는 비율인 하천의 도시화율, 하천 주변의 시설물이 증가하는 비율인 하천의 시설물 증가율 및 하천이 보유한 유량인 하천수가 변화되는 비율인 하천의 하천수 변화률이 저장될 수 있다.
하천의 도시화율은 불투수층 증가에 따른 하천의 지하 기저 유량 감소 및 지하 수위 저하, 도시화와 인구 증가에 따른 용수 사용량 증가, 하천의 직강화에 따른 유출 속도 증가를 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
하천의 시설물 증가율은 하천 상류에 건설된 댐에 의한 하천의 유출 차단, 보 건설로 인한 하천수 차단을 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
하천의 하천수 변화률은 농업용수, 공업용수, 생활용수의 사용량 증가에 의한 하천수 취수량 증가 및 하천의 강수(예를 들어, 강우 및 강설(또는 융설)로 인한 하천수의 감소를 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
토지 DB(237)는 하천 주변의 토지에 대한 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 토지 DB(237)는 하천 주변의 토지가 변화되는 비율인 하천의 토지 변화율이 저장될 수 있다. 이때, 토지 변화율은 하천 주변의 토양 및 토심의 이용 변화에 따른 식생 분포 변화, 유효 토심 변화일 수 있다. 하천의 토지 변화율은 퇴사로 인한 하천의 저류 기능 상실, 토양 유효토심의 감소로 인한 토양 수분 함유 기능 상실, 하천의 첨두 유량 증가, 식생의 증가로 인하여 하천의 유출량에 직접적인 영향을 미치는 하천의 증발산량 증가, 하천의 유출량 증가 및 하천의 토양 수분량 감소를 초래하여 하천이 건천화되는 요인일 수 있다.
데이터 베이스(230)의 데이터는 현실 세계를 데이터로 표현하기 위해 개념적인 구조와 논리적인 구조를 거쳐 실제 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 구조로 변환되어야 한다.
예를 들어, 데이터 베이스(230)의 데이터는 개념적, 논리적 및 물리적인 DB 구조로 설계될 수 있다. 이때, 개념적 설계는 속정의 정의한 분야별 엔티티 간의 관계를 통한 설계를 나타내고, 논리적 설계는 전체적인 데이터의 이해와 파악이 용이하도록 ERD(entity relation diagram) 작성을 통한 설계를 나타내고, 물리적 설계는 작성된 ERD를 통한 상세 테이블 내역서 작성을 토한 설계를 나타낸다.
데이터의 개념적 설계는 현실 세계에서 나타나는 정보 구조를 단순화하고 추상화시켜 개념화하는 것으로 엔티티-관계 모델(entity-relationship model)을 통해 entity와 attribute를 도출하고, 엔티티 사이의 관계를 Chen ERD를 활용하여 개념적으로 모형화하는 것을 의미할 수 있다. 이때, 데이터는 활용 방향에 맞게 세분화되고, 분류되어 재 정의될 수 있다.
데이터의 논리적 설계는 개념적 모델 설계를 통해 얻은 엔티티를 실제적으로 데이터 베이스(230)에 구현하기 위한 중단 단계로 개념적 설계의 모델링 단계를 통해 작성된 분석 결과에 기초하여 데이터 베이스(230)의 관리적인 측면과 성능적인 측면을 고려한 최적의 테이블을 설계하는 단계일 수 있다. 이때, 논리적 설계는 관계형 데이터 모델, 객체 지향 데이터 모델을 사용할 수 있다.
예를 들어, 논리적 설계는 매핑 규칙을 이용하여 개념적 설계에 의해 작성된 개념적 ERD와 데이터 테이블을 매핑시키고, 전체적인 데이터의 이해와 파악이 용이하도록 테이블 및 컬럼의 관계를 기반한 논리적 ERD를 작성하는 것을 의미할 수 있다. 이때, 매핑 규칙은 개념적 설계 단계에서 도출된 entity, attribute 및 관계를 테이블로 정의하는 것으로, entity를 테이블로 정의하고, attribute를 컬럼으로 정의한 후 선정된 식별자를 기본키(primaty key)로 지정하고, 관계를 외부키로 지정하는 것을 의미할 수 있다.
