다양한 기저유출 분리 방법을 이용한 4대강 수계의 시간대별 (연·계절·월) 기저유출 기여도 분석 Analysis of Baseflow Contribution based on Time-scales Using Various Baseflow Separation Methods원문보기
The analysis of baseflow contribution is very significant in Korea because most rivers have high variability of streamflow due to the monsoon climate. Recently, the importance of such analysis is being more evident especially in terms of river management because of the changing pattern of rainfall a...
The analysis of baseflow contribution is very significant in Korea because most rivers have high variability of streamflow due to the monsoon climate. Recently, the importance of such analysis is being more evident especially in terms of river management because of the changing pattern of rainfall and runoff resulted from climate change. Various baseflow separation methods have been developed to separate baseflow from streamflow. However, it is very difficult to identify which method is the most accurate way due to the lack of measured baseflow data. Moreover, it is inappropriate to analyze the annual baseflow contribution for Korean rivers because rainfall patterns varies significantly with the seasons. Thus, this study compared the baseflow contributions at various time-scales (annual, seasonal and monthly) for the 4 major river basins through BFI (baseflow index) and suggested baseflow contribution of each basin by the BFI ranges searched from different baseflow separation methods (e.g., BFLOW, HYSEP, PART, WHAT). Based on the comparison of baseflow contributions at the three time scales, this study showed that the baseflow contributions from the monthly and seasonal analysis are more reasonable than that from the annual analysis. Furthermore, this study proposes that defining BFI with its range is more proper than a specific value for a watershed, considering the difference of BFIs between various baseflow separation methods.
The analysis of baseflow contribution is very significant in Korea because most rivers have high variability of streamflow due to the monsoon climate. Recently, the importance of such analysis is being more evident especially in terms of river management because of the changing pattern of rainfall and runoff resulted from climate change. Various baseflow separation methods have been developed to separate baseflow from streamflow. However, it is very difficult to identify which method is the most accurate way due to the lack of measured baseflow data. Moreover, it is inappropriate to analyze the annual baseflow contribution for Korean rivers because rainfall patterns varies significantly with the seasons. Thus, this study compared the baseflow contributions at various time-scales (annual, seasonal and monthly) for the 4 major river basins through BFI (baseflow index) and suggested baseflow contribution of each basin by the BFI ranges searched from different baseflow separation methods (e.g., BFLOW, HYSEP, PART, WHAT). Based on the comparison of baseflow contributions at the three time scales, this study showed that the baseflow contributions from the monthly and seasonal analysis are more reasonable than that from the annual analysis. Furthermore, this study proposes that defining BFI with its range is more proper than a specific value for a watershed, considering the difference of BFIs between various baseflow separation methods.
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문제 정의
따라서 본 연구의 목적은 4대강 수계 (한강, 금강, 낙동강, 섬진･영산강)를 대상으로 다양한 기저유출 분리 방법을 이용해 하천유량 중 기저유출 기여도를 분석하고, 이를 통해 4대 강 수계에 대한 기저유출 기여도의 범위를 제시하는 데 있다. 또한 연단위 뿐만 아니라 계절 및 월 단위로 기저유출 기여도를 분석하고, 분석 결과를 통해 계절･월 단위 기저유출 기여도의 변화를 제시하는 데 있다.
따라서 본 연구의 목적은 4대강 수계 (한강, 금강, 낙동강, 섬진･영산강)를 대상으로 다양한 기저유출 분리 방법을 이용해 하천유량 중 기저유출 기여도를 분석하고, 이를 통해 4대 강 수계에 대한 기저유출 기여도의 범위를 제시하는 데 있다. 또한 연단위 뿐만 아니라 계절 및 월 단위로 기저유출 기여도를 분석하고, 분석 결과를 통해 계절･월 단위 기저유출 기여도의 변화를 제시하는 데 있다.
