GIS and Land-Surface- Subsurface Process Modelling Moore, I.D., Turner, A.K., Wilson, J.P., Jenson, S.K., and Band, L.E. 발제자 고인수

Several Key issues 모형과 데이터베이스 구조의 문제점들 모형과 데이터베이스 구조의 문제점들 스케일과 정확도가 GIS 데이터베이스에 미 치는 영향 스케일과 정확도가 GIS 데이터베이스에 미 치는 영향 모형의 결과값들과 모형의 구조가 가지는 스케일, 데이터베이스의 불일치 모형의 결과값들과 모형의 구조가 가지는 스케일, 데이터베이스의 불일치 토성의 공간적 변이가 환경모형에 미치는 영향 토성의 공간적 변이가 환경모형에 미치는 영향

Modeling and GIS – applications and problems GIS 기술은 최근 지표 / 지표하 모형과 결합 GIS 기술은 최근 지표 / 지표하 모형과 결합 수문과정, 비점오염원 등을 모형화 하는 여러 모형들이 의사결정시스템과 연계되어 활용 수문과정, 비점오염원 등을 모형화 하는 여러 모형들이 의사결정시스템과 연계되어 활용 이러한 GIS 모형은 비록 강력한 도구가 되 지만 특성과 문제점들이 한계로 존재 이러한 GIS 모형은 비록 강력한 도구가 되 지만 특성과 문제점들이 한계로 존재

Mathematical models 수학적 모형을 사용하는 이유 수학적 모형을 사용하는 이유 가설검정과 시스템의 이해 가설검정과 시스템의 이해 관리를 위한 미래 예측 도구 활용 관리를 위한 미래 예측 도구 활용 모형의 4 원칙 (Hillel, 1986) 모형의 4 원칙 (Hillel, 1986) Parsimony Parsimony Modesty Modesty Accuracy Accuracy Testability Testability Modeling and GIS – applications and problems

Some problems and limitation - particularly hydrological model Point-based equation 의 문제 Point-based equation 의 문제 삼차원, 공간이질성, 시계열 변화 반영 부족 삼차원, 공간이질성, 시계열 변화 반영 부족 시스템의 비선형 문제 시스템의 비선형 문제 그리드 스케일에서 맞는 변수가 실제 공간에서는 안 맞을 수도 그리드 스케일에서 맞는 변수가 실제 공간에서는 안 맞을 수도 모형의 파라미터 추정이 초기조건과 측정범위에 따라 다름 모형의 파라미터 추정이 초기조건과 측정범위에 따라 다름 모형구조가 파라미터에 영향을 끼침 모형구조가 파라미터에 영향을 끼침 모형검증은 입력변수와 출력값에 의존하기에 다른 종류의 데이터 필 요 모형검증은 입력변수와 출력값에 의존하기에 다른 종류의 데이터 필 요 Modeling and GIS – applications and problems

Data and model structures 모형의 올바른 사용을 위해 모형의 올바른 사용을 위해 생물리적 시스템 이해 생물리적 시스템 이해 모형의 작동 이해 모형의 작동 이해 모형의 구조와 스케일에 대한 일치성과 모형에 필요한 데이터에 대한 이해 모형의 구조와 스케일에 대한 일치성과 모형에 필요한 데이터에 대한 이해

Data problem and issues Data and model structures Surface and subsurface model Input data Climate Weather topography Soil properties Land cover Land use Hydrography Geology Results 모형 구동에 필요한 parameter 는 점, 면 단위로 얻어진다.  Qualitative method, local interpolation, kriging, partial thin plate smoothing spline

Climate/weather 데이터 특징 데이터 특징 점데이터, 불규칙한 분포와 밀도 점데이터, 불규칙한 분포와 밀도 데이터의 부족, variable length (hourly data, daily data) 데이터의 부족, variable length (hourly data, daily data) 데이터 보완 방법들 데이터 보완 방법들 Stochastic weather generator: Stochastic weather generator: CLIGEN, CLIMATE.BAS  SWRRB, WEPP CLIGEN, CLIMATE.BAS  SWRRB, WEPP ESOCLIM: using thin plate smoothing splines ESOCLIM: using thin plate smoothing splines interpolating irregularly spaced and variable record interpolating irregularly spaced and variable record MTCLIM: base station record  mountainous terrain MTCLIM: base station record  mountainous terrain Data and model structures