데이터의 물리적 설계는 논리적 설계를 통해 생성된 논리적 데이터 베이스 구조로부터 컴퓨터 저장장치에 저장하게 될 데이터 베이스의 구성을 결정하여 물리적 구조를 정의하는 것으로 작성된 ERD를 통해 상세 테이블 내역서를 작성하는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 물리적 설계는 행, 열 및 테이블로 표현된 논리적 데이터를 파일, 레코드, 필드와 같은 물리적 데이터로 전환하여 데이터가 저장된 상태와 저장된 데이터를 찾는 방법, 접근 경로를 객체지향 데이터 모델의 클래스 다이어그램에 정의하는 것을 의미할 수 있다. 이때, 물리적 설계는 논리적 설계에 따른 데이터의 레코드와 파일의 저장 구조 및 형태를 결정하고 레코드의 접근 방식을 선택하는 과정 및 데이터 처리의 우선 순위를 결정하는 데이터 베이스 성능 요구 분석 과정이 포함될 수 있다.
도 5는 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 하천 유출량을 계산하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 건천화 평가 모듈(253)은 건천화 요인 데이터 중에서 하천의 도시화율, 토지 변화율, 산림 밀도 및 높이, 지하수 사용률과 하천의 변화율이 반영된 하천망의 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 계산할 수 있다. 이때, 하천망의 토양층은 지표층, 중간층 및 지하층일 수 있다. 하천의 변화율은 일단위 하천의 강수(예를 들어, 강우량 및 강설(또는 융설)량) 및 하천의 최대 잠재보유 수량에 따른 하천수의 변화율일 수 있다.
하천의 지하수 유출량은 수학식 4로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 i일의 얕은 대수층 저류량(mm)이고, 
는 i일의 대수층 함양 수량(mm)이고, 
는 i일의 주하천으로 유입되는 지하수 유출량(mm)이고, 
는 i일의 물부족으로 인하여 이동하는 물의 양(mm)이고, 
는 i일의 양수에 의해 배수되는 물의 양(mm)을 나타낸다. 이때, 
및 
은 건천화 요인 데이터일 수 있다.
강설(또는 융설)량은 수학식 5 내지 7로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 해당일의 적설온도(℃)이고, 
는 시간(day)이고, 
는 적설 온도의 지체계수이고, 
는 일 평균 기온(℃)을 나타낸다.
여기서, 
는 현재 적설에 포함된 수분량(mm)이고, 
는 적설에 포함된 초기 수분량(mm)이고, 
는 일 평균 기온의 임계 온도 보다 낮을 경우에 발생하는 강수량(mm)이고, 
는 적설에서 승화되는 수분의 양(mm)이고, 
는 융설되는 수분량(mm)을 나타낸다.
여기서, 
는 융설량(mm)이고, 
은 융설률(mm/day/℃)이고, 
는 눈으로 덮인 면적비이고, 
는 일 최고 기온(℃)이고, 
는 융설 온도(℃)를 나타낸다.
하천의 지표 유출량은 수학식 8로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 지표유출량(mm)이고, 
은 아직 유출되지 않은 이전날의 유출량(mm)이고, 
은 지표유출지연상수, 
는 집중시간(min)를 나타낸다.
하천의 중간 유출량은 수학식 9로 나타낼 수 있다.
여기서, 
는 중간유출량(mm)이고, 
은 중간유출경사(m/m)이고, 
는 포화수리전도도(m/day), 
는 일 토양수분(m3/m3)이고, 
는 포장용수량(m3/m3)이고 
는 유효공극률(m3/m3)을 나타낸다.
도 6은 도 3에 도시된 건천화 평가 모듈이 건천화를 등급화하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화를 DB별 표준 유역별로도 등급화될 수 있다. 예를 들어, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수에 따라 양호(normal), 보통(weak), 약간 나쁨(warning), 나쁨(severe) 및 매우 나쁨(very severe) 중에서 어느 하나로 하천망의 건천화 등급을 결정할 수 있다.