가설 설정
일 평균유량 자료를 통해 하천유량으로부터 기저유출을 분리하기 위해 널리 사용되고 있으며, 하천의 일 (day) 유량 데이터를 1차원 배열로 입력하여 선형 보간을 통하여 유출기간동안 기저유출을 추정한다 (Rutledge, 1998). PART는 Knisel and Sheridan (1983)가 제시한 방법으로 수문곡선 에서 강우로 인해 직접유출이 발생한 경우에 대해서만 기저유출을 분리하고 이 외 강우가 발생하지 않는 기간에 대해서는 하천유량과 기저유출을 같다고 가정을 한다. 기존의 방법 들이 기저유출 분리에서 선행강우의 영향을 받는 것과 달리 PART는 선행감수조건의 영향을 고려하여 기저유출을 분리한다.
제안 방법
, 2015). 따라서 본 연구에서는 Pass1과 Pass3의 중간 범위에 해당하는 Pass2를 이용하였다.
본 연구에서는 3~5월을 봄으로, 6~8월을 여름, 9~11월을 가을, 12~2월을 겨울로 구분하여 계절별 BFI를 산정하였다. Table 2는 한강, 낙동강, 금강, 섬진･영산강 수계를 대상으로 2011~2015년의 유량자료에 대해 4가지 기저유출 분리 방법 (BFLOW, HYSEP, PART, WHAT)을 계절별 BFI를 산정한 결과를 정리한 것이며, Fig.
, 1992; Deelstra and Lital, 2008). 본 연구에서는 전자의 방법을 적용하여 2011년에서 2015년까지 연별, 계절별, 월별 BFI를 산정한 후 그 값의 평균값을 계산하여 5년 기간에 대한 BFI을 산정하였다.
본 연구는 4대강 수계에서의 하천 유량에 대한 기저유출의 기여도를 평가하기 위하여 최근 5년 동안의 하천유량 자료가 있는 관측소를 선정하고, 총 60개의 유량관측소로부터 유량 자료를 수집하였다. 이렇게 수집한 유량 자료로부터 4가지 기저유출 분리 방법 (BFLOW, HYSEP, PART, WHAT)을 활용하여 기저유출의 기여도를 나타내는 BFI를 산정하였으며, 이를 4대강 수계를 대상으로 연별, 계절별, 월별로 분석하여 각각의 분석 기간 단위 별 BFI의 범위값을 제시하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같이 요약하였다.
국내에서는 기술적인 문제와 비용적인 문제로 인해 연구에 활용 가능한 충분한 기저유출 관측 자료가 확보되지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 4대강 수계의 관측 유량자료를 활용하여 다양한 기저유출 분리법을 통해 기저유출을 분리하였다. 이를 위해 본 연구의 대상지역인 4대강 수계에 위치해 있는 유량관측소를 조사하였다.
대상 데이터
또한 기저유출의 경우 댐, 대형 보 등의 수리구조물에 의한 영향을 많이 받기 때문에 이러한 요인을 배제하기 위하여 수계에 위치한 댐의 상류지역에 위치한 유량관측소만을 선별하였다. Fig. 1은 본 연구에서 활용한 유량 자료의 관측소를 나타낸 것으로, 각 수계별로 15개씩 총 60개의 유량관측소를 선정하였다.
운용 중에 있는 관측소에서 보유하고 있는 자료의 기간이 모두 다르기 때문에 본 연구에서는 각 수계별로 최근 5년 (2011년~2015년)동안의 유량자료를 보유하고 있는 유량관측소만을 선정하였다. 또한 기저유출의 경우 댐, 대형 보 등의 수리구조물에 의한 영향을 많이 받기 때문에 이러한 요인을 배제하기 위하여 수계에 위치한 댐의 상류지역에 위치한 유량관측소만을 선별하였다. Fig.
