Explicitly spatially distributed and reliable data on industrial water demand is very much important for both policy makers and researchers in order to carry a region-specific analysis of water resources management. However, such type of data remains scarce particularly in underdeveloped and developing countries. Current research is limited in using different spatially available socio-economic, climate data and geographical data from different sources in accordance to predict industrial water demand at finer resolution. This study proposes a random forest regression (RFR) model to predict the industrial water demand at 0.50× 0.50 spatial resolution by combining various features extracted from multiple data sources. The dataset used here include National Polar-orbiting Partnership (NPP)/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) night-time light (NTL), Global Power Plant database, AQUASTAT country-wise industrial water use data, Elevation data, Gross Domestic Product (GDP), Road density, Crop land, Population, Precipitation, Temperature, and Aridity. Compared with traditional regression algorithms, RF shows the advantages of high prediction accuracy, not requiring assumptions of a prior probability distribution, and the capacity to analyses variable importance. The final RF model was fitted using the parameter settings of ntree = 300 and mtry = 2. As a result, determinate coefficients value of 0.547 is achieved. The variable importance of the independent variables e.g. night light data, elevation data, GDP and population data used in the training purpose of RF model plays the major role in predicting the industrial water demand.
본 연구에서는 안산천을 대상으로 하천의 비점오염원 추적조사를 하였다. 사용된 Multiple Antibiotic Resistance Analysis (MARA) 기법은 사람과 각각의 동물의 장을 통해 배출되는 분변성 미생물들이 항생제에 대한 저항 정도가 다름을 이용하여 기지의 미생물에 대해 데이터베이스를 구축하고 미지 시료에 대해 통계적 분석을 통해 오염원을 찾아내는 방법이다. 안산천 유역을 크게 상류(축산농가지역), 중류(구시가지), 그리고 하류(신시가지) 지역으로 나누어 하천 유역의 환경적인 영향을 알아보고자 하였다. 통계 분석 결과, 가축, 애완 동물, 사람으로 구분한 3-Way 방법의 경우 45.8%가 가축으로 분류되어 상류 지역은 축산 농가 지역의 특성상 동물에 의한 영향이 큰 것으로 판단할 수 있었다. 중류는 구시가지 지역으로써 인간의 영향이 60% 이상으로 나타났으며, 하류 지역 역시 신시가지 지역으로 인간의 영향이 80% 이상으로 나타났다. 실제 현장 조사를 근거로 예상할 수 있었던 비점오염원과 MARA를 통한 분석 결과가 매우 일치하는 모습을 통해 비점오염원 추적을 위한 MARA기법의 유용성을 판단할 수 있었으며, 각 지역의 특성에 맞는 데이터 베이스 구축을 통해 효과적인 비점오염원의 추적이 가능할 것으로 기대된다.
