Impact of irrigation on global climate within Community Land Model(CLM) and Community Atmospheric Model(CAM)

Seo, Hocheol; Kim, Yeonjoo

Impact of irrigation on global climate within Community Land Model(CLM) and Community Atmospheric Model(CAM)

Recommendations

Search

Type: Proceeding

Author: Seo, Hocheol (연세대학교 공과대학 토목환경공학과) Kim, Yeonjoo (연세대학교 공과대학 토목환경공학과)

Journal: 한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2018년도 학술발표회

Published: 2018.1

Pages: 103 - 103 (1page)

Usage

Impact of irrigation on global climate within Community Land Model(CLM) and Community Atmospheric Model(CAM)

Abstract· Keywords

Report Errors

인류 문명이 발전되면서 이산화탄소 증가나 표지 피복도의 변화와 같은 인류의 영향으로 인하여 자연현상들은 많은 변화가 발생하고 있다. 특히 고대서부터 현재까지 농작물을 짓기 위해서 관개 수로를 이용한 농업이 발전되어져 왔다. 관개 농업은 작물의 생육과 알맞은 토양환경을 만들기 위해 깨끗한 물을 인공적으로 농업에 이용하기에 물 순환뿐 아니라 에너지 순환에 많은 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그에 대한 메커니즘을 이해하는 것을 중요하다. 본 연구에서는 지상기후모형인 Community Land Model(CLM)과 대기기후모형인 Community Atmospheric Model(CAM)을 이용하였으며 관개농업에 관한 과정을 고려할 때와 고려하지 않았을 때 도출된 결과값들을 서로 비교함으로써 관개농업이 지구환경에 미치는 영향을 알아보았다. 관개농업으로 인하여 강수량, 증발산량(Evapotranspiration, ET)과 같은 수문량의 변화뿐 아니라 지하 토양수분과 지하수면 깊이(Water table depth)의 변화량과 같은 모델의 결과들을 시간적 공간적 변화를 나타냄으로써 관개농업이 물 순환에 미치는 영향을 제시하였다. 또한 에너지 순환의 변화에 미치는 영향을 알아보기 위해 잠열(Latent heat) 과 헌혈(Sensible heat)의 변화를 알아내어 관개가 에너지 순환에 미치는 영향을 알아보았다.

No content found

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

서호철

Affiliation 연세대학교 공과대학 토목환경공학과

Fields Engineering > Architectural Engineering > Civil Engineering

Articles 5 Usage 27

김연주

Affiliation 한국환경정책.평가연구원

Fields Engineering > Architectural Engineering > Civil Engineering

Articles 30 Usage 278

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Related Authors

Recently viewed articles

Comments(0)