본 연구는 4대강 수계에서의 하천 유량에 대한 기저유출의 기여도를 평가하기 위하여 최근 5년 동안의 하천유량 자료가 있는 관측소를 선정하고, 총 60개의 유량관측소로부터 유량 자료를 수집하였다. 이렇게 수집한 유량 자료로부터 4가지 기저유출 분리 방법 (BFLOW, HYSEP, PART, WHAT)을 활용하여 기저유출의 기여도를 나타내는 BFI를 산정하였으며, 이를 4대강 수계를 대상으로 연별, 계절별, 월별로 분석하여 각각의 분석 기간 단위 별 BFI의 범위값을 제시하였다.
, 2010; Eckhardt, 2005). 본 연구에서는 BFImax은 토양환경 정보시스템(http://soil.rda.go.kr/soil) 에서 제공하는 전국 배수등급 통계자료를 참고하여 항시 하천이 흐르고 암반으로 구성된 대수층에 해당하는 0.80을 적용하였다. 다음은 Eckhardt filter 식이다.
우리나라의 주요 수계는 크게 한강 수계, 낙동강 수계, 금강 수계, 섬진･영산강 수계로 나뉘어 관리되고 있는데, 본 연구에서는 이 4대강 수계를 대상으로 연구를 진행하였다. 각 수계별 최근 10년 평균 연강수량은 한강 수계 1,360 mm, 낙동강 수계 1,337.
운용 중에 있는 관측소에서 보유하고 있는 자료의 기간이 모두 다르기 때문에 본 연구에서는 각 수계별로 최근 5년 (2011년~2015년)동안의 유량자료를 보유하고 있는 유량관측소만을 선정하였다. 또한 기저유출의 경우 댐, 대형 보 등의 수리구조물에 의한 영향을 많이 받기 때문에 이러한 요인을 배제하기 위하여 수계에 위치한 댐의 상류지역에 위치한 유량관측소만을 선별하였다.
이에 본 연구에서는 4대강 수계의 관측 유량자료를 활용하여 다양한 기저유출 분리법을 통해 기저유출을 분리하였다. 이를 위해 본 연구의 대상지역인 4대강 수계에 위치해 있는 유량관측소를 조사하였다. 국내 유량 관측소는 수자원 공사, 한국농어촌공사, 국토해양부에서 주관하고 있으며, 각 기관에서 관측된 유량자료는 국토교통부에서 관리하고 있는 WAMIS (Water Management Information System)에서 제공되고 있다.
이론/모형
이 방법들은 수문곡선으로부터 아래의 식(2)를 기준으로 산정된 일정한 시간기준에서 유량의 최저점 (Low point)을 연결하여 기저유출을 분리한다. 본 연구에서는 세 가지 방법 중에서 주로 많이 이용되고 있는 Local minimum 방법을 적용하여 분리한 기저유출 값을 사용하였다.
성능/효과
4대강 수계 전체의 5년 평균 연별 BFI는 0.67~0.81으로 한강 수계, 낙동강 수계, 섬진･영산강 수계의 5년 평균 연별 BFI와 유사한 값을 나타냈으며, 금강 수계의 5년 평균 연별 BFI가 상대적으로 가장 낮은 것으로 분석되었다.
하지만 금강 수계에서는 기저유출 분리 방법에 따라 가장 큰 BFI가 나타난 기간이 다른 수계에 비하여 큰 차이를 보였다. BFLOW와 HYSEP은 10월에 가장 높은 BFI가 산정됐으며, PART는 1월에 그리고 WHAT은 9월에 가장 큰 값을 나타냈다. 하지만 전반적인 BFI의 범위를 비교할 경우 금강 수계에서도 10월 BFI의 범위가 가장 크게 나타났다.
계절별 분석 결과 4대강 모든 수계에서 봄과 여름의 기저 유출 기여도가 낮은 것으로 나타났으며, 가을과 겨울의 기저 유출 기여도가 높게 분석되었다. 이러한 결과는 여름철에 집중된 강수량으로 인해 여름철 하천 유량에 대한 직접유출의 기여도가 상대적으로 증가하기 때문으로 판단된다.
