[논문]SWAT을 이용한 AR5 기후변화 시나리오에 의한 섬진강 요천유역의 유량 및 오염부하량 변화 예측

장유진; 박종태; 서동일

doi:10.11001/jksww.2018.32.3.221

SWAT을 이용한 AR5 기후변화 시나리오에 의한 섬진강 요천유역의 유량 및 오염부하량 변화 예측
Estimations of flow rate and pollutant loading changes of the Yo-Cheon basin under AR5 climate change scenarios using SWA 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.32 no.3, 2018년, pp.221 - 233

장유진 (충남대학교 환경공학과) , 박종태 (충남대학교 환경공학과) , 서동일 (충남대학교 환경공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Two climate change scenarios, the RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5 and the RCP 8.5 in the fifth Assessment Report (AR5) by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), were applied in the Yocheon basin area using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model to estimate changes in flow rates and pollutant loadings in the future. Field stream flow rate data in Songdong station and water quality data in Yocheon-1 station between 2013~2015 were used for model calibration. While $R^2$ value of flow rate calibration was 0.85 and $R^2$ value of water qualities were in the 0.12~0.43 range. The total study period was divided into 4 sub periods as 2030s (2016~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2100). The predicted results of flow rates and water quality concentrations were compared with results in calibrated periods, 2015s (2013~2015). In both RCP scenarios, flow rate and TSS (Total Suspended Solid) loadings were estimated to be in increasing trend while TN (Total Nitrogen) and TP (Total Phosphorus) loadings showed decreasing patterns. Also, flow rates and pollutant loadings showed larger differences between the maximum and the minimum values in RCP 4.5 than RCP 8.5 scenarios indicating more severe effect of drought and flood, respectively. Dependent on simulation period and rainfall periods in a year, flow rate, TSS, TN and TP showed different trends in each scenario. This emphasizes importance of considerations on time and space when analyzing climate change impacts of each variable under various scenarios.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 방대하고 복잡한 섬진강 유역에 대하여 유량, 수질 및 오염원 자료 등의 시공간적 실측자료가 충분히 존재하지 않음에 따라 정확한 보정이 현실적으로 어려운 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 섬진강의 상류지역에 위치하여 여타 유역의 영향을 받지 않고 실측자료의 확보가 용이한 소유역을 우선적으로 보정하는 것이 바람직하다고 판단하였다. 전북연구원(2016)에 따르면 섬진강 상류에 위치한 요천 유역은 섬진강 전체 비점오염 배출부하 중 가장 높은 비중을 차지하는 소유역을 포함하고 있다.
본 연구는 우리나라 5대강 유역 중의 하나인 섬진강 유역을 대상으로 기후변화에 의한 유량 및 수질변화를 분석하고 향후 물관리에 대비해야 하는 중요한 사항을 파악하고자 실시되었다. 그러나 방대하고 복잡한 섬진강 유역에 대하여 유량, 수질 및 오염원 자료 등의 시공간적 실측자료가 충분히 존재하지 않음에 따라 정확한 보정이 현실적으로 어려운 것으로 분석되었다.
본 연구에서 SWAT 모델을 구축하기 위한 입력자료는 국가에서 관리하는 공식적인 자료를 사용하는 것을 원칙으로 하였다. 대한민국 전역의 전자고도지도(Digital Elevation Model, DEM)와 토양도는 국가수자원관리 종합정보시스템(2016)에서 확보하였다.
본 연구에서는 한반도 남부지역 중 중서부에 위치한 소유역 요천을 대상으로 IPCC의 기후변화 시나리오를 적용하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 해당 유역의 오염부하량을 예측하였다. 또한 수질관리 대안의 기초자료를 제공하기 위하여 강우에 따른 유역의 표면 유출과 수질예측을 위해서 전 세계적으로 널리 사용되는 유역모델인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool 2012) 모델을 이용하였다 (Seo et al.

가설 설정

SWAT 모델을 이용하여 모의한 총기간은 2010년부터 2015년까지 총 6년간이다. 2010년부터 2012년까지 3년간은 모델 안정화 기간으로 가정하였으며 본격적인 모델의 보정은 2013년부터 2015년까지 3년의 기간에 대하여 수행하였다. 보정 지점은 Fig.

