The precise estimation of accelerated soil wind erosion that can cause severe economic and environmental impacts still has not been achieved to date. The objectives of this investigation were to verify the applicability of a Wind Erosion Prediction System (WEPS) that expressed the soil loss as mass per area for specific areas of interest on a daily basis for a single event in arable lands. To this end, we selected and evaluated the results published by Hagen in 2004 and the soil depth converted from the mass of soil losses obtained by using the WEPS. Hagen's results obtained from the WEPS model followed the 1 : 1 line between predicted and measured value for soil losses with only less than 2 kg·m-2 whereas the values between the measured and predicted loss did not show any correlation for the given field conditions due to the initial field surface condition although the model provided reasonable estimates of soil loss. Calculated soil depths of the soil loss by wind for both the observed and predicted ones ranged from 0.004 to 3.113 cm·10 a-1 and from 0 to 2.013 cm·10 a-1, respectively. Comparison of the soil depths between the observed and predicted ones did not show any good relationship, and there was no soil loss in the predicted one while slight soil loss was measured in the observed one. Therefore, varying the essential model inputs and factors related to wind speed and soil properties are needed to accurately estimate soil loss for a given field in arable land.
This study aims to predict the amount of soil loss from Mt. Palgong's small basin, by using influence factors derived from related models, including RUSLE and MUSLE models, and verify the validity of the model through a comparative analysis of the predicted values and measured values, and the results are as follows: The amount of soil loss were greatly affected by LS factor. In comparison with the measured value of the amount of total soil loss, the predicted values by the two models (RUSLE and MUSLE), appeared to be higher than those of the measured soil loss. Predicted values by RUSLE were closer to values of measured soil loss than those of MUSLE. However, coefficient of variation of MUSLE were lower, but two model's coefficient of variation in similar partial patterns in the prediction of soil loss. RUSLE and MUSLE, prediction soil loss models, proved to be appropriate for use in small mountainous basin. To improve accuracy of prediction of soil loss models, more effort should be directed to collect more data on rainfall-runoff interaction and continuous studies to find more detailed influence factors to be used in soil loss model such as RUSLE and MUSLE.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.85-88
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2002
This paper presents the result of the Water Erosion Prediction Project(WEPP) watershed scale model's application for prediction of sediment yield from a watershed which is comprised of hillslopes and channels and analyses of the soil loss from hillslopes and channels with crop practice and shape. To evaluate the model's application, the model is applied to a watershed that comprised of six hillslope and one channel, and the result was a good agreement with the observed values. The soil loss from hillslope was increased as the hills lope was under fallow conditions and slope length was longer. The soil loss from the channel was increased at the downstream for the concentration of flow.
The soil loss by rainfalls or runoffs has been one of the main environment problems in 20th century. The soil loss cause the various problems those are decreasing of the agricultural productivity, desolating of pasture land and disturbing of water flowing. Therefore, it is very important to measure properly various factors those are affecting to soil loss and to recognize a seriousness of soil loss problem. In this study, we use the USLE(Universal Soil Loss Equation) as a basic approaching way for soil loss analysis in a watershed, and the GSIS(Geo-Spatial Information System) technique is applied to evaluate for factors those are related to the USLE. The results of this study are consisted of three parts those are to build up the various topographical information that is needed for analysis of wide area soil loss by using the USLE, to evaluate the factors those are needed to the USLE, to estimate the soil loss condition of subbasin in the watershed.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.45-50
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2001
The purpose of this study was to estimate of soil loss form hillslope using WEPP(Water Erosion Prediction Project) model. WEPP model was developed for predicting soil erosion and deposition, fundamentally based on soil erosion prediction technology. The model for predicting sediment yields from single storms was applied to a tested watershed. Surface runoff is calculated by kinematic wave equation and infiltration is based on the Green and Ampt equation. Governing equations for sediment continuity, detachment, deposition, shear stress in rills, and transport capacity are presented. Tested watershed has an area of 0.6ha, where the runoff and sediment data were collected. The relative error between predicted and measured runoff was $-16.6{\sim}2.2%$, peak runoff was $-15.6{\sim}2.2%$ and soil loss was $-23.9{\sim}356.5%$.
