For slope stability analysis, an alternative to the classical limit equilibrium method (LEM) of slices is the shear strength reduction method (SRM), which can be integrated into finite element analysis or finite difference analysis. Recently, probabilistic analysis of earth slopes has been very attractive because it is capable to take the soil uncertainty into account. However, the SRM is less commonly extended to probabilistic framework compared to a variety of probabilistic LEM analysis of earth slopes. To overcome some limitations that hinder the development of probabilistic SRM stability analysis, a new procedure based on recursive algorithm FORM with sensitivity analysis in the space of original variables is proposed. It can be used to deal with correlated non-normal variables subjected to implicit limit state surface. Using the proposed approach, a probabilistic finite element analysis of the stability of an existing earth dam is carried out in this paper.
Recent earthquakes, measuring over a magnitude of 5.0, on the eastern coast of Korea, have aroused interest in earthquake analyses and the seismic design of caisson-type breakwaters. Most earthquake analysis methods, such as equivalent static analysis, response spectrum analysis, nonlinear analysis, and capacity analysis, are deterministic and have been used for seismic design and performance evaluation of coastal structures. However, deterministic methods are difficult for reflecting on one of the most important characteristics of earthquakes, i.e. the uncertainty of earthquakes. This paper presents results of probabilistic seismic hazard assessment(PSHA) of an actual caisson-type breakwater, considering uncertainties of earthquake occurrences and soil properties. First, the seismic vulnerability of a structure and the seismic hazard of the site are evaluated, using earthquake sets and a seismic hazard map; then, the seismic risk of the structure is assessed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.334-334
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2018
에티오피아 Awash 하천유역의 수자원은 경제적, 사회적, 생태적으로 매우 중요하다. 하지만 이 지역에 신뢰성 높은 기상자료의 확보가 매우 어렵기 때문에 Climate Forecast System Reanalysis (CFSR)의 글로벌 기상자료를 이용한 수문성분해석결과와 기존의 제한된 기상자료를 활용한 결과를 비교하여 향후 두 자료를 적절히 활용하는 방안을 모색하였다. 수문모형은 글로벌 적용이 가능한 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 활용하였고, 상이한 자료를 이용하여 구한 모형의 성능은 두 지점의 관측 유출량과의 비교를 통해 검토하였다. 매개변수의 보정은 Sequential uncertainty fitting (SUFI-2)방법을 이용하였다. Keleta 및 Melka Kunture 소유역에서의 유출량을 비교한 결과 기존의 가용 기상자료를 활용하여 구한 결과에 비해 CFSR 글로벌 기상자료를 이용한 결과가 보다 양호한 것으로 나타났다. 특히 유역면적이 Keleta소유역에 비해 6배가 큰 Melka Kunture 유역에서 CFSR 기상자료를 이용하여 산정한 유출량이 더욱 정확한 것으로 나타나 유역면적이 큰 곳에서 글로벌 자료의 활용성은 더욱 높은 것으로 확인되었다. 글로벌 기상자료의 활용은 아프리카의 대부분 지역과 같이 확보된 기상자료가 부족한 곳에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 전망되었다.
Face stability analyses provides the most probable failure mechanisms and the understanding about parameters that need to be considered for the evaluation of ground movements caused by tunneling. After the Upper Bound Method (UBM) solution which can consider the influence of seepage forces and depth-dependent effective cohesion is verified with the numerical experiments, the probabilistic model is proposed to calculate the unbiased limiting tunnel collapse pressure. A reliability analysis of a shallow circular tunnel driven by a pressurized shield in a frictional and cohesive soil is presented to consider the inherent uncertainty in the input parameters and the proposed model. The probability of failure that exceeding a specified applied pressure at the tunnel face is estimated. Sensitivity and importance measures are computed to identify the key parameters and random variables in the model.
Nitrate contamination problems from groundwater supplies have been documented throughout many countries in the world, including Korea. Nitrate salts can induce methemoglobinemia and possibly human gastric cancer. In farmed areas. intensive agricultural activities have caused a major increase in nitrate loading to groundwater. To determine whether decision makers must take farm-management actions to control the increase of groundwater nitrate concentration and to decide the timing of such actions, it is important to predict groundwater Nitrate levels that would result over time from various farm-management practices. However, the input values such as soil, fertilizer and crop data) used to examine the effects of various farm-management practices on groundwater nitrate level are usually uncertain due to a lack of available information. In this paper. the ease of a community with a nitrate water quality problem is illustrated to examine the effects of various farm-management practices and to show bow to perform, with uncertain information. a time-series analysis on groundwater nitrate levels that would result. from each farm-management practice.