제안 방법

또한 기후변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측하는데 강우 특성에 따라 갈수기(dry)와 홍수기(flood)로 수기를 분류하여 분석하였다. 우리나라의 수자원장기종합계획 보고서(MOLIT, 2011)에 따르면 연강수량의 2/3가 집중되는 홍수기는 6월과 9월 사이로 갈수기는 11월부터 익년 4월까지로 그리고 5월, 10월과 11월은 평수기로 분류되어 있다.
본 연구에서는 섬진강 소유역 요천 유역에 SWAT 모델을 구축하고 2013~2015년간 실측자료를 이용하여 보정을 실시하였다. 보정한 SWAT 모델을 이용하여 IPCC가 제시한 RCP 4.5 및 8.5 시나리오를 2016~2100년 기간에 적용하여 유량 및 오염부하량의 변화를 예측하였으며 그 결과를 연도별, 강수 시기별로 구분하여 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
본 연구에서는 Table 1에 나타난 바와 같이 IPCC가 제시한 4가지의 시나리오 중 현재 추세로 저감 없이 온실가스가 배출되는 경우의 RCP 8.5 시나리오(BAU:Business As Usual)와 온실가스 저감 정책이 상당히 실현 될 경우의 RCP 4.5 시나리오(Significant Reduction) 두 가지를 선정하여 실시하였다 (KMA, 2017).
본 연구에서는 미래 기후변화 영향평가를 위해 기상청에서 제공하는 1 km 격자형 남한상세 기후변화 시나리오를 적용 하였다. 이는 영국 Hadley 사에서 제공하는 HadGEM3 모델의 지역기후모델 RCM (Regional Climate Model) 버전인 HadGEM3-RA를 이용하여 한반도 기후변화 시나리오를 산출한 후(Walters et al.
본 연구에서는 시기별로 조금 더 자세한 분석을 위하여 2016년부터 2100년까지의 기간을 2030s (2016~2040년), 2050s (2041~2070년), 2080s (2071~2100년) 등의 세 가지로 구분하고 보정에 사용된 기간인 2015s(2013~2015년)와 비교하여 기간별 경향을 분석하였다.

대상 데이터

유역 내 점오염원의 자료는 2014년 기준 전국오염원 조사자료(2016)를 이용하여 요천 유역 내 위치한 환경기초시설의 방류량과 배출 수질을 고려하여 유량가중평균농도를 계산하여 입력자료를 구성하였다. 기상 자료는 기상청의 자료를 이용하여 2010년부터 2015년까지 장수, 남원, 함양군 등 요천 유역에 해당하는 기상 관측소의 강우, 온도가 입력되도록 하였다. Fig.
본 연구에서 SWAT 모델을 구축하기 위한 입력자료는 국가에서 관리하는 공식적인 자료를 사용하는 것을 원칙으로 하였다. 대한민국 전역의 전자고도지도(Digital Elevation Model, DEM)와 토양도는 국가수자원관리 종합정보시스템(2016)에서 확보하였다. 토지이용도는 환경부의 환경공간정보서비스(2016)에서 농업, 습지, 수역 등 15개 항목, 토양도는 14개의 항목으로 분류한 자료를 사용하였다.
보정 지점은 Fig. 2에 나타난 바와 같이 물환경정보시스템(2014)에서 수리·수문 측정망 ‘송동’ 지점의 유량자료와 일반측정망 ‘요천-1’지점의 수질 자료를 이용하여 보정을 실시하였다.
본 연구에서는 섬진강 소유역 요천 유역에 SWAT 모델을 구축하고 2013~2015년간 실측자료를 이용하여 보정을 실시하였다. 보정한 SWAT 모델을 이용하여 IPCC가 제시한 RCP 4.
토지이용도는 환경부의 환경공간정보서비스(2016)에서 농업, 습지, 수역 등 15개 항목, 토양도는 14개의 항목으로 분류한 자료를 사용하였다. 유역 내 점오염원의 자료는 2014년 기준 전국오염원 조사자료(2016)를 이용하여 요천 유역 내 위치한 환경기초시설의 방류량과 배출 수질을 고려하여 유량가중평균농도를 계산하여 입력자료를 구성하였다. 기상 자료는 기상청의 자료를 이용하여 2010년부터 2015년까지 장수, 남원, 함양군 등 요천 유역에 해당하는 기상 관측소의 강우, 온도가 입력되도록 하였다.
대한민국 전역의 전자고도지도(Digital Elevation Model, DEM)와 토양도는 국가수자원관리 종합정보시스템(2016)에서 확보하였다. 토지이용도는 환경부의 환경공간정보서비스(2016)에서 농업, 습지, 수역 등 15개 항목, 토양도는 14개의 항목으로 분류한 자료를 사용하였다. 유역 내 점오염원의 자료는 2014년 기준 전국오염원 조사자료(2016)를 이용하여 요천 유역 내 위치한 환경기초시설의 방류량과 배출 수질을 고려하여 유량가중평균농도를 계산하여 입력자료를 구성하였다.

