The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.
미래 기후조건에서 농업부문 가뭄양상을 전망하기 위해 우리나라 농업의 중심지인 전주지역을 대상으로 1951-2100 기간의 기후변화시나리오(RCP8.5) 일자료를 이용하여 토양의 물수지에 근거한 농업가뭄지수를 계산하였다. 계산결과는 과거(1951-1980), 현재(1981-2010), 그리고 3개의 미래 기후학적 평년기간(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)으로 분류하여 분석하였다. 그 결과 과거부터 현재까지 계절적으로 가장 부족한 이른봄의 토양수분은 점차 개선되어 금세기말이면 수분부족현상이 해소될 것으로 전망되며, 봄철 가뭄발생빈도 역시 지금보다 줄어들어 이른봄에는 가뭄이 거의 나타나지 않을 것이다. 반면 여름작물 생육기간에는 토양수분상태가 악화되며 가뭄발생빈도가 대체로 증가할 것으로 전망되었다.
Iln order to figure out criteria of bentonite for using as impervious material of waste landfill, laboratory experiments were performed to reveal the geotechnical properties of soil-bentonite mixtures such as compaction test, direct shear test, unconfined compression test, triaxial compression test, consolidation test and permeability test. The results of the study are summarized as follows ; 1. Based on the compaction test, optimum moisture content increased with the increase of bentonite content, but maximum dry density decreased. 2. In unconfined compression test, the maximum strength of the soil-bentonite mixtures appeared at 10% bentonite content. The correlation equation between stress($\sigma$) and strain($\varepsilon$) of the soil-bentonite mixtures is given by ; $\sigma=\frac{a\cdot\varepsilon}{\varepsilon^n+b}$ 3. In shear test of the mixtures. the shear strength showed an increasing trend with increase of bentonite content and the maximum shear strength appeared at 10% bentonite content. 4. In consolidation test, the coefficient of compressibility $(a_v)$$(m_v)$$(C_v)$
This research provides insight on the laboratory investigation of the engineering properties of a lateritic soil modified with the mucilage of Opuntia ficus-indica cladodes (MOFIC), which has a history of being used as an earthen plaster. The soil is classified, according to AASHTO classification system, as A-2-6(1). The Atterberg limits, compaction, permeability, California bearing ratio (CBR) and unconfined compressive strength of the soil were determined for each of 0, 4, 8 and 12% addition of the MOFIC, by dry weight of the soil. The plasticity index, optimum moisture content, swell potential, unconfined compressive strength and permeability decreased while the soaked and unsoaked CBR increased, with increasing MOFIC contents. The engineering properties of the natural soil, which only satisfies standard requirements for use as subgrade material, became improved by the application of MOFIC such that it meets the standard requirements for use as sub-base material for road construction. The effects of MOFIC on the engineering properties of the soil resulted from bioclogging and biocementation processes. MOFIC is recommended for use as a modifier of the engineering properties of soils, especially those with similar characteristics to that of the soil used in this study, to be used as a pavement layer material. It is more economical and environment-friendly than conventional soil stabilizers or modifiers.
This study was conducted to obtain the most effective distribution of grain size and the optimum lime content for lime-soil stabilization. To achieve the aim, the change of consistency, the characteristics of compaction and unconfined compressive strength were tested by adding of 0, 4, 6, 8, 10 and 12 percent lime by weight for all soils adjusted by given ratios of sand to clay. The results obtained were as follows; 1. There was a tendency that the plasticity index of lime-soil mixture was decreased by increasing the amount of lime, whereas the liquid limit was varied irregularly and the plastic limit was increased. 2. With the addition of more lime, the optimum moisture content of lime-soil mixture was increased, and the maximum dry density was decreased. 3. The optimum lime content of lime-soil mixture was varied from soil to soil, and the less amount of small grain size, the less value of optimum lime content. 4. The optimum distribution of grain size for lime-soil mixture was in the soil, having the ratio of about 60 percent of cohesive clay and about 40 percent of sand by weight. 5. In the soil having fine grain size, the effect of curing appeared for long periods of time, whereas the increasing rate of unconfined compressive strength was great on the soil of coarse grain size in the earlier stage of curing period.
