This study was carried out to analyze water cycle characteristics and evaluate water retention function in Jeju Gotjawal forest from 2013 to 2017. The average ratio of throughfall, stemflow, interception loss in Seonhul Gotjawal (SH) and Cheongsu Gotjawal (CS) was 43.1%, 15.8%, and 41.1%, respectively. Rainfall-throughfall, rainfall-stemflow, and rainfall-interception loss were expressed as linear regression equation (p<0.001). The comparison results showed that SH was higher than CS (p<0.05), indicating that the canopy area had an important effect on the difference in stand structure. The average water resources retention rate of the Gotjawal region was 41.9%, which is similar to the total water resources retention rate (40.6%) of Jeju Special Self-Governing Province (JSSGP). Currently, the development of Gotjawal is in progress in JSSGP. The development of Gotjawal will lead to a decrease in the water resources retention rate due to changes in the surface environment such as an increase in impervious areas, which will affect the total groundwater content of JSSGP. Therefore, the conservation of the Gotjawal area is judged to be very important from the point of view of water conservation.
Park, Chan-Won;Sonn, Yeon-Kyu;Hyun, Byung-Keun;Song, Kwan-Cheol;Chun, Hyen-Chung;Moon, Young-Hee;Yun, Sun-Gang
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.44
no.6
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pp.977-982
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2011
This study was conducted to redetermine the rainfall erosion factor (R factor) in USLE for the estimation of soil loss at Korea. The redetermined R factor may be applied more precisely to interpret the changes of regional/yearly/seasonal patterns, including the amount of rainfall and the kinetic energy of rainfall, in Korea. This study calculated the R factors based on 60-minute precipitation data from 60 sites covering the whole country for 30 years from 1981 to 2010. As a result, the annual mean rainfall was $4,147MJ\;mm\;ha^{-1}\;yr^{-1}\;hr^{-1}$ in Korea. Coastal regions of Jeonnam and Gyeongnam, northwest regions of Gyeonggi, and Seoul had the greater values of R factor compared to other regions. The annual mean R factors for every decade were 3,988, 4,085, and $4,370MJ\;mm\;ha^{-1}\;yr^{-1}\;hr^{-1}$ in 1981~1990, 1991~2000, and 2001~2010, respectively. Generally, the R factors had an increasing tendency over and over pest decades. The ratios of summer R factor to total annual mean R factor were 69.8% (1981~1990), 73.7% (1991~2000), and 74.2% (2001~2010). We found that the absolute values and the relative ratios of summer rainfall are gradually increased.
Soil water enters the atmosphere via evapotranspiration, where it transforms into atmospheric water vapor and plays important role in the surface-atmosphere energy exchange. Soil conditions have a direct influence on the effective rainfall, and initial soil moisture conditions are important for quantitatively evaluating the effective rainfall in a watershed. To examine the sensitivity of the initial saturation to hydrologic outflow, a two-dimensional distributed FLO-2D hydrologic model was applied to a small watershed. The initial saturation was set to 0.3, 0.5, and 0.7 and the obtained results were compared. The Green-ampt model was chosen to calculate the penetration loss. Depending on the initial soil moisture, the peak flow rate varied by up to 60%, and the total water volume in the watershed by approximately 40%.
Since slope sliding and loss of railway triggered by a rainfall produce instability in the operation of trains, a proper method to estimate the slope stability considering rainfall Is required. from the field study, sliding induced by rainfall depends on the engineering properties of soils, three dimensional aspect of the slope, rainfall intensity and geological conditions of the soil layers. In this study, among various types of sliding, slope Instability caused by the surface runoff water at the concave zones in a slope is investigated. The depth of runoff water is calculated by using the Rational method and Manning equation. The occurrence of runoff water is evaluated by a comparison between the calculated infiltration rate and rainfall intensity. Pressure heads which can be calculated from the modified Iverson model are used to calculate the factor of safety along the vertical depth of the slope. The modified Iverson model considers the depth of runoff water, thus the maximum hydraulic gradient along the depth of slope is greater than one.
