Hoang Hai Nguyen;Dalgeun Lee;Sunghwa Choi;Daeyun Shin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.168-168
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2023
The frequent occurrence of cyanobacterial harmful algal blooms (CHABs) in inland waters under climate change seriously damages the ecosystem and human health and is becoming a big problem in South Korea. Satellite remote sensing is suggested for effective monitoring CHABs at a larger scale of water bodies since the traditional method based on sparse in-situ networks is limited in space. However, utilizing a standalone variable of satellite reflectances in common CHABs dual-models, which relies on both chlorophyll-a (Chl-a) and phycocyanin or cyanobacteria cells (Cyano-cell), is not fully beneficial because their seasonal variation is highly impacted by surrounding meteorological and bio-environmental factors. Along with the development of Artificial Intelligence (AI), monitoring CHABs from space with analyzing the effects of environmental factors is accessible. This study aimed to investigate the potential application of AI in the dual-model strategy (Chl-a and Cyano-cell are output parameters) for monitoring seasonal dynamics of CHABs from satellites over Korean inland waters. The Sentinel-3 satellite was selected in this study due to the variety of spectral bands and its unique band (620 nm), which is sensitive to cyanobacteria. Via the AI-based feature selection, we analyzed the relationships between two output parameters and major parameters (satellite water-leaving reflectances at different spectral bands), together with auxiliary (meteorological and bio-environmental) parameters, to select the most important ones. Several AI models were then employed for modelling Chl-a and Cyano-cell concentration from those selected important parameters. Performance evaluation of the AI models and their comparison to traditional semi-analytical models were conducted to demonstrate whether AI models (using water-leaving reflectances and environmental variables) outperform traditional models (using water-leaving reflectances only) and which AI models are superior for monitoring CHABs from Sentinel-3 satellite over a Korean inland water body.
This study was carried out to analyze the characteristics of pH and electrical conductivity(EC) at each stand and soil depth by the artificial acid rain sprinkling in the upper watershed of Mt. Palgong and furthermore to clarify the relationships between forest soil and water purification function. The results obtained in the experimental sites of Quercus acutissima and Larix leptolepis were summarized as follows ; 1. The average soil pH at each soil layer(0~5cm, 0~10cm, 0~20cm in depth) were 4.8, 4.3 and 4.5 for the Quercus acutissima soil and 5.15, 5.19 and 5.21 for the Larix leptolepis soil. The soil pH of Larix leptolepis stand was higher than that of Quercus acutissima stand. In addition, the deeper soil depth was, the higher soil pH was. 2. The soil solution pH of Larix leptolepis stand was higher than that of Quercus acutissima stand. It was due to the high soil pH of Larix leptolepis stand itself and the difference of humus layer thickness. 3. It took time to show the pH buffer capacity of forest soil after application of artificial acid rain in the forest soil. The pH value of soil solution in each experimental site was maximum at this time and then did not increase pH value any more. 4. Soil solution EC increased slowly with pH 3.0 treatment, but it decreased slowly with pH 5.0 treatment over time. It was assumed that the amount of the leached cation and the ions leading buffer action changed at the stands with ranges of acidity treatment. 5. From the trend of soil solution EC at each soil depth, it seemed that the water buffer capacity of the forest soil increased as the soil depth increased.
This study aims at investigating the behavior of the ground water level when installing upward soil nails that drain water as well. To do this, a series of down-scaled model tests were conducted. A model slope with weathered soils was prepared and then an artificial rain was scattered on the slope. The relative densities of soil specimen were 60%, 75%, and 90%, and the rainfall intensities 50mm/hr, 75mm/hr, 100mm/hr, and 125mm/hr, respectively. The experimental parameters, such as the ground water level, ratio of soil runoff, and failure mode of the slope were measured and analyzed. As the results, It may be concluded that the ground water level in the slope supported by drainable upward soil nails increases very gradually while the unsupported soil changes dramatically. In addition, the ground water level becomes constant and no failure occurs as time goes by. In case of the relative density of 75%, the runoff ratio seemed to increase up to about 8~15% after reinforcement.
