Abadi, M. Heydari Nosrat;Darvishi, H. Hassanpour;Nouri, A.R. Zamani
Computers and Concrete
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v.24
no.5
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pp.445-452
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2019
In this paper, dynamic stress, strain and deflection analysis of concrete pipes conveying nanoparticles-water under the seismic load are studied. The pipe is buried in the soil which is modeled by spring and damper elements. The Navier-Stokes equation is used for obtaining the force induced by the fluid and the mixture rule is utilized for considering the effect of nanoparticles. Based on refined two variables shear deformation theory of shells, the pipe is simulated and the equations of motion are derived based on energy method. The Galerkin and Newmark methods are utilized for calculating the dynamic stress, strain and deflection of the concrete pipe. The influences of internal fluid, nanoparticles volume percent, soil medium and damping of it as well as length to diameter ratio of the pipe are shown on the dynamic stress, strain and displacement of the pipe. The results show that with enhancing the nanoparticles volume percent, the dynamic stress, strain and deflection decrease.
A field velocity resistivity probe (FVRP) can measure compressional waves, shear waves and electrical resistivity in boreholes. The objective of this study is to perform the soil classification through a machine learning technique through elastic wave velocity and electrical resistivity measured by FVRP. Field and laboratory tests are performed, and the measured values are used as input variables to classify silt sand, sand, silty clay, and clay-sand mixture layers. The accuracy of k-nearest neighbors (KNN), naive Bayes (NB), random forest (RF), and support vector machine (SVM), selected to perform classification and optimize the hyperparameters, is evaluated. The accuracies are calculated as 0.76, 0.91, 0.94, and 0.88 for KNN, NB, RF, and SVM algorithms, respectively. To increase the amount of data at each soil layer, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) are applied to overcome imbalance in the dataset. The CTGAN provides improved accuracy in the KNN, NB, RF and SVM algorithms. The results demonstrate that the measured values by FVRP can classify soil layers through three kinds of data with machine learning algorithms.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.31
no.2
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pp.102-112
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2003
This study was carried out to research and develop a shallow green rooftop system which would require low maintenance and therefore could be used for existing rooftops. To achieve these goals, the conceptual model was induced by past studies and the experimental systems were deduced from the conceptual model. On the growth of Sedum sarmentosum grown in these rooftop systems, the effects of artificial substrate type, soil depth, and drainage type were investigated from 3 April to 11 October 2002. Artificial substrates were an alone type and a blending type. The alone type was an artificial substrate formulated by blending crushed porous glass with bark(v/v, 6:4). The blending type was formulated by blending the alone type with loam(v/v, 1:1). Soil depths were 5cm, loom, and 15cm. Drainage types were a reservoir-drainage type and a drainage type. The reservoir-drainage type could keep water and drain excessive water at the same time. The drainage type could drain excessive water but could not keep water. Covering area, total fresh and dry weight, visual quality, and water content per 1g dry matter were measured. All the variables were analyzed by correlation analysis and factor analysis. The results of the study are summarized as follows. The growth increment was higher in the blending type than in the alone type, the highest in loom soil depth and higher in the reservoir-drainage type than in the drainage type. The growth quality was higher in the blending type than in the alone type, the highest in l0cm soil depth, and higher in the drainage type than in the reservoir-drainage type. In consideration of the permissible load on the existing rooftops and the effects of the treatments on the growth increment and quality, the system should adopt the blending type in artificial substrate types, 5~10cm in soil depths, and the drainage type in drainage types. This system will be well-suited to the growth of Sedum sarmentosum, and when the artificial substrate was in field capacity, the weight will be 75~115kg/$m^2$.
Kim, Yoo-Hak;Yoon, Jung-Hui;Jung, Beung-Gan;Kim, Min-Kyun
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.34
no.3
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pp.213-236
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2001
The ionic composition of soil solution is related to a nutrient uptake by plant. Many models for estimating ionic composition of solution have been developed, and most of them have been used for calculating a content of mineral and ionic species in a geochemical point of view. An approximation model considering both cation and anion in soil solution was developed. Variables such as pH, Eh, EC, cations(K, Ca, Mg. Na, Fe, Mn, Al, $NH_4{^+}$), anions(Si, S, P, CY, $NO_3{^-}$, $HCO_3{^-}$ and chemical equilibria of ionic species in soil solution were input into Excel sheet. The activities of soluble ion, ionpairs and complexes of input element were estimated by Newton-Raphson method using conditional equilibrium constant calculated by Davies equation and special models. Equilibrium contents of insoluble minerals and complexes were also calculated.
