Lee, Seungmin;Wang, Wonjoon;Kim, Donghyun;Han, Heechan;Kim, Soojun;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.10
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pp.619-629
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2023
Recent intensification of climate change has led to an increase in damages caused by droughts. Currently, in Korea, the Standardized Precipitation Index (SPI) is used as a criterion to classify the intensity of droughts. Based on the accumulated precipitation over the past six months (SPI-6), meteorological drought intensities are classified into four categories: concern, caution, alert, and severe. However, there is a limitation in classifying drought intensity solely based on precipitation. To overcome the limitations of the meteorological drought warning criteria based on SPI, this study collected emergency water supply damage data from the National Drought Information Portal (NDIP) to classify drought intensity. Factors of SPI, such as precipitation, and factors used to calculate evapotranspiration, such as temperature and humidity, were indexed using min-max normalization. Coefficients for each factor were determined based on the Genetic Algorithm (GA). The drought intensity based on emergency water supply was used as the dependent variable, and the coefficients of each meteorological factor determined by GA were used as coefficients to derive a new Drought Severity Classification Index (DSCI). After deriving the DSCI, cumulative distribution functions were used to present intensity stage classification boundaries. It is anticipated that using the proposed DSCI in this study will allow for more accurate drought intensity classification than the traditional SPI, supporting decision-making for disaster management personnel.
In this study, we analyzed the characteristics of 511 agricultural districts through statistical data, and classify these districts as the vulnerable area to drought through correlation and cluster analysis. The criteria for classification was related to ground-water recharge, irrigation water demand, and water supply. As a result, 8 types of agricultural districts were extracted. For example, the type 1 indicated the high priority area for ground-water development, thus the districts which were classified as type 1 showed ground-water use was less than 80 % of maximum capacity, and irrigation water supply was only 37.5 % and 76.5 % of irrigation water demand in upland and paddy field, respectively. As a result, 44 of 511 districts were classified as type 1.36 districts (types 5-8) were areas where groundwater development is limited. The results of this study are expected to provide useful information for establishing the direction of the rural area development project in connection with the revitalization of policy of people return to rural area.
Ministry of Environment (MOE) of Korea has been implementing the water quality management policy to focus on the control of organic matters (BOD and COD) for 28 years since 1978 when the water quality standards had been established. However, the government and the public have begun to recognize the necessity of creating the best water environment for people and aquatic life, and also formulating the various measures of water pollution, Consequently, MOE of Korea is establishing the basic plan of water environment management, with the vision of "Clean Water, Eco River 2015." The major targets of water environment management plan are to maintain ecosystem health and to protect water quality from various hazardous substances in water bodies. In order to achieve the major targets, it is essential to amend the water quality standards, which bring about the systematic management of various pollutants and healthy ecosystem. Introduction of the new techniques of water environment assessment is also prerequisite to maintain sustainable water environment. These can be accomplished under the consideration of following suggestions in environmental quality standards. First, several criteria should be complemented in water quality standards; they include the improvement of the current water quality classification system, the strengthening and supplement of relevant parameters considering human health in the standards, the introduction of biotic indices, and management standards on eutrophication. Secondly, it should be considered to introduce the biological water quality standards using biotic indices and the management standards for sediments. Lastly, it needs to introduce or develop an ecological status classification which could be used in the assessment of the water environment as a whole.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
Most of the lakes in Korea are artificial, and their limnological characteristics are significantly different from those of natural lakes in other countries. In this study, the relationship between trophic state parameters was investigated, based on summer average data of the upper layer, in 81 lakes in Korea, 2013-2017. Compared with trends of foreign natural lakes, chlorophyll a (Chl.a) concentration was slightly lower at the same total phosphorus (TP) concentration, and transparency (Secchi depth, SD) was noticeably lower at the same Chl.a concentration. This is because of excessive allochthonous loading of non-algal material during the monsoon period, and the reduction in phosphorus availability to algal growth, by light limitation and short hydraulic residence time. Considering these characteristics, we suggested site-specific thresholds of trophic state classification for Chl.a, TP and SD, based on annual average data at the upper layer of lakes ($3-10{\mu}g\;L^{-1}$ of Chl.a measured by UNESCO method; $13-33{\mu}g\;L^{-1}$ of TP; 1.6-3.2 m of SD for mesotrophic state class, respectively). The threshold value of TP for each trophic state class, corresponded to the upper value of previously reported range, and that of SD was out of the range. We suggested applying only TP and Chl.a in assessment of trophic state of lakes in Korea, excluding SD.
Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.
As greater numbers of fill dams and reservoirs become old, the risks of damage or embankment collapse increases. However, few studies have considered the deterioration and hazard classification of the internal core layers of fill dams. This study reports the results of geotechnical investigations of 13 earth-cored fill dams in Korea, based on no-water borehole drilling, Standard Penetration Test, and 2D and 3D electrical resistivity surveys along with in situ and laboratory testing. High-capacity no-water boring minimized core layer disturbance while providing continuous core sample recovery. The results allow the classification of potential hazards related to the existing core layers based on both visual inspection of the recovered samples and the results of engineering surveys and tests. Four types of potential hazard are classified: locally fluidized core with a high water content, rapid water inflow to a borehole, cores with granular materials, and relatively low stiffness of core. Among these, the locally fluidized core is the most critical hazard that requires remedial action because it is related to the potential internal flow path and internal erosion. The other three hazard types are of medium importance and require careful monitoring and regular inspection. Of note, there was no correlation between age and core deterioration. The results are expected to aid the safe management and potential upgrading of aging cored fill dams.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
The purpose of this study is to evaluate the water pollution degree in the Mid-Nakdong River watershed regarding to landcover types using GIS method. As a result of landcover classification, rate of urban appeared highly on Daegu Metropolitan city. Also, rate of agriculture showed highly in the riparian zones of the Nakdong and Guemho River and rate of forest appeared highly in the borders of the study area. To identify the groups of watershed with similar landcover patterns using the Cluster Analysis. According to the cluster analysis, the fifty sub-watersheds were grouped in three clusters, 'Urban watershed', 'Agriculture watershed', 'Forest watershed'. The proportion of urban area in each cluster had a positive correlation with water pollution degree. Otherwise, the proportion of agriculture in the Agriculture watershed had a high positive correlation with water pollution degree. Therefore, it is necessary to estimate environmental capacity of water duality considering ecological and environmental characteristics of watershed ecosystem and expand water duality monitoring systems to small stream.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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