Susceptibility assessment of groundwater contamination is a useful tool for many aspects of regional and local groundwater resources planning and management. It can be used to direct regulatory, monitoring, educational, and policy-making efforts to highly vulnerable areas. In this study, a semi process-based was proposed to evaluate relative susceptibilities to groundwater contamination by nitrate on a regional scale. Numerical simulation based on data from each soil series was done to model water flow within soil profiles that were related to groundwater contamination by nitrate. Relative vulnerability indices for each soil series were produced by manipulation of amount of leaching flux, amount of average water storage in a soil profile, and amount of average water storage change. These indices were designed to convey the trend of leaching flux and to maximize spatial resolution. The resulting vulnerability distribution map was used to locate highly vulnerable sites easily with an appropriate grouping the indices, and was then compared with those from groundwater nitrate concentrations monitored. An excellent agreement was obtained across nitrate concentrations from the highly vulnerable regions and those from the low to stable regions.
We performed a long-term monitoring of self-potential(SP) using the Cu-CuSO₄non-polarizable electrode and copper-clad electrodes(CCE) in a test site in order to analyze the effects of surrounding environmental noises such as temperature, rainfall and soil moisture content on the electrodes. Analysis of the temperature dependence of the non-polarizable electrodes showed that is temperature coefficient was about +0.5 mV/°Fwhen its end was exposed to atmosphere while it was less than +0.5 mV/℃ when submerged into the subsurface, which reflects that there exists an 8 to 11 hour lag between temperatures at the depth of 15 cm and atmosphere. CCE was independent of atmospheric temperature in subsurface but showed temperature coefficient of 1.0 mV/℃ when exposed to atmosphere. Drifts of 1 to 2 mV recorded with the non-polarizable electrode directly related to the soil moisture content when it was buried in subsurface. Drift with CCE also showed similar trend to the soil moisture content, and 5 mV drift was recorded according to 5% of daily variation. The soil moisture content had strong effects on the measurement with CCE in rainfall since the flow potential is generated on the surface of the electrode.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.473-473
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2017
최근 광역 및 국지적 호우의 발생빈도 증가로 인해, 능동적 대응 기술 개발과 실용화가 필요하다. 홍수재해 관련정보의 경우 전문기관 및 정부부처를 위한 홍수정보 표출 시스템은 구축되어 있다. 그러나 홍수재해의 분석, 모니터링, 예경보 시스템 구축 등 홍수정보 요소기술의 웹기반 실시간 홍수 예측시스템 연계가 미흡하다. 이에 홍수 예측 및 조절 등 다양한 정보의 연계 및 공동 활용요구가 증가되고 있으므로 각각의 정보를 실시간으로 분석하고 모니터링 할 수 있는 체계를 수립하고 통합 정보시스템 기반을 마련해야할 필요가 있다. 국내에서 수재해의 광범위한 관측과 정확한 평가 및 예측을 위해 위성 레이더 및 관측장비 자료를 활용한 시스템 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 위성 레이더 및 관측장비 분야별 시스템들을 연계하여 통합 홍수 정보 시스템 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 위성 레이더 및 관측장비 기반 TRMM, GPM 등의 위성강우, AWS, 고정밀 소형 레이더, UAV를 이용한 실시간 모니터링 등의 관측 자료를 수집이 필요하다. 그리고 홍수를 감시 평가 예측 등에 필요한 강수량, 수위, 토양수분, 하천범람범위 등의 수문정보를 분석 평가하는 효율적인 광역 및 국지적 홍수 대응 관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 광역 및 국지적 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가 산정하고 정확히 예측하기 위해 국내에서 활용되고 있는 위성 레이더 및 관측장비 기반의 기술들을 연계 활용하여 시스템을 구축하고자 한다. 먼저, 시스템에서 고정밀 소형레이더 기반 강우추측을 통해 수문정보와 연계하여 레이더 관측지역에 대한 국지적 호우 및 침수 예측을 할 수 있다. 또한 위성 및 관측장비 기반 위성영상을 통해 침수지역 분석 및 위성강우를 평가하여, 광역 홍수재해 및 침수지역을 분석할 수 있다. 추가적으로 UAV 관측장비를 활용하여 하천의 홍수범람범위를 관측하여 침수지역 분석에 대한 정확도를 높일 수 있다. 이와 같은 광역 및 국지적 홍수 정보를 체계적으로 감시 평가 예측 할 수 있는 통합적인 홍수 대응 및 관리 시스템 구축으로 연간 홍수 피해규모 저감을 위한 선제적 대응 관리 시스템으로 활용될 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 홍수 관련 정보를 분석 관리 할 수 있는 수자원 분야에 혁신적인 시스템을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