구름에서의 다중산란 효과는 Mie 산란현상을 이용하는 탄성산란 라이다에서 그 해를 구하는데 있어서, 매우 중요한 오차요인으로 작용하기 때문에 이 효과를 보정하는 것은 그 자체만으로도 매우 중요하다. 이를 위하여 구름에서 다중산란되는 현상을 Monte Carlo 방법으로 계산하였으며, 이 결과를 적용하여 물방울 구름의 총량과 유효입자크기를 추출하는 방법을 제안하였다. 구름의 유효입자 크기가 $2.5{\mu}m$ 이하일 경우엔 355 nm나 1064 nm에서 얻은 두 파장의 소광계수로 쉽게 그 값들을 구할 수 있음을 알 수 있었다. 크기가 큰 경우엔 라이다 신호의 안정화된 선형편광도가 유효입자크기, 총량, 그리고 소광계수와 관련이 있음을 알 수 있었으며, 이 관계를 통하여 큰 입자의 경우에도 라만 라이다와 편광 라이다를 이용한다면 유효입자크기와 총량을 구할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
The objective of this paper is to evaluate the feasibility of using an optimization model as a effective way to search conjunctive operation scheme to meet two conditions; one is to minimize the electric cost for pumping and another is to meet the water demand for satisfying customers. The feasibility is confirmed as comparing the best combinations of pumps between multi-regional water supply networks from multiple sources which are obtained through an optimization modeling and EPAnet modeling. KModsim model, a network optimization model, was used to determine conjunctive operation scheme in the pipe system. KModsim, based on Lagrangian Relaxation algorithm, is useful for modeling network system and obtaining simultaneously pump combination and water allocation with given input option such as energy unit cost supplying from a source into a consumer, operating pumping combination. This study develops the procedure of determining optimal conjunctive operation scheme with using KModsim model. As a study region, the water supplying systems of the Geojae-city in the Geongsang Namdo Province was selected and investigated. The EPAnet hydraulic simulation result(Ryu et al, 2007, KSWW) gave input data for optimization model; energy unit price(won/$m^3$), water service available area etc.. It was assured that the combination of pump operation through optimum conjunctive operation is to be optimum scheme to obtain the best economic water allocation with comparison to the hydraulic simulation result such as electric cost and pump combination cases. The results obtained through the study are as follows. First, It was found that a well-allocated water supply scheme, the best combination of pump operation through optimum joint operation, promises to save the electric cost and satisfy all operational goals such as stability and revenues during the period. Second, an application of KModSim, a network model, gave the amount of water allocation from each source to a consumer with consideration of economic supply. Finally, in a service area available to supply through conjunctive operation of existing inter-regional water supply networks within short distance, a conjunctive operation is useful for determining each transmission pipeline's service area and maximizing the effectiveness of optimizations in pumping operation time.
The characteristics of surface circulation in the Yellow Sea and the East China Sea are discussed by analyzing a great deal of current data observed by 142 sets of mooring buoy and 58 sets of drifters trajectories collected in the Yellow Sea and the East China Sea through domestic and abroad measurements. Some major features are demonstrated as bellow: 1) Tsushima Warm Current flows away from the Kuroshio and has multiple sources in warm half year and comes only from Kuroshio surface water in cold half year. 2) Taiwan Warm Current comes mainly from the Taiwan Strait Water in warm half year and comes from the intruded Kuroshio surface water and branches near 27N in cold half year. 3) The Changjiang Diluted Water turns towards Cheju Island in summer and flows southward along the coastal line in winter. 4) The study sea area is an eddy developing area, especially in the southern area of Cheju Island and northern area of Taiwan.
Objectives: The objective of this study was to build COD regression models for the Han River and evaluate water quality. Methods: Water quality data sets for the dry season (as of January) during a four-year period (2012-2015) were collected from the database of the Han River automatic water quality monitoring stations. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR) were used to build five-descriptor COD models. Multivariate statistical techniques such as principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) are useful tools for extracting meaningful information. Results: The $r^2$ of the best COD models provided significant high values (> 0.8) between 2012 and 2015. Total organic carbon (TOC) was a surrogate indicator for COD (as COD/TOC) with high reliability ($r^2=0.63$ in 2012, $r^2=0.75$ for 2013, $r^2=0.79$ for 2014 and $r^2=0.85$ for 2015). The ratios of COD/TOC were calculated as 2.08 in 2012, 1.79 in 2013, 1.52 and 1.45 in 2015, indicating that biodegradability in the water body of the Han River was being sustained, thereby further improving water quality. The BOD/COD ratio supported these findings. The cluster analysis revealed higher annual levels of microorganisms and phosphorous at stations along the Hangang-Seoul and Hantangang areas. Nevertheless, the overall water quality over the last four years showed an observable trend toward continuous improvement. These findings also suggest that non-point pollution control strategies should consider the influence of upstreams and downstreams to protect water quality in the Han River. Conclusion: This data analysis procedure provided an efficient and comprehensive tool to interpret complex water quality data matrices. Results from a trend analysis provided much important information about sources and parameters for Han River water quality management.
