Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.
Struvite (MgNH4PO4 ⋅ 6H2O) and hydroxyapatite (HAP, Ca10(PO4)6(OH)2) precipitation in urine-separating toilets (NoMix toilets) causes severe maintenance problems and also reduce the phosphate and calcium content. Application of urine separating technique and extraction of by-products from human urine is a cost effective technique in waste water treatment. In this study, we extract urine calcite from human urine by batch scale method, using urease producing microbes to trigger the precipitation and calcite formation process. Extracted urine calcite (calcining at 800℃) is a potential adsorbent for removal of heavy metal(loid)s like (Cd2+, Cu2+, Ni2+, Pb2+, Zn2+ and As3+) along with additional leaching analysis of total nitrogen (T-N), phosphate (T-P) and chemical oxygen demand (COD). The transformations of calcite during synthesis were confirm by characterization using XRD, SEM-EDAX and FT-IR techniques. In additional, the phosphate leaching potential and adsorbate (nitrate) efficiency in aqueous solution was investigated using the calcinedurine calcite. The results indicate that the calcite was effectively remove heavy metal(loid)s lead up to 96.8%. In addition, the adsorption capacity (qe) of calcite was calculated and it was found to be 203.64 Pb, 110.96 Cd, 96.02 Zn, 104.2 As, 149.54 Cu and 162.68 Ni mg/g, respectively. Hence, we suggest that the calcite obtain from the human urine will be a suitable absorbent for heavy metal(loid)s removal from aqueous solution.
values for seven heavy stroms during the period from 1966 to 1976 are derived, using the manual for W.M.O P.M.P analysis of strom precipitation. The hydrometeoroogical and the statistical methods are consisted of the procedure of P.M.P. estimation in this study. It is possible to draw P.M.P curves from the view points of area and strom durations. A comparison has been made between the P.M.P values of Nakding River basin and the results of this paper. For a storm period of 24 hours, the P.M.P value at the maximum station is 762 mm and the moistrue maximization ratio are within the range 1.17 to 1.41 for the seven selected stroms.
Recently, several attempts have been made to provide reasonable information on unusual severe weather phenomena such as tolerant heavy rains and very wild typhoons. Quantitative precipitation forecasts and probabilistic quantitative precipitation forecasts (QPFs and PQPFs, respectively) might be one of the most promising methodologies for early warning on the flesh floods because those diagnostic precipitation models require less computational resources than fine-mesh full-dynamics non-hydrostatic mesoscale model. The diagnostic rainfall model used in this study is the named QPM(Quantitative Precipitation Model), which calculates the rainfall by considering the effect of small-scale topography which is not treated in the mesoscale model. We examine the capability of probabilistic diagnostic rainfall model in terms of how well represented the observed several rainfall events and what is the most optimistic resolution of the mesoscale model in which diagnostic rainfall model is nested. Also, we examine the integration time to provide reasonable fine-mesh rainfall information. When we apply this QPM directly to 27 km mesh meso-scale model (called as M27-Q3), it takes about 15 min. while it takes about 87 min. to get the same resolution precipitation information with full dynamic downscaling method (called M27-9-3). The quality of precipitation forecast by M27-Q3 is quite comparable with the results of M27-9-3 with reasonable threshold value for precipitation. Based on a series of examination we may conclude that the proosed QPM has a capability to provide fine-mesh rainfall information in terms of time and accuracy compared to full dynamical fine-mesh meso-scale model.
The chemical characteristics of precipitation was investigated in Pusan area. Samples were collected from January to November in 1996 at 4 sites, and analyzed pH, major soluble ionic components(C $l^{[-10]}$ , N $O_3$$^{[-10]}$ , S $O_4$$^{2-}$, N $a^{+}$, $K^{+}$, N $H_4$$^{+}$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$). The order of anion and cation concentrations for the initial precipitation were C $l^{[-10]}$ > S $O_4$$^{2-}$ > N $O_3$$^{[-10]}$ , and $Ca^{2+}$ > N $a^{+}$ > N $H_4$$^{+}$ > $Mg^{2+}$ > $K^{+}$, respectively. At coastal sites(P1 and P2) C $l^{[-10]}$ and N $a^{+}$ of maritime sources (seasalt) were high, but at inland sites(P3 and P4) nss-C $a^{2+}$ and nss-S $O_4$$^{2-}$ were high. Calcium ion for the initial precipitation showed high value of enrichement factor(EF) relative to seawater composition. The contribution of seasalt to the composition of precipitation was higher at bite P1 (53.5%) than those of the other sites. Throughout the year the concentrations of major ions for the initial precipitation were low in the heavy rain season. The mean pH for the initial precipitation was 5.4 and showed the negative relationship with the precipitaion amount. The S $O_4$$^{2-}$ and N $O_3$$^{[-10]}$ do not play an important role in rain acidification due to the high(97%) neutralizing effect of amonia and calcium species.and calcium species.