건천화 일수가 10일 이하인 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수를 1.0 내지 1.5 중에서 어느 하나로 결정하고, 하천망의 건천화 등급을 양호로 등급화할 수 있다.
건천화 일수가 10일 초과, 30일 이하인 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수를 1.6 내지 2.4 중에서 어느 하나로 결정하고, 하천망의 건천화 등급을 보통으로 등급화할 수 있다. 이때, 건천화 평가 모듈(253)은 보통 등급인 하천망을 관리하기 위한 코멘트를 “모니터링 유의(concern monitoring)”로 결정할 수 있다.
건천화 일수가 30일 초과, 60일 이하인 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수를 2.5 내지 3.4 중에서 어느 하나로 결정하고, 하천망의 건천화 등급을 약간 나쁨으로 등급화할 수 있다. 이때, 건천화 평가 모듈(253)은 약간 나쁨 등급인 하천망을 관리하기 위한 코멘트를 “면밀히 관찰(keep watch carefully)”로 결정할 수 있다.
건천화 일수가 60일 초과, 90일 이하인 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수를 3.5 내지 4.4 중에서 어느 하나로 결정하고, 하천망의 건천화 등급을 나쁨으로 등급화할 수 있다. 이때, 건천화 평가 모듈(253)은 나쁨 등급인 하천망을 관리하기 위한 코멘트를 “단기 향상 요구(require short-term inprovement)”로 결정할 수 있다.
건천화 일수가 90일 초과인 경우, 건천화 평가 모듈(253)은 하천망의 건천화 지수를 4.5 내지 5.0 중에서 어느 하나로 결정하고, 하천망의 건천화 등급을 매우 나쁨으로 등급화할 수 있다. 이때, 건천화 평가 모듈(253)은 매우 나쁨 등급인 하천망을 관리하기 위한 코멘트를 “장기 향상 요구(require long-term inprovement)”로 결정할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 건천화 평가 결과를 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 하천 건천화 평가 장치(200)는 사용자 장치(100)를 통해 공간 분포맵을 이용하여 표준 유역별 하천의 건천화 등급을 시각화하여 건천화 평가 결과를 제공할 수 있다. 이때, 건천화 평가 결과는 기상 요소만을 반영한 건천화 평가 결과와 건천화 요인 데이터가 추가로 반영된 건천화 평가 결과를 함께 제공할 수 있다.
예를 들어, 하천 건천화 평가 장치(200)는 토심이 반영된 건천화 평가 결과(RESULT1), 림 높이가 반영된 건천화 평가 결과(RESULT 2), 전국 도로망이 반영된 건천화 평가 결과(RESULT 3), 지하수 사용량이 반영된 건천화 평가 결과(RESULT 4), 토지 이용이 반영된 건천화 평가 결과(RESULT 5) 및 모든 건천화 요인 데이터가 반영된 건천화 평가 결과(RESULT 6)를 제공할 수 있다.
도 8a는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 일 예를 나타내고, 도 8b는 일 실시예에 따른 측지 기준계를 설명하기 위한 다른 예를 나타낸다.
도 8a 및 도 8b를 참조하면, 데이터 베이스(230)에 저장된 데이터는 구축 기관 및 제작 방법이 상이하여 서로 다른 좌표 체계(예를 들어, 다른 측지 좌표계)를 가질 수 있다. 이때, 측지 좌표계는 지구상의 위치를 위도 및 경도로 나타내기 위한 기준 체계로써, 지리 좌표 체계(geographic coordinate system)일 수 있다.