이를 통해 4대강 수계 중 금강 수계에서 하천유량에 대한 기저유출의 기여도가 가장 작은 것으로 확인되었다. 금강과 각 수계의 5년 평균 BFI의 차이는 한강과 0.0425, 낙동강과 0.04, 섬진･영산강과 0.035의 차이를 보여 평균 4 %의 BFI의 차이를 보였다. 하천유량에 대한 기저 유출의 기여도는 강수량, 강수일수, 대수층의 특성, 토양의 특성 등의 자연적인 요인과 불투수층의 비율, 지하수의 이용과 같은 인위적인 요인에 의해 결정된다.
수계별로 살펴보면 한강 수계의 경우 모든 기저유출 분리 방법에 대해서 7월과 8월의 BFI가 가장 낮게 나타났으며, 10월에 가장 높은 값을 나타냈다. 낙동강 수계에서도 한강 수계와 동일하게 7월과 8월의 BFI가 가장 낮은 값이 산정되었으며, 한강 수계와 달리 낙동강 수계에서는 1월과 2월의 BFI가 가장 높은 값이 산정되었다. 금강 수계에서도 또한 BFI 산정 결과 7월과 8월에 가장 낮은 값을 나타냈다.
따라서 본 연구의 결과로 미루어보아 기저유출 기여도 분석을 위한 BFI 산정 시 단일 방법으로 산정된 단일 BFI는 매우 큰 불확실성을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 단일 방법으로 산정된 BFI를 유역의 대푯값으로 제시하는 것보다 다양한 방법으로 산정된 BFI 결과를 통해 대상 유역에 대한 BFI의 가능 범위를 제시하는 것이 상대적으로 합리적일 것으로 판단된다.
이를 통해 단일 기저유출 분리 방법을 적용하여 산정된 BFI를 대상 유역의 대푯값으로 제시하기에는 한계가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과로 미루어보아 기저유출 기여도 분석을 위한 BFI 산정 시 단일 방법으로 산정된 단일 BFI는 매우 큰 불확실성을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 단일 방법으로 산정된 BFI를 유역의 대푯값으로 제시하는 것보다 다양한 방법으로 산정된 BFI 결과를 통해 대상 유역에 대한 BFI의 가능 범위를 제시하는 것이 상대적으로 합리적일 것으로 판단된다.
이는 앞서 ‘계절별 BFI 분석 및 비교’부분에서 기술한 것에 상응한 결과로써, 우리나라 수계에서 기저유출 기여도는 계절에 따라 큰 변동성을 가지고 있다는 것을 재차 검증하였다. 따라서 이를 통해 우리나라와 같이 계절별 강수량의 증감이 뚜렷한 지역을 대상으로 기저유출을 분석할 때에는 연 단위 기저유출 분석보다는 계절 또는 월단위 기저유출 분석하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.
전반적으로 4대강 수계에서 모두 여름에 해당하는 7월과 8월의 기저유출 기여도가 가장 낮을 것으로 분석되었다. 또한 한강 수계와 금강 수계에서는 가을에 해당하는 10월에 그리고 낙동강 수계와 섬진･영산강 수계에서는 겨울에 해당하는 1월과 2월에 기저유출 기여도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 이는 앞서 ‘계절별 BFI 분석 및 비교’부분에서 기술한 것에 상응한 결과로써, 우리나라 수계에서 기저유출 기여도는 계절에 따라 큰 변동성을 가지고 있다는 것을 재차 검증하였다.
하지만 전반적인 BFI의 범위를 비교할 경우 금강 수계에서도 10월 BFI의 범위가 가장 크게 나타났다. 마지막으로 섬진･영산강 수계에서도 7월과 8월에 가장 낮은 BFI가 산정됐으며, 낙동강 수계와 동일하게 1 월과 2월에 가장 높은 BFI가 산정되었다.
3에서 확인할 수 있듯이, 4대강 수계 모두 계절별 BFI는 큰 차이를 나타냈다. 모든 수계에서 여름의 BFI가 가장 낮게 산정되었으며, 전반적으로 봄과 여름의 BFI가 가을과 겨울의 BFI에 비해 작은 값을 나타냈다. 이는 하천 유량에 대한 기저유출의 기여도는 봄과 여름에 작고 가을과 겨울에 크다는 것을 의미한다.
