A method is proposed to estimate groundwater usage for water curtain cultivation (WCC) using a rating curve, and it is applied to field measurements of groundwater discharge used for WCC in Wangjeon-ri, Nonsan. During the winter season, the hydraulic components of irrigation ditches in the study area consist mainly of direct run-off and groundwater discharged from nearby pumping wells. Changes in stage of the ditches were monitored, and a baseflow separation method was applied to remove increments in stage due to direct run-off. The resulting records of stage were translated to groundwater discharge by applying the-stage-discharge relation. The estimated average groundwater discharge for the WCC in Wangjeon-ri was 10,900 m3/d or 420 m3/d/ha when the estimation is normalized by the total area for WCC facilities of this region. Applying this estimation (420 m3/d/ha) to the entire area of the WCC in Korea (10,746 ha),and considering the number of pumping days for the WCC (120 days/year), the total ground water usage for the WCC nation-wide is estimated to be 0.54 billion m3. This is equivalent to 32% of the total groundwater discharge for agricultural use in Korea (1.7 billon m3).
This study was carried out to estimate forest biomass and to produce forest biomass thematic map for Muju county by combining field data from the 5$^{th}$ National Forest Inventory (2006-2007) and satellite data. For estimating forest biomass, two methods were examined using a Landsat TM-5(taken on April 28th, 2005) and field data: multi-variant regression modeling and t-Nearest Neighbor (k-NN) technique. Estimates of forest biomass by the two methods were compared by a cross-validation technique. The results showed that the two methods provide comparatively accurate estimation with similar RMSE (63.75$\sim$67.26ton/ha) and mean bias ($\pm$1ton/ha). However, it is concluded that the k-NN method for estimating forest biomass is superior in terms of estimation efficiency to the regression model. The total forest biomass of the study site is estimated 8.4 million ton, or 149 ton/ha by the k-NN technique.
Combined sewer solid deposition during dry weather periods and their resuspension during wet weather periods has long been recognized as a major contributor to the first-flush phenomenon. Also, these deposition of sewer solids results in a loss of flow capacity that may restrict flow and cause a local flooding at urban area. In order to solve these problems, measurement of solid deposition for a given sewer system for extended period is needed but this task is very difficult and extremely expensive. This paper presents the development and applicability of estimation equations for solid deposition in sewer systems based on the solid deposition estimated using MOUSE model. As results, the comparison between estimated and measured solid deposition is difficult due to the absent of measured data, but the estimated values using developed equations show applicability compared with the results of MOUSE model and the estimation equations developed by the EPA.
The deposition of solids in combined sewer systems results in a loss of flow capacity that may restrict flow and cause a local flooding and enhanced solids deposition. In order to solve these problems and proper pipe management, estimations of solid loads on land surface in a drainage basin and solid deposition in sewer system due to rainfall are needed but these tasks are very difficult and very expensive. In this study, procedures for estimating solid loads on surface in a drainage basin were applied and analyzed in Gunja drainage basin in Korea. Also, this paper presents the development and application of estimation equation for solid deposition in sewer system due to rainfall based on the solid deposition estimated using MOUSE model. As results, the comparison between estimated and measured solid deposition is difficult due to the absent of measured data, but the estimated values using developed equations show applicability compared with the results of MOUSE model and the application of the other basin. The developed estimation equations can be used usefully for the management of combined sewer system.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.152-152
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2019
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1324-1328
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2008
RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) is one of empirical models for estimating the soil loss effectively, when there is no measured data from the study areas. It has been researching into application and estimation of the RUSLE parameters in Korea. As one of the RUSLE parameters, the rainfall-runoff erosivity factor R, is closely connected hydrologic characteristics of the study areas. It requires a continuous record of rainfall measurement at a minute time step for each storm to calculate an accurate R factor by the RUSLE methodology and it takes a lot of time to analyze it. For the more simplified and reasonable estimation of the rainfall erosivity, this study researched for correlation between the rainfall erosivity and mean annual precipitation used 122 data from the existing studies in Korea. Considering hydrologic homogeneity, new regression equations are presented and compared with other annual erosive empirical index for the test of application. As the results, the study presents the isoerodent map at 59 sites in Korea, using annual rainfall data by the Korea Meteorological Administration from 1978 to 2007.
This research estimated stream discharges indirectly by hydraulic channel routing. Only stage data from three stage stations and river cross section data were used to estimate Manning roughness coefficients and to compute stream discharges. When the discharges were estimated a stage-stage set of conditions was used for upstream-downstream boundary conditions. The research used the data from the upper Mississippi River. The hydraulic channel routings were performed by DWOPER (operational dynamic wave model). The global optimization program of SCE-UA was used to improve the roughness coefficient estimation module of the modified Newton-Raphson method in DWOPER. The results from SCE-US were better. For the case study of a flood, most estimated discharges except a few show errors within 10%.
Due to the nationwide development, sediment yield has to be estimated to design the sedimentation basin which is used to minimize the effects of construction or disturbing the natural soil condition. But there is no proved equation for the estimation of sediment yield in Korea. Therefore, applicability and the limitation of RUSLE (revised universal sediment loss equation) sediment yield equation is examined for the construction sites, where the rainfall and sediment data are available. General mistakes in estimation of the RUSLE parameters are also discussed. It is found that RUSLE could be applied in Korea as long as the sediment delivery ratio was considered. Appropriate estimation method of sediment delivery ratio are also proposed.
Universal Soil Loss Equation(USLE) was developed for the estimation of the annual average soil loss from farm land. But, USLE has been applied in estimation of the sediment yield due to the construction activities in Korea without any calibration for last couple of years. Therefore, applicability and the limitation of the MUSLE(modified USLE), which was developed for the estimation of the sediment yield due to single rainfall event, is examined by application of MUSLE into several construction sites and comparing the estimated sediment yields with the actual ones. It is found that MUSLE could be applied in Korea as long as the concentration time, runoff volume and the peak flow rate are estimated with appropriate methods. Comparisons between the applicability of RUSLE and MUSLE are also carried out.
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