Soil moisture is affected by regional climate, soil characteristics and land surface condition, etc,. Especially, the changes in land surface condition is more than other factors, which is mainly due to rapid urbanization and industrialization. This study is to evaluate how the change of land surface condition impacts on soil moisture field evolution using a simple model of soil moisture dynamics. For the quantification of soil moisture field, the first half of the paper is spared for the statistical characterization based on the first- and second-order statistics of Washita '92 and Monsoon '90 data. The second half is for evaluating the impact of land cover changes through simulation study using a model for soil moisture dynamics. The model parameters, the loss rate and the diffusion coefficient, have been estimated using the observed data statistics, where the changes of surface conditions are considered into the model by applying various parameter sets with different second-order statistics. This study is concentrated on evaluating the impact due to the changes of land surface condition variability. It is because we could easily quantify the impact of the changes of its areal mean based on the linear reservoir concept. As a result of the study, we found; (1)as the variability of land surface condition, increases, the soil moisture field dries up more easily, (2)as the variabilit y of the soil moisture field is the highest at the beginning of rainfall and decreases as time goes on to show the variability of land surface condition, (3)the diffusion effect due to surface runoff or water flow through the top soil layer is limited to a period of surface runoff and its overall impact is small compared to that of the loss rate field.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.3
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pp.63-70
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2018
In this study, a simple probabilistic approach using equivalent coefficient of consolidation ($c_e$) was proposed to consider the spatial variability of coefficient of vertical consolidation ($c_v$), and the effect of the probability distribution of coefficient of consolidation on degree of consolidation in heterogeneous soil was investigated. The statistical characteristics of consolidation coefficient were estimated from 1,226 field data, and four probability distributions (Normal, Log-normal, Gamma, and Weibull) were applied to consider the effect of probability distribution. The random fields of coefficient of consolidation were generated based on Karhunen-Loeve expansion. Then, the equivalent coefficient of consolidation was calculated from the random field and used as the input value of consolidation analysis. As a result, the probabilistic analysis can be performed effectively by separating random field and numerical analysis, and probabilistic analysis was performed using a Latin hypercube Monte Carlo simulation. The results showed that the statistical properties of $c_e$ were changed by the probability distribution and spatial variability of $c_v$, and the probability distribution of $c_v$ has considerable effects on the probabilistic results. There was a large difference of failure probability depend on the probability distribution when the autocorrelation distance was small (i.e., highly heterogeneous soil). Therefore, the selection of a suitable probability distribution of $c_v$ is very important for reliable probabilistic analysis of consolidation.
Slope stability analysis is a geotechnical engineering problem characterized by many sources of uncertainty. Some of them are connected to the variability of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure of probabilistic analysis of slope stability is presented based on Spencer's method of slices. The deterministic analysis is extended to a probabilistic approach that accounts fur the uncertainties and spatial variation of the soil parameters. The procedure is based on the first-order reliability method to compute the Hasofer-Lind reliability index and Monte-Carlo Simulation. A probabilistic stability assessment was performed to obtain the variation of failure probability with the variation of soil parameters in homogeneous and layered slopes as an example. The examples give insight into the application of uncertainty treatment to the slope stability and show the impact of the spatial variability of soil properties on the outcome of a probabilistic assessment.