In most mountainous parts of the temperate zone of Japan along the Pacific Ocean, some climatic climax forests, whose main dominant species is Fagus crenate, F. japonica or Quercus mongolica var. grosseserrata, are distributed. In the riparian regions of the zone, however, there appear summer green forests composed of the different species from the climatic climax forests. Climate plays an important role in determining the overall distribution of vegetation, but some environmental factors, i.e., topography, soil type, soil moisture content, etc. have a great influence on vegetation formation. Riparian forests seem to be controlled by various geomorphologic disturbances, such as landslide, soil erosion and accumulation. The study aims to present the relationships among vegetation, soils and landforms in the process of determining riparian forests dominated by Fraxinus platypoda and Pterocarya rhoifolia establishment in the mountainous region of central Japan. The study area extends an area of 302 ha with a range of elevation between 925 m and 1,681 m at the Chichibu mountains. The landforms were corditied at sampling grids (25 $\times$ 25 m, n = 4,843) using a hierarchical system, and a brief description of the forest soil classification was also given. The mutual relationship analysis indicated that forest soils and landforms play a significant role in determining the geomorphological process of riparian forest, and shaping the ultimate pattern of vegetation. At the study area, riparian forests were mainly found on the $B_E$ forest soil type and steep slopes ( > 30$^{\circ}$) at convex slopes along the streams. On the other hand, the direction of slopes did not have a significant impact on the establishment of the riparian forests. A mosaic of patchy distribution of those riparian forests on the slightly wetter $B_E$ forest soil type was one of the characteristic features of the study area. This particular soil which contained large talus gravels was found on the land formed by erosion and deposition of landslide.
Seo, Jiyu;Won, Jeongeun;Choi, Jeonghyeon;Kim, Sangdan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.37
no.3
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pp.204-216
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2021
It is important to understand the factors influencing the temporal and spatial variability of water quality in order to establish an effective customized management strategy for contaminated aquatic ecosystems. In this study, the spatial diversity of the 5-year (2015 - 2019) average total phosphorus (TP) concentration observed in 40 Total Maximum Daily Loads unit-basins in the Nakdong River watershed was analyzed using 50 predictive variables of watershed characteristics, climate characteristics, land use characteristics, and soil characteristics. Cross-correlation analysis, a two-stage exhaustive search approach, and Bayesian inference were applied to identify predictors that best matched the time-averaged TP. The predictors that were finally identified included watershed altitude, precipitation in fall, precipitation in winter, residential area, public facilities area, paddy field, soil available phosphate, soil magnesium, soil available silicic acid, and soil potassium. Among them, it was found that the most influential factors for the spatial difference of TP were watershed altitude in watershed characteristics, public facilities area in land use characteristics, and soil available silicic acid in soil characteristics. This means that artificial factors have a great influence on the spatial variability of TP. It is expected that the proposed statistical modeling approach can be applied to the identification of major factors affecting the spatial variability of the temporal average state of various water quality parameters.
