This paper considers the effect of rainfall on non-point source (NPS) pollutant loads. The impact of runoff on the occurrence of NPS pollutants was found to be influenced by rainfall amount, rainfall intensity, and the number of antecedent dry days (ADD), both independently and in combination. The close correlation ($R^2$ = 0.9920) between rainfall and runoff amounts was demonstrated at the study site (a flower farm) over the period between January 2011 and December 2013. The relationships among pollutant levels, runoff, and rainfall was not satisfactory results except for the Biochemical Oxygen Demand ($BOD_5$). The correlation coefficients between $BOD_5$, and both runoff and rainfall, were greater than 0.92. However, the relationships of other pollutants, such as Suspended Solid (SS), Chemical Oxygen Demand ($COD_{Mn}$), Total Nitrogen (TN), and Total Phosphorus (TP), with runoff and rainfall had correlation coefficients of less than 0.70. The roles of rainfall was different from rainfall categories on the occurrence of runoff. Instantaneous rainfall intensity was a principle factor on the occurrence of runoff following light rainfall events (total ${\leq}30mm$). For rainfall of intermediate intensity (total precipitation 31-50 mm), the combined effect of both average rainfall intensity and ADD was found to influence runoff generation. We conclude that the control of NPS pollutants with the reflection of the climate change that makes the remarkable effect of amounts and forms on the rainfall and runoff.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.4
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pp.11-19
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2011
PADDIMOD2 was deloped to estimate nonpoint source pollution from paddy rice fields. The PADDIMOD2 was enhanced to estimate runoff and pollutant load during non-growing as well as growing season and to be easily used for public by development of Excel based system. Nutrient concentration and hydrology were based on Dirac delta function and continuous source function, and tank model for growing season and Event Mean Concentrations (EMCs) and SCS-Curve Number method for non-growing season. The PADDIMOD2 consists of three main component (input data, parameters data, and output data) by including eight Excel spread sheets. As a result of model application, total precipitation and irrigation were 1,051.7 mm and 439.2 mm, respectivley and surface runoff and water loss including infiltration and evapotranspiration were 463.0 mm and 947.9 mm, respectively. Annual nutrient loadings of T-N and T-P from study area were 6.7 kg/$km^2$/day and 0.5 kg/$km^2$/day, respectively. Development of PADDIMOD2 was focused on minimizing input data and maximizing user friendly system and is expected to be useful tool to evaluate various non-structure BMPs and estimate unit load from paddy rice fields for application at Korean TMDL.
The aim of this study was to evaluate the load of non-point sources pollutant at a paddy plot located at the valley watershed during irrigation period. Irrigation, runoff and water quality data in the paddy plot were analyzed periodically from June 1 to October 31 in 2005. The observed amount of precipitation, irrigation, runoff for the experimental paddy plot during the irrigation period was 1,297.8, 223.2, and 825.4mm, respectively. Total-N concentrations ranged from 3.73 to 18.10mg/L, which was generally higher than the quality standard of agricultural water (1.0mg/L). Total-P concentrations ranged from 0.111 to 0.243mg/L and the average was 0.139mg/L. The observed runoff pollutants loadings from the paddy plot were measured as 34.4 kg/ha for T-N, 1.0 kg/ha for T-P and 213.8 kg/ha for SS. The non-point sources pollutant load in drainage water depends on rainfall and surface drainage water amount from the paddy plot. We are considering that these results were affected by rainfall as well as hydrological condition, soil management, whether or not fertilizer application, cropping, rice straw and plowing.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.2
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pp.33-41
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2021
The effect of homogenization treatment on the suspension stability of makgeolli was evaluated. The non-soluble solids of makgeolli that were not homogenized were precipitated at 1.0-68 mm after 10 minutes of standing and 2.0-70.5 mm after 30 minutes of standing. On the other hand, in the makgeolli homogenized with a blender for more than 20 seconds, no precipitated non-soluble solids were observed during the initial 10 minutes, and when it was left still for 30 minutes, it showed precipitation of 2.0 mm (control 58.0 mm). The makgeolli treated with a high-pressure homogenizer did not show any sedimentation until 30 minutes of standing. In the sensory evaluation, the high-pressure homogenized makgeolli had a score of 3.93, whereas non-treated had a score of 2.80, which was improved by 40% by homogenization.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.121-121
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2020
Varying dominant processes, including Tropical Cyclone (TC) and non-TC rainfall events, have been known to drive the occurrence of precipitation in South Korea. With the changes in the pattern of the Earth's climate due to anthropogenic activities, nonstationarity or changes in the magnitude and frequency of these dominant processes have been separately observed for the past decades and are expected to continue in the coming years. These changes often cause unprecedented hydrologic events such as extreme flooding which pose a greater risk to the society. This study aims to take into account a more reliable future climate condition with two dominant processes. Diverse statistical models including the hidden markov chain, K-nearest neighbor algorithm, and quantile mappings are utilized to mimic future rainfall events based on the recorded historical data with the consideration of the varying effects of TC and non-TC events. The data generated is then utilized to the hydrologic model to conduct a flood frequency analysis. Results in this study emphasize the need to consider the nonstationarity of design rainfalls to fully grasp the degree of future flooding events when designing urban water infrastructures.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.1