To seek effective methods for evaluating air pollution and acid rain injury, artificial acid mist(pH 2.5, 3.5 and 4.5) and ground water(pH 6.5) were treated on the potted seedlings of Ligustrum obtusifolium, Cercis chinensis, Hibiscus syriacus and Sophora japonica. Leaf chlorophyll contents, characteristics of leaf-injury, wettability-measurement of diameter of water-droplets on the leaf surface-among treatments were investigated. The results were summarized as follows. 1. Chlorophyll contents of Ligustrum obtusifolium and Hibiscus syriacus measured on June 3 were highest in pH 2.5 plot, but those of Cercis chinensis and Sophora japonica were relatively low level. Chlorophyll contents of Ligustrum obtusifolium measured on August 24 was highest in pH 2.5 plot, but those of Cercis chinensis, Hibiscus syriacus and Sophora japonica were highest in the control. 2. Changes of chlorophyll contents with acid mist treatments were differed among tree species. 3. For all the tested species, leaf injury(injured leaf number and rate, and injured leaf area) increased with decreasing pH levels of acid mist. 4. Leaf tissue injury seemed to be related with the wettability of the leaf surface. Measurement of diameter of water-droplets on the leaf surface might be useful criteria for acid rain or acid mist injury for the glabrous leaved species, such as, Cercis chinensis, Sophora japonica, etc.
Park, Jung-Won;Shin, Jae-Ki;Lee, Hee-Moo;Park, Jae-Chung
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.38
no.1
s.110
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pp.105-117
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2005
During the period of heavy rain from 2002 to 2004, the characteristics of the inflow, temporal and spatial fluctuations of high turbid water according to thermal stratification were studied on the Andong Reservoir which is the largest artificial lake in the Nakdong River basin, Korea. Thermal stratification was formed in June. Its structure determined to the pathway of inflowing turbid water and has affected by the transportation of high turbid water. Regardless of the time and amount of inflow, the high turbid water showed the shape of underflow at the riverine zone, separated from the bottom at the transition zone and moved to the lacustrine zone with the shape of density current. The plunging point depended on the time and amount of inflow. The distributions of thermal stratification and DO concentrations were changed by inflowing discharge. Two thermoclines and minimum DO layers were found out existing at metalimnion in a specific time, respectively. The layer of high turbid water which formed with the thickness of 20 m at the maximum below the depth of 15 m moved toward dam. Not settled to the bottom, the newly formed layer was discharged through the intake-outlet and dispersed into all layers by the circulation in the fall.
To visually and chemically verify the rainout of soot particles, a model experiment was carried out with the cylindrical chamber (0.2 m (D) and 4 m (H)) installing a cloud drop generator, a hydrotherometer, a particle counter, a drop collector, a diffusing drier, and an artificial soot particle distributer. The processes of the model experiment were as follows; generating artificial cloud droplets (major drop size : $12-14{\mu}m$) until supersaturation reach at 0.52%-nebulizing of soot particles (JIS Z 8901) with an average size of $0.5{\mu}m$-counting cloud condensation nuclei (CCN) particles and droplets by OPC and the fixation method (Ma et al., 2011; Carter and Hasegawa, 1975), respectively - collecting of individual cloud drops - observation of individual cloud drops by SEM - chemical identifying of residual particle in each individual droplet by SEM-EDX. After 10 minutes of the completion of soot particle inject, the number concentrations of PM of all sizes (> $0.3{\mu}m$) dramatically decreased. The time required to return to the initial conditions, i.e., the time needed to CCN activation for the fed soot particles was about 40 minutes for the PM sized from $0.3-2.0{\mu}m$. The EDX spectra of residual particles left at the center of individual droplet after evaporation suggest that the soot particles seeded into our experimental chamber obviously acted as CCN. The coexistence of soot and mineral particle in single droplet was probably due to the coalescence of droplets (i.e., two droplets embodying different particles (in here, soot and background mineral particles) were coalesced) or the particle capture by a droplet in our CCN chamber.