Topography Grid Grid 모형 구동 시 계산과정 간단 모형 구동 시 계산과정 간단 수문 모형시 하천이 지그재그로 표현 수문 모형시 하천이 지그재그로 표현 Triangulated irregular networks (TINs) Triangulated irregular networks (TINs) Smooth terrain 을 보다 잘 표현 Smooth terrain 을 보다 잘 표현 모형 구동시 계산이 어려움 모형 구동시 계산이 어려움 Vector or contour based methods Vector or contour based methods 많은 데이터를 저장할 수 있지만 모형 구동 시에 계산 불가능 많은 데이터를 저장할 수 있지만 모형 구동 시에 계산 불가능 Data and model structures

Other parameters Soils Soils 수문모형 : 토양도를 가공해서 사용해야 하는 번거로움 수문모형 : 토양도를 가공해서 사용해야 하는 번거로움 Richard equation, Green-Ampt equation Richard equation, Green-Ampt equation Geology Geology 2D, 3D 2D, 3D Land cover Land cover Hydrography Hydrography Data and model structures

Model structures Lumped models: spatially integrate the entire area being modeled. Lumped models: spatially integrate the entire area being modeled. Model based on identifiable hydrological response units (HRUs) Model based on identifiable hydrological response units (HRUs) Grid-based models Grid-based models Tin-based models Tin-based models Contour-based models Contour-based models 2D and 3D groundwater models 2D and 3D groundwater models Data and model structures

Lumped models 가장 간단한 모형 가장 간단한 모형 주로 사용되는 방법 : 모형이 적용되는 지역 의 평균적인 반응을 보는 것. 주로 사용되는 방법 : 모형이 적용되는 지역 의 평균적인 반응을 보는 것. 예 경관 속에서 어떤 하나의 과정이 지배하고 있 다면 lumped model 이용이 유리. 경관 속에서 어떤 하나의 과정이 지배하고 있 다면 lumped model 이용이 유리. Wetness index 그림 19-3 참조 Wetness index 그림 19-3 참조 Data and model structures

HRU models Finite Element Storm Hydrograph Model Finite Element Storm Hydrograph Model 두 단계로 구분 두 단계로 구분 1. HRU: 토양도, 토지피복, 토지이용과 같은 단 위로 구분 1. HRU: 토양도, 토지피복, 토지이용과 같은 단 위로 구분 2. 지형에 따라 집수구 등으로 구분 2. 지형에 따라 집수구 등으로 구분 Data and model structures

Role of GIS in Surface Process Modeling Effects of scale and method of analysis Effects of scale and method of analysis Scale generation Scale generation Soil properties Soil properties Data and model structures

DEM 의 격자크기에 따른 관악산 토양침식 변화 검토 환경대학원 고인수

T = R×K×C×P×Am (sin b)n T = R×K×C×P×Am (sin b)n T= erosion/deposition 비로서 + 면 퇴적, - 면 침식 T= erosion/deposition 비로서 + 면 퇴적, - 면 침식 R= 강우 침식 인자 R= 강우 침식 인자 K= 토양 침식 인자 K= 토양 침식 인자 C= 작물 관리 인자 C= 작물 관리 인자 A= LS 인자 수정 A= LS 인자 수정

표 1). USPED 모형에 사용된 관악산 변수값 ※ 자료의 한계로, 관악산 R factor 값은 임으로 120 으로 정함. 관악산 R factor 값은 임으로 120 으로 정함. 토양도의 부족으로 sand 으로 통일. 토양도의 부족으로 sand 으로 통일. NDVI 에서 ERDAS 8.1 을 통해 무감독 분류 시행한 결과 아래와 같이 NDVI 에서 ERDAS 8.1 을 통해 무감독 분류 시행한 결과 아래와 같이 5 개지역으로 임의로 나눔. 5 개지역으로 임의로 나눔. K, C factor 크기가 너무 작아 다음과 같이 보정하여 모형에 적용. K, C factor 크기가 너무 작아 다음과 같이 보정하여 모형에 적용. 구분세부구분값 보정 값 (K*100, C*1000) R 120 Ksand0.055 C 산림 75% 이상 산림 40%~75% 잡초 경작지 도시지역0.0110

표 2). DEM 격자별 USPED 모형의 rill erosion 결과 통계값 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : Rill Erosion 5m10m15m 20m 25m

Sheet Erosion 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 최 대 값 : 표준편차 : m10m15m 20m 25m

Slope 평 균 : 최 소 값 : 0 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 0 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 0 최 대 값 : 표준편차 : 평 균 : 최 소 값 : 0 최 대 값 : 표준편차 : 9.78 평 균 : 최 소 값 : 0 최 대 값 : 표준편차 : m10m15m 20m 25m