본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4 개의 수질 측정 항목 (BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율 (도시, 농업 및 산림지역) 및 지형 (고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 R2와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은 (non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 R2, AICc, Moran’s I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.

본 연구는 진우도 전면해안에 대해 퇴적 및 침식이 우세한 두 개의 시험구를 설정하고 DGPS와 레벨을 이용한 정밀 지형측량을 실시하여 시험구 내의 지형변화량을 산출하고 동일 시점에 계측된 식생대 변동과의 상호 관련성에 대해 분석하고자 하였다. 그 결과, 식생대 전면에서 태풍이 내습하지 않는 시기에는 지형변동량이 0.1 m 내외였으나, 태풍이 내습한 시기의 지형변동량은 0.3 m 이상이었다. 이들 시기에서 식생대는 계속해서 외해방향으로 전진하였으

Recently, a heavy rainfall with high spatial variation occurred frequently in the Korean Peninsula. The meteorological event that occurred in Busan on 3 May 2016 is characterized by heavy rain in a limited area. In order to clarify the reason of large spatial variation associated with mountain height and location of low level jet, several numerical experiments were carried out using the dynamic meteorological Weather Research and Forecasting (WRF) model. In this case study, the raised topography of Mount Geumjeong increased a barrier effect and air uplifting due to topographic forcing on the windward side. As a result, wind speed reduced and precipitation increased. In contrast, on the downwind side, the wind speed was slightly faster and since the total amount of water vapor is limited, the precipitation on the downwind side reduced. Numerical experiments on shifting the location of the lower jet demonstrated that if the lower jet is close to the mountain, its core becomes higher due to the effect of friction. Additionally, the water vapor convergence around the mountain increased and eventually the precipitation also increased in the area near the mountain. Hence, the location information of the lower jet is an important factor for accurately predicting precipitation.