하천 건천화 평가 장치(200)는 도 8a와 같이 데이터의 좌표 체계를 통일하기 위해 데이터를 가공 처리(예를 들어, 데이터의 좌표 변환 수행 및 경계 일치 작업)할 수 있다. 이때, 좌표 변환 수행은 ArcToolbox의 좌표 정의(define projection), 한국 측지 좌표계와 세계 측지 좌표계의 TM 좌표 체계를 통한 좌표 체계 정의를 의미한다. 세계 측지 좌표계는 전 세계에서 공통으로 사용할 수 있는 위치 기준 체계로 ITRF(international terrestrial reference frame)계, WGS 계 및 PZ 계 등으로 구분된다.
데이터 가공 처리는 지리 좌표 체계의 변환을 의미할 수 있다. 지리 좌표 체계의 변환(또는 지리적 변환(geographic transformation)) 방법은 ArcGIS에서 적용하는 방정식에 의한 방법(equation-based method), 격자에 의한 방법(grid-based method)로 분류될 수 있다. 방정식에 의한 방법은 3-변수(3-parameter) 방법, 7-변수(7-parameter) 방법, Molodensky 방법, 단순 Molodensky 방법으로 세분류될 수 있다.
하천 건천화 평가 장치(200)는 도 8b와 같이 Molodensky-badekas 모델에 의한 7변수 상시 변환과 왜곡 모델링 결과의 보정에 의한 변환으로 데이터의 지리 좌표 체계를 변환할 수 있다.
구체적으로, 하천 건천화 평가 장치(200)는 회전 중심 및 데이텀 기준에 대한 (X0, Y0, Z0) 좌표 변수를 3개 추가한 변형된 방법으로 지리적 변환을 수행할 수 있다.
도 9는 도 1에 도시된 하천 건천화 평가 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 하천 건천화 평가 장치(200)는 하천의 지형 및 특성 데이터, 기후 변화 시나리오, 건천화 요인 데이터를 획득할 수 있다(910).
하천 건천화 평가 장치(200)는 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 하천의 기준 유량을 결정하고(930), 하천의 지형 및 특성 데이터, 기후 변화 시나리오, 건천화 요인 데이터에 기초하여 하천망을 생성할 수 있다.
하천 건천화 평가 장치(200)는 하천망(또는 하천)의 증발산량, 유출량 및 토양 수분량 중에서 적어도 하나를 계산할 수 있다(950).
하천 건천화 평가 장치(200)는 적어도 하나 및 기준 유량에 기초하여 하천망(또는 하천)의 건천화를 등급화함으로써, 하천망(또는 하천)의 건천화를 평가할 수 있다(970).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
Claims (16)
- 하천의 지형 및 특성 데이터와 상기 하천의 기후 변화 시나리오를 획득하는 단계; 및
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하는 단계
를 포함하고,
상기 건천화 요인 데이터는 상기 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 변화률을 포함하는 건천화 평가 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터는 GIS(geographic information system) 기반의 데이터인 하천 건천화 평가 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터는 상기 하천의 수치 표고 모델(digital elevation model)에 기반한 하천의 위치, 크기, 경사, 하상 재료, 수문 특성, 수위, 유황 특성, 갈수량 및 강수를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 평가하는 단계는,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하기 위한 하천망을 생성하는 단계; 및
상기 하천의 건천화를 평가하는 기준인 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 단계
를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 단계는,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하는 단계;
상기 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분량을 계산하는 단계; 및
상기 증발산량, 상기 유출량, 상기 토양 수분량 및 상기 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 단계
를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 하천의 유황 특성, 관측된 하천 유량과 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이, 및 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량에 따른 하천의 평균 갈수량 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하는 단계
를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 계산하는 단계는,
상기 하천망의 공기 역학 저향에 따라 상기 증발산량을 계산하는 단계;
상기 하천망의 토양층에 따라 상기 하천망의 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 계산하여 상기 유출량을 계산하는 단계; 및
상기 하천망의 토지 변화율에 따라 토양의 침투 및 침루되는 수분에 따르는 상기 토양 수분량을 계산하는 단계
를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 등급화하는 단계는,
상기 증발산량, 상기 유출량, 및 상기 토양 수분량을 상기 기준 유량과 비교하여 상기 하천망의 건천화 여부를 판단하는 단계; 및
상기 하천이 건천화된 경우, 상기 하천망이 건천화된 건천화 일수에 기초하여 상기 하천망의 건천화 지수를 결정하는 단계; 및
상기 하천망의 건천화 지수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 단계
를 포함하는 하천 건천화 평가 방법.