This work presents the adsorption capability of green tea and ginseng leaves to adsorb heavy metals such as Cd(II), Cu(II), and Pb(II) in aqueous solution. FT-IR analysis indicates the presence of oxygen containing functional groups (carboxyl groups) in two kinds of leaves. High pH condition was favorable to the adsorption of heavy metal ions due to the enhanced electrostatic attraction and the precipitation reaction of metal ions. The adsorption of Cd(II), Cu(II), and Pb(II) reached equilibrium within 10 min, achieving high removal efficiencies of 80.3-97.5%. The adsorption kinetics data of heavy metal ions were fitted well with the pseudo-second-order kinetic model. The maximum adsorption amounts of Cd(II), Cu(II), and Pb(II) ions were 8, 3.5, and 15 mg/g, respectively, in the initial concentration range from 0.15 to 0.75 mM. Based on the fitting data obtained from isotherm models, heavy metal adsorption by green tea and ginseng leaves could occur via multi-layer sorption.
본 연구에서는 pH 변화에 따른 인공 산성광산배수로부터 중금속 제거와 침전물 생성에 대한 연구를 수행하였다. 인공 산성광산배수는 폐광산에서 유출되는 산성광산배수에 다량 포함된 Fe, Al, Cu, Zn, Mn의 황산염을 이용하여 제조하였다. 실험은 5가지의 중금속에 대하여 초기 농도 30과 70 mg/L의 단일 및 혼합 시료를 이용하여 수행하였다. Fe와 Al은 각각 pH 4.0과 5.0에서 대부분 제거되었으며 그 외 중금속은 pH가 증가함에 따라 서서히 감소하였다. 단일 및 혼합 중금속 시료에 대한 pH 증가에 따른 농도 변화는 대체로 유사한 경향을 나타낸다. 수용액으로부터 중금속 제거 효과는 초기 농도와 관계없이 유사한 경향을 나타내고 pH 변화에 따라 확연한 차이를 나타낸다. X-선회절분석을 이용하여 침전물에 대한 광물 감정을 수행하였으며 pH가 증가함에 따라 결정도가 증가하는 경향을 나타낸다. 수용액 내에 중금속 농도가 감소하면서 생성되는 침전물은 Fe-침철석(FeOOH), Al-배사알루미나이트(Al4(SO4)(OH)10·4H2O), Cu-코넬라이트Cu19(OH)32(SO4)Cl4·3H2O)와 테놀라이트(tenorite: CuO), Zn-진사이트(ZnO), Mn-하우스마나이트(Mn3O4)이다.
천연제올라이트와 제강전로슬래그를 혼합 소성한 펠렛형 세라믹 소재(ZS 세라믹)를 이용하여 산성폐수 내 중금속의 제거특성 및 제거기작을 연구하고자 하였다. 세라믹 소재의 최적의 소성온도는 $600{\sim}800^{\circ}C$로 파악되었으며 소성시간에 따른 중금속 제거효율의 변화는 거의 나타나지 않았다. ZS 세라믹의 최적의 투여농도는 2~5%임을 알 수 있었고 최대의 중금속 제거능은 중금속별로 Al 84.7 mg/g, Cd 37.3 mg/g, Cr 81.7 mg/g, Cu 55.6 mg/g, Fe 57.2 mg/g, Mn 32.1 mg/g, Ni 38.0 mg/g, Pb 71.6 mg/g, Zn 46.3 mg/g로 나타났다. pH는 ZS 세라믹의 중금속 제거에 큰 영향을 미치는 인자로 파악되었다. ZS 세라믹에 의한 중금속의 제거 기작 실험을 통해 ZS 세라믹은 천연제올라이트에 의한 이온교환 및 흡착의 기작과 제강전로슬래그의 알칼리 공급에 의한 중화침전의 기작이 동시에 발생하는 중금속 처리제임을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 우리나라를 주기적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, EST 기법에 적용하여 극한강수량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍은 연평균 3.18회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 태풍에 의해 발생하는 강수량은 관측 지점과 발생한 태풍별로 매우 상이한 강수량을 갖는 것으로 분석되었다. 태풍으로 인한 극한강수량의 특성 분석을 위해 지속시간 1시간과 24시간 연최대시간강수량 및 태풍에 의해 발생한 각 연강수량을 대상으로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 분석결과에서 전라도와 경상도 및 강원도 지역에서 극한강수량의 평균과 표준편차가 과거에 비해 증가한 것으로 나타났다. 또한, 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 143개 태풍에 대하여, 중심 위치 및 중심 기압 자료와 우리나라 강수관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 EST 기법에 적용하였다. EST 기법을 적용하여 지속시간별 재현기간별 극한강수량을 산정한 결과, 전라도와 경상도 및 강원도 지역이 태풍에 의해 극한강수가 발생할 가능성이 큰 것으로 나타났다.
Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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