The soybean is one of the oldest cultivated crops in the world. Microwave remote sensing is an important tool because it can penetrate into cloud independent of weather and it can acquire day or night time data. Especially a ground-based polarimetric scatterometer has advantages of monitoring crop conditions continuously with full polarization and different frequencies. In this study, soybean growth parameters and soil moisture were estimated using polarimetric discrimination ratio (PDR) by radar scatterometer. A ground-based polarimetric scatterometer operating at multiple frequencies was used to continuously monitor the soybean growth condition and soil moisture change. It was set up to obtain data automatically every 10 minutes. The temporal trend of the PDR for all bands agreed with the soybean growth data such as fresh weight, Leaf Area Index, Vegetation Water Content, plant height; i.e., increased until about DOY 271 and decreased afterward. Soil moisture lowly related with PDR in all bands during whole growth stage. In contrast, PDR is relative correlated with soil moisture during below LAI 2. We also analyzed the relationship between the PDR of each band and growth data. It was found that L-band PDR is the most correlated with fresh weight (r=0.96), LAI (r=0.91), vegetation water content (r=0.94) and soil moisture (r=0.86). In addition, the relationship between C-, X-band PDR and growth data were moderately correlated ($r{\geq}0.83$) with the exception of the soil moisture. Based on the analysis of the relation between the PDR at L, C, X-band and soybean growth parameters, we predicted the growth parameters and soil moisture using L-band PDR. Overall good agreement has been observed between retrieved growth data and observed growth data. Results from this study show that PDR appear effective to estimate soybean growth parameters and soil moisture.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.608-612
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2009
본 연구에서는 하수재이용에 따른 토양에서의 염분변화를 추정하기 위하여 SWAP(Soil-Water-Atmosphere-Plant) 모형을 선정하여 경기도 화성시 수원환경사업소 인근에 위치한 병점지구를 대상으로 모형의 적용성을 분석하였다. 실험에 사용한 관개용수는 1) 지하수(TR#1), 2) 하수처리장 방류수+여과+UV (TR#3)로 분류하여 실험에 사용하였다. 영농기간 동안 논으로 유입되는 총 유입수는 $1,724.2^{\sim}1,733.7$ mm 범위였으며, 이 중 약 64%가 강우에 의해 공급되었고, 나머지는 관개에 의하여 유입되었다. 유입관개수의 EC는 지하수 관개수인 TR#1이 다른 처리구에 비해 작았고, TR#3의 경우 $0.442{\sim}0.698$ dS/cm의 범위를 보였다. 모형의 보정과 검정을 위해서 대상지구에 FDR(Frequency Domain Reflection)을 설치하여 토양수분함유량과 염분농도를 토심에 따라 일단위로 모니터링 하였다. 토양함수량의 보정기간 중 토심별(50, 100, 140 cm) RMSE는 TR#1에서 $0.001^{\sim}0.002$$cm^3cm^{-3}$, TR#3에서 $0.002^{\sim}0.006$$cm^3cm^{-3}$으로 나타났으며, 검정기간 중 토심별 RMSE는 TR#1에서 $0.003^{\sim}0.064$$cm^3cm^{-3}$, TR#3에서 0.001$cm^3cm^{-3}$로 나타났다. 토양염분의 보정기간 중 토심별 RMSE는 TR#1에서 $0.001^{\sim}0.023{\times}10^{-3}$ dS $m^{-1}$, TR#3에서 $0.028^{\sim}0.045{\times}10^{-3}$ dS$m^{-1}$로 나타났으며, 검정기간의 토심별 RMSE는 TR#1에서 $0.018^{\sim}0.037{\times}10^{-3}$ dS$m^{-1}$, TR#3에서 $0.004^{\sim}0.014{\times}10^{-3}$ dS$m^{-1}$로 적용성이 있는 것으로 나타났다.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.24
no.4
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pp.53-61
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2022
Growing agricultural products in greenhouses controlled by creating suitable climatic conditions and root zone of crop has been an important research and application subject. Appropriate environmental conditions in greenhouse are necessary for optimum plant growth improved crop yields. This study aimed to establish web-based remote monitoring system which monitors crops growth environment and status of crop on a real-time basis by applying to greenhouses IT technology connecting greenhouse equipment such as temperature sensors, soil sensors, crop sensors and camera. The measuring items were air temperature, relative humidity, solar radiation, CO2 concentration, EC and pH of