월별 BFI 분석 결과 여름에 해당하는 7월과 8월의 BFI가 1년 중 가장 낮게 산정되었으며, 가을과 겨울에 해당하는 9월~2월의 BFI가 높게 나타났다. 이는 계절별 기저유출 기여도 분석 결과에 상응하는 것으로, 월별 분석 결과에서도 계절별 하천에서의 기저유출 기여도의 변동은 큰 것으로 나타났다.
이는 앞서 ‘계절별 BFI 분석 및 비교’부분에서 기술한 것에 상응한 결과로써, 우리나라 수계에서 기저유출 기여도는 계절에 따라 큰 변동성을 가지고 있다는 것을 재차 검증하였다.
이러한 결과는 여름철에 집중된 강수량으로 인해 여름철 하천 유량에 대한 직접유출의 기여도가 상대적으로 증가하기 때문으로 판단된다. 이를 근거로 계절 특성이 분명한 국내 하천에 대한 기저유출 분석은 연별 분석보다 계절별 또는 월별 기저유출 분석이 보다 합리적인 것으로 판단되었다.
81으로 한강 수계, 낙동강 수계, 섬진･영산강 수계의 5년 평균 연별 BFI와 유사한 값을 나타냈으며, 금강 수계의 5년 평균 연별 BFI가 상대적으로 가장 낮은 것으로 분석되었다. 이를 통해 4대강 수계 중 금강 수계에서 하천유량에 대한 기저유출의 기여도가 가장 작은 것으로 확인되었다. 금강과 각 수계의 5년 평균 BFI의 차이는 한강과 0.
이와 같은 기저유출 분리 방법에 따른 결과값의 차이는 각각의 방법이 서로 다른 알고리즘을 통해 기저유출을 분리하기 때문이다. 이를 통해 단일 기저유출 분리 방법을 적용하여 산정된 BFI를 대상 유역의 대푯값으로 제시하기에는 한계가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과로 미루어보아 기저유출 기여도 분석을 위한 BFI 산정 시 단일 방법으로 산정된 단일 BFI는 매우 큰 불확실성을 포함하고 있는 것으로 나타났다.
연별 BFI 산정 결과 동일한 수계 내에서도 기저유출 분리 방법에 따라 산정 결과에 큰 차이가 나타났다. 이에 BFI는 단일 방법에서 산정된 특정 BFI 값을 대푯값으로 제시하기 보다는 여러 가지의 기저유출 분리 방법을 통해 산정된 BFI를 고려하여 가능 범위로 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다.
이에 하천유량에 대한 직접유출의 기여도가 기저유출 기여도보다 크게 나타나고, 이로 인해 본 연구의 결과와 같이 여름철 기저유출 기여도가 상대적으로 다른 계절에 비해 매우 작다.
후속연구
, 2016). 각 분리 방법에 대해서 신뢰도 평가가 제대로 이루어지지 못한 상황에서 특정 방법을 통해 산정된 결과를 대푯값으로 제시하기에는 기저유출 분리 방법이 내포하고 있는 불확실성을 고려했을 때 한계가 있을 것으로 판단된다. 또한 우리나라는 몬순기후의 영향으로 우기인 여름철에 연강수량의 약 70 % 이상의 강수량이 집중되어 계절별 강수량의 편차가 매우 크게 나타난다.
더 나아가 본 연구의 결과는 하천 건천화와 가뭄과 같은 문제 해결을 위한 중･장기적인 하천관리 계획 수립 시 우선 관리 지역 선정을 위한 하나의 선정 지표로도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후변화로 인한 수자원 관리의 어려움이 증대됨에 따라 기저유출의 중요성이 부각되고 있는 현 상황에서 향후 정확하고 신뢰도 높은 기저유출 연구를 위해서는 실제 하천을 대상으로 한 장기적인 기저유출 모니터링 자료의 수집 및 모니터링 기술에 대한 연구 또한 많이 수행되어야 할 것이다.