The main objective of this study is to develop a GIS-based two-dimensional model for the simulation of rainfall-runoff process and overland flow of a watershed. The tasks of this study are summarized: to develop a two-dimensional model for overland flow and to construct a rainfall-runoff simulation system linked with GIS. The mathematical formulation of the model incorporates four parts: spatially varied rainfall, spatially distributed infiltration, 1-directional, 4-directional and 8-directional overland flow routing scheme, and one-dimensional channel routing scheme. For the development of stochastic model, Monte Carlo simulation method has been directly integrated into the model. GIS using Arc/Info and ArcView has been applied to prepare the model input data(elevation, soil type, rainfall data, etc.) for a simulation and to demonstrate the simulation results.
This study is to assess the application of SWAT-CUP(Soil and Water Assessment Tool-Calibration Uncertainty Programs) and to extend daily flow data from 8-day interval flow data which has been measured by Korean Ministry of Environment(MOE). Model sensitivity analysis and calibration were performed with sequential uncertainty fitting(SUIF-2), which is one of the programs interfaced with SWAT, in the package SWAT-CUP. The most sensitive parameters were SOL_K.sol, CH_N2.rte, CN2.mgt, SOL_BD.sol, ALPHA_BF.gw, ALPHA_BNK.rte, SOL_AWC.sol, CH_K2.rte, SFTMP.bsn, GW_DELAY.gw. Following the sensitivity analysis, SWAT-CUP calibration was carried out using 8-day interval flow data from January 2008 to December 2010. The results were then assessed based on the visual agreement and simulated flow plots and the performance statistics generated $R^2$ and NSE which are 0.71 and 0.61 respectively. Results of these statistics indicated that there was a good agreement between the observed and simulated flow. To extend daily flow data from 8-day interval flow data, parameters, which were estimated by SWAT-CUP, re-entered for SWAT model. As a result, the observed flow data were found to reflect the trend of simulated flow data. From these results, it is thought that this method could be used to provide daily flow data using 8-day interval flow data.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.5
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pp.1-12
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2015
The study aimed to project inflows and demmands for the agricultural reservoir watersheds in South Korea considering a variety of regional characteristics and the uncertainty of future climate information. The study bias-corrected and spatially downscaled retrospective daily Global Climate Model (GCM) outputs under Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 emission scenarios using non-parametric quantile mapping method to force Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Using the historical simulation, the skills of un-calibrated SWAT model (without calibration process) was evaluated for 5 reservoir watersheds (selected as well-monitored representatives). The study then, evaluated the performance of 9 GCMs in reproducing historical upstream inflow and irrigation demand at the five representative reservoirs. Finally future inflows and demands for 58 watersheds were projected using 9 GCMs projections under the two RCP scenarios. We demonstrated that (1) un-calibrated SWAT model is likely applicable to agricultural watershed, (2) the uncertainty of future climate information from different GCMs is significant, (3) multi-model ensemble (MME) shows comparatively resonable skills in reproducing water balances over the study area. The results of projection under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenario generally showed the increase of inflow by 9.4% and 10.8% and demand by 1.4% and 1.7%, respectively. More importantly, the results for different seasons and reservoirs varied considerably in the impacts of climate change.
In this study, a non-stationary random earthquake Clough-Penzien model is used to describe earthquake ground motion. Using stochastic direct integration in combination with an equivalent linear method, a solution is established to describe the non-stationary response of lead-rubber bearing (LRB) system to a stochastic earthquake. Two parameters are used to develop an optimization method for bearing design: the post-yielding stiffness and the normalized yield strength of the isolation bearing. Using the minimization of the maximum energy response level of the upper structure subjected to an earthquake as an objective function, and with the constraints that the bearing failure probability is no more than 5% and the second shape factor of the bearing is less than 5, a calculation method for the two optimal design parameters is presented. In this optimization process, the radial basis function (RBF) response surface was applied, instead of the implicit objective function and constraints, and a sequential quadratic programming (SQP) algorithm was used to solve the optimization problems. By considering the uncertainties of the structural parameters and seismic ground motion input parameters for the optimization of the bearing design, convex set models (such as the interval model and ellipsoidal model) are used to describe the uncertainty parameters. Subsequently, the optimal bearing design parameters were expanded at their median values into first-order Taylor series expansions, and then, the Lagrange multipliers method was used to determine the upper and lower boundaries of the parameters. Moreover, using a calculation example, the impacts of site soil parameters, such as input peak ground acceleration, bearing diameter and rubber shore hardness on the optimization parameters, are investigated.
Kim, Dong-Hyeon;Jang, Taeil;Hwang, Syewoon;Cho, Jaepil
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.6
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pp.81-92
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2019
The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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