한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.41-46
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1999
In the practice , ET was mainly estimated by Blaney-Criddle or FAO Penman method. But these methods were found to frequently overestimate ET. And calculation of effective rainfall by empirical formula is hardly to explain drop property and soil texture. Since 1990, FAO recommended the adoption of Penman-Moneteith combination method as a new standard for reference ET. Purpose of this study is establish new estimate method of upland crop requirements. We asopt P-M method to estimate ET and set up soil moisture balance equation to equation to calculate effective rainfall and irrigation water requirements. We expect that this new method rise efficiency to upland water management.
In the present paper, we obtain gradient estimates for positive solutions to the following nonlinear parabolic equation under general geometric flow on complete noncompact manifolds $$\frac{{\partial}u}{{\partial}t}={\Delta}u+a(x,t)u^p+b(x,t)u^q$$ where, 0 < p, q < 1 are real constants and a(x, t) and b(x, t) are functions which are C2 in the x-variable and C1 in the t-variable. We shall get an interesting Harnack inequality as an application.
In this study, to select the incoming solar radiation equation which is most suitable for the estimation of Penman evaporation, 12 incoming solar radiation equations were selected. The Penman evaporation rates were estimated using 12 selected incoming solar radiation equations, and the estimated Penman evaporation rates were compared with measured pan evaporation rates. The monthly average daily meteorological data measured from 17 meteorological stations (춘천, 강능, 서울, 인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주, 진주) were used for this study. To evaluate the reliability of estimated evaporation rates, mean absolute bias error(MABE), root mean square error(RMSE), mean percentage error(MPE) and Nash-Sutcliffe equation were applied. The study results indicate that to estimate pan evaporation using Penman evaporation equation, incoming solar radiation equation using meteorological data such as precipitation, minimum air temperature, sunshine duration, possible duration of sunshine, and extraterrestrial radiation are most suitable for 11 study stations out of 17 study stations.
The numerical model predicting the behaviours of submerged mound constructed by dredged material is developed in this paper. The model is based on the Bailard's sediment transport formula, Stokes' second-order wave theory and the sediment balance equation. Nonlinear partial differential equation which is the same form as convection-dispersion equation which represents change of bed section can be obtained by substituting sediment transport equation for equation of sediment conservation. By this process, the analytical solution by which the characteristic of the behaviours of submerged mound can be estimated is derived by probably combining the convention coefficient and the dispersion coefficient governing the behaviours of submerged mound and the probability density function representing the wave characteristics. The validity of the analytical solution is verified by comparing the analytical solution which is assumed to estimate the movement rate submerged mound by bed-load with the field data of the past and its characteristic is analyzed quantitatively by obtaining the mean of the dispersion coefficient representing the extent of the decrease rate of the submerged mound height.
The reliable measurement of geotechnical properties in cold regions should account for their fluctuations with temperature. The objective of this paper is to introduce a chemical model based on the Arrhenius equation that can predict the properties of materials as their temperature changes. The model can monitor phases and reaction rates as they change with temperature. It has been already applied in the fields of geology, construction, chemistry, materials engineering, and food science. The application of the Arrhenius equation requires a reliable estimate of the activation energy. Therefore, this study also demonstrates several methods for evaluating activation energy in different contexts through summaries and reviews of previous research related to the Arrhenius equation. This paper may be of wide use in obtaining temperature-dependent parameters in geotechnical engineering.
