Irrigation return flow plays an important role in river flow forecasting, basin water supply planning, and determining irrigation water use. Therefore, accurate calculation of irrigation return flow rate is essential for the rational use and management of water resources. In this study, EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) modeling was used to analyze the irrigation return flow and return flow rate of each intake work using irrigation canal network. As a result of the EPA-SWMM, we tried to estimate the quick return flow and delayed return flow using the water supply, paddy field, drainage, infiltration, precipitation, and evapotranspiration. We selected 9 districts, including pumping stations and weirs, to reflect various characteristics of irrigation water, focusing on the four major rivers (Hangang, Geumgang, Nakdonggang, Yeongsangang, and Seomjingang). We analyzed the irrigation period from May 1, 2021 to September 10, 2021. As a result of estimating the irrigation return flow rate, it varied from approximately 44 to 56%. In the case of the Gokseong Guseong area with the highest return flow rate, it was estimated that the quick return flow was 4,677 103 m3 and the delayed return flow was 1,473 103 m3 , with a quick return flow rate of 42.6% and a delayed return flow rate of 13.4%.
Return flow rate of irrigation water was estimated by water balance method. Daepyeong pumping district to irrigate 75.8 ha of rice paddy in the Geum river basin was selected to install gauging instruments to collect data such as weather, water levels, infiltration rate and evapotranspiration during irrigation season (May 27 to Sept. 20) in 2003 and 2004. Irrigation and drainage discharge were calculated from the rating curve and evapotranspiration was estimated both by the modified Penman formula and by the lysimeter. The results were as followed : 1. Total amounts of pumping water during irrigation season were $1,076,000\;m^3$ in 2003 and $1,848,000\;m^3$ in 2004. Total amounts of rainfall were 1336.0mm and 1003.0mm respectively during the irrigation season in 2003 and 2004. 2. It was surveyed that the amount of infiltration was 196.5 mm (2.2 mm/day). The gauged evapotranspiration was 311.0 mm (3.5 mm/day) and the calculated evapotranspiration was 346.0 mm (3.9 mm/day) during irrigation period in 2003. It was surveyed that the amount of infiltration was 169.9 mm (2.4 mm/day). The amount of gauged evapotranspiration was 377.3 mm (5.3 mm/day) and the calculated evapotranspiration was 454.5 mm (6.6 mm/day) during irrigation period in 2004. 3. The rates of quick and delayed return flow were 52.4 % and 17.7 % respectively, and so return flow rate was 70.1 % in 2003. The rates of quick and delayed return flow were 45.4 % and 16.1 % respectively, and so return flow rate was 61.5 % in 2004. It means that average return flow rate in the Daepyeong pumping district was assumed to be 65 %.
Irrigation return flow is defined as the excess of irrigation water that is not evapotranspirated by direct surface drainage, and which returns to an aquifer. It is important to quantitatively estimate the irrigation return flow of the water cycle in an agricultural watershed. However, the previous studies on irrigation return flow rates are limitations in quantifying the return flow rate by region. Therefore, simulating irrigation return flow by accounting for various water loss rates derived from agricultural practices is necessary while the hydrologic and hydraulic modeling of cultivated canal-irrigated watersheds. In this study, the irrigation return flow rate of agricultural water, especially for the entire agricultural watershed, was estimated using the SWMM (Storm Water Management Model) module from 2010 to 2019 for the Madun reservoir located in Anseong, Gyeonggi-do. The results of SWMM simulation and water balance analysis estimated irrigation return flow rate. The estimated average annual irrigation return flow ratio during the period from 2010 to 2019 was approximately 55.3% of the annual irrigation amounts of which 35.9% was rapid return flow and 19.4% was delayed return flow. Based on these results, the hydrologic and hydraulic modeling approach can provide a valuable approach for estimating the irrigation return flow under different hydrological and water management conditions.
This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.45-53
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2020
Past literatures have not studied the impact of real-world events or information on the return and volatility of virtual currencies, particularly on the COVID-19 event, day-of-the-week effect, daily high-low price spreads and information flow rate. The study uses the ARMA-GARCH model to capture Bitcoin's return and conditional volatility, and explores the impact of information flow rate on conditional volatility in the Bitcoin market based on the Mixture Distribution Hypothesis (Clark, 1973). There were 3,064 samples collected during the period from 1st of January 2012 to 20th April, 2020. Empirical results show that in the Bitcoin market, a daily high-low price spread has a significant inverse relationship for daily return, and information flow rate has a significant positive relationship for condition volatility. The study supports a significant negative relationship between information asymmetry and daily return, and there is a significant positive relationship between daily trading volume and condition volatility. When Bitcoin trades on Saturday & Sunday, there is a significant reverse relationship for conditional volatility and there exists a day-of-the-week volatility effect. Under the impact of COVID-19 event, Bitcoin's condition volatility has increased significantly, indicating the risk of price changes. Finally, the Bitcoin's return has no impact on COVID-19 events and holidays (Saturday & Sunday).
