Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.2
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pp.96-104
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2001
Usage of ecosystem models has been extended to landscape scales for understanding the effects of environmental factors on natural and agro-ecosystems and for serving as their management decision tools. Accurate prediction of spatial variation in daily temperature is required for most ecosystem models to be applied to landscape scales. There are relatively few empirical evaluations of landscape-scale temperature prediction techniques in mountainous terrain such as Korean Peninsula. We derived a periodic function of seasonal lapse rate fluctuation from analysis of elevation effects on daily temperatures. Observed daily maximum and minimum temperature data at 63 standard stations in 1999 were regressed to the latitude, longitude, distance from the nearest coastline and altitude of the stations, and the optimum models with $r^2$ of 0.65 and above were selected. Partial regression coefficients for the altitude variable were plotted against day of year, and a numerical formula was determined for simulating the seasonal trend of daily lapse rate, i.e., partial regression coefficients. The formula in conjunction with an inverse distance weighted interpolation scheme was applied to predict daily temperatures at 267 sites, where observation data are available, on randomly selected dates for winter, spring and summer in 2000. The estimation errors were smaller and more consistent than the inverse distance weighting plus mean annual lapse rate scheme. We conclude that this method is simple and accurate enough to be used as an operational temperature interpolation scheme at landscape scale in Korea and should be applicable to elsewhere.
Recent researches on debris flow is focused on understanding its movement mechanism and building a numerical simulator to predict its behavior. However, previous simulators emulating fluid-like debris flow have limitations in numerical stability, geometric modeling and application of various boundary conditions. In this study, depth integration is applied to continuity equation and force equilibrium for debris flow. Thickness of sediment, and average velocities in x and y flow direction are chosen for main variables in the analysis, which improve numerical stability in the area with zero thickness. Petrov-Galerkin formulation uses a discontinuous test function of the weighted matrix from DG scheme. Presented mechanical constitutive model combines fluid and granular behaviors for debris flow. Effects on slope angle, inducing debris height, and bottom friction resistance are investigated for a simple slope. Numerical results also show the effect of embankment at the bottom of the slope. Developed numerical simulator can assess various risk factors for the expected area of debris flow, and facilitate embankment design in order to minimize damage.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.696-696
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2012
호안은 유수의 침입으로부터 제방 및 하안의 침식 피해를 방지하기 위해 제방에 설치되는 구조물이다. 침식에 의한 제방 및 호안의 대표적인 붕괴특성 중에는 만곡부, 하천 급경사, 지형의 간섭효과 등이 있다. 특히, 만곡부는 원심력, 2차류 등에 의한 수위상승 및 유속증가로 제체에 응력 집중이 발생되어 안정성 저하를 유발할 수 있다. 또한, 만곡부의 흐름 방향전환 현상은 하도내 통수능 저하를 발생시켜 홍수피해를 가중시킬 수 있다. 따라서 하천특성상 만곡부에 의해 발생할 수 있는 홍수피해 요소를 저감시킬 수 있도록 적합한 피해저감대책을 마련할 필요가 있다. 제방의 보강대책으로서 활용되고 있는 호안은 역학적인 측면에서 외력과 저항력의 크기에 따라 안정성이 평가되어야 하며 지역여건 등에 따른 만곡부의 수위상승 및 제방 침식 등을 고려한 설계가 수행되어야 한다. 국내 실무에서 적용되고 있는 호안설계방법은 하천설계기준 해설(2009)을 참고하고 있는데, 흐름현상 및 만곡부 특성 등에 대하여 경험과 이론의 양면을 고려한 설계를 수행하도록 제안하고 있다. 이는 호안 안정성에 대한 역학적 검토 방법의 한계로 비합리적 설계가 될 우려가 있다. 따라서 만곡부에 의한 유속 및 소류력 등 흐름특성을 고려한 정량적인 평가기법이 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 수리실험을 통해 만곡에 의한 흐름영향과 수리학적 거동 및 설계요소를 파악하고자 만곡부에 사석호안공을 설치하여 흐름전환 및 유속변화에 따른 사석호안공의 이탈현상을 재현하였다. 실험수로는 곡률반경( )이 4.5 m인 만곡부가 3개소 발생하는 폭 2.3 m, 길이 25 m의 다중 사행수로 형태이다. 실험수로 우안의 1V:2H 경사면에 10, 20, 30, 40, 50 mm 사석을 크기별로 설치하여 만곡에 의한 유속변화 등 흐름현상과 호안공 이탈을 관찰하였다. 수리실험은 고정상으로 수행되었으며 정상류 흐름조건에서 공급유량별 하류단 수위 조절을 통해 만곡부내 호안 공 이탈을 발생시키는 설계인자를 도출하고자 유속과 수심을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 사석호안공 설계시 1차원 접근유속에 만곡 영향을 고려하여 대표유속으로 적용하는 방법의 특성을 파악하고, 사석호안공의 이탈유속과 만곡에 의한 흐름특성간의 상관관계를 분석하여 제원결정기법을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.269-269