Soil $CO_2$ efflux can vary markedly in magnitude over both time and space, and understanding this variation is crucial for the correct measurement of $CO_2$ efflux in ecological studies. Although considerable research has quantified temporal variability in this flux, comparatively little effort has focused on its spatial variability. To account for spatial heterogeneity, we must be able to determine the number of sampling points required to adequately estimate soil $CO_2$ efflux in a target ecosystem. In this paper, we report the results of a study of the number of sampling points required for estimating soil $CO_2$ efflux using a closed-dynamic chamber in young and old Japanese cedar plantations in central Japan. The spatial heterogeneity in soil $CO_2$ efflux was significantly higher in the mature plantation than in the young stand. In the young plantation, 95% of samples of 9 randomly-chosen flux measurements from a population of 16 measurements made using 72-$cm^2$ chambers produced flux estimates within 20% of the full-population mean. In the mature plantation, 20 sampling points are required to achieve means within $\pm$ 20% of the full-population mean (15 measurements) for 95% of the sample dates. Variation in soil temperature and moisture could not explain the observed spatial variation in soil $CO_2$ efflux, even though both parameters are a good predictor of temporal variation in $CO_2$ efflux. Our results and those of previous studies suggest that, on average, approximately 46 sampling points are required to estimate the mean and variance of soil $CO_2$ flux in temperate and boreal forests to a precision of $\pm$ 10% at the 95% confidence level, and 12 points are required to achieve a precision of $\pm$ 20%.
This study was conducted to evaluate the amount of nitrogen (N) top dressing based on the normalized difference vegetation indices (NDVI) by ground based sensors for leaf perilla under the polyethylene house. Experimental design was the randomized complete block design for five N fertilization levels and conventional fertilization with 3 and 4 replications in Gumsan-gun and Milyang-si field, respectively. Dry weight (DW), concentration of N, and amount of N uptake by leaf perilla as well as NDVIs from sensors were measured monthly. Difference of growth characteristics among treatments in Gumsan field was wider than Milyang. SPAD-502 chlorophyll meter reading explained 43.4% of the variability in N content of leaves in Gumsan field at $150^{th}$ day after seedling (DAS) and 45.9% in Milyang at $239^{th}$ DAS. Indexes of red sensor (RNDVI) and amber sensor (ANDVI) at $172^{th}$ day after seedling (DAS) in Gumsan explained 50% and 57% of the variability in N content of leaves. RNDVI and ANDVI at $31^{th}$ DAS in Milyang explained 60% and 65% of the variability in DW of leaves. Based on the relationship between ANDVI and N application rate, ANDVI at $172^{th}$ DAS in Gumsan explained 57% of the variability in N application rate but non significant relationship in Milyang field. Average sufficiency index (SI) calculated from ratio of each measurement index per maximum index of ANDVI at $172^{th}$ DAS in Gumsan explained 73% of the variability in N application rate. Although the relationship between NDVIs and growth characteristics was various upon growing season, SI by NDVIs of ground based remote sensors at top dressing season was thought to be useful index for recommendation of N top dressing rate of leaf perilla.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.254-261
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2000
Soil chemical properties, relief of field surface, SPAD values and grain yield were investigated in a 0.5ha paddy field in 1999 to obtain basic field information for precision agriculture. Descriptive statistics of field information showed that the coefficient of variation ranged from 1.63% to 38.7%. Field information showed a high spatial dependence for within paddy field. The ranges of spatial dependence were from 15m to 60m, respectively. Kriged maps enable the visualization and comparison the spatial variability of field information. The causes of spatial variability of the field information could be explained rationally by a field management map. Grain yield was negatively correlated with pH, relief values, whereas, was positively correlated with total C, total N, C/N ratio, mineralizable N, available P and exchangeable K, Ca at the significant level of 1 %.
This study was conducted to obtain the basic information to increase the practical use of soil survey data through the subdividing of valley shapes with soil sequences due to different parent rocks, and to study the relationship between the valley shapes and parent rock. The various rocks such as sedimentary(gray shale and sand stone) and igneous rocks(granite, granite gneiss and andesite porphyry) which are the major parent rocks in Yeongnam area were investigated. The characteristics of valleys formed and the kinds of soils derived from different rocks were analysed by using aerial photographs and topographical maps scaled 1:5,000. The rill density in igneous rock area was as high as 40. But the rill bifurcation ratio of first order stream was higher in the sedimentary than the igneous rocks except granite area. The mean slope of valleys in igneous areas was about 8%, which was higher than that of the sedimentary areas. The variability of valley width in the complexly metamorphosed rock, such as granite gneiss, and andesite porphyry, was greater than in sedimentary and in granite rocks. Based on the variability of valley widths and valley slopes, it was possible to classify the valleys into two types. The "Uterus-shaped valleys" had wide variability of valley width and were located in the areas of granite gneiss and andesite porphry rocks. while the "Roots-shaped valleys" had narrow variability of valley width and were located in the sedimentary areas. "Uterus-shaped valleys" were typified by having land forms of mountain foot slopes and alluvial fans, and the soil drainage sequences also had complexities. So that, we concluded that the variability of valley width and valley slopes was associated with kinds of parent rocks and metamorphism which influences soil sequence and characteristics.