뿐만 아니라 본 연구결과는 시간대별 (연, 계절, 월) 기저유출 기여도는 큰 변동을 가지고 있음을 증명할 수 있는 연구 자료로써, 기저유출 기여도의 변동성을 고려한 체계적이고 기저유출 관리의 중요성을 제시하기 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 더 나아가 본 연구의 결과는 하천 건천화와 가뭄과 같은 문제 해결을 위한 중･장기적인 하천관리 계획 수립 시 우선 관리 지역 선정을 위한 하나의 선정 지표로도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후변화로 인한 수자원 관리의 어려움이 증대됨에 따라 기저유출의 중요성이 부각되고 있는 현 상황에서 향후 정확하고 신뢰도 높은 기저유출 연구를 위해서는 실제 하천을 대상으로 한 장기적인 기저유출 모니터링 자료의 수집 및 모니터링 기술에 대한 연구 또한 많이 수행되어야 할 것이다.
하천유량에 대한 기저 유출의 기여도는 강수량, 강수일수, 대수층의 특성, 토양의 특성 등의 자연적인 요인과 불투수층의 비율, 지하수의 이용과 같은 인위적인 요인에 의해 결정된다. 따라서 향후 이러한 요인들을 고려하여 금강 수계에서의 기저유출 기여도가 상대적으로 타 수계에 비해 낮은 원인을 파악하는 것이 필요하며, 이에 앞서 기저유출 기여도에 대한 자연적 요인과 인위적 요인의 영향을 정량화하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서 제시한 기저유출 분석 방법은 향후 4대강처럼 대규모 유역뿐만 아니라 중․소규모 댐이나 저수지, 하천 상류의 자연유역의 하천유량 분석을 위한 다양한 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 뿐만 아니라 본 연구결과는 시간대별 (연, 계절, 월) 기저유출 기여도는 큰 변동을 가지고 있음을 증명할 수 있는 연구 자료로써, 기저유출 기여도의 변동성을 고려한 체계적이고 기저유출 관리의 중요성을 제시하기 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 제시한 기저유출 분석 방법은 향후 4대강처럼 대규모 유역뿐만 아니라 중․소규모 댐이나 저수지, 하천 상류의 자연유역의 하천유량 분석을 위한 다양한 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 뿐만 아니라 본 연구결과는 시간대별 (연, 계절, 월) 기저유출 기여도는 큰 변동을 가지고 있음을 증명할 수 있는 연구 자료로써, 기저유출 기여도의 변동성을 고려한 체계적이고 기저유출 관리의 중요성을 제시하기 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 더 나아가 본 연구의 결과는 하천 건천화와 가뭄과 같은 문제 해결을 위한 중･장기적인 하천관리 계획 수립 시 우선 관리 지역 선정을 위한 하나의 선정 지표로도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국에서 여름에 4대강의 기저 유출 기여도가 낮은 이유는 무엇으로 보이나?
계절별 분석 결과 4대강 모든 수계에서 봄과 여름의 기저 유출 기여도가 낮은 것으로 나타났으며, 가을과 겨울의 기저 유출 기여도가 높게 분석되었다. 이러한 결과는 여름철에 집중된 강수량으로 인해 여름철 하천 유량에 대한 직접유출의 기여도가 상대적으로 증가하기 때문으로 판단된다. 이를 근거로 계절 특성이 분명한 국내 하천에 대한 기저유출 분석은 연별 분석보다 계절별 또는 월별 기저유출 분석이 보다 합리적인 것으로 판단되었다.
기저유출이란 무엇인가요?
