Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.22
no.2
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pp.55-63
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1980
To study run-off characteristics in the small watersheds in Korea, investigations had been carried out for a period of 4 years from 1972 to 1975 in the sample watersheds. The samples were selected in four major river basins such as the Han River, the Keum River, the Nakdong River and the Yongsan River. Water levels and rainfall data had been. collected from each sample area where the measuring instruments were installed. The findings of this investigation can be summarized as follows; 1. With an average runoff rate of 60% in the sample watersheds, the average runoff rate. in each sample proved to be as below; the Han River Basin : 41.4% the Keum River Basin : 61.7% the Nakdong River Basin : 69.4% the Yong San River Basin : 69.2% 2. The base flow rate in the sample watersheds proved to be 8.1 mm/month. 3. A comparison of the runoff obtained from actual measurements made and that calculated by the Kaijyama formula showed that the latter is 9.1% lower than the former.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.3
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pp.68-81
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2014
This study aims to apply and evaluate the automatic DAD analysis method, which is able to establish the depth-area relationship more efficiently and accurately for point-to-areal rainfall conversion. First, the proposed automatic DAD analysis method tracks the expansion route of area from the storm center, and it is divided into Box-tracking, Point-tracking, Advanced point-tracking according to tracking method. After applying the proposed methods to 10 events occurred in Yongdam-watershed area, we confirmed that the Advanced point-tracking method makes it possible to estimate the maximum average areal rainfal(MAAR) more accurately with consideration of the storm movement and the multi-centered storm. In addition, Advanced point-tracking could reduce the errors of the estimated MAAR induced by increasing the area because it can estimate MAAR for each storm center and compare them at the same time. Finally, the DAD curve for the study area could be derived based on the DAD analysis of the selected 10 events.
LEE Geun-Sang;PARK Jin-Hyeog;HWANG Eui-Ho;CHAE Hyo-Sok
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.357-360
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2005
Soil loss is widely recognized as a threat to farm livelihoods and ecosystem integrity worldwide. Soil loss prediction models can help address long-range land management planning under natural and agricultural conditions. Even though it is hard to find a model that considers all forms of erosion, some models were developed specifically to aid conservation planners in identifying areas where introducing soil conservation measures will have the most impact on reducing soil loss. Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) computes the average annual erosion expected on hillslopes by multiplying several factors together: rainfall erosivity (R), soil erodibility (K), slope length and steepness (LS), cover management (C), and support practice (P). The value of these factors is determined from field and laboratory experiments. This study calculated soil erosion using GIS-based RUSLE model in Imha basin and examined soil erosion source area using SPOT 5 high-resolution satellite image and land cover map. As a result of analysis, dry field showed high-density soil erosion area and we could easily investigate source area using satellite image. Also we could examine the suitability of soil erosion area applying field survey method in common areas (dry field & orchard area) that are difficult to confirm soil erosion source area using satellite image.
Purpose: There is a growing interest in rainwater runoff reduction effect of green roof, as flooding caused by increasing impervious surface is becoming more and more frequent in urban areas. This study was conducted to prove runoff reduction and runoff delay effect of the retentive green roof and to investigate its influencing factors to the rainfall events that occurred in the summer of 2013. Method: The experiment intended to monitor the runoff quantity of the retentive green roof($140m^2$) and normal roof($100m^2$) in #35 building in Seoul National University, Seoul, Korea for 75 days in 2013. Result: On analysis of 9 rainfall events, it showed that the retentive green roof has 24.8~100% of runoff reduction ratio, 21.2~100% of peak flow reduction ratio, 0.5~3.75 hours of peak delay, and $1.8{\sim}7.2m^3$ of retaining capacity in an area of $140m^2$. It shows different results depending on rainfall and antecedent dry days. The results show that runoff reduction effect is effective when the rainfall is less than 50 mm and antecedent dry day is longer than five days on average. By installing retentive green roofs on buildings, it can help mitigate urban floods and rehabilitate urban water cycle.
The heavy strom of July 26-28, 1996, which occurred over the Northern Kyungi Province and Western Kangwon Province, is analyzed to investigate the hydrometeorological characteristics and frequency of occurrences of the storm. The study region is limited to the watershed area of Hantan River on which the partially destructed Yeonchon Dam is located. Hourly rainfall data at 21 rain gauging stations in and near the Hantan river basin are collected and the cumulative rainfall mass curves constructed and compared each other to judge the credibility and consistency of rainfall data at nearby stations. In order to analyze the spatially moving characteristics of rain storm the isochrones based on real time are constructed using the several fixed-percentage cumulative rainfalls at the stations. The basin average rainfalls of various durations are computed for Yeonchon dam and the return period of July/1996 storm are evaluated based on the rainfall frequency curves at Cheolwon and Yeonchon rain gauging stations. A comparison is also made between the July/1996 storm and PMP of the region, which demonstrated the severity of the heavy storm.