데이터처리

모의 값과 실측 값의 평균을 비교한 결과는 % error, 상관계수(R2)와 NSE (Nash–Sutcliffe model Efficiency Coefficient) 값을 평가하였으며 Table 5에 나타난 바와 같다.

이론/모형

본 연구에서는 한반도 남부지역 중 중서부에 위치한 소유역 요천을 대상으로 IPCC의 기후변화 시나리오를 적용하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 해당 유역의 오염부하량을 예측하였다. 또한 수질관리 대안의 기초자료를 제공하기 위하여 강우에 따른 유역의 표면 유출과 수질예측을 위해서 전 세계적으로 널리 사용되는 유역모델인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool 2012) 모델을 이용하였다 (Seo et al., 2007; Lee et al., 2011).
, 2002). 또한 하천에서의 흐름추적은 Williams (1969)에 의하여 개발된 Variable Storage Coefficient Method를 선택하여 실시하였다. SWAT 모델에서 수질 변화는 QUAL2E 모델의 관계식을 사용하고 있으며 토양입자에 부착되어 있는 영양물질은 지표면 유출에 의해 이송되므로 일정 HRU에서의 유사량의 변화는 영양물질 부하량에 영향을 미친다 (Linfield et al.
, 2002). 본 연구에서는 강우에 의한 유출량은 유출곡선지수(Runoff Curve Number)를 이용하는 SCS (Soil Conservation Service)방법을 이용하고 측방유출량은 운동학적 저류모델(Kinematic Storage Model)을 이용하여 산정하였다 (Luzio et al., 2002). 또한 하천에서의 흐름추적은 Williams (1969)에 의하여 개발된 Variable Storage Coefficient Method를 선택하여 실시하였다.

성능/효과

1) SWAT 모델 보정 결과 유출량은 R²이 0.85, NSE가 0.61로, 실측자료를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으나 TSS, TN 및 TP 등 수질변수에 대한 상관계수는 각각 0.22, 0.43 및 0.12로 상대적으로 큰 차이를 나타내고 있다. 본 연구는 정부기관에서 관리하는 실측자료를 이용하여 입력자료를 구축 및 보정이 이루어 졌다.
2) 본 연구대상 지역에서 SWAT 모델을 적용하여 장기간 예측을 위해 연도별 분석을 실시한 결과 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오에 비하여 연강수량과 온도의 값이 높게 계산되었으나 증발량이 또한 높은 이유에서 최종적으로 산정된 평균 유출 유량은 더 작게 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 영향은 오염물질의 배출 부하에도 영향을 미치게 되어 RCP 8.
3) RCP 8.5 시나리오에서는 상대적으로 전 기간에 대한 평균유량, TN과 TP의 최대값은 작게 최소값은 크게 나타나면서 위 값들의 변화폭이 RCP 4.5 시나리오에서 더욱 큰 것으로 관찰된다. 한편 TSS의 평균값만이 여타 변수와 반대의 경향을 나타내는 데 토사의 유출은 강우 및 유출에 의한 영향을 직접적으로 받는 토양손실방정식에 의해 계산되므로 이는 최대값과 최소값만으로 단순히 크기를 논하기 보다는 토양유출에 상대적으로 유리한 여건이 우세한 일수가 많았기 때문에 발생하는 현상으로 추정된다.
4) 유량은 RCP 4.5 시나리오에서 갈수기에 상대적으로 작게 산정되는 경향을 나타냈으며 홍수기에는 2030s를 제외하고 2050s과 2080s에서는 상대적으로 더 크게 나타났다. 이는 RCP 8.
5) TSS, TN, TP의 경우 갈수기에서 모든 항목이 전 기간을 통해 RCP 8.5 시나리오에서 상대적으로 큰 부하량을 나타냈다. 2030s 기간에는 갈수기나 홍수기 모든 경우에서 RCP 8.
6) 위 경우들에서와 같이 기후변화 시나리오 별로 유출유량과 오염부하량을 산정하는 경우, 평균을 취하는 시기와 기간에 따라 상대적인 크기가 상이하게 산정되는 것을 관찰할 수 있었다. 따라서 장기적인 기후변화의 영향을 예측하고 대책을 수립하고자 하는 경우에는 시기적으로 강우가 집중되는 우리나라의 기후 특성을 고려하여 시기 및 장소를 세분화해서 분석하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Table 8에서 같이 일반적으로 TSS, TN과 TP의 오염부하량을 수기별로 비교하였을 때, 공통적으로 홍수기에 부하량이 크게 증가하는 모습이 나타나 향후 홍수기의 유량 및 오염부하량 관리에 철저한 준비가 필요할 것으로 판단된다. TSS, TN, TP의 오염부하량의 경우 갈수기의 경우 모든 항목이 모든 기간에서 RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 상대적으로 큰 부하량을 나타냈다. 2030s 기간에는 갈수기나 홍수기 모든 경우, RCP 8.
5 시나리오를 이용하여 추출한 강수량과 기온자료를 적용하여 2016년부터 2100년까지 총 85년에 대한 유출유량의 연평균과 TSS, TN 및 TP의 연간 오염부하량의 예측 결과를 나타낸다. 그림에 나타난 바와 같이 요천에서 배출되는 연평균 유출유량과 TSS의 오염부하량은 시간에 따라 증가하는 반면 TN과 TP의 배출부하량은 전체적으로 감소하는 경향으로 나타났다. Table 6에서 확인할 수 있듯이 RCP 8.
모의 값과 실측 값의 평균을 비교한 결과는 % error, 상관계수(R²)와 NSE (Nash–Sutcliffe model Efficiency Coefficient) 값을 평가하였으며 Table 5에 나타난 바와 같다. 보정 결과 유출량은 R²이 0.85, NSE가 0.61로, 실측자료를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으나 TN, TP 및 TSS 등 수질변수는 R²이 0.43, 0.12, 0.22, NSE가 0.18, -1.24, -1.93으로 모의 값과 실측 값이 상대적으로 큰 차이를 나타내고 있다.

