본 연구에서는 기후학적 물수지 방법을 실제 유역에 적용하여 유역 상황을 모니터링하는 방법으로 구축하였다. 이 기후학적 물수지로부터 생성되는 과잉수분량은 유역에서의 지표면 유출 성분을 반영하여 홍수유출의 유추, 치수 구조물의 설치 및 운영에 관한 지표로 활용할 수 있으며, 부족수분량은 가뭄에 대한 정보를 취득할 수 있음을 알 수 있었다. 특히 이러한 두 가지 지표를 합성하여 얻어지는 습윤지표는 유역의 습윤상황뿐만 아니라 건조상황까지도 고려할 수 있으며,

지금까지 증발산량을 산정하기 위한 여러 가지 방법이 개발되어 왔다. 그러나 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 복잡한 지형 특성 및 토지 이용 등을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 불가능에 가까운 일이다. 원격탐사 기법은 식생과 토지이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 증발산량은 기상특성 뿐만 아니라 식생 조건에 의해 지배된다고 볼 수 있다. 그 중 식생조건은 NOAA/AVHR

가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구

유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자

온난화에 의한 하천유역의 수문응답(강우유출, 특히 일단위의 유황)의 변화양상을 수치실험을 통해 정량적으로 평가하였다. 이산화탄소 농도의 증가에 따른 온난화의 진행으로 야기되는 수문학적 평가는 많은 관측자료를 필요로 하며 이를 정량적으로 평가한다는 것은 대단히 어려운 일이다. 따라서 장래의 기후를 예측하는 수단으로서 적정한 시나리오를 상정하여 평가하는 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 여러 가지 상정할 수 있는 시나리오 중 기온은 에서 까지 변화하며

개발한 격자기반의 운동파 강우-유출모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 임진강유역내의 연천댐 유역(1,875km2)에 적용하였다. 모형의 입력자료로는 수치고도모형, 하천도, 흐름방향도, 토양도, 토지피복도, 티센망도 등 6개의 도형자료를 이용하였다. '90년 및 '96년도에 발생한 홍수사상과 비교하였는바, 모형의 결과는 양호하였다. 출력결과인 시간별 지표유출 분포도로부터 유역에서 발생된 유출양상을 공간적으로 확인할 수 있었다.

This study is to evaluate the overall NPP(Net Primary Production) distribution in the Korean Peninsula from the satellite data(NOAA/AVHRR). This has been done using the linear relationship between the natural vegetation condition and the NPP. The NPP of natural vegetation increases proportional to the annual net radiation(Rn), where radiative dryness index(RDI) is a proportional constant connecting Rn to NPP. Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) is used for monitoring vegetation change, and iNDVI (integrated NDVI) for annual analysis. The iNDVI has a close relation to Rn and NPP, which can be used effectively for estimating NPP distribution of where the meteorological data is unavailable such as North Korea. The NPP distribution of the Korean Peninsula was estimated based on the model.