The efforts of formulation have been reviewed and the results of existing laboratory experiments are investigated in order to describe the contracted flow which occurs at the final closure of sea dike construction. The regional characteristics of contracted flow is analyzed by checking the drawdown curve, and Chezy's mean velocity equation is employed to estimate the discharge rate at the closure. Weir-type discharge equations are reviewed, which are derived from Bernoulli equation, and the problems of the equations are discussed. Chezy's mean velocity equation is considered to be widely and generally applicable, and the empirical factor introduced in Chezy's equation is named 'form drag factor' since it is primarily dependent on the form drag caused by the contraction of discharge area. Laboratory experiments were conducted mainly in order to investigate the variation of form drag factor against various parameters, and an empirical equation is developed for the estimation of form drag factor.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1223-1230
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2009
In the construction industry, Case-Based Reasoning (CBR) is considered to be the most suitable approach and determining the attribute weights is an important CBR problem. In this paper, a method is proposed for determining attribute weights that are calculated with attribute relation. The basic items of consideration were qualitative and quantitative influence factors. These quantitative factors were related to the qualitative factors to develop a Cost Drivers-structural equation model which can be used to estimate construction cost by considering attribute weight. The process of determining the attribute weight-structural equation model consists o 4 phases: selecting the predominant Cost Drivers for the SEM, applying the Cost Driers in the SEM, determining and verifying the attribute weights and deriving the Cost Estimation Equation. This study develops a cost estimating technique that complements the CBR method with a Cost Drivers-structural equation model which can be actively used during the schematic estimating phases of construction.
In 2013, the Ministry of Environment in South Korea promulgated a new regulatory bulletin that contained revised enforcement ordinance on soil management protocols. The bulletin recommends the use of Universal Soil Loss Equation (USLE) for the soil erosion estimation, but USLE has limited applicability in prediction of soil erosion because it does not allow direct estimation of actual mass of soil erosion. Therefore, there is a great need of revising the protocol to allow direct comparison between the measured and estimated values of soil erosion. The Korean Soil Loss Equation (KORSLE) was developed recently and used to estimate soil loss in two fields as an alternative to existing USLE model. KORSLE was applied to estimate monthly rainfall erosivity indices as well as temporal variation in potential soil loss. The estimated potential soil loss by KORSLE was adjusted with correction factor for direct comparison with measured soil erosion. The result was reasonable since Nash-Stucliff efficiency were 0.8020 in calibration and 0.5089 in validation. The results suggest that KORSLE is an appropriate model as an alternative to USLE to predict soil erosion at field scale.
We derived a length-weight relationship for Calanus sinicus off Busan, Korea in spring to estimate the biomass of the C. sinicus population around Korean waters, and compared it with the previously derived equations. The developmental stages and prosome length of C. sinicus used in the relationship ranged from 1,376-1,540 ㎛ for copepodite 4 (CIV), 1,753-1,971 ㎛ for copepodite 5 (CV), and 2,160-2,283 ㎛ for adults (CVI). Dry weight and carbon content were measured from a total of 26 replicates. Length-weight relationships derived in the present study are as follows: log C = 3.342 log PL - 9.449, log DW = 3.394 log PL -9.219, where C is carbon content (㎍), DW is dry weight (㎍), and PL is prosome length (㎛). When comparing the present regression equation of length-weight for C. sinicus with the previous one, our regression equation showed an average carbon estimate to a given range of mean prosome length. The length-weight relationship of C. sinicus in the present study can be used to better estimate the biomass of the C. sinicus population in the coastal waters of Korea.
This study was performed to determine the correlationship between temperature and overall removals of BOD, SS and to demonstrate the effect of temperature on treatment performance. These data for a period from February 1, 1977 to January 31, 1980 were obtained from the Cheong-Gye Cheon Sewage Treatment plant. The results of correlation and stepwise multiple regression analysis were as follows. 1) Secondary effluent BOD and SS showed negative correlationship with water temperature, with correlation coefficient of -0.1710, and -0.1654 respectively. 2) Correlation coefficient of BOD, SS removal rate and water temperature were 0.1823 and 0.0429 respectively. 3) Regresion equation for estimate of BOD removal rate was as follows $\widehat{Y}_1$ (BOD removal rate)=63.9994+0.5442X(water temperature). And BOD removal rate showed non significant change according to the water temperature. 4) Regression equation for estimate of SS removal rate was as follows $\widehat{Y}_2$ (SS removal rate)=61.6881+0.1514X(Water temperature). And SS removal rate showed non significant change according to the water temperature. 5) According to the Stepwise Multiple Regression analysis, water temperature ranked second order in the BOD removal rate estimation and the equation was as follows $\widehat{Y}_1$ (BOD removal rate)=69.7398+0.2665 $X_1$ (Primary effluent BOD)+0.3562 $X_2$ (Water temperature)-0.0122 $X_3(Flow)+4413.271X_4$ (Organic Loading).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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