s.23
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pp.58-64
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2005
We should consider climatic factors influencing construction works in order to estimate construction time correctly. This study is to analyze climate elements affecting construction duration and to calculate non-working days far Inchoen territorial region. Through surveying literatures and examining several existing criteria we suggest a Proper criteria for each climate elements which would be used for estimating non-working days. The criteria is made on the raw climate data of Meteorological Administration during the last 30 years(1974-2003) far Incheon region. In case of rainfall, it is estimated as non-working days when daily precipitation is expected more than 10mm, its number of days for Incheon is 29 days. In case of low temperature, the number of non-working days for the concrete works(its criteria be below $4^{\circ}C$ average) and the finishing works(below $0^{\circ}C$ average) is 97 days, 52 days, respectively. In case of high temperature, it is three days when daily highest temperature is expected going over $32^{\circ}C$
This study was performed to investigate tree injury with air pollution and acid precipitation in industrial area and rural area. This study analyzed the ion properties of pollutant precipitated in the forest of Ulsan & Onsan area and correlation between S $O_2$concentration in air and the degree of forest decline. pH of industrial area was lower than that of rural area and electrical conductivity and pH had a negative correlation(r=-.7861$^{**}$). Correlation of cation and anion(especially S $O_{4}$$^{2-}$, N $O_{3}$$^{[-10]}$ ) in precipitation and S $O_2$in air was higher in industrial area. In seasonal change, winter and spring were higher. In the analysis of correlation between forest decline and variables of precipitation properties, correlation coefficient was higher by following order: S $O_{4}$$^{2-}$>pH>EC>N $O_{3}$$^{[-10]}$ >S $O_{2}$$^{2-}$>C $l^{[-10]}$ . Regression formula by computation was Y = 5.1007-0.7811 $X_2$(pH) +0.0253 $X_{5}$ (S $O_{4}$$^{2-}$) +0.0275 $X_{6}$ (N $O_{3}$$^{[-10]}$ ). In considering the result of this study, it was predicted that air pollution and acid rain would affect soil acidification and forest decline continuously.y.
In this study, to understand the May aridity condition of each region for the year of the worst drought on record in each duration (1-, 3-, 6-, 12-, 24 months), monthly climate data recorded from 1973 to 2006 at 53 climatological stations in South Korea were used to estimate the FAO Penman-Monteith reference potential evapotranspiration (RET). Monthly precipitation and RET were used to estimate P/RET as aridity index and variation index (VI) of P/RET, and these indexes are compared with SPI (Standard Precipitation Index). Fifty three climatological stations were grouped into 20 regions, so that May aridity conditions of 20 regions were studied. Furthermore, regional trend of May aridity index was studied by applying Mann-Kendall trend analysis, Spearman rank test, and Sen's slope estimator. The study results show that variation index (VI) of P/RET and SPI have close correlation. Throughout the country, as the duration is shorter, May aridity was more severe. In case of 3-month and 6-month duration, most of region show significant or non-significant decreasing trend of aridity index. However, no region show significant decreasing trend of aridity index in case of 12-month and 24-month duration.
According to recent researches on climate change, the global warming is obvious to increase rainfall intensity. Damage caused by extreme hydrologic events due to global change is steadily getting bigger and bigger. Recently, frequently occurring heavy rainfalls surely affect the trend of rainfall observations. Probability precipitation estimation method used in designing and planning hydrological resources assumes that rainfall data is stationary. The stationary probability precipitation estimation method could be very weak to abnormal rainfalls occurred by climate change, because stationary probability precipitation estimation method cannot reflect increasing trend of rainfall intensity. This study analyzed temporal variation of trend in rainfall time series at 51 stations which are not significant for statistical trend tests. After modeling rainfall time series with maintaining observed statistical characteristics, this study also estimated whether rainfall data is significant for the statistical trend test in near future. It was found that 13 stations among sample stations will have trend within 10 years. The results indicate that non-stationary probability precipitation estimation method must be applied to sufficiently consider increase trend of rainfall.
Park, Jong-Hyeon;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong;Kwon, Hyun Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.8
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pp.545-554
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2019
The most drought assessments are based on a drought index, which depends on univariate variables such as precipitation and soil moisture. However, there is a limitation in representing the drought conditions with single variables due to their complexity. It has been acknowledged that a multivariate drought index can more effectively describe the complex drought state. In this context, this study propose a Copula-based drought index that can jointly consider precipitation and soil moisture. Unlike precipitation data, long-term soil moisture data is not readily available so that this study utilized a Gaussian Mixture Non-Homogeneous Hidden Markov chain Model (GM-NHMM) model to simulate the soil moisture using the observed precipitation and temperature ranging from 1973 to 2014. The GM-NHMM model showed a better performance in terms of reproducing key statistics of soil moisture, compared to a multiple regression model. Finally, a bivariate frequency analysis was performed for the drought duration and severity, and it was confirmed that the recent droughts over Jeollabuk-do in 2015 have a 20-year return period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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