후속연구

Table 8에서 같이 일반적으로 TSS, TN과 TP의 오염부하량을 수기별로 비교하였을 때, 공통적으로 홍수기에 부하량이 크게 증가하는 모습이 나타나 향후 홍수기의 유량 및 오염부하량 관리에 철저한 준비가 필요할 것으로 판단된다. TSS, TN, TP의 오염부하량의 경우 갈수기의 경우 모든 항목이 모든 기간에서 RCP 4.
본 연구에서는 공식적으로 가용한 모든 최근의 자료를 입력하였으나 현장의 조건을 시공간적으로 정확하게 반영하는 데에는 한계가 있었던 것으로 보이며 추후 강우시 연속 측정 자료등과 같이 현실적으로 필요한 자료를 보완하여 보정의 정확도를 제고할 필요가 있다고 판단된다. 그러나 본 연구는 요천 유역에 대해 AR5 보고서에 제시된 기후변화 시나리오에 의한 유량 및 수질 변화의 상대적인 경향을 판단하기 위한 것으로서 이에 대한 분석을 수행하는 데에는 적용이 가능할 것으로 판단하였다.
따라서 우리나라의 경우 강우의 영향이 크게 나타남에 따라 시나리오 간 오염물질이 수계로 유출되는 시기가 각각 상이하였으므로 수기를 세분화해서 분석하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
, 2017). 본 연구에서는 공식적으로 가용한 모든 최근의 자료를 입력하였으나 현장의 조건을 시공간적으로 정확하게 반영하는 데에는 한계가 있었던 것으로 보이며 추후 강우시 연속 측정 자료등과 같이 현실적으로 필요한 자료를 보완하여 보정의 정확도를 제고할 필요가 있다고 판단된다. 그러나 본 연구는 요천 유역에 대해 AR5 보고서에 제시된 기후변화 시나리오에 의한 유량 및 수질 변화의 상대적인 경향을 판단하기 위한 것으로서 이에 대한 분석을 수행하는 데에는 적용이 가능할 것으로 판단하였다.
그러나 강우 시에는 현장의 유량 및 수질측정이 이루어지지 않거나 간헐적으로 측정되고 특히 수질의 경우 대부분 월 1회 실시하는 수질측정망의 실측자료에 의존할 수밖에 없는 상황에서 기인하는 것으로 추정된다. 향후 정부 차원에서 강우의 영향을 적절하게 파악할 수 있는 유량 및 수질 측정 시스템의 운영이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	미래 기후변화 영향평가를 위한 기상청의 남한상세 기후 변화 시나리오는 무엇인가?	본 연구에서는 미래 기후변화 영향평가를 위해 기상청에서 제공하는 1 km 격자형 남한상세 기후변화 시나리오를 적용 하였다. 이는 영국 Hadley 사에서 제공하는 HadGEM3 모델의 지역기후모델 RCM (Regional Climate Model) 버전인 HadGEM3-RA를 이용하여 한반도 기후변화 시나리오를 산출한 후(Walters et al., 2011) PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model)을 적용하여 지역기후모델의 편차를 더하여 모델 계통오차가 제거된 시나리오이다 (KMA, 2018). Table 1은 IPCC가 제시한 4가지의 기후변화 시나리오를 요약하여 나타낸 것이다.
	SWAT은 무엇인가?	SWAT은 미국 농무성(United States Department of Agriculture, USDA)의 농업연구소(Agricultural Research Service, ARS)에서 개발한 준 분포형 유역 모델로서 강우에 따른 유출 및 오염부하 이동을 예측하는 데사용된다. 위 모델은 수문, 토양유실, 영양물질, 하도 추적의 4가지로 구성되어 있으며 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측할 수 있다 (Gassman et al.
	RCP 시나리오의 내용은 무엇인가?	제 4차 보고서(AR4)까지 사용되었던 SRES(Special Report on Emission Scenario) (IPCC 2007)의 경우 인위적인 요인 중에서 CO2와 CH4 등을 포함하는 온실가스와 대기 중의 부유물질의 집합인 에어로졸(aerosol)의 영향에 대해서만 언급하였지만, AR5 보고서에서는 표준 온실가스 시나리오를 RCP (RepresentativeConcentration Pathways)를 기준으로 하여 새롭게 선정하여 제안하였다. RCP 시나리오는 대기 오염물질 및 토지 이용변화 등과 같은 요인들을 추가적으로 포함하여 향후 인위적 온실가스 배출량과 대기 중 농도에 대하여 태양의 복사강제력(W/m2)를 기준으로 4가지(RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5)로 구성되어 있으며 2100년까지의 상황을 평가하고 보고하고 있다 (IPCC, 2014). 한반도에서는 과거 30년간(1981~2010년) 연평균 기온은 1.