- 통신 모듈; 및
상기 통신 모듈을 통해 하천의 지형 및 특성 데이터와 상기 하천의 기후 변화 시나리오를 획득하고, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터를 획득하고, 상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오, 및 상기 하천이 건천화되는 요인인 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하는 프로세서
를 포함하고,
상기 건천화 요인 데이터는 상기 하천의 도시화율, 시설물 증가률, 토지 변화률, 산림 변화률, 지하수 사용률 및 하천수 변화률을 포함하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제9항에 있어서,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터는 GIS(geographic information system) 기반의 데이터인 하천 건천화 평가 장치.
- 제9항에 있어서,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터는 상기 하천의 수치 표고 모델(digital elevation model)에 기반한 하천의 위치, 크기, 경사, 하상 재료, 수문 특성, 수위, 유황 특성, 갈수량 및 강수를 포함하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터, 상기 하천의 기후 변화 시나리오 및 상기 건천화 요인 데이터에 기초하여 상기 하천의 건천화를 평가하기 위한 하천망을 생성하는 생성 모듈; 및
상기 하천의 건천화를 평가하는 기준인 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화 정도를 평가하는 건천화 평가 모듈
을 포함하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제12항에 있어서,
상기 건천화 평가 모듈은,
상기 하천의 지형 및 특성 데이터에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하고,
상기 하천망의 증발산량, 유출량 및 토양 수분량을 계산하고,
상기 증발산량, 상기 유출량, 상기 토양 수분량 및 상기 기준 유량에 기초하여 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제13항에 있어서,
상기 건천화 평가 모듈은,
상기 하천의 유황 특성, 관측된 하천 유량과 시뮬레이션된 하천 유량간의 유황 차이, 및 관측된 하천 유량 또는 시뮬레이션된 하천 유량에 따른 하천의 평균 갈수량 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 기준 유량을 결정하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제13항에 있어서,
상기 건천화 평가 모듈은,
상기 하천망의 공기 역학 저향에 따라 상기 하천망의 증발산량을 계산하고,
상기 하천망의 토양층에 따라 상기 하천망의 지표 유출량, 중간 유출량 및 지하 유출량을 계산하여 상기 유출량을 계산하고,
상기 하천망의 토지 변화율에 따라 토양의 침투 및 침루되는 수분에 따르는 상기 토양 수분량을 계산하는 하천 건천화 평가 장치.
- 제13항에 있어서,
상기 건천화 평가 모듈은,
상기 증발산량, 상기 유출량, 및 상기 토양 수분량을 상기 기준 유량과 비교하여 상기 하천망의 건천화 여부를 판단하고,
상기 하천이 건천화된 경우, 상기 하천망이 건천화된 건천화 일수에 기초하여 상기 하천망의 건천화 지수를 결정하고,
상기 하천망의 건천화 지수에 기초하여 격자 단위 및 시계열별로 상기 하천망의 건천화를 등급화하는 하천 건천화 평가 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180130086A KR20200048232A (ko) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180130086A KR20200048232A (ko) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200048232A true KR20200048232A (ko) | 2020-05-08 |
Family
ID=70676868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180130086A KR20200048232A (ko) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20200048232A (ko) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112149296A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-29 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种判定水文时间序列平稳性类型的方法 |
| CN112163382A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-01 | 中国环境科学研究院 | 一种平原圩区河网水动力模拟方法 |
| CN112819312A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-18 | 华中科技大学 | 气候变化情景下干旱社会经济暴露度评估方法和系统 |
| KR102390061B1 (ko) * | 2020-10-16 | 2022-04-22 | 건국대학교 산학협력단 | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
| KR102546512B1 (ko) * | 2022-05-03 | 2023-06-22 | 국민대학교산학협력단 | 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법 |
-
2018
- 2018-10-29 KR KR1020180130086A patent/KR20200048232A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112149296A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-29 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种判定水文时间序列平稳性类型的方法 |
| CN112149296B (zh) * | 2020-09-17 | 2023-06-20 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种判定水文时间序列平稳性类型的方法 |
| CN112163382A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-01 | 中国环境科学研究院 | 一种平原圩区河网水动力模拟方法 |