여기서 직접유출이란 강우 시 비교적 짧은 시간에 지표를 통해 하천으로 유입되는 유출 형태를 말하는 것으로 홍수 발생에 큰 영향을 미친다. 이와 달리 기저유출이란 강우 시 땅속으로 침투된 물이 상대적으로 오랜 시간에 걸쳐 하천으로 이동하는 형태의 유출을 말하며, 건기 또는 청천시의 하천유량에 큰 영향을 미친다 (Choi, 2014). 하지만 땅속을 통해서 유출되는 이동 상 특성으로 인해 기저유출의 측정은 다양한 경제적･기술적 문제가 있다.
직접유출이란 무엇인가?
, 2015). 여기서 직접유출이란 강우 시 비교적 짧은 시간에 지표를 통해 하천으로 유입되는 유출 형태를 말하는 것으로 홍수 발생에 큰 영향을 미친다. 이와 달리 기저유출이란 강우 시 땅속으로 침투된 물이 상대적으로 오랜 시간에 걸쳐 하천으로 이동하는 형태의 유출을 말하며, 건기 또는 청천시의 하천유량에 큰 영향을 미친다 (Choi, 2014).
참고문헌 (33)
Arnold, J. G., P. M. Allen, R. Muttiah, and G. Bernhardt, 1995. Automated baseflow separation and recession analysis techniques. Ground Water 33(6): 1010-1018.
Bloomfield, J. P., D. J. Allen, and K. J. Griffiths, 2009. Examining geological controls on baseflow index (BFI) using regression analysis: an illustration from the thames basin, UK. Journal of Hydrology 373(1): 164-176
Brodie, R. S. and S. Hostetler. 2005. A review of techniques for analysing baseflow from stream hydrographs. In Proceedings of the NZHS-IAH-NZSSS 2005 conference.
Choi, Y. H., Y. S., Park, J. C. Ryu, D. J. Lee, Y. S. Kim, J. D. Choi, and K. J. Lim, 2014. Analysis of baseflow contribution to streamflow at several flow stations. Journal of Korean Society on Water Environment 30(4): 441-451 (in korean).
Choi, Y. H., D. Kum, J. Ryu, Y. Jung, Y. S. Kim, J. H. Jeon, K. S. Kim, and K. J. Lim, 2015. A study of total nitrogen pollutant load through baseflow analysis at the watershed, Journal of Korean Society on Water Environment 31(1): 55-66 (in Korean).
Cho, S. H., 2006. Computation of baseflow contributionto streamflow using environmental tracers in threesmall catchments Yuseong, Daejeon. Ph.D diss., Choongnam National University, Deajeon (in Korean).
Eckhardt, K., 2005. How to construct recursive digitalfilters for baseflow separation. Hydrological Processes 19(2): 507-515.
Eckhardt, K., 2008. A comparison of baseflow indices, which were calculated with seven different baseflow separation methods. Journal of Hydrology 352(1): 168-173.
Han, J. H., K. J. Lim, and Y. H. Jung, 2016. Analysis of relationship between streamflow volatility and basin runoff contribution in the Nakdong river basin. Korean Society of Agricultural Engineers 27-38 (in Korean).
Hong, J. Y., K. J. Lim, Y. C. Shin, and Y. H. Jung, 2015. Quantifying contribution of direct runoff and baseflow to rivers in Han river system, South Korea. Journal of Korea Water Resources Association 48(4): 309-319 (in Korean).
Hwang, I. S., 2016. Analysis of correlation between physical properties and consolidation parameter of clay in Han and Geum river basin. Chungbuk University 46-47 (in Korean).
Jeong, S. Y. and K. C. Dong, 2010. Correlation analysis between groundwater Level and baseflow in the Geum river watershed, calculated using the WHAT SYSTEM. The journal of Engineering Geology 107-116 (in Korean).
Jeong, J. Y., 2006. Continuous streamflow simulation using baseflow separation and Nash's instantaneous unit hydrograph. MS Thesis, Dankook University, Seoul, Korea (in Korean).
Kang, D. S., 2011. Study on the change of river discharge and baseflow considering urbanization and climate change. MS Thesis, Kookmin University, Seoul, Korea (in Korean).