In today's uncertain economic environment, economic risk is inherent in making large investments on manufacturing facilities. It is, therefore, practically meaningful to divide investment over multiple periods, reducing the risk of investment. Then, the cash-flow over the entire planning horizon would comprise positive inflow and negative outflow. In this case, in general, evaluation by internal rate of return (IRR) is not feasible, because multiple IRRs are involved. This paper deals with a problem of evaluating profitability, as well as risk, of investment alternatives made in multiple times of investment over the entire horizon. Typically, an additional investment is required after the initial one, for expanding manufacturing capacity or other reasons. The paper pays attention to a unit cash-flow over two periods, decomposing the total cash-flow into a series of unit cash-flow patterns. It is easy to evaluate profitability of a unit cash-flow by using IRR. The total cash-flow can be decomposed into the series of two types of unit cash-flows: an investment type one (negative-positive) and the borrowing type one (positive-negative). This paper, therefore, proposes a method in which only the borrowing type unit cash-flow is eliminated in the series by converting total cash-flow using capital interest rate. Then, a unique IRR can be obtained and the profitability is evaluated. Thus, the paper extends the method of IRR so that it may help decision making in complicated cash-flow pattern observed in practice.
The IRR(internal rate of return) is often used by investors for the evaluation of engineering projects. Unfortunately, it has serial flaws: (1) multiple real-valued IRRs may arise; (2) complex-valued IRRs may arise; (3) the IRR is, in special cases, incompatible with the net present value (NPV) in accept/reject decisions. The efforts of management scientists and economists in providing a reliable project rate of return have generated over the decades an immense amount of contributions aiming to solve these shortcomings. Especially, multiple internal rate of returns (IRRs) have a fatal flaw when we decide to accep it or not. To solve it, some researchers came up with external rate of returns (ERRs) such as ARR (Average Rate of Return) or MIRR (MIRR, Modified Internal Rate of Return). ARR or MIRR. will also always yield the same decision for a engineering project consistent with the NPV criterion. The ERRs are to modify the procedure for computing the rate of return by making explicit and consistent assumptions about the interest rate at which intermediate receipts from projects may be invested. This reinvestment could be either in other projects or in the outside market. However, when we use traditional ERRs, a volume of capital investment is still unclear. Alternatively, the productive rate of return (PRR) can settle these problems. Generally, a rate of return is a profit on an investment over a period of time, expressed as a proportion of the original investment. The time period is typically the life of a project. The PRR is based on the full life of the engineering project. but has been annualised to project one year. And the PRR uses the effective investment instead of the original investment. This method requires that the cash flow of an engineering project must be separated into 'investment' and 'loss' to calculate the PRR value. In this paper, we proposed a tabulated form for easy calculation of the PRR by modifing the profit and loss statement, and the cash flow statement.
농업용수 회귀율을 조사하기 위하여 2003년 관개기 동안 많은 실측을 수행하였다. 본 연구지역은 경상남도 창녕군에 위치한 대암양수장 유역일원이다. 관개용수를 공급하기위하여 건설된 대암 양수장 유역 내 논에 대하여 물수지분석을 실시하였다. 본 연구지역에서의 일 강우량 자료를 수집하였으며, 또한 관개율, 배수율, 침투 및 증발산을 실측하였다. 관개량과 배수량은 기록형수위계(GTDL-L10)를 설치하여 관계기 동안 지속적으로 관측하였다 침투 및 증발산은 직경 3mm PVC 감수심계 및 직경 200mm PVC 침투계를 이용하여 측정하였다. 총관개량 및 총 지표배수량은 654.7mm와281.2mm로 나타났으며, 총 침투량과 총증발산량은 각각 36.0mm 및 160.0mm였고, 일평균 증발산량은 4.3mm/d 였다. 신속회귀율과 지연회귀율은 각각 43.0% 및 5.5%로 전체회귀율은 48.5 %로 나타났다. 따라서, 본 시험지구에서 공급된 관개용수량이 설계기준보다 훨씬 많은 양의 관개용수를 공급하고 있음을 알 수 있었다. 이는 적정한 용수관리원칙 보다는 지역주민들의 요구에 의한 과다공급으로 인한 부적적한 용수관리에 기인하는 것으로, 추후에 농업용수설계기준을 현실에 맞게 변경해야함을 의미한다.
The IRR (internal rate of return) is often used by investors for the evaluation of engineering projects. Unfortunately, it is widely known that it has serial flaws. Also, External rate of returns (ERRs) such as ARR (Average Rate of Return) or MIRR (MIRR, Modified Internal Rate of Return) do not differentiate between the real investment and the expenditure. The PRR (Productive rate of return) is faithful to the conception of the return on investment. The PRR uses the effective investment instead of the initial investment. In this paper, we examined two cases of the engineering project. the one is a traditional engineering project with financing activity, another is the project with R&D. Although the IRR has only one value, it overestimates or underestimate profitabilities of Engineering Projects. The ARR and the MARR assume that a returned cash reinvest other projects or assets instead of the project currently executing. Thus they are only one value of a project's profitability, unlike the IRR. But the ARR does not classify into the effective investment and non-investment expenditure. It only accepts an initial expenditure as for an investment. The MIRR also fails to classify into the investment and the expenditure. It has an error of making a loss down as the investment. The IRR works as efficiently as a NPW (Net Present Worth). It clearly expresses a rate of return in respect of an investment in an engineering project with a loan. And it shows its ability in an engineering project with a R&D investment.
Return flow rate of agricultural irrigation for rice culture was investigated in the North Han river basin, Two small paddy watersheds were chosen and irrigation, drainage, infiltration and evapotranspiration were monitored and estimated during the irriga
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[게시일 2004년 10월 1일]
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