본 연구는 수치지도에 표기되어 있는 하천명의 불일치 현황을 파악하였다. 이를 위해 실폭하천 연속수치지형도와 1:25,000 축척의 수치지형도, 하천관리지리정보시스템, 하천명 표지판 등 하천명과 관련된 다양한 정보를 비교･분석하였다. 연구지역은 충청남도 일대 7개의 중권역 유역이다. 연구 결과 연구지역 내에 22개 지점의 하천명이 지도 간에 불일치하는 것으로 확인되었다. 주요한 불일치 유형은 두 가지로 구분하였다. 하나는 하천 전체의 이름이 상이한 경우이고, 다른 하나는 하천의 상류 또는 하류에서 본류와 지류의 이름이 서로 바뀐 경우이다. 하천명의 불일치는 하천명의 오기에 의해 발생하고 있었으며, 이러한 오기는 자료의 유형과 관계없이 발견되었다. 오기 사례 수는 실폭하천 연속수치지형도에서 가장 많았고, 하천관리지리정보시스템에서 가장 적었다. 연구의 결과는 다른 지역에서도 하천명 오기 가능성을 조사할 필요가 있음을 시사한다. 이 연구는 연구지역의 하천명을 수정한 실폭하천 연속수치지형도를 제시하였다.

This study examines the relationship between urbanization rate and extreme climate indices in South Korea for the period 1981-2010. In the analysis five extreme climate indices related to air temperature and four types urbanization rates are used. In particular, this paper adopts frequency of warm nights(TN90p), intra-annual extreme temperature range(ATR), growing season length(GSL), number of frost days(FD) and heat warm spell duration indicator(HWDI) as extreme climate indices. As a measure of urbanization rate, four kinds of urbanization rate are used: (1) three urbanization rates within a radius of 1km, 5km or 10km of weather station and (2) a urbanization rate of sub-watershed where weather station is located. The trend of extreme climate indices is calculated based on Mann-Kendall trend analysis and Sen’s slope, and this trend is contrasted with urbanization rates in eleven climatic regions. The results show that TN90p, GSL, and FD have a relatively high correlation with urbanization rate. This study also shows that a urbanization rate within a radius of 1km of weather station affects GSL and FD. while a urbanization rate within 5km buffer zone of weather station affects TN90p. It is Daegwallyeong, Inje, Yangpyeong, and Hongcheon where extreme climate indices responded sensitively despite the low urbanization rates of these areas. Continual attention is needed to these areas because they are relatively sensitive to climate changes of synoptic scale.