In this paper, the Hydrologic Simulation Program-Fortran (HSPF) was validated to estimate the pollutant loads from rural small watershed. The study watershed was the HP#6 subwatershed in Balhan reservoir watershed, located southwest from Suwon. The drainage area of HP#6 study watershed was 3.85$\textrm{km}^2$. Parameters of the HSPF model related to hydrology and water quality were calibrated from 1996 to 1997, and validated from 1999 to 2000 using observed hydrologic and water quality data. The average simulated runoff ratio for the calibration period was 0.579 and the measured runoff ratio was 0.583. The root mean square error (RMSE) for runoff during the calibration period was 2.1mm and correlation coefficient ($R^2$) was 0.92. Regarding the total nitrogen simulation, the RMSE was 0.086kg/ha/day and $R^2$ was 0.81 for the calibration period. In the case of total phosphorus, the RMSE was 0.012kg/ha/day and $R^2$ was 0.70 for the calibration period.
Choi, Soon Young;Kim, Chang Hwan;Park, Chan Hong;Kim, Hyung Rae
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.21
no.2
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pp.67-81
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2018
We acquired the magnetic and bathymetry data around the TA (Tofua Arc) 22 seamount in the Lau Basin for finding submarine hydrothermal deposits. From the data, we estimated the magnetic characteristics in the study area. The bathymetry shows that TA 22 seamount consists of the western and eastern summits. Each summit exhibits a caldera. The western caldera is smaller, but deeper than the eastern caldera. The slope gradients of the TA 22 are steeper around ~1000 m depth range and relatively gentle at the summit areas with the small difference of two calderas. The magnetic properties of TA 22 seamount present high anomalies at the summit and the vicinity of the caldera. Low magnetization zones appear over the outer flanks and center of the calderas. These magnetic patterns are similar to the previous studies which had represented high anomalies and low magnetization zones inside of the summit area or on the flank of the outside of the summit area. The results of the 2D magnetic forward modeling with seismic profiles show about 20 nT of RMSEs (root mean square error) between the modeled and observed values. The low RMSEs proposes a good correlation between the modeled 2D structure and the geophysical observation in this study area. Based on the modeling and magnetization distribution, hydrothermal deposits are predicted to be located at the inner area of the calderas or at small mounds around caldera rims.
Park, Woo-Young;Bae, Chun-Sik;Lee, Soo-Han;Park, Woo-Dae
Journal of Veterinary Clinics
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v.26
no.3
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pp.212-219
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2009
Anticholinergics, which are commonly given as a pre-anesthetic medication to prevent adverse effects in canine anesthesia, can cause cardiac adverse effects. To determine the effects of atropine and glycopyrrolate on the balance of sympathetic nervous tone and parasympathetic nervous tone of the heart during ketamine anesthesia in beagle dogs, heart rate variability(HRV), duration of anesthesia and behavioral changes were evaluated. There were no significant temporal domain differences between atropine and glycopyrrolate. Concerning the frequency domain component, atropine and glycopyrrolate effects were significantly lower(P<0.05) than the control saline-treated group. However, the root mean square of the interval differences between consecutive R peaks(RMSSD) and the standard deviation of Poincare plot perpendicular to the line-of-identity(SD1) in atropine were significantly decreased(P<0.05) from the baseline value, and the low frequency/high frequency ratio(LF:HF ratio) in glycopyrrolate was significantly increased from baseline value(P<0.05). The change of SD1 agreed with that of the high frequency(HF) in the frequency domain component and also with those of respiratory rate and $SpO_2-R$. Our results prove that glycopyrrolate is more suitable as a pre-anesthetic anticholinergic in ketamine anesthesia of dogs with respect to safety and duration of action.
This study developed predictive models to evaluate the kinetic behaviors of Bacillus cereus and Staphylococcus aureus in milk during storage at various temperatures. B. cereus and S. aureus (3 Log CFU/mL) were inoculated into milk and stored at $10^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $30^{\circ}C$, as well as $5^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$, respectively, while bacterial populations were enumerated. The growth data were fitted to the modified Gompertz model to estimate kinetic parameters, including the maximum specific growth rate (${\mu}_{max}$; Log CFU/[$mL{\cdot}h$]), lag phase duration (LPD; h), lower asymptote ($N_0$; Log CFU/mL), and upper asymptote ($N_{max}$; Log CFU/mL). To describe the kinetic behavior of B. cereus and S. aureus, the parameters were fitted to the square root model as a function of storage temperature. Finally, the developed models were validated with the observed data, and Bias (B) and Accuracy (A) factors were calculated. Cell counts of both bacteria increased with storage time. Primary modeling yielded the following parameters; ${\mu}_{max}$: 0.14-0.75 and 0.06-0.51 Log CFU/mL/h; LPD: 1.78-14.03 and 0.00-1.44 h, $N_0$: 3.10-3.37 and 2.09-3.07 Log CFU/mL, and $N_{max}$: 7.59-8.87 and 8.60-9.32 Log CFU/mL for B. cereus and S. aureus, respectively. Secondary modeling yielded a determination of coefficient ($R^2$) of 0.926.0.996. B factors were 1.20 and 0.94, and A factors were 1.16 and 1.08 for B. cereus and S. aureus, respectively. Thus, the mathematical models developed here should be useful in describing the kinetic behaviors of B. cereus and S. aureus in milk during storage.
