It is basic for a flood prediction to calculate direct runoff from rainfall in a basin by the rainfall-runoff model. The direct runoff is calculated from rainfall excess or effective rainfall based on a rainfall-runoff model. The total rainfall minus rainfall loss equals rainfall excess with time. This loss can be treated equal to an infiltration loss under the assumption that the infiltration is a major one among the losses in the rainfall-runoff model. Practically obtaining the infiltration loss $\Phi$ index method, W index method or modified ones of these have been used. In this study it is assumed the loss of rainfall in a basin be a well-known Horton infiltration mechanism. And in case that the parameter set is given in the Horton infiltration model a procedure and assumption for calculating hourly infiltration loss and rainfall excess are offered and the results of its application are compared with those of $\Phi$ index method. By this study it is well shown the value of Horton infiltration function is exponentially decay with time as the Horton infiltration mechanism.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.269-280
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2017
Recently, in the United States, there has been short-term intensive rainfall due to El Ni?o and Rania. The Rim Fire was a wildland fire that was started in a remote canyon in Stanislaus National Forest in California. This portion of the central Sierra Nevada spans Tuolumne and Mariposa counties. This study is about estimating unsteady soil loss due to rainfall impact according to Rim Fire at California. It implies that caution needs to be taken in selecting the grid size for estimating soil loss using numerical modeling approach. Soil loss increased in all duration times before Rim fire. But it increased until 7 days and reduced or kept stable after that. Based on the 2014 average rainfall 1388 mm/yr, soil loss was estimated to be 247,518 ton/ha/yr before Rim Fire, and 9,389,937 ton/ha/yr after that.
Kim, Jonggun;Jang, Jin Uk;Seong, Gak Gyu;Cha, Sang Sun;Park, Youn Shik
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.6
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pp.13-20
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2018
Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used to estimate potential soil loss because USLE is a simple and reliable method. The rainfall erosivity factor (R factor) explains rainfall characteristics. R factors, cited in the Bulletin on the Survey of the Erosion of Topsoil of the Ministry of Environment in the Republic of Korea, are too outdated to represent current rainfall patterns in the Republic of Korea. Rainfall datasets at one minute intervals from 2013 to 2017 were collected from fifty rainfall gauge stations to update R factors considering current rainfall condition. The updated R factors in this study were compared to the previous R factors which were calculated using the data from 1973 to 1996. The coefficient of determination between the updated and the previous R factors shows 0.374, which means the correlation is not significant. Therefore, it was concluded that the previous R factors might not explain current rainfall conditions. The other remarkable result was that regression equations using annual rainfall data might be inappropriate to estimate reasonable R factors because the correlation between annual rainfall and the R factors was generally unsatisfy.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.3
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pp.53-58
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2011
This study is analyzed the characteristics of the soil erosion with the geotechnical conditions and rainfall conditions, such as the ground slope, the compaction ratio, rainfall intensity and duration of rainfall etc. To this ends, a series of model test are conducted on clayey sands. From the results, the variation of soil loss is analyzed with the geotechnical and the rainfall conditions. The amount of soil loss is decreased as the increase of compaction ratio and is increased as the ground slope, rainfall intensity and the duration of rainfall.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.42
no.3
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pp.76-88
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2000
AGNPS model is applied in this study to analyze the changes of non-point source pollutant according to AMC condition using probable rainfall. Probable rainfall of H-dam area by Gumber's extreme value distribution is computed through frequency analysis for each return period. 35 coarse grids are subdivided into 134 find grids of finite differential network to analyze peak flow soil loss quantity and nutrients of study area and the modified CN estimation equation shows good result about rainfall events-peak flow relationship. And as the consequence of estimation of soil loss quantity for each rainfall event soil loss quantity shows 120%-170% of actual soil loss quantity Regression analysis for the observed and calculated values of flow T-P AMC has an important effect on nutrients concentration of outflow and it if found that the excessive fertilization under AMC III condition may cause eutrophication by nutrients because the range of increase of outflow concentration appears relatively high.
Soil loss is one of the significant disasters which have threatened human community and ecosystem. Particularly, Korea has high vulnerability of soil loss because rainfall is concentrated during summer and mountainous regions take more than 70% of total land resources. Accordingly, the sediment control management plan are required to prevent the loss of soil resources and to improve water quality in the receiving waterbodies. In this regard, the objectives of this study are 1) to quantify the effect of the Vegetative Filter Strip (VFS) on sediment runoff reduction and 2) to analyze the relationship of rainfall intensity and sediment runoff. For this, SATEEC and VFSMOD were used to estimate sediment runoff according to rainfall intensity and to quantify the effect of VFS on sediment runoff reduction, respectively. In this study, the VFS has higher impact on sediment reduction for lower maximum rainfall intensity, which means that the maximum rainfall intensity is one of significant factors to control sediment runoff. Also, the sediment with VFS considered was highly correlated with maximum rainfall intensity. For these results, this study will contribute to extend the applicability of VFS in establishing eco-friendly sediment control plans.
