Universal Soil Loss Equation (USLE) has been used to estimate potential long-term soil erosion in the fields. However, the USLE does not estimate sediment yield due to lack of module considering sediment delivery ratio (SDR) for watershed application. For that reason, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system was developed and applied to compute the sediment yield at watershed scale. However, the R factor of current SATEEC Ver. 2.1 was estimated based on 5-day antecedent rainfall, it is not related with fundamental concept of R factor. To compute R factor accurately, the energy of rainfall strikes should be considered. In this study, the R module in the SATEEC system was enhanced using formulas of Williams, Foster, Cooley, CREAMS which could consider the energy of rainfall strikes. The enhanced SATEEC system ver. 2.2 was applied to the Imha watershed and monthly sediment yield was estimated. As a result of this study, the $R^2$ and NSE values are 0.591 and 0.573 for calibration period, and 0.927 and 0.911 for validation period, respectively. The results demonstrate the enhanced SATEEC System estimates the sediment yield suitably, and it could be used to establish the detailed environmental policy standard using USLE input dataset at watershed scale.
Soil type in LID infiltration practices plays a major role in runoff reduction efficacy. In this study, the effects of infiltration rate of foundation ground under bioretention on annual runoff reduction rate was evaluated using LIDMOD3 which is a simple excel based model for evaluating LID practices. A bioretention area of about 3.2 % was required to capture surface runoff from an impervious area for a 25.4 mm rainfall event. The relative error of runoff from bioretention using LIDMOD3 is 10 % less than that of SWMM5.1 for a total rainfall event of 257.1 mm during the period of Aug. 1 ~ 18, 2017, hence, the applicability of LIDMOD3 was confirmed. Annual runoff reduction rates for the period 2008 ~ 2017 were evaluated for various infiltration rates of foundation ground under the bioretention which ranged from 0.001 to 0.600 m/day and were converted to annual runoff reduction for hydrologic soil group. The runoff reduction rates within hydrologic soil group C and D were steeply increased through increased infiltration rate but not steep within hydrologic A and B with reduction rates ranging from 53 ~ 68 %. The estimated time required to completely empty a bioretention which has a storage depth of 0.632 m is 3.5 ~ 6.9 days and we could assume that the annual average of antecedent rainfall is longer than 3.5 ~ 6.9 days. Therefore, we recommended B type as the minimum hydrologic soil group installed LID infiltration practices for high runoff reduction rate.
Shabbir Ahmed Osmani;Roya Narimani;Hoyoung Cha;Changhyun Jun;Md Asaduzzaman Sayef
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.179-179
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2023
This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.
This study was conducted to analyze the runoff characteristics of the highway depending on the number of vehicles and to provide the installation proposal of an NPS pollution reduction facility. There were a total of 5 monitoring sites used for the study namely, Gyeongbu, Seohaean, Honam and Tongyeoung Dageon highway. Monitoring events started from 2006 until 2015 having a total of 44 storm events. According to monitoring statistics, the average antecedent dry days (ADD) and rainfall was 6.2 days and 19.2 mm, respectively. The Gyeongbu Highway (H-4) was recorded having the highest Average Daily Traffic and Catchment Area (ADT/CA) with $49.4car/day{\cdot}m^2$ while other site were less than $10car/day{\cdot}m^2$. The average concentration of the NPS pollutants generated from monitoring sites were 63.5 mg/L(TSS), 24.9 mg/L(BOD), 3.35 mg/L(TN), 0.63 mg/L(TP) and 298 ug/L(Total Zn). This exhibited lower values in comparison to the remarks of highway related runoff EMC values published in Korea. Moreover, through the results of the correlation analysis between the contaminant concentration and ADT/CA, $R^2$ value of SS showed the highest correlation with 585. Through the correlation equation between ADT/CA and EMC of TSS, when there is 73.7 mg/L of TSS EMC found from a domestic highway, ADT/CA ratio is normally $13car/day{\cdot}m^2$. Therefore, in a case of more than 13 cars passing through a certain area, the area can be considered and present as the point of generation of nonpoint source pollutants. Also, in this study, since it considered a unit area ADT indicated in previous studies, it was determined that it has a high applicability and utilization in generalized units than conventional study which were conventionally done.
Woo, Wonhee;Moon, Jongpil;Kim, Nam Won;Choi, Jaewan;Kim, Ki-sung;Park, Youn Shik;Jang, Won Seok;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.26
no.5
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pp.841-849
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2010
Soil erosion is an natural phenomenon. However accelerated soil erosion has caused many environmental problems. To reduce soil loss from a watershed, many management practices have been proposed worldwide. To develop proper and efficient soil erosion best management practices, soil erosion rates should be estimated spatially and temporarily. The Universal Soil Loss Equation (USLE) and USLE-based soil erosion and sediment modelling systems have been developed and tested in many countries. The Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system has been developed and enhanced to provide ease-of-use interface to the USLE users. However many researchers and decision makers have requested to enhance the SATEEC system for simulation of soil erosion and sediment reflecting effects of single storm event. Thus, the SATEEC R factors were estimated based on 5 day antecedent rainfall data. The SATEEC 2.1 daily R factor was applied to the study watershed and it was found that the R2 and EI values (0.776 and 0.776 for calibration and 0.927 and 0.911 for validation) with the daily R were greater than those (0.721 and 0.720 for calibration and 0.906 and 0.881 for validation) with monthly R, which was available in the SATEEC 2.0 system. As shown in this study, the SATEEC with daily R can be used to estimate soil erosion and sediment yield at a watershed scale with higher accuracy. Thus the SATEEC with daily R can be efficiently used to develop site-specific soil erosion best management practices based on spatial and temporal analysis of soil erosion and sediment yield at a daily-time step, which was not possible with USLE-based soil erosion modeling system.