Kim, Jong Pil;Yoon, Sun Kwon;Kim, Gwangseob;Moon, Young Il
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.5
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pp.409-423
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2015
In this study the very short-term rainfall forecasting and storm water forecasting using the weather radar data were implemented in an urban stream basin. As forecasting time increasing, the very short-term rainfall forecasting results show that the correlation coefficient was decreased and the root mean square error was increased and then the forecasting model accuracy was decreased. However, as a result of the correlation coefficient up to 60-minute forecasting time is maintained 0.5 or higher was obtained. As a result of storm water forecasting in an urban area, the reduction in peak flow and outflow volume with increasing forecasting time occurs, the peak time was analyzed that relatively matched. In the application of storm water forecasting by radar rainfall forecast, the errors has occurred that we determined some of the external factors. In the future, we believed to be necessary to perform that the continuous algorithm improvement such as simulation of rapid generation and disappearance phenomenon by precipitation echo, the improvement of extreme rainfall forecasting in urban areas, and the rainfall-runoff model parameter optimizations. The results of this study, not only urban stream basin, but also we obtained the observed data, and expand the real-time flood alarm system over the ungaged basins. In addition, it is possible to take advantage of development of as multi-sensor based very short-term rainfall forecasting technology.
Most nonstationary frequency models are defined as the probability models containing the time-dependent parameters. For frequency analysis of annual maximum rainfall data, the Gumbel distribution is generally recommended in Korea. For the nonstationary Gumbel models, the time-dependent location and scale parameters are defined as linear and exponential relationship, respectively. The exponentially time-varying scale parameter of nonstationary Gumbel model is generally used because the scale parameter should be positive. However, the exponential form of scale parameter occasionally provides overestimated quantiles. In this study, various forms of time-varying scale parameters such as exponential, linear, and logarithmic forms were proposed and compared. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. To compare the accuracy of each scale parameter, Monte Carlo simulation was performed for various conditions. Additionally, nonstationary frequency analysis was conducted for the sites which have more than 30 years data with a trend in rainfall data. As a result, nonstationary Gumbel model with exponentially time-varying scale parameter generally has the smallest root mean square error comparing with another forms.
The objective of this study is to assess the dual-polarization radar for flood forecasting. First, radar rainfall has temporal and spatial errors, so estimated radar rainfall was compared with ground observation rainfall to assess accuracy improvement, especially, considering the radar range of observation and increase of the rainfall intensity. The results of this study showed that the error for estimated dual-polarization radar rainfall was less than single-polarization radar rainfall. And in this study, dual-polarization radar rainfall for flood forecasting was assessed using MAP (Mean Areal Precipitation) and SURR (Sejong University Rainfall Runoff) model in Namkang dam watershed. The results of MAP are more accurate using dual-polarization radar. And the results of runoff using dual-polarization radar rainfall showed that peak flow error was reduced approximately 12~63%, runoff volumes error was reduced by approximately 30~42%, and also the root mean square error decreased compared to the result of runoff using single-polarization radar rainfall. The results revealed that dual-polarization radar will contribute to improving the accuracy of the flood forecasting.
Kim, Jae-Chul;Kim, Jung-Hye;Ryu, Joung-Ki;Kim, Ki-Jae;Park, Jun-Hong
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.5
no.4
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pp.318-324
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1997
When Bupleurum falcatum field was irrigated three times with 20mm at intervals of 10days after sowing, establishment was inproved (64%) and root yield increased to 58kg/10a. And in early growing stage, 30mm irrigation six times at intervals of 10days increased the number of harvested plants per square meter and resulted in yield increase by 26% over yield from natural plot. 20mm irrigation in sowing time at intervals of 10days and 30mm irrigation in early growing stage at intervals of 10days kept adequate soil moisture content (soil moisture tension: $0.39{\sim}0.49bar)$ and resulted in better establishment, growth and yield of Buleurum falcatum.
The average ratio of the daily UV-B to total solar (75) irradiance at Busan (35.23$^{\circ}$N, 129.07$^{\circ}$E) in Korea is found as 0.11%. There is also a high exponential relationship between hourly UV-B and total solar irradiance: UV-B=exp (a$\times$(75-b))(R$^2$=0.93). The daily variation of total ozone is compared with the UV-B irradiance at Pohang (36.03$^{\circ}$N, 129.40$^{\circ}$E) in Korea using the Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) data during the period of May to July in 2005. The total ozone (TO) has been maintained to a decreasing trend since 1979, which leading to a negative correlation with the ground-level UV-B irradiance doting the given period of cloudless day: UV-B=239.23-0.056 TO (R$^2$=0.52). The statistical predictions of daily total ozone are analyzed by using the data of the Brewer spectrophotometer and TOMS in East Asia including the Korean peninsula. The long-term monthly averages of total ozone using the multiplicative seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model are used to predict the hourly mean UV-B irradiance by interpolating the daily mean total ozone far the predicting period. We also can predict the next day's total ozone by using regression models based on the present day's total ozone by TOMS and the next day's predicted maximum air temperature by the Meteorological Mesoscale Model 5 (MM5). These predicted and observed total ozone amounts are used to input data of the parameterization model (PM) of hourly UV-B irradiance. The PM of UV-B irradiance is based on the main parameters such as cloudiness, solar zenith angle, total ozone, opacity of aerosols, altitude, and surface albedo. The input data for the model requires daily total ozone, hourly amount and type of cloud, visibility and air pressure. To simplify cloud effects in the model, the constant cloud transmittance are used. For example, the correlation coefficient of the PM using these cloud transmissivities is shown high in more than 0.91 for cloudy days in Busan, and the relative mean bias error (RMBE) and the relative root mean square error (RRMSE) are less than 21% and 27%, respectively. In this study, the daily variations of calculated and predicted UV-B irradiance are presented in high correlation coefficients of more than 0.86 at each monitoring site of the Korean peninsula as well as East Asia. The RMBE is within 10% of the mean measured hourly irradiance, and the RRMSE is within 15% for hourly irradiance, respectively. Although errors are present in cloud amounts and total ozone, the results are still acceptable.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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