In this paper, to estimate the effectiveness of the tractive performance prediction model(TPPMTV98) which was developed to predict the tractive performance of flexible tracked vehicles in previous paper, the experimental substantiation of the TPPMTV98 were conducted with the reconstructed tracked vehicle on the loam soil with the moisture content of 18.92%, and bevameter was constructed in order to measure soil properties in situ. The drawbar pulls measure were compared with predicted ones. As a result, the predicted drawbar pulls by the TPPMTV98 were well matched to the measured ones. Such results implied that the TPPMTV98 could well estimate the drawbar pulls at given soil conditions, and would be very useful as a simulation tool for designing a flexible tracked vehicle and predicting its tractive performance.
Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.
Ahmed M. Al-Mahbashi;Muawia Dafalla;Mosleh Al-Shamrani
Geomechanics and Engineering
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재33권6호
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pp.625-633
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2023
The volume changes associated with moisture or suction variation in expansive soils are of geotechnical and geoenvironmental design concern. These changes can impact the performance of infrastructure projects and lightweight structures. Assessment of unsaturated function for these materials leads to better interpretation and understanding, as well as providing accurate and economic design. In this study, expansive soils from different regions of Saudi Arabia were studied for their basic properties including gradation, plasticity and shrinkage, swelling, and consolidation characteristics. The unsaturated soil functions of saturated water content, air-entry values, and residual states were determined by conducting the tests for the entire soil water characteristic curves (SWCC) using different techniques. An attempt has been made to provide a prediction model for unsaturated properties based on the basic properties of these soils. Once the profile of SWCC has been predicted the time and cost for many tests can be saved. These predictions can be utilized in practice for the application of unsaturated soil mechanics on geotechnical and geoenvironmental projects.
현재 GIS는 유역의 지형학적 분석분야에서 뿐만아니라 유역의 수문학적 분석분야에서도 유용한 도구로 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 SSARR모형을 기반으로한 유역유출분석 모형을 활용하여 금강유역을 대상으로 장기유출량을 산정, 검증하고 이를 토대로 강우-유출 관리 모듈과 연계하여 신뢰도 있는 수문정보를 산정하여 사용자에게 제공코자 하였다. 모의와 검증을 거친 적정한 토양습윤지표, 용수이용량, 직접 및 기저유출량 등의 다양한 수문성분들이 GIS Tool의 활용을 통하여 소유역 단위의 유용한 수문학적 공간정보로서 생산되었다. 또한 사용자의 편의를 위하여 Graphic User Interface를 설계하여 다양한 수문정보를 도시함으로써 향후 효율적 유역수문관리를 지원하는 Toolkit으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.
Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.
격자 물수지 기법을 이용하여 일단위 토양수분변화를 추적할 수 있는 분포형 토양수분추적모형을 개발하였다. 본 모형은 C-언어로 구성하여 다양한 GIS 소프트웨어들을 수용할 수 있도록 유연성을 확보하였다. 전처리 과정으로서 래스터 GIS 소프트웨어인 GRASS를 이용하여 모형에 필요한 자료를 준비하고 후처리과정으로서 모형의 결과를 GRASS상에서 도시할 수 있도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용성을 검토하기 위하여 보청천 유역의 일부인 이평교 유역(75.6㎢)을 대상으로 이평교 지점에서의 실측 일유출량과 모형에 의한 모의발생치를 비교하였으며, 출력결과로서 월별로 정리된 토양수분 분포도를 GRASS상에 작성하여 예시하였다.
This paper discusses the lateral behavior of single and group piles in homogeneous and non-homogeneous(two layered) soil. In the single pile, the model tests were conducted to investigate the effects on ratio of lower layer height to embedded pile length, ratio of soil modules of upper layer to lower layer, boundary rendition of pile head and tip, embedded pile length, pile construction condition, ground condition with saturate and moisture state in Nak-Dong river sand. Also, in the group pile, the model tests were to investigate the effects on spacing-to-diameter ratio of pile, pile array, ratio of pile spacing, boundary condition of pile head and tip, eccentric load and ground condition. The maximum bending moment and deflection induced in active piles were found to be highly dependent on the relative density, pile construction condition, boundary condition of pile head and tip. Based on the results obtained, it was found that the decrease of lateral bearing capacity in saturated sand was in the range of 31% - 53% as compared with the case of dry sand. Also, in the group pile, a spacing-to-diameter of 6.0 seems to be large enough to eliminate the group effect for the case of relative density of 61.8%, and 32.8%, and then each pile in such a case behaves essentially the same as a single pile. In this study, the program is developed by using the modified Chang method which used p - y method and the exact solution of governing equation of pile and it can be used to calculate the deflection, bending moment and soil reaction with FDM in non-homogeneous soil. In comparing the modified Chang method with field test results, the predict results shows better agreement with measured results in field tests.
This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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