참고문헌 (30)

Ambrose, R.B. Jr., Wool, T.A., and Barnwell, T.O. (2009). Development of Water Quality Modeling in the United States, Environ. Eng. Res., 14(4), 200-210.

원문보기 상세보기
Brown, L.C. and Barnwell, T.O. Jr. (1987). The enhanced stream water quality models QUAL2E and QUAL2E-UNCAS documentation and user manual, EPA document, EPA/600/3-87/007, 1-204.
Gassman, P.W., Reyes, M.R., Green, C.H. and Arnold, J.G. (1998). The Soil and Water Assessment Tool: Historical Development, Applications, and Future Research Directions, Transaction of the ASABE, 50(4), 1211-1250.
IPCC (2007). Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, Pachauri, R.K and Reisinger, A. (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 104.
IPCC (2014). Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 151.
Jang, J.H., and Ahn, J.H., (2012). Assessing Future Climate Change Impact on Hydrologic and Water Quality Components in Nakdong River Basin, J. Korea Water Resour. Assoc., 45(11), 1121-1130.

원문보기 상세보기
Jeonbuk Ilbo (2013). http://www.jjn.co.kr/news/articleView.html?idxno585338, (March 3, 2013).
Jang, N.J., Kim, B.G., Cho, H.J., and Kwak, D.H., Jeonbuk Institute. (2016). Current State of Non-point Source Pollutants and Management Plan in Sum-jin River Basin, Jthink-2016-PR-03, 7-117.
Kim, J.Y., Seo, D.I., and Lee, T.E. (2017). Effectiveness of Settling Treatment System to Reduce Urban Nonpoint Source Pollutant Load by First Flush, J. Korean Soc. Environ. Eng., 39(3), 140-148.

원문보기 상세보기
Kim, N.W., Shin, A.H. and Lee, J.W. (2009). Effect of Improved Runoff Module in SWAT on Water Quality Simulation, J. Korea Water Resour. Assoc., 42(4), 297-307.