Soil erosion in North Korea has been continued to accelerate by deterioration of topographical conditions. However, few studies have been conducted to predict the amount of soil loss in North Korea due to limited data so far. Rainfall erosivity is an important factor to predict the amount of long-term annual soil loss by USLE (universal soil loss equation). The purpose of this study is to investigate rainfall erosivity, which presented the potential risk of soil erosion by water, in North Korea. Annual rainfall erosivities for 27 stations in North Korea for 1983~2010 were calculated using regression models based on modified Institute of Agricultural Sciences (IAS) index in this study. The result showed that annual average rainfall erosivity in North Korea ranged from 2,249 to 7,526 and averaged value was $4,947MJmm\;ha^{-1}\;hr^{-1}\;yr^{-1}$, which corresponded to about 70% of annual average rainfall erosivity in South Korea. The finding was that the potential risk of soil erosion in North Korea has been accelerated by the increase of rainfall erosivity since the late 1990s.
Kim, Hye-Jin;Song, Jin-A;Lim, You-Jin;Chung, Doug-Young
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.45
no.1
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pp.112-117
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2012
The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) is a revision of the Universal Soil Loss Equation (USLE). However, changes for each factor of the USLE have been made in RUSLE which can be used to compute soil loss on areas only where significant overland flow occurs. RUSLE which requires standardized methods to satisfy new data requirements estimates soil movement at a particular site by utilizing the same factorial approach employed by the USLE. The rainfall erosivity in the RUSLE expressed through the R-factor to quantify the effect of raindrop impact and to reflect the amount and rate of runoff likely is associated with the rain. Calculating the R-factor value in the RUSLE equation to predict the related soil loss may be possible to analyse the variability of rainfall erosivity with long time-series of concerned rainfall data. However, daily time step models cannot return proper estimates when run on other specific rainfall patters such as storm and daily cumulative precipitation. Therefore, it is desirable that cross-checking is carried out amongst different time-aggregations typical rainfall event may cause error in estimating the potential soil loss in definite conditions.
This experiment was conducted in Suwon and Iksan city from 2012 to 2014 to evaluate soil erosion and nutrient loss from irrigated paddy fields during cropping period. Rainfall amount and rainfall erosivity of $EI_{30}$ were, on average, 1,026 mm and $3,922mm\;ha^{-1}yr^{-1}hr^{-1}$ for the cropping period, respectively, and the rainfall event with maximum $EI_{30}$ occurred in July. Annual average of runoff was $2,508MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Suwon and $3,375MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Iksan, accounting for 36% of rainfall of the cropping period. Nutrient loss by runoff, on average, was $7.0kg\;N\;ha^{-1}yr^{-1}$, $1.3kg\;P\;ha^{-1}yr^{-1}$, and $16.6kg\;K\;ha^{-1}yr^{-1}$; N, P, and K loss were 5.0, 0.6, and $8.3kg\;ha^{-1}yr^{-1}$, respectively, in Suwon and 8.9, 1.9, and $16.7kg\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Iksan. Soil loss in Korean paddy rice was evaluated as $0.33MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ ranging from $0.05MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ to $0.88MT\;ha^{-1}yr^{-1}$. Amount of soil loss, however, depended on areas and year influenced by variation of rainfall amount and intensity. Interestingly, soil erosion in Iksan in 2012 was remarkably greater than those in other periods due to heavy rainfall between late May and June with soil flake dispersion right after the rice-planting season.
Climate change has been social and environmental issues, it typically indicates the trend changes of not only temperature but also rainfall. There is a need to consider climate changes in a long-term soil erosion estimation since soil loss in a watershed can be varied by the changes of rainfall intensity and frequency of torrential rainfall. The impacts of rainfall trend changes on soil loss, one of climate changes, were estimated using Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) employing L module with current climate scenario and future climate scenario collected from the Korea Meteorological Administration. A 62 $km^2$ watershed was selected to explore the climate changes on soil loss. SATEEC provided an increasing trend of soil loss with the climate change scenarios, which were 182 ton/ha/year in 2010s, 169 ton/ha/year in 2020s, 192 ton/ha/year in 2030s,182 ton/ha/year in 2040s, and 218 ton/ha/year in 2050s. Moreover, it was found that approximately 90% of agricultural area in the watershed displayed the soil loss of 50 ton/ha/year which is exceeding the allow able soil loss regulation by the Ministry of Environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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