In a small island community with a population of less than 100 residents, nine persons died and five experienced severe illnesses during the period from November 1986 to May 1988. Their initial symptoms were sore throat and fever. Renal failure and hepatitis developed within one week after the onset. Oral mucosal ulcer developed in some cases. After one week, progressive respiratory failure and dyspnea developed evidently and severe respiratory distress and hypoxia preceded those fatal cases. Chest X-ray findings revealed bilateral diffuse multiple cystic lesion with occasional multiple large emphysematous bullae. Based on these features paraquat poisoning was diagnosed and route of poisoning was investigated. In three sources of drinking water, trace amount of paraquat was detected in November 1988, six months after the incidence of recent fatal case. In November 1988, soybean sauces and soybean pastes from 12 households were found contaminated with high concentration of paraquat, the cause could not be identified. The possibility of the contamination of drinking water as the cause of this mass poisoning has been suggested.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
Choi, Yunhee;van der Tak, Floris F.S.;van Dishoeck, Ewine F.;Bergin, Edwin A.
천문학회보
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제40권2호
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pp.42.2-43
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2015
Massive stars play a major role in the interstellar energy budget and the shaping of the galactic environment. The water molecule is thought to be a sensitive tracer of physical conditions and dynamics in star-forming regions because of its large abundance variations between hot and cold regions. Herschel/HIFI allows us to observe the multiple rotational transitions of H2O including the ground-state levels, and its isotopologues toward high-mass star-forming regions in different evolutionary stages. Photodissociation regions (PDRs) are also targeted to investigate the distribution of water and its chemistry. We present line profiles and maps of H2O using data from two guaranteed-time key programs "Water In Star-forming regions with Herschel" and "Herschel observations of EXtra-Ordinary Sources". We analyze the temperature and density structures using LTE and non-LTE methods. We also estimate turbulent and expansion velocities, and abundance of water in the inner and outer envelopes using the 1D radiative transfer code. Around high-mass protostars we find H2O abundances of ~10-8-10-9 for the outer envelope and ~10-4-10-5 for the inner envelope, and expansion and turbulent velocities range from 1.0 km s-1 to 2.0 km s-1. The abundances and kinematic parameters of the sources do not show clear trends with evolutionary indicators. The Herschel/HIFI mapping observations of H2O toward the Orion Bar PDR show that H2O emission peaks between the shielded dense gas and the radicals position, in agreement with the theoretical and the observational PDR structure. The derived H2O abundance is ~10-7 and peaks at the depth of AV ~8 mag from the ionization front. Together with the low ortho-to-para ratio of H2O (~1) presented by Choi et al. (2014), our results show that the chemistry of water in the Orion Bar is dominated by photodesorption and photodissociation.
Bastola, Shiksha;Lee, Sangheop;Kareem, Kola Yusuff;Jung, Younghun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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pp.151-151
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2021
The alarming climate change impacts are demanding the use of renewable energy sources like never before. Hydropower is one of the most cost-effective and environmental friendly energy technology recognized in the world. Big hydropower projects come up with the requirements of huge investment costs along with environmental impacts, whereas small hydropower(SHP) are considered a best solution for the economical source of energy. SHP, basically Run-of-River (RoR) type plants can be sustainable renewable energy sources and given the nature of perennial rivers flowing from steep gradient and rugged topography, feasibility of such plants is equally high in Nepal. The objective of this study is to determine the primary potential sites for the development of RoR type SHP sites using Geo-spatial Information System(GSIS). The use of GSIS enables precise survey of large area within a short period of time. This study has focused on the determination of locations by establishing defined criterions and methodologies and hence have located multiple locations rather than selecting one best location. The approach is applicable for the rapid initial screening of potential locations and results can facilitate detail feasibility study for the technical and economic analysis of SHP in the basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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