DAILY PAPER REVIEW

1213_Automated Base Flow Separation and Recession Analysis Techniques

 

 

1. Title and Journal
- Automated Base Flow Separation and Recession Analysis Techniques
- Ground Water 
 
2. Background of authors
주저자 Jeffrey G. Arnold 는 현재 USDA의 Grassland Soil and Water research Lab을 관리. 감독하고 있습니다. 학사, 석사과정을 University of Illinois에서 Agricultural Engineering으로 1981년 83년에 수료하였고, 92년 Purdue University에서 동일한 전공으로 박사학위를 취득하였습니다. 
현재, 주 연구분야는 다음과 같습니다. 
- Development of river basin scale hydrologic and water quality models (SWAT - Soil and Water Assessment Tool) 
- Determination of effects of spatial variability on hydrologic response 
- Development of automated techniques for base flow separation and recession analysis 
- Development of GIS interfaces for basin scale models to automate model inputs and spatially display model outputs

3. Summary
 본 연구는 기저유량 separation 자동화 기술의 개발과 test에 관한 것입니다. 기저유량은 지하수를 기반으로 하며 유량에 영향을 주는 요인으로 고려됩니다. 기저유량의 양에 대한 추정치는 유량 기록으로부터 알 수 있습니다. 이러한 추정치는 물의 공급과 관리, 오염 평가 사용하는 데에 있어서, 유량의 최저유량의 평가에 있어서 매우 critical 하게 여겨집니다. Digital filter를 사용한 기저유량 separation 자동화 기술은 3개의 다른 자동화 기술과 manual 방법에 따라서 test 되어왔습니다. Graphical separation 기술로부터 산출된 결과를 재산출하고 이를 다른 자동화 기술과 비교하기 위함에서 기원하였습니다. Filter 기술은 사용하기에 쉽고, surface flow 와 base flow 에 유량의 separation의 적용에 있어서 개인의 선택에 따라서 조절할 수 있다는 장점을 갖고 있습니다. 
 기저유량 recession의 Slope는 부피를 추정할 수 있는데, Filter는 유량 기록으로부터 기저유량 recession의 기울기를 계산할 수 있는 기술을 갖고 있습니다. Manual과 비교한 결과, 74%의 efficiency를 확인할 수 있었습니다. 

4. Originality and Applications
 유역의 흐름을 보다 정밀하게 모델링 하기 위하여 기저유량을 측정하는 방법을 모색하였습니다. 특히나, 연구실의 연구대상 지역인 영산강 같은 경우 base flow를 고려해야 하는 환경을 갖고 있다고 여겨지며, 따라서 본 연구에서 나온 방법을 실제 연구에 직접적으로 적용할 수 있으리라 생각됩니다.

6. Reviewer : 최문희 mhchoi@gist.ac.kr

첨부 (1)
20101213.pdf
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