원문보기 상세보기
Korea Meteorological Administration. (2018). http://www.climate.go.kr/home/snr_greeting/rcp.php (June 14, 2018).
Korea Meteorological Administration. (2012). Korea Climate Change Prospect Report. 11-1360000-000861-01, 15-111.
Lee, E.H. and Seo, D.I. (2011). Flow Calibration and Validation of Daechung Lake Watershed, Korea Using SWAT-CUP" J. Korea Water Resour. Assoc., 44(9), 711-720.

원문보기 상세보기
Lee, T.S. (2016). Assessment of Sediment and Total Phosphorus Loads using SWAT in Oenam watershed, Hwasun, Jeollanam-do, J. KARG, 22(1), 240-250.
Luzio, M.D., Srinivasan, R., Arnold, J.G, and Neitsch. S.L., Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Agricultural Research Service Blackland Research Center, Texas. (2002). ArcView Interface for SWAT2000 User's Guide, TR-193, 1-340.
Ministry of Environment. (2014). http://water.nier.go.kr/main/mainContent.do (January 2, 2018).
Ministry of Environment. (2016). https://egis.me.go.kr/main.do (January 2, 2018).
Ministry of Land, Infrastructure and Transport. (2016). http://www.wamis.go.kr/ (January 2, 2018).
Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. (2001). Water Vision 2020, 5-11.
National Institute of Environmental Research. (2016). http://wems.nier.go.kr/population.do?methodmain_pop&gubunview&no3, National Institute of Environmental Research. (2016). http://wems.nier.go.kr/population.do?methodmain_pop&gubunview&no3 (January 2, 2018).
Neitsch, S.L., Arnold, J.G., Kiniry, J.R., and Williams, J.R., Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Agricultural Research Service Blackland Research Center, Texas. (2011). Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2009. TR-406, 1-565.
Park, J.T., Jang, Y.J., and Seo, D. (2017). Water Quality Prediction of Inflow of the Yongdam Dam Basin and its Reservoir using SWAT and CE-QUAL-W2 Models in Series to Climate Change Scenarios, J. Korean Water Resour. Assoc., 50(10), 703-714.
Park, J.T., Jang, Y.J., and Seo, D. (2017). Water Quality Prediction of Inflow of the Yongdam Dam Basin and its Reservoir using SWAT and CE-QUAL-W2 Models in series to Climate Change Scenarios, J. Korea Water Resour. Assoc., 50(10), 703-714.
Park, S. C., Roh, K. B., Jung. H. and Moon, B. S. (2010). Study on Water Quality prediction using Qual2k in Seonjin Basin, Master's Thesis, Dongshin University, Korea. 1-62.
Seo, D., Kim, J.S. and Chang, E.M. (2007). Application of Medium Class Land Cover Maps to AVSWAT2000 for the Prediction of Inflow, CBOD, TN and TP for Yongdam Lake, Korea, Water Sci. Technol., 55(1-2), 513-518.

상세보기
Seo, D., and Kim, J.Y. (2016). Reduction of Pollutant Concentrations in Urban Stormwater Runoff by Settling, J. Korean Soc. Environ. Eng., 38(4), 210-218.

원문보기 상세보기
USEPA CEAM(Center for Exposure Assessment Modeling). (2018). Surface Water Models to Assess Exosures, https://www.epa.gov/exposure-assessment-models/surface-water-models (January 2, 2018).
Walters, D.N., Best, M.J., Bushell, A.C., Copsey, D., Edwards, J.M., Falloon, P.D., Harris, C.M., Lock, A.P., Manners, J.C., Morcrette, C.J., Roberts, M.J., Stratton, R.A., Webster, S., Wilkinson, J.M., Willett, M.R., Boutle, I.A., Earnshaw, P.D., Hill, P.G., MacLachlan, C., Martin, G.M., Moufouma-Okia, W., Palmer, M.D., Petch, J.C., Rooney, G.G., Scaife, A.A. and Williams, K.D. (2011). The Met office Unified Model Global Atmosphere 3.0/3.1 and JULES Global Land 3.0/3.1 Configurations, Geosci. Model Dev., 4, 1213-1271.

상세보기
Williams, J.R., (1969). Flood routing with variable travel time or variable storage coefficients, Trans. ASAE, 12(1), 100-103.

상세보기
Yi, H.S., Kim, D.S., Hwan, M.H., and An, K.G. (2016). Assessment of Runoff and Water temperature variations under RCP Climate Change Scenario in Yongdam Dam Watershed, J. Korean Soc. Water Environ., 32(2), 173-182.

원문보기 상세보기

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증