For developing the site-specific fertilizer management strategies of crop, it is essential to know the spatial variability of soil factors and to assess their influence on the variability of crop growth and yield. In 2002 and 2003 cropping seasons within-field spatial variability of rice growth and yield was examined in relation to spatial variation of soil properties in the· two paddy fields having each area of ca. $6,600m^2$ in Suwon, Korea. The fields were managed without fertilizer or with uniform application of N, P, and K fertilizer under direct-seeded and transplanted rice. Stable soil properties such as content of clay (Clay), total nitrogen (TN), organic mater (OM), silica (Si), cation exchange capacity (CEC), and rice growth and yield were measured in each grid of $10\times10m$. The two fields showed quite similar spatial variation in soil properties, showing the smallest coefficient of variation (CV) in Clay $(7.6\%)$ and the largest in Si $(21.4\%)$. The CV of plant growth parameters measured at panicle initiation (PIS) and heading stage (HD) ranged from 6 to $38\%$, and that of rice yield ranged from 11 to $21\%$. CEC, OM, TN, and available Si showed significant correlations with rice growth and yield. Multiple linear regression model with stepwise procedure selected independent variables of N fertilizer level, climate condition and soil properties, explaining as much as $76\%$ of yield variability, of which $21.6\%$ is ascribed to soil properties. Among the soil properties, the most important soil factors causing yield spatial variability was OM, followed by Si, TN, and CEC. Boundary line response of rice yield to soil properties was represented well by Mitcherich equation (negative exponential equation) that was used to quantify the influence of soil properties on rice yield, and then the Law of the Minimum was used to identify the soil limiting factor for each grid. This boundary line approach using five stable soil properties as limiting factor explained an average of about $50\%$ of the spatial yield variability. Although the determination coefficient was not very high, an advantage of the method was that it identified clearly which soil parameter was yield limiting factor and where it was distributed in the field.
Soil moisture is one of the most important interests in hydrological response and the interaction between the land surface and atmosphere. Estimation of Antecedent Wetness Conditions (AWC) which is soil moisture condition prior to a rainfall in the basin should be considered for rainfall-runoff prediction. In this study, Soil Wetness Index (SWI), Antecedent Precipitation Index ($API_5$), remotely sensed Soil Moisture ($SM_{rs}$), and 5 days ground Soil Moisture ($SM_{g5}$) were selected to estimate the AWC at four study area in the Korean Peninsula. The remotely sensed soil moisture data were taken from the AMSR-E soil moisture archive. The maximum potential retention ($S_{obs}$) was obtained from direct runoff and rainfall using Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN) method by rainfall data of 2011 for each study area. Results showed the great correlations between the maximum potential retention and SWI with a mean correlation coefficient which is equal to -0.73. The results of time length representing the time scale of soil moisture showed a gap from region to region. It was due to the differences of soil types and the characteristics of study area. Since the remotely sensed soil moisture has been proved as reasonable hydrological variables to predict a wetness in the basin, it should be continuously monitored.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.33-39
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2019
In this study, an experimental study was carried out with variables of the shape of the ground soil-binder in order to find out whether the shear wave velocity and the ground grade were improved by the ground improvement. In this study, the shear wave velocity was measured using the crosshole method with variables of the shape of the ground soil-binder. In addition, the prediction formula of the shear wave velocity for suitability of N-Values for the domestic soil conditions are proposed using the result value of this study and the existing results of shear wave velocity. As a result, the shear wave velocity of the ground has increased. In addition, the prediction formula proposed in this study reasonably issued the existing experimental results regardless of the stratum conditions.
The purpose of this study was to analyze the effects on meteorological variables in Seoul, Busan and Jeju during the partial solar eclipse event of 22 July 2009 in Korea. Solar irradiance decreased 16 and 19 minutes after eclipse in Seoul and Busan, and 6 minutes before eclipse in Jeju. Minimum solar irradiance occurred 7 and 3 minutes after maximum eclipse in Seoul and Busan, respectively, and 8 minutes before maximum eclipse in Jeju. Solar irradiance began to increase after maximum eclipse in Seoul and Busan, and recovered to the original state as eclipse ended. On the other hand, recovery of solar irradiance after maximum eclipse in Jeju was slower than those of two cities. Temperature drop due to partial solar eclipse were $0.7^{\circ}C$, $4.0^{\circ}C$, $1.5^{\circ}C$ in Seoul, Busan, and Jeju, respectively, and time needed to arrive minimum temperature from maximum eclipse were each 12, 32, 30 minutes, respectively. Change of relative humidity during partial solar eclipse were 2.6%, 17.4%, 12.3% in Seoul, Busan, and Jeju, respectively. Temperature drop turned out to be sharper as altitude increases. Wind speed decreased by each about 1.1 m/s, 3.4 ms/s, 1.4 ms/s due to partial solar eclipse in Seoul, Busan, and Jeju. Soil temperature of 5 cm equally decreased by $0.2^{\circ}C$ in Seoul and Busan, soil temperature of 10 cm maintained almost constant, and soil temperature of 20 cm was hardly affected by eclipse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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