Kim, Min-Kyeong;Jung, Kang-Ho;Yun, Sun-Gang;Kim, Chul-Soo
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.27
no.4
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pp.314-320
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2008
During the summer season, more than half of the annual precipitation in Korea occurs during the summer season due to the geographical location in the Asian monsoon belt. So, this causes severe soil erosion from croplands, which is directly linked to the deterioration of crop/land productivity and surface water quality. Therefore, much attention has been given to develop accurate estimation tools of soil erosion. The aim of this study is to assess the performance of using the empirical Universal Soil Loss Equation (USLE) and the physical-based model of the Water Erosion Prediction Project (WEPP) to quantify eroded amount of soil from agricultural fields. Input data files, including climate, soil, slope, and cropping management, were modified to fit into Korean conditions. Chuncheon (forest) and Jeonju (level-plain) were selected as two Korean cities with different topographic characteristics for model analysis. The results of this current study indicated that better soil erosion prediction can be achieved using the WEPP model since it has better power to illustrate a higher degree of spatial variability than USLE in topography, precipitation, soils, and crop management practices. These present findings are expected to contribute to the development of the environmental assessment program as well as the conservation of the agricultural environment in Korea.
Seo, Il Whan;Lim, Chul Soon;Yang, Jae Eui;Lee, Sang Pil;Lee, Dong Sung;Jung, Hyun Gyu;Lee, Kyo Suk;Chung, Doug Young
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.2
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pp.381-394
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2020
Accelerated soil wind erosion still remains to date to cause severe economic and environmental impacts. Revised and updated models to quantitatively evaluate wind induced soil erosion have been made for specific factors in the wind erosion equation (WEQ) framework. Because of increasing quantities of accumulated data, the WEQ, the revised wind erosion equation (RWEQ), the wind erosion prediction system (WEPS), and other soil wind erosion models have been established. These soil wind erosion models provide essential knowledge about where and when wind erosion occurs although naturally, they are less accurate than the field-scale. The WEQ was a good empirical model for comparing the effects of various management practices on potential erosion before the RWEQ and the WEPS showed more realistic estimates of erosion using easily measured local soil and climatic variables as inputs. The significant relationship between the observed and predicted transport capacity and soil loss makes the RWEQ a suitable tool for a large scale prediction of the wind erosion potential. WEPS developed to replace the empirical WEQ can calculate soil loss on a daily basis, provide capability to handle nonuniform areas, and obtain predictions for specific areas of interest. However, the challenge of precisely estimating wind erosion at a specific regional scale still remains to date.
Prediction of exact soil loss yield has as important engineering meaning as prediction of exact flow measurement in a stream. The quantity of soil loss in a stream should be considered in planning and management of water resources and water quality such as design and maintenace of hydraulic structures : dams, weirs and seawalls, channel improvement, channel stabilization, flood control, design and operation of reservoirs and design of harbors. In this study, the soil loss of Sap-gyo reservoir watershed is simulated and estimated by RUSLE model which is generally used in the estimation of soil loss. The parameters of RUSLE model are selected and estimated using slope map, landuse map and soil map by GIS. These parameters are applied to RUSLE's estimating program. And soil loss under probability rainfall in different frequencies are estimated by recent 30 years of rainfall data of Sap-gyo reservoir watershed.
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.
This study is to evaluate the future potential impact of climate change on soil erosion loss in a metropolitan area using Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE) with land use information of the Ministry of Environment and rainfall data for present and future years(30-year period). The spatial distribution map of vulnerable areas to soil erosion was prepared to provide the basis information for soil conservation and long-term land use planning. For the future climate change scenario, the MIROC3.2 HiRes A1B($CO_2720ppm$ level 2100) was downscaled for 2040-2069(2040s) and 2070-2099(2080s) using the stochastic weather generator(LARS-WG) with average rainfall data during past 30 years(1980-2010, baseline period). By applying the climate prediction to the RUSLE, the soil erosion loss was evaluated. From the results, the soil erosion loss showed a general tendency to increase with rainfall intensity. The soil loss increased up to 13.7%(55.7 ton/ha/yr) in the 2040s and 29.8%(63.6 ton/ha/yr) in the 2080s based on the baseline data(49.0 ton/ha/yr).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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