Kang, H. S. and S. M. Jun, 2015. Impact analysis of baseflow on river and ecosystem. Journal of Korea Water Resources Association 584-588 (in korean).
Kang, H. Y., S. H. Lee, J. S. Kim, and Y. I. Mun, 2015. Analysis and typology of hydrological fluctuation tendency of multipurpose dam. Korean Society of Disaster Prevention 15: 123-130 (in Korean).
Kim, B. S., H. H. Kwon, and H. S. Kim, 2011. Impact assessment of climate change on drought risk. Korean Wetlands Journal, 13(1): 1-11 (in Korean).
Kim, G. and H. Lee, 2009. Impacts of nitrate in base flow discharge on surface water quality, Journal of the Korean Society of Civil Engineers 29(1B): 105-109 (in Korean).
Korea Meteorological Administration (KMA). http://www.kma.go.kr/. Accessed 3 Jan. 2017.
Lee, J. M., Y. H. Jeong, Y. S. Pack, H. W. Kang, K. J. Lim, and H. S. Kim, 2014. Assessment of future climate change impact on groundwater recharge, baseflow and sediment in steep sloping watershed. Korean Wetlands Journal 16(2): 173-185 (in Korean).
Lee, S. H., T. J. An, B. M. Yun, and M. P. Shim, 2003. Application of tank model including snow and snowmelt simulations to Soyang river Dam and Chungju Dam. Journal of Korea Water Resources Association 851-861 (in Korean).
Lim, K. J., B. A. Engel, Z. Tang, J. Choi, K. S. Kim, S. Muthukrishnan, and D. Tripathy, 2005. Automated web GIS based hydrograph analysis tool, WHAT1. Journal of the American Water Resources Association 1407-1416.
Lyne, V. and M. Hollick, 1979. Stochastic time-variable rainfall runoff modelling. In: Hydrology and Water Resources Symposium, Berth. 1979 Proceedings. National Committee on Hydrology and Water Resourcesof the Institution of Engineers, Australia 89-92.
Nam, K. H., G. B. Kim, and G. C. Jeong, 2013. Baseflow comparison using the WHAT system and flow rate measurements in the dry and rainy seasons. The Geological Society of Korea 117-125 (in Korean).
Rutledge, A. T., 1998. Computer programs for describingthe recession of ground-water discharge and forestimating mean ground-water recharge and discharge from streamflow records: Update. US Department of the Interior, US Geological Survey, USA.
Sa, G. H., 2010. Proposals for assessment of the degree of topographic change in consideration of regional characteristics. Korea Environment Institute 4-10 (in Korean).
Schilling, K. E. and C. F. Wolter, 2001. Contribution of base flow to nonpoint source pollution loads in an agricultural watershed. Ground Water 39(1): 49-58.
Seo, J. S., 1975. Geographical study on the seasonal distribution of rainfall in Korea. Ewha University 4-14 (in Korean).
Shin, M. H., J. A. Lee, S. U. Chen, Y. J. Lee, K. J. Lim, and J. D. Choi, 2010. Analysis of the Characteristics of NPS Runoff and Application of L-THIA model at Upper Daecheong Reservoir. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 52(1): 1-11 (in Korean).
Shirmohammadi, A., J. M. Sheridan, and W. G. Knisel, 1987. Regional application of an approximate streamflow partitioning method. Journal of the American Water Resources Association 23: 103-111.
Sloto, R. A. and M. Y. Crouse, 1996. HYSEP, a computer program for streamflow hydrograph separation and analysis. US Department of the Interior, US Geological Survey.
Um, M. J., C. S. Jeong, and W. C. Jo, 2009. Analysis of precipitation distribution in Gangwon-do using spatial analysis 1: Classification of precipitation and analysis of Seasonal and annual average precipitation. Korean Society of Disaster Prevention 103-113 (in Korean).
Willems, P., 2009. A time series tool to support the multi-criteria performance evaluation of rainfall-runoff models. Environmental Modeling & Software 24: 311-321.
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