Forest fuel moisture content is a crucial factor influencing the combustion rate and fuel consumption during forest fires, significantly impacting the occurrence and spread of wildfires. In this study, meteorological data were gathered using a meteorological measuring device (HOBO data logger) installed in the south and north slopes of Kangwon National University Forest, as well as on bare land outside the forest, from November 1, 2021, to October 31, 2022. The objective was to analyze the relationship between meteorological data and fuel moisture content. Fuel moisture content from the ground cover on the south and north slopes was collected. Fallen leaves on the ground were utilized, with a focus on broad-leaved trees (Prunus serrulata, Quercus dentata, Quercus mongolica, and Castanea crenata) and coniferous trees (Pinus densiflora and Pinus koraiensis), categorized by species. Additionally, correlation analysis with fuel moisture content was conducted using temperature (average, maximum, and minimum), humidity (average, minimum), illuminance (average, maximum, and minimum), and wind speed (average, maximum, and minimum) data collected by meteorological measuring devices in the study area. The results indicated a significant correlation between meteorological factors such as temperature, humidity, illuminance, and wind speed, and the moisture content of fuels. Notably, exceptions were observed for the moisture content of the on the north slope and that of the ground cover of Prunus serrulata and Castanea crenata.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.217-223
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1998
This study was performed to figure out water consumption of the twisted sweet pepper in a greenhouse. Obtained results are as follows; 1. The ambient temperature was nearly same as the normal year, while the average air temperature and the relative humidity in the green house were little bit higher than those of the outside condition. The transparency of the greenhouse roof was approximately 50%. The total amount of rainfall during the irrigation period was 1,040㎜ which is 350㎜ higher than 1997 during the same period. 2. In case of pot cultivation, as the saturation ratio was increased, the aeaf area and plant height and yield were also increased. The yield from the field cultivation was higher than the average yield from the pot cultivations which are treated by three levels of saturation ratio. 3. The variation of daily consumptive use of the twisted sweet pepper was very large in it's range. In case of the pot cultivation, as the saturation was increased, the daily and the total consumptive use were increased. 4. The daily consumptive use was strongly correlated with the ambient temperature, while it was weakly correlated with the relative humidity and solar radiation. 5. There were close correlation between plant environment; leaf area, plant height and yield, and consumptive use. As the saturation ratio was increased, the correlation between those plant factors and consumptive use was getting stronger.
This study used SCS-CN method to estimate the real recharge of the study area which is one of the most reasonable techniques to estimate groundwater recharge when there is no available runoff data in a watershed. From the results of tile real recharge analysis for the study area using SCS-CN method, it was analyzed that the year 1994 when the drought was severe shotted the lowest recharge of 106.3mm with recharge rate of 12.4%, and the highest recharge of 285.6mm with recharge rate of 21.8% occurred in 1990. Yearly average recharge of 213.2mm was obtained, and tile average recharge rate was 16.9%/year. KOG-FLOW model which has powerful post process functions consists of setting environments for input parameters in Korean language, and help function is added to each input data. Detailed information for each parameter is displayed when the icon is placed on the input parameters, and geologic boundaries or initial head data for each layer can be set easily on work sheet. The relative errors (R. E.) for each model's observed values and calculated values are $0.156{\sim}0.432$ in case of KOG-FLOW, and $0.451{\sim}1.175$ in case of WINFLOW, therefore it is known that KOG-FLOW model developed in this study produced results compared to observed head values.
In this study, regression equation was analyzed to estimate non-point source (NPS) pollutant loads in orchard area. Many factors affecting the runoff of NPS pollutant as precipitation, storm duration time, antecedent dry weather period, total runoff density, average storm intensity and average runoff intensity were used as independent variables, NPS pollutant was used as a dependent variable to estimate multiple regression equation. Based on the real measurement data from 2008 to 2012, we performed correlation analysis among the environmental variables related to the rainfall NPS pollutant runoff. Significance test was confirmed that T-P ($R^2=0.89$) and BOD ($R^2=0.79$) showed the highest similarity with the estimated regression equations according to the NPS pollutant followed by SS and T-N with good similarity ($R^2$ >0.5). In the case of regression equation to estimate the NPS pollutant loads, regression equations of multiplied independent variables by exponential function and the logarithmic function model represented optimum with the experimented value.
Yang In-Tae;Park Jae-Guk;Park Jung-Hwan;Park Hyung-Geun
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.439-444
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2006
Korea Peninsula consists of approximately 70% of mountainous terrain of total area, in addition, annual average rainfall is plentiful, especially during rainy season of summer, and it is often accompanied with typhoon and heavy rain, which results in frequent landslides. Since there are limitations with existing methods to analyze extensive disasters, it is necessary to develop new remote sensing technology using an artificial satellite to study on landslides closely. This paper is written in order to establish the database with map information on various landslides using GIS, furthermore, to analyze precariousness of the areas, which are susceptible to landslide, and risks of potential areas in consideration of heavy rain, based on land-cover classification derived from images from satellite.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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