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금강유역에서의 지하수위와 강수량 이동평균의 상관관계 분석 (The Analysis of Correlation between Groundwater Level and the Moving Average of Precipitaion in Kum River Watershed)

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최초등록일 2025.04.18 최종저작일 2008.03
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금강유역에서의 지하수위와 강수량 이동평균의 상관관계 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한지질공학회
    · 수록지 정보 : 지질공학 / 18권 / 1호 / 1 ~ 6페이지
    · 저자명 : 양정석, 안태연

    초록

    금강유역의 관측소로부터 수집된 강우자료와 지하수위자료를 분석하고 두 자료를 비교분석하였다. 그리고 강우사상이
    지하수위에 미치는 영향분석을 추계학적 기법인 이동평균법을 사용하여 지하수위와 강우이동평균값의 상관관계를 분석하
    였다. 지하수위는 강우의 계절적 분포를 대체로 따르며 대체로 12월 초부터 4월 말까지 낮은 지하수위를 형성한다. 7월
    과 8월의 풍수기에는 상대적으로 높은 지하수위를 형성한다. 선행강우를 고려하기 위한 강우이동평균값과 지하수위의 상
    관관계는 자료의 길이가 최소 2년 이상인 지하수위 관측소를 먼저 선정하였다. 강우와 지하수위 관측소 pair를 선정함에
    있어 강우의 비균질한 분포를 고려해서 지하수위 관측소보다 상류에 인접한 강우관측소를 선정하여 두 자료를 분석하였
    다. 금강유역의 여러 관측소 자료를 분석한 결과 이동평균기간이 10일에서 150일 범위의 값을 가질 때 최대상관계수를
    가졌다. 상관계수값은 자료의 질이나 결측기간 또는 융설이나 다른 요인에 의해 넓은 범위의 값을 가지는데 금강유역의
    경우 최대 0.8886의 값을 가진다.

    영어초록

    Precipitation and groundwater level data sets from Kum river watershed were analyzed and compared. The correlation
    between groundwater level and the moving average of precipitation was analyzed. Moving averaging technique
    is stochastic method and that was used to consider the effect of precipitation events on groundwater level
    fluctuation. Groundwater level generally follows seasonal precipitation pattern and low level occurs from early
    December to late April. Relatively high groundwater level is appeared in wet spell (July and August). The correlation
    between groundwater level and the moving average of precipitation to consider precedent precipitation events
    was analyzed with minimum two-year data sets. When the precipitation and groundwater level data set pair was
    selected the precipitation gauge station is closely located to groundwater level gauge station in the upstream direction
    to minimize the non-homogeneous precipitation distribution effect. The maximum correlation was occurred
    when the averaging periods were from 10 days to 150 days with Kum river watershed data. The correlation coefficients
    are influenced by data quality, missing data periods, or snowmelt effect, etc. The maximum coefficient was
    0.8886 for Kum river watershed data.

    참고자료

    · 없음
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