Kim, Jonggun;Lim, Kyoung Jae;Park, Younshik;Heo, Sunggu;Park, Joonho;Ahn, Jaehun;Kim, Ki-sung;Choi, Joongdae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.6
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pp.897-905
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2007
Approximately 70% of Korea is composed of forest areas. Especially 48% of agricultural field is practiced at highland areas over 400 m in elevation in Kangwon province. Over 90% of highland agricultural farming is located at Kangwon province. Runoff characteristics at the mountainous area such as Kangwon province are largely affected by steep slopes, thus runoff estimation considering field slopes needs to be utilized for accurate estimation of direct runoff. Although many methods for runoff estimation are available, the Soil Conservation Service (SCS), now Natural Resource Conservation Service (NRCS), Curve Number (CN)-based method is used in this study. The CN values were obtained from many plot-years dataset obtained from mid-west areas of the United States, where most of the areas have less than 5% in slopes. Thus, the CN method is not suitable for accurate runoff estimation where significant areas are over 5% in slopes. Therefore, the CN values were adjusted based on the average slopes (25.8% at Doam-dam watershed) depending on the 5-day Antecedent Moisture Condition (AMC). In this study, the CN-based Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) direct runoff estimation model used and the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separation from the stream flow data. The $R^2$ value was 0.65 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.60 when no slope adjustment was made in CN method. However, the $R^2$ value was 0.69 and the Nash-Sutcliffe value was 0.69 with slope adjustment. As shown in this study, it is strongly recommended the slope adjustment in the CN direct runoff estimation should be made for accurate direct runoff prediction using the CN-based L-THIA model when applied to steep mountainous areas.
This study characterized and qualitatively analyzed the storm events recorded in the Annals of Chosun Dynasty. First of all, the storm events are retrieved using the like Keun-Bi (big rain), Keun-Mul (high water), Hong-Soo (flood), and Pok-Woo (torrential rain). The storm events cited as Keun-Bi do not include any in detail explanation about the storm and damages, but the storm events cited as Keun-Mul, Hong-Soo, and Pok-Woo generally include in detail information. That is, the Keun-Bi was named simply based on the amount of rainfall, but the other three were named considering the runoff with significant damages. Evaluation of effective rainfall derived by the simple SCS method showed that most storm events named Keun-Bi had small antecedent five day rainfall amount to be categorized into AMC-1, but the others mostly into AMC-III. As result, the effective rainfall of Keun-Mul, Hong-Soo, and Pok-Woo were estimated much higher than those of Keun-Bi. Most storm events with lengthy explanation belong to the events with lots of damages, which also includes Keun-Mul, Hong-Soo, and Pok-Woo.
Park, Su-Jin;Yun, Ki-Tae;Kim, Won-Duck;Lee, Sang-Geel
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.53
no.4
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pp.503-509
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2010
Purpose : Although neonatal pulmonary hemorrhage is rare, it is associated with high mortality. We aimed to evaluate the risk factors associated with pulmonary hemorrhage in preterm infants and to describe the clinical course, including neonatal morbidity, of infants who developed pulmonary hemorrhage. Methods : We performed a retrospective case-control study of 117 newborn infants aged less than 37 gestational weeks admitted to the neonatal intensive care unit of Daegu Fatima Hospital between January 1995 and December 2008. Control group infants without pulmonary hemorrhage were matched according to the gestational age, duration of mechanical ventilation, and birth weight range (${\leq}100g$). Pulmonary hemorrhage was defined as the presence of hemorrhagic fluid in the trachea and severe respiratory decompensation. Results : Pulmonary hemorrhage occurred in 17 cases of very low birth weight infants (VLBW; birth weight < 1,500 g; median age, 3 days) and 22 cases of low birth weight infants (LBW; $1,500g{\leq}$ birth weight < 2,500 g; median age, 1 day). Antenatal maternal glucocorticoid treatment significantly reduced the incidence of pulmonary hemorrhage in VLBW infants. Low APGAR score (${\leq}3$ at 1 min) and acidosis at birth were associated with significantly high incidence of pulmonary hemorrhage in LBW infants. Conclusion : Antecedent factors and timing of pulmonary hemorrhage of LBW infants were different from those of VLBW infants. The mortality rates of VLBW and LBW infants were 88.2% and 45.5%, respectively. Pulmonary hemorrhage was the principal cause of death in 66.6% VLBW infants and 40.0% LBW infants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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