Modern performance-based design methods require ways to determine the factual behavior of structures subjected to earthquakes. Drift ratio demands are important measures of structural and/or nonstructural damage of the structures in performance-based design. In this study, global drift ratio and interstory drift ratio demands, obtained by nonlinear time history analysis of three generic RC frames using code-compatible ground motion record sets, are statistically evaluated. Several ground motion record sets compatible with elastic design spectra defined for the local soil classes in Turkish Earthquake Code are used for the analyses. Variation of the drift ratio demands obtained from ground motion records in the sets and difference between the mean of drift ratio demands calculated for ground motion sets are evaluated. The results of the study indicate that i) variation of maximum drift ratio demands in the sets were high; ii) different drift ratio demands are calculated using different ground motion record sets although they are compatible with the same design spectra; iii) the effect of variability due to random causes on the total variability of drift ratio demands is much larger than the effect of variability due to differences between the mean of ground motion record sets; iv) global and interstory drift ratio demands obtained for different ground motion record sets can be accepted as simply random samples of the same population at %95 confidence level. The results are valid for all the generic frames and local soil classes considered in this study.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.2
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pp.37-47
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2017
In this study, we analyzed the variability of irrigation water amounts based on the combination of various crops and soil textures using the Irrigation Water Management Model (IWMM). IWMM evaluates the degree of agricultural drought using the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). When crops are damaged by the water scarcity under the drought condition indicating that the SMDI values are in negative (SMDI<0), IWMM irrigates appropriate water amounts that can shift the negative SMDI values to "0" to crop fields. To test the IWMM model, we selected the Bandong-ri (BDR) and Jucheon (JC) sites in Gangwon-do and Jeollabuk-do provinces. We derived the soil hydraulic properties using the near-surface data assimilation scheme form the Time Domain Reflectrometry (TDR)-based soil moisture measurements. The daily root zone soil moisture dynamics (R: 0.792/0.588 and RMSE: 0.013/0.018 for BDR/JC) estimated by the derived soil parameters were matched well with the TDR-based measurements for validation. During the long-term (2001~2015) period, IWMM irrigated the minimum water amounts to crop fields, while there were no irrigation events during the rainy days. Also, Sandy Loam (SL) and Silt (Si) soils require more irrigation water amounts than others, while the irrigation water were higher in the order of radish, wheat, soybean, and potato, respectively. Thus, the IWMM model can provide efficient irrigation water amounts to crop fields and be useful for regions at where limited water resources are available.
In this study, probabilistic analysis of seepage through a two-layered soil foundation was performed. The hydraulic conductivity of soil shows significant spatial variations in different layers because of stratification; further, it varies on a smaller scale within each individual layer. Therefore, the deterministic seepage analysis method was extended to develop a probabilistic approach that accounts for the uncertainties and spatial variation of the hydraulic conductivity in a layered soil profile. Two-dimensional random fields were generated on the basis of the Karhunen-Lo$\grave{e}$ve expansion in a manner consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function for each layer. A Monte Carlo simulation was then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to verify the application potential of the proposed method and to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the seepage behavior of two-layered soil foundation beneath water retaining structure. The results showed that the probabilistic framework can be used to efficiently consider the various flow patterns caused by the spatial variability of the hydraulic conductivity in seepage assessment for a layered soil foundation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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