| KR102390061B1 (ko) * | 2020-10-16 | 2022-04-22 | 건국대학교 산학협력단 | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
| CN112819312A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-18 | 华中科技大学 | 气候变化情景下干旱社会经济暴露度评估方法和系统 |
| CN112819312B (zh) * | 2021-01-25 | 2023-06-16 | 华中科技大学 | 气候变化情景下干旱社会经济暴露度评估方法和系统 |
| KR102546512B1 (ko) * | 2022-05-03 | 2023-06-22 | 국민대학교산학협력단 | 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wing et al. | Validation of a 30 m resolution flood hazard model of the conterminous U nited S tates | |
| KR20200048232A (ko) | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 | |
| Camp et al. | The western Pacific subtropical high and tropical cyclone landfall: Seasonal forecasts using the Met Office GloSea5 system | |
| Sayl et al. | Minimizing the impacts of desertification in an arid region: a case study of the West Desert of Iraq | |
| Suliman et al. | Comparison of semi-distributed, GIS-based hydrological models for the prediction of streamflow in a large catchment | |
| Kumar et al. | Impact of climate change on stormwater drainage in urban areas | |
| Liew et al. | Development of Intensity-Duration-Frequency curves at ungauged sites: risk management under changing climate | |
| Almazroui et al. | Climatology of the 500-hPa Mediterranean storms associated with Saudi Arabia wet season precipitation | |
| Wang et al. | Analyzing spatial variance of urban waterlogging disaster at multiple scales based on a hydrological and hydrodynamic model | |
| KR102390061B1 (ko) | 하천 건천화 평가 방법 및 이를 수행하는 장치들 | |
| Liu et al. | Mapping the risk zoning of storm flood disaster based on heterogeneous data and a machine learning algorithm in Xinjiang, China | |
| de Arruda Gomes et al. | Hydrologic models coupled with 2D hydrodynamic model for high-resolution urban flood simulation | |
| Chen et al. | Flood risk assessment of Wuhan, China, using a multi-criteria analysis model with the improved AHP-Entropy method | |
| Shastry et al. | Using steady‐state backwater analysis to predict inundated area from national water model streamflow simulations | |
| Khan et al. | Evaluation of potential sites for soil erosion risk in and around Yamuna River flood plain using RUSLE | |
| Wu et al. | Scenario‐based extreme flood risk analysis of Xiong'an New Area in northern China | |
| Holtzman et al. | Tailoring WRF and Noah‐MP to improve process representation of Sierra Nevada runoff: Diagnostic evaluation and applications | |
| Nsangou et al. | The mfoundi watershed at yaoundé in the humid tropical zone of Cameroon: a case study of urban flood susceptibility mapping | |
| Du et al. | Runoff simulation using SWAT model in the middle reaches of the Dagu River basin | |
| Goyette et al. | Setting targets for wetland restoration to mitigate climate change effects on watershed hydrology | |
| Chen et al. | Modeling of soil loss and its impact factors in the Guijiang Karst River Basin in Southern China | |
| Hou et al. | Effect of digital elevation model spatial resolution on depression storage | |
| Sarkar et al. | Application of integrated AHP-entropy model in suitable site selection for rainwater harvesting structures: a case study of upper Kangsabati basin, India | |
| Liao et al. | A Framework on Fast Mapping of Urban Flood Based on a Multi-Objective Random Forest Model | |
| Athira et al. | Flood modelling and inundation mapping of Meenachil River using HEC-RAS and HEC-HMS software |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E601 | Decision to refuse application |