nutrient solution, medium temperature, EC of medium, water content of medium, leaf temperature, sap flow, stem diameter, fruit diameter, etc. The developed greenhouse monitoring system was composed of the network system, the data collecting device with sensors, and cameras. Remote monitoring system was implemented in a server/client environment. Information on greenhouse environment and crops is stored in a database. Items on growth and environment is extracted from stored information, could be compared and analyzed. So, A integrated monitoring system for smart greenhouse would be use in application practice and understanding the environment and crop growth for smart greenhouse management. sap flow, stem diameter and pant-water relations
PARK, Insun;KIM, Kyoung-Seop;HAN, Byeong Cheol;CHOUNG, Yun-Jae;GU, Bon Yup;HAN, Jin Tae;KIM, Jongkwan
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.1
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pp.126-137
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2021
Recently, the number of damages on social infrastructure has increased due to natural disasters and the frequency of earthquake events that are higher than magnitude 3 has increased in South Korea. Liquefaction was found near the epicenter of a 5.4 magnitude earthquake that occurred in Pohang, South Korea, in 2017. To explore increases in soil moisture index due to soil liquefaction, changes in the remote exploration index by the land cover before and post-earthquake occurrence were analyzed using liquefaction feasibility index and multi-cyclical Landsat-8 satellite images. We found that the soil moisture index(SMI) in the liquefaction region immediately after the earthquake event increased significantly using the Normal Vegetation Index(NDVI) and Surface Temperature(LST).
Smart agriculture requires sensing systems which are fundamental for precision agriculture. Adequate and appropriate water and nutrient supply not only improves crop productivity but also benefit to environment. However, there is no available soil sensor to continuously monitor nutrient status in soil. Electrical conductivity (EC) of soil is affected by ion contents in soil and can be used to evaluate nutrient contents in soil. Comparison of various commercial EC sensors showed similar water content and EC values at water content less than 20%. Soil EC values measured by sensors decreased with decreasing soil water content and linearly correlated with soil water content. EC values measured by soil sensor were highly correlated with water soluble nutrient contents such as Ca, K, Mg and N in soil indicating that the soil EC sensor can be used for monitoring changes in plant available nutrients in soil.
Lee, Hee-Jin;Nam, Won-Ho;Yoon, Dong-Hyun;Mark, D. Svoboda;Brian, D. Wardlow
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.8
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pp.577-587
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2021
Drought is generally considered to be a natural disaster caused by accumulated water shortages over a long period of time, taking months or years and slowly occurring. However, climate change has led to rapid changes in weather and environmental factors that directly affect agriculture, and extreme weather conditions have led to an increase in the frequency of rapidly developing droughts within weeks to months. This phenomenon is defined as 'Flash Drought', which is caused by an increase in surface temperature over a relatively short period of time and abnormally low and rapidly decreasing soil moisture. The detection and analysis of flash drought is essential because it has a significant impact on agriculture and natural ecosystems, and its impacts are associated with agricultural drought impacts. In South Korea, there is no clear definition of flash drought, so the purpose of this study is to identify and analyