Park, Jaegon;Lee, Yongjun;Kim, Kiyoung;HwagBo, Jong-Gu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.331-331
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2022
수자원에서의 증발산량은 물의 손실에 해당하고 이는 국가의 수자원 계획 및 개발 등에 기본자료로 이용, 물 순환 과정의 규명, 물 수지 분석, 작물의 소비수량 산정 등 여러 분야에 활용되고 있다. 국내외적으로 이러한 증발산량을 측정하기 위해서 큰 노력을 수행하고 있으며, 측정기기의 고도화 발전으로 인해 에디공분산 방법을 활용한 증발산량 조사가 주목을 받고 있다. 국내에서도 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제9조(수문조사의 실시)에 따라 측정범위가 확대되고 있음에도 적절한 관측소 설치에 관한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 적절한 증발산량 관측망을 설계하는 절차에 관해 연구를 진행하였으며, 기기적 측면과 환경적 측면으로 나누어 분석을 시행하였다. 우선 기기적 측면에서는 에디공분산 방법의 가정사항에 적합한 위치를 선정해야 하며 이는 충분한 풍속 및 난류 발생에 용이한 지점, 관측소가 설치 가능한 위치, 관측소 유지관리를 위한 접근성 및 안정성, 원거리 자료취득을 위한 통신망 등이 고려되어야 한다. 환경적 측면에서는 증발과 증산으로 나누어 고려할 수 있는데 증발은 지면의 특성을 고려한 대상 유역의 경사, 지형, 토성, 토양수분을 분류하였으며, 증산은 대상 유역의 식생, 피복, LAI(leaf area index)를 고려하였다. 결과적으로 관측망 선정을 위하여 기기적 측면, 환경적 측면을 고려하여 분석인자를 산정하였고 증발산량 관측소의 설치지점 선정기준을 마련하였으며 관측망 설계에 대한 정량적인 평가를 위한 기준을 제시하였다.
Purpose: To evaluate the results and prognosis of operative repair to acute rupture of achilles tend on associated sports injury. Materials and Methods: 21 cases were surgically treated and average follow-up period was 1 year and eight months. The forth decade was most common with $55\%$ and soccer was most common in sports with 5 cases. End-to-end suture of ruptured achilles tendon was performed, and paratendinous structure was wrapped sufficiently. Postoperatively. ankle was plantarflexed for 6 weeks with longleg cast. And then 2 weeks interval, short leg cast with equinous position was conversed to functional position. About 10 weeks after operation, ankle was recovered to right angle. Hooker scale was used to evaluate the results. Results: Compared to normal side, heel-floor distance of ruptures side was decreased 0.7 cm in average, and 0.8 cm was deceased after 20 times weight loaded dorsiflexion. Mid-calf circumference was deceased 0.3 cm, and active dorsiflexion and plantar flexion of ankle was decreased each 3 and 5degree. 16 cases showed ‘excellent’result and 5 cases showed ‘satisfactory’. There was no complication, such as re-rupture or infection at operation site. Conclusion: After end-to-end operative repair to achilles tendon, sufficient wrapping of paratendinous structure is efficient for healing and prevention of postoperative adhesion. And serial dorsiflex-ion cast change is considered to be a successful treatment for preventing residual equinus deformity.
We improved the Land Surface Emissivity (LSE) data (Kongju National University LSE v.2: KNULSE_v2) over the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) observation region using recent(2009-2012) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. The surface emissivity was derived using the Vegetation Cover Method (VCM) based on the assumption that the pixel is only composed of ground and vegetation. The main issues addressed in this study are as follows: 1) the impacts of snow cover are included using Normalized Difference Snow Index (NDSI) data, 2) the number of channels is extended from two (11, 12 ${\mu}m$) to four channels (3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$), 3) the land cover map data is also updated using the optimized remapping of the five state-of-the-art land cover maps, and 4) the latest look-up table for the emissivity of land surface according to the land cover is used. The updated emissivity data showed a strong seasonal variation with high and low values for the summer and winter, respectively. However, the surface emissivity over the desert or evergreen tree areas showed a relatively weak seasonal variation irrespective of the channels. The snow cover generally increases the emissivity of 3.7, 8.7, and 11 ${\mu}m$ but decreases that of 12 ${\mu}m$. As the results show, the pattern correlation between the updated emissivity data and the MODIS LSE data is clearly increased for the winter season, in particular, the 11 ${\mu}m$. However, the differences between the two emissivity data are slightly increased with a maximum increase in the 3.7 ${\mu}m$. The emissivity data updated in this study can be used for the improvement of accuracy of land surface temperature derived from the infrared channel data of COMS.
Eleven runoff $plots(3{\times}15\;m)$ were built on a sloping field of a high plateau in Kangwon Province, Korea. The plots were treated with different tillage, residue covers and fertilizers, corn and potato were cultivated, and sediment discharge was measured from the plots for 3 years. Agricultural management practices were monitored around the plots to develop adequate best management practices. The least sediment occurred from the plots with no-till and 100% residue cover $(corn,\;0.1{\sim}2.2\;t/ha/year)$ and with contour tillage and vinyl sheet cover plots $(potato,\;0.1{\sim}0.2\;t/ha/year)$. The largest sediment was measured from the plots with up-and-down till and no cover ($11{\sim}33$ and $16{\sim}31\;t/ha/year$ from corn and potato plots, respectively). The type of organic and commercial fertilizers seemed not to affect sediment discharge. Sediment discharge from contour plots were largely dependent on the collapse of ridges due to the flush of water stored in furrows. The sediment discharge from contour corn and potato plots with no residue cover was $10{\sim}27$ and $16{\sim}24\;t/ha/year$, respectively. No-till with residue cover, vinyl cover for tuber crops, construction of furrow dam, frost heave research, furrow and ridge tillage with furrow dam after tuber crop harvest, limited stalk harvest of row crops, use of winter cover crops, and other common best management practices were recommended to minimize the sediment discharge from a high plateau sloping land culture.
Mean annual soil loss was calculated and critical soil erosion areas were identified for the Congaree River Basin in South Carolina, USA using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model. In the RUSLE model, the mean annual soil loss (A) can be calculated by multiplying rainfall-runoff erosivity (R), soil erodibility (K), slope length and steepness (LS), crop-management (C), and support practice (P) factors. The critical soil erosion areas can be identified as the areas with soil loss amounts (A) greater than the soil loss tolerance (T) factor More than 10% of the total area was identified as a critical soil erosion area. Among seven subwatersheds within the Congaree River Basin, the urban areas of the Congaree Creek and the Gills Creek subwatersheds as well as the agricultural area of the Cedar Creek subwatershed appeared to be exposed to the risk of severe soil loss. As a prototype model for examining future effect of human and/or nature-induced changes on soil erosion, the RUSLE model customized for the area was embedded into ESRI ArcGIS ArcMap 9.0 using Visual Basic for Applications. Using the embedded model, users can modify C, LS, and P-factor values for each subwatershed by changing conditions such as land cover, canopy type, ground cover type, slope, type of agriculture, and agricultural practice types. The result mean annual soil loss and critical soil erosion areas can be compared to the ones with existing conditions and used for further soil loss management for the area.
Soil aggregate distribution and its relation to wind erosion were examined for the surface soil of the experimental plots for grasses in the New Incheon International Airport, of which soil was reclaimed with sea sands in the Youngjong Island. The soil aggregate with the size between 0.10 and 0.84mm was 74 percents. The 6 percents of the soil aggregates were non-erodible. With this aggregate distribution the wind erodiblity of the soil, I. was $380Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ with I value and climatic factor calculated for the dry period from November to May, $45.2Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ of the surface soil were estimated to be eroded. The erodible particles with 0.37mm diameter could fly to 17.8, 29.9 and 49.8 meters by saltation at wind speed of 7, 9 and $15m\;s^{-1}$, respectively. The wind erosion could be reduced by increasing vegetation coverage and applying hydrophyllic soil conditioner.
Rainfall factor. R, and soil factor, K were estimated to use the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) to predict the amount of soil erosion from a land on slope in Kangwon-do, Korea. The average of R factor was 405 with a range from 251 to 601. The R factor differed among regions. The R factor at Taegwalryung, in the highland region, was 409 and those at Inje and Hongchon, in the mid mountainous regions, ranged from 310 to 493. The R factors at Wonju and Chuncheon, in the plain regions, ranged from 505 to 601. The R factors at Sokcho, Kangnung and Samchok, in the east coastal region, which ranged from 251 to 368, were lowee than those in the western part of the Taebaeg Mountains. The R factor during the winter including the effect of winter freezing and thawing was 12 to 30% of the annual average value in the east coastal and highland regions, while that in the western part of Taebaeg Mountains was lower than 7%. The average of K factor in the surface soil was 0.21 with a range from 0.06 to 0.42. The K factors of Odae and Weoljeong serieses were the lowest, while that of Imog was the highest. The average of K factor in the subsoil was 0.28 with a range from 0.07 to 0.45. The K factor of the subsoil was 1.3 times higher than that of top soil. The average of K factor in he soil including the effect of the gravel covering and percolation was 0.18 with a range from 0.03 to 0.33. In contrast. the K factor excluding the effect of the gravel covering was lower than this. The average of K factor in the frozen subsoil was 0.33, which was 1.6 times higher than that of the non frozen subsoil.
A comparison of the three land cover data sets (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, and University of Maryland: UMd), derived from 1992-1993 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) data sets, was performed over the Asian continent. Preprocesses such as the unification of map projection and land cover definition, were applied for the comparison of the three different land cover data sets. Overall, the agreement among the three land cover data sets was relatively high for the land covers which have a distinct phenology, such as urban, open shrubland, mixed forest, and bare ground (>45%). The ratios of triple agreement (TA), couple agreement (CA) and total disagreement (TD) among the three land cover data sets are 30.99%, 57.89% and 8.91%, respectively. The agreement ratio between USGS and IGBP is much greater (about 80%) than that (about 32%) between USGS and UMd (or IGBP and UMd). The main reasons for the relatively low agreement among the three land cover data sets are differences in 1) the number of land cover categories, 2) the basic input data sets used for the classification, 3) classification (or clustering) methodologies, and 4) level of preprocessing. The number of categories for the USGS, IGBP and UMd are 24, 17 and 14, respectively. USGS and IGBP used only the 12 monthly normalized difference vegetation index (NDVI), whereas UMd used the 12 monthly NDVI and other 29 auxiliary data derived from AVHRR 5 channels. USGS and IGBP used unsupervised clustering method, whereas UMd used the supervised technique, decision tree using the ground truth data derived from the high resolution Landsat data. The insufficient preprocessing in USGS and IGBP compared to the UMd resulted in the spatial discontinuity and misclassification.
The objective of this study is to evaluate the impact of the high resolution topographies and landuses data on simulated meteorological variables (wind speed at 10 m, temperature at 2 m and relative humidity at 2 m) in WRF. We compare the results with WRF simulation using each resolution of the topographies and landuses, and with 37 AWS observation data on the Seoul metropolitan regions. According to results of using high-resolution topography, WRF model gives better topographical expression over domain. And we can separate more detail (Low intensity residential, high intensity residential, industrial or commercial) using high resolution landuses data. The result shows that simulated temperature and wind speed are generally higher than AWS observation data. However, simulation trend with temperature, wind speed, and relative humidity are similar to observation data. The reason for that is that the high precipitation event occurred in CASE 1 and 2. Temperature have correlation of 0.43~0.47 and standard deviation of $2.12{\sim}2.28^{\circ}C$ in CASE 1, while correlation of more than 0.8 and standard deviation of $3.05{\sim}3.18m\;s^{-1}$ in CASE 2. In case of wind speed, correlation have lower than 0.5 and Standard Deviation of $1.88{\sim}2.34m\;s^{-1}$ in CASE 1 and 2. In statistical analysis shows that using highest resolution (U01) results are more close to the AWS observation data. It can be concluded that the topographies and landuses are important factor that affect model simulation. However, the tendency to always use high resolution topographies and landuses data appears to be unjustified, and optimal solution depends on the combination of scale effect and mechanisms of dynamic models.
This research focuses on the sensitivity of the WRF(Weather Research and Forecasting) Model according to three different land cover data(USGS(United States Geological Survey), MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)30s+USGS, and KLC (Korea Land Cover)) for an event of sea breeze, occurred over the Gangwon Yeongdong region on 13 May 2009. Based on the observation, the easterly into Gangneung, due to the sea-breeze circulation, was identified between 1000 LST and 1640 LST. It did not reach beyond the Taebaek Mountain Range and thus the easterly was not observed near Daegwallyeong. On the other hand, the numerical simulations utilizing land cover data of USGS, MODIS30s+USGS, and KLC showed easterlies beyond the Taebaek Mountain Range up to Daegwallyeong. In addition, rather different penetration distances of each easterly, and different timings of beginning and ending of sea breeze were identified among the simulations. The Bias, MAE(Mean Absolute Error) and RMSE(Root Mean Square Error) of the wind from WRF simulation using MODIS30s+USGS land cover data were the least among the simulations particularly over Gangwon Yeongdong coastal area(Sokcho, Gangneung and Donghae), while those of the wind over the Gangwon Mountain area(Daegwallyeong and Jinbu) from the simulation using KLC land cover data were the least among them. The wind field over Gangwon Yeongdong coastal area from the simulation using USGS land cover data was rather poor among them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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