최근 증가하고 있는 이상기후현상으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위해 이상기후 감시가 필수적이다. 이 연구의 목적은 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양수분자료를 활용하여 준실시간 주간 근역층 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)를 산정하는데 있다. 동아시아영역(15-60°N, 70-150°E)에 대해 Noah 3.3 지면모형의 적용성을 평가하기 위해 양쯔강유역을 선정하였으며, 해당 유역에서 증발산과 현열을 FluxNet, FluxCom, Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), ERA-5, Generalized Complementary Relationship (GCR)자료를 이용하여 비교·평가하였다. 양쯔강 유역에서 Noah 지면모형으로 추정한 증발산은 FluxNet, FluxCom, GLEAM, ERA-5, GCR에 의한 증발산과 0.96이상의 매우 높은 결정계수의 값을 보였으며, 현열의 경우에는 FluxNet 현열 자료와 0.71의 결정계수로 증발산 보다 다소 낮은 값을 보였다. 주간 근역층 SMI 시계열로부터 2019년 7월부터 10월까지 중국의 동부지역에서 극한가뭄(Extreme drought)이 확장되는 현상이 관측되었다. 월별 극한가뭄 발생일수의 트렌드 분석결과, 우리나라의 경우 봄철에는 극한가뭄이 지난 20년 동안 대체로 감소하는 경향이 나타났으나, 가을철에는 한반도 전역에 걸쳐 증가하는 경향이 나타났다. 이 연구가 가뭄의 시·공간적 지속성 및 확장성과 최근 가뭄발생의 경향성 등을 종합적으로 분석하고 판단하여, 가뭄으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위한 적절한 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.
본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 가뭄해석을 위한 이변량 결합가뭄지수를 산정하고 국내 활용성을 평가하였다. 이변량 결합가뭄지수 산정을 위해 결합분포함수는 Clayton copula, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였으며, 입력변수로는 1977~2012년 동안의 강수량 및 토양수분량 자료를 선정하였다. 우리나라에 대한 이변량 결합가뭄지수를 산정한 후, 기존 가뭄지수인 SPI 및 SSI와 같이 시계열 분석, 지역별 분석 및 ROC 분석을 수행하여 활용성을 평가하였다. 분석결과 SPI는 가뭄의 시작, SSI는 가뭄의 해갈을 적절히 고려하였으며, 이변량 결합가뭄지수는 SPI 및 SSI의 거동 특성을 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 이변량 결합가뭄지수가 SPI 및 SSI에 비해 ROC score가 높게 산정되었으며, 지역별 분석에서도 지역의 가뭄 상황을 적절히 재현하여 활용성이 우수하게 나타났다. 이변량 결합가뭄지수는 기존 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하였다는 측면에서 국내 가뭄해석의 활용성이 높다고 판단된다.
In this paper the extraction method for the best suitable green vegetation area in urban area, Daegu, Korea, was developed using satellite images (1994, 1999, Landsat TM). For this, the GIS overlay analysis of GVI (Green Vegetation Index), SBI (Soil Brightness index), NWI (None-Such wetness Index) was performed to estimate the best suitable green vegetation area. Also, the statistical documents, algorithm and Tasseled-Cap index were used to recognize the change of land cover such as cultivation area, urban area, and damaged area. Through the result of this study, it is possible to monitor the large sized reclamation of land by drainage or damaged area by forest fires. Moreover, information with the change of green vegetation and the status of cultivation by GVI, but also moisture content by percentage by NWI and surface class by SBI can be obtained.
The objictive of this study is to analyze regional drought using agricultural drought indicator. Toforecast and evaluate the drought, the drought indices for agriculture were applied. In the present drought preparedness plans of Ministry of Agriculture and Forestry (MAF), it is prescribed that the preparedness levels should be classified by considering the precipitation, reservoir storage, soil moisture in paddy and upland, and the growing status of crops. There are many drought index to analyze and evaluate the drought. However, these indices do not exactly explain all drought events. Thus, we select 4 drought indices to evaluate agricultural drought:reservoir storage index, 3-month delayed SPI, mean rainfall index, and dry day index. Using these ineices, six drought stages are classified. The results show that agricultural drought could be apprppriately analyzed and evaluated by agricultural drought stage and four drought indices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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