The purpose of this study to present updated regional annual mean rainfall erosivity data in the Republic of Korea. In 2012, Ministry of Environment in Korea published the notice about investigation and survey procedure for the amount of topsoil erosion and adopted USLE (Universal Soil Loss Equation) model to predict the amount of national-scale soil erosion in Korea. In the notice, regional rainfall erosivity values for 158 sites, which is essential to apply the USLE, were included, however, these values came from the data made before 1997 and need to be updated. This study collected, classified and combined annual mean rainfall erosivity data from the literature review to analyze the data. We presented that new iso-erodent map, interpolated by IDW (Inverse Distance Weighted) method and extracted updated regional annual mean rainfall erosivity data at 167 regions for 1961~2015. These values will be used as updated rainfall erosivity data to predict the amount of topsoil erosion in Korea.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.3
no.4
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pp.52-59
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2000
This study was carried out to find out effect of by-product gypsum on reducing soil erosion at the sloping burned area at Sampo-ri, Gosung-gun in Kangwon-province during the period between June 28 and Sept. 30, 2000. Four experimental plots ($1.2m{\times}10m$) were prepared at the study area with slopes $15^{\circ}{\sim}18^{\circ}$ where forest fire took place twice during last 4 years. Phosphogypsum (PG) was applied to the soils of the 4 plots at the rates of 0 (control), 5, 7.5, and 10 ton/ha, respectively. Amount of rainfall, runoff, and soil loss were measured 7 times during the study. In the beginning, the amounts of runoff and soil loss from the PG treated plots were not different from those from the control plot due to steepness of the plots. However, the difference between the amount of runoff and soil loss from the PG treated plots and those from the control became apparent over time. The effect of PG treatment lasted until at least 870 mm of rainfall. Compared to the cumulative runoff from the control plot, the cumulative runoff from the plots treated with 5, 7.5, and 10 ton/ha PG decreased 7%, 31 %, and 35%, respectively. The cumulative soil loss from the plots treated with 5, 7.5, and 10 ton/ha PG decreased 44%, 53%, and 77% compared to that from the control plot. Strong acidity of PG (pH 2.0~2.5) did not affect the acidity of the soil and runoff.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.24
no.3
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pp.115-132
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1996
The purpose of this study is to estimate the soil loss amount with Geographic Information System according to the land use change of Buju mountain area in Mokpo city. To estimate the soil loss, Universal Soil Loss Equation which is the most proper technique to predict soil loss in this site condition is adopted and IDRISI, a raster GIS software, is used. GIS application with USLE is very efficient to estimate soil loss accurately and fastly. In order to decide value and to find application method of USLE factors, we used existing rainfall erosion index, soil erodibility analysis, slope length, slope steepness, vegetation management and practices, which are rated by GIS through the analysis of various studies related USLE. The result of this study was compared with the previous other researches to verify our method of constructing numerical data of USLE's factors. The result of verification of our way showed significance for the soil loss in forest area. But the result of verification for the soil loss in forest area. But the result of verification for the soil loss of cultivated area showed some errors. It seems that this result was due to local variation of topographical map.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.34-38
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2001
The purpose of this study is to estimate temporal soil loss change according to long-term land cover changes using GIS and RS. Revised USLE(Universal Soil Loss Equation) factors were made by using point rainfall data, DEM(Digital Elevation Model), soil map and land cover map. Past two decades land cover changes were traced by using Landsat MSS and TM data. Soil loss in 2000 increased $6.3\;kg/m^{2}/yr$ compared with that in 1983. This was mainly caused by the increased upland area.
As the infrastructures and populations are the condensed in the mega city, urban flood management becomes very important due to the severe loss of lives and properties. For the more accurate calculation of runoff from the urban catchment, hourly or even minute rainfall data have been utilized. However, the time steps of the measured or forecasted data under climate change scenarios are longer than hourly, which causes the difficulty on the application. In this study, daily rainfall data was disaggregated into hourly using the stochastic method. Based on the historical hourly precipitation data, Gram Schmidt orthonormalization process and K-Nearest Neighbor Resampling (KNNR) method were applied to disaggregate daily precipitation into hourly. This method was originally developed to disaggregate yearly runoff data into monthly. Precipitation data has smaller probability density than runoff data, therefore, rainfall patterns considering the previous and next days were proposed as 7 different types. Disaggregated rainfall was resampled from the only same rainfall patterns to improve applicability. The proposed method was applied rainfall data observed at Seoul weather station where has 52 years hourly rainfall data and the disaggregated hourly data were compared to the measured data. The proposed method might be applied to disaggregate the climate change scenarios.
Kareem, Kola Yusuff;Seong, Yeonjeong;Jung, Younghun
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.4
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pp.17-27
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2021
Streamflow prediction is a very vital disaster mitigation approach for effective flood management and water resources planning. Lately, torrential rainfall caused by climate change has been reported to have increased globally, thereby causing enormous infrastructural loss, properties and lives. This study evaluates the contribution of rainfall to streamflow prediction in normal and peak rainfall scenarios, typical of the recent flood at Piney Resort in Vernon, Hickman County, Tennessee, United States. Daily streamflow, water level, and rainfall data for 20 years (2000-2019) from two USGS gage stations (03602500 upstream and 03599500 downstream) of the Piney River watershed were obtained, preprocesssed and fitted with Long short term memory (LSTM) model. Tensorflow and Keras machine learning frameworks were used with Python to predict streamflow values with a sequence size of 14 days, to determine whether the model could have predicted the flooding event in August 21, 2021. Model skill analysis showed that LSTM model with full data (water level, streamflow and rainfall) performed better than the Naive Model except some rainfall models, indicating that only rainfall is insufficient for streamflow prediction. The final LSTM model recorded optimal NSE and RMSE values of 0.68 and 13.84 m3/s and predicted peak flow with the lowest prediction error of 11.6%, indicating that the final model could have predicted the flood on August 24, 2021 given a peak rainfall scenario. Adequate knowledge of rainfall patterns will guide hydrologists and disaster prevention managers in designing efficient early warning systems and policies aimed at mitigating flood risks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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