Kim, Wonsu;Jang, Dongmin;Park, Sung Won;Yang, MyungSeok
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.spc
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pp.135-142
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2022
Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.
Latif, Muhammad Salman;Kazmi, Rafaqat;Khan, Nadia;Majeed, Rizwan;Ikram, Sunnia;Ali-Shahid, Malik Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.1
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pp.133-152
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2022
Rice is a fundamental staple food commodity all around the world. Globally, it is grown over 167 million hectares and occupies almost 1/5th of total cultivated land under cereals. With a total production of 782 million metric tons in 2018. In Pakistan, it is the 2nd largest crop being produced and 3rd largest food commodity after sugarcane and rice. The stem borers a type of pest in rice and other crops, Scirpophaga incertulas or the yellow stem borer is very serious pest and a major cause of yield loss, more than 90% damage is recorded in Pakistan on rice crop. Yellow stem borer population of rice could be stimulated with various environmental factors which includes relative humidity, light, and environmental temperature. Focus of this study is to find the environmental factors changes i.e., temperature, relative humidity and rainfall that can lead to cause outbreaks of yellow stem borers. this study helps to find out the hot spots of insect pest in rice field with a control of farmer's palm. Proposed system uses temperature, relative humidity, and rain sensor along with artificial neural network to predict yellow stem borer attack and generate warning to take necessary precautions. result shows 85.6% accuracy and accuracy gradually increased after repeating several training rounds. This system can be good IoT based solution for pest attack prediction which is cost effective and accurate.
In recent years, as rainfall is concentrated and rainfall intensity increases worldwide due to climate change, the scale of flood damage is increasing. Rainfall of a previously unobserved magnitude falls, and the rainy season lasts for a long time on record. In particular, these damages are concentrated in ASEAN countries, and at least 20 million people among ASEAN countries are affected by frequent flooding due to recent sea level rise, typhoons and torrential rain. Korea supports the domestic flood warning system to ASEAN countries through various ODA projects, but the communication network is unstable, so there is a limit to the central control method alone. Therefore, in this study, an artificial intelligence-based flood prediction model was developed to develop an observation station that can observe water level and rainfall, and even predict and warn floods at once at one observation station. Training, validation and testing were carried out for 0.5, 1, 2, 3, and 6 hours of lead time using the rainfall and water level observation data in 10-minute units from 2009 to 2020 at Junjukbi-bridge station of Seolma stream. LSTM was applied to artificial intelligence algorithm. As a result of the study, it showed excellent results in model fit and error for all lead time. In the case of a short arrival time due to a small watershed and a large watershed slope such as Seolma stream, a lead time of 1 hour will show very good prediction results. In addition, it is expected that a longer lead time is possible depending on the size and slope of the watershed.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.19
no.5
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pp.19-27
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2016
This study is to find appropriate plant for infiltration swale (which is natural LID infrastructure) and suggest basic research database for building infrastructure of LID facilities. Through the research inside, it first selects the plant strong to flooding and salt tolerance. Also, the research built infiltration swale along the road, planted those strong plants and monitored how well those plants adapted into the environment. Particularly, it showered 72mm/hr-speed artificial shower, also with natural shower, given that plants were vulnerable to flood because of influx of the rain. As a result of field applicability monitoring, Pennisetum alopecuroides and Equisetum hyemale (which degrade the pollutant well and adapt into rainy environment) are planting individually, or Juncus effusus var. decipiens, Liriope platyphylla, Miscanthus sinensis Andersson, Euonymus japonica (which are strong to rainy environment) and Pennisetum alopecuroides and Equisetum hyemale are mixed planting. The research should have monitored the plant for more than one year to study them, but the research only lasted five months. Therefore, it is hard to generalize. After all, through the long term research, it should pursue study more on appropriate plant materials and database that can be the reference for infrastructure establishment and maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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