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2023
기후 변화로 인한 강우 패턴의 변화는 도심지 방재성능 목표를 상회하는 홍수로 이어져 침수피해를 가중시키고 있다. 이로 인한 도시침수 피해를 저감하기 위하여 도시침수 예측모형 개발이 활발히 이루어지고 있으나, 대규모 관망으로 이루어진 복잡한 도심지 우수관망을 모의하기 때문에 분석속도가 느려 실시간 예측 적용에 한계점이 있다. 도시침수 분석에 가장 많이 활용되는 대표적인 모형인 SWMM(Storm Water Management Model)은 복잡한 관망을 비교적 빠르고 정확히 해석할 수 있어 유용하지만, 이 또한 대도심의 우수관망 모의 시 많은 시간이 소요되며, 관망 정밀도 기준이 정의되어 있지 않아 분석에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 관망 간소화 기법(유역면적의 밀도, 관거 직경, 관로의 길이 등)을 적용하고, 이에 따른 주요 지선과 간선의 수위 변화와 침수흔적도를 비교하여 분석결과의 정확성을 담보하는 관망 간소화 수준을 파악하고 도시침수 분석 시 적정 간소화 기준과 자동 간소화 방안을 제시하고자 한다. 도시침수 분석 시 우수관망 자동 간소화를 위하여 Python을 활용한 코드를 작성하였으며, SWMM의 .inp 파일을 읽어들여 Dataframe형태로 저장한 후 분석을 위한 데이터 가공, 간소화 기준에 따른 분류, 간소화 대상 수리·수문인자 연산, 인접 간선에 연결, 간소화된 .inp파일 저장의 총 6단계로 구성하였다. 연구 대상지역은 도림천 유역으로 설정하였으며, 초기자료는 맨홀 30,469, 관거 32,443, 소유역 30,586개로 이루어져 있으며, 모의 시간은 약 2시간 30분이 소요되었다. 유역면적 100x100 미만을 대상으로 수행 시 맨홀 9,965, 관거 10,464, 소유역 9,240개로 관거의 복잡도가 약 1/3 감소하였으며, 모의 시간은 약 43분으로 기존대비 약 72% 단축되는 것으로 나타났다. 실제 침수가 발생한 주요지점들을 비교한 결과 R2 0.85 ~ 0.92로 예측모형의 정확도에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 도시침수모형 최적 간소화를 통해 모형의 복잡성을 줄이고, 계산량을 줄여 모형의 수행시간을 단축시킬 수 있으며, 불필요한 우수관망을 제거하거나 병합함으로써, 모형의 예측력 향상과 분석과 해석에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.3B
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pp.221-232
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2011
Applicability of three soil erosion models for burnt hillslopes was evaluated. The models were estimated with the data from plots established after tremendous wildfire occurred in the east coastal region. Soil erosion and surface runoff were simulated by the Water Erosion Prediction Project (WEPP) and the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) of application mode for disturbed forest areas and the Soil Erosion Model for Mountain Areas (SEMMA) developed for burnt hillslopes. Simulated sediment yield and surface runoff were compared with the measured those. In maximum value of sediment yield, three models was under-predicted and RUSLE and WEPP had difference of over two times. SEMMA showed the best model response coefficient, determination coefficient and the model efficiency. In application of models to the soil erosion according to the elapsed year after wildfire, all models were underestimated in initial stage disturbed by wildfire. Evaluation of models in this burnt hillslopes was shown the tends to under-predict soil erosion for larger measured values. Although a lot of sediment can be generated in small rainfall event as fine-grained soil of the high water repellency was exposed excessively right after wildfire, this under-prediction was shown that those models have a limit to estimate the weighted factors by wildfire.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.13
no.1
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pp.41-46
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2011
Reliable information on the surface solar radiation is indispensable for rebuilding food production system in the famine plagued North Korea. However, transfer of the related modeling technology of South Korea is not possible simply because raw data such as solar radiation or sunshine duration are not available. The objective of this study is restoring solar radiation data at 27 synoptic stations in North Korea by using satellite remote sensing data. We derived relationships between MODIS radiation estimates and the observed solar radiation at 18 locations in South Korea. The relationships were used to adjust the MODIS based radiation data and to restore solar radiation data at those pixels corresponding to the 27 North Korean synoptic stations. Inverse distance weighted averaging of the restored solar radiation data resulted in gridded surfaces of monthly solar radiation for 4 decadal periods (1983-1990, 1991-2000 and 2001-2010), respectively. For a direct application of these products, we produced solar irradiance estimates for each sub-grid cell with a 30 m spacing based on a sun-slope geometry. These products are expected to assist planning of the North Korean agriculture and, if combined with the already prepared South Korean data, can be used for climate change impact assessment across the whole Peninsula.
Mercado, Jean Margaret R.;Geronimo, Franz Kevin F.;Choi, Jiyeon;Song, Young-Sun;Kim, Lee-Hyung
Journal of Wetlands Research
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v.14
no.2
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pp.159-168
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2012
Stormwater runoff affects the quality of surface water and groundwater due to the nonpoint sources (NPSs) of pollutants that it carries during storm events. Typically, urbanized areas experience high pollutant mass emission because of paved roads and other areas which are all highly impervious. For this reason, proper identification of the levels of pollutants from the watershed area is important to pass the Ministry of Environment of the Republic of Korea's water quality standards in rivers and streams. This research was conducted in order to determine and quantify the different constituents present in stormwater runoff generated from highly impervious areas in Cheonan City, Korea. Also, the average event mean concentration (EMC) of stormwater runoff from paved areas was compared with EMCs of other countries to determine the possible causes of its occurrence. In addition, the occurrence of first flush phenomenon was studied in order to find the first flush criteria to be used on the design of best management practices. The results show the pollutant concentration of stormwater runoff was higher than other countries due its landuse and relatively small size of catchment area. During the first 30 minutes of the rainfall events, occurrence of first flush phenomenon was highly evident. Several factors affected the pollutant concentrations in the stormwater such as landuse type, geographic and topographic characteristics,catchment area and amount of rainfall. This research can provide guidance in achieving an effective NPS pollution management applicable to highly urbanized areas in the future.
Long-term high-resolution hydro-meteorological data has been recognized as an essential element in establishing the water resources plan. The increasing demand for spatial precipitation in various areas such as climate, hydrology, geography, ecology, and environment is apparent. However, potential limitations of the existing area-weighted and numerical interpolation methods for interpolating precipitation in high altitude areas remains less explored. The proposed PRISM (Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) model can produce gridded precipitation that can adequately consider topographic characteristics (e.g., slope and altitude), which are not substantially included in the existing interpolation techniques. In this study, the PRISM model was optimized with SCEM-UA (Shuffled Complex Evolution Metropolis-University of Arizona) to produce daily gridded precipitation. As a result, the minimum impact radius was calculated 9.10 km and the maximum 34.99 km. The altitude of coastal weighted was 681.03 m, the minimum and maximum distances from coastal were 9.85 km and 38.05 km. The distance weighting factor was calculated to be about 0.87, confirming that the PRISM result was very sensitive to distance. The results showed that the proposed PRISM model could reproduce the observed statistical properties reasonably well.
Kyeong-Tae Kim;Hyun-Jung Lee;Whee-Moon Kim;Won-Kyong Song
Korean Journal of Environment and Ecology
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v.37
no.4
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pp.289-301
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2023
Forests within watersheds are essential in maintaining ecosystems and are the central infrastructure for constructing an ecological network system. However, due to indiscriminate development projects carried out over past decades, forest fragmentation and land use changes have accelerated, and their original functions have been lost. Since a forest's structural pattern directly impacts ecological processes and functions in understanding forest ecosystems, identifying and analyzing change patterns is essential. Therefore, this study analyzed structural changes in the forest landscape according to the time-series land cover changes using the FRAGSTATS model for the dam watershed of the Geum River upstream. Land cover changes in the dam watershed of the Geum River upstream through land cover change detection showed an increase of 33.12 square kilometers (0.62%) of forests and 67.26 square kilometers (1.26%) of urbanized dry areas and a decrease of 148.25 square kilometers (2.79%) in agricultural areas from the 1980s to the 2010s. The results of no-sampling forest landscape analysis within the watershed indicated landscape percentage (PLAND), area-weighted proximity index (CONTIG_AM), average central area (CORE_MN), and adjacency index (PLADJ) increased, and the number of patches (NP), landscape shape index (LSI), and cohesion index (COHESION) decreased. Identification of structural change patterns through a moving window analysis showed the forest landscape in Sangju City, Gyeongsangbuk Province, Boeun County in Chungcheongbuk Province, and Jinan Province in Jeollabuk Province was relatively well preserved, but fragmentation was ongoing at the border between Okcheon County in Chungcheongbuk Province, Yeongdong and Geumsan Counties in Chungcheongnam Province, and the forest landscape in areas adjacent to Muju and Jangsu Counties in Jeollabuk Province. The results indicate that it is necessary to establish afforestation projects for fragmented areas when preparing a future regional forest management strategy. This study derived areas where fragmentation of forest landscapes is expected and the results may be used as basic data for assessing the health of watershed forests and establishing management plans.
Suspended Solids (SS) generated in rivers are mainly introduced from non-point pollutants or appear naturally in the water body, and are an important water quality factor that may cause long-term water pollution by being deposited. However, the conventional method of measuring the concentration of suspended solids is labor-intensive, and it is difficult to obtain a vast amount of data via point measurement. Therefore, in this study, a model for measuring the concentration of suspended solids based on remote sensing in the Nakdong River was developed using Sentinel-2 data that provides high-resolution multi-spectral satellite images. The proposed model considers the spectral bands and band ratios of various wavelength bands using a machine learning model, Support Vector Regression (SVR), to overcome the limitation of the existing remote sensing-based regression equations. The optimal combination of variables was derived using the Recursive Feature Elimination (RFE) and weight coefficients for each variable of SVR. The results show that the 705nm band belonging to the red-edge wavelength band was estimated as the most important spectral band, and the proposed SVR model produced the most accurate measurement compared with the previous regression equations. By using the RFE, the SVR model developed in this study reduces the variable dependence compared to the existing regression equations based on the single spectral band or band ratio and provides more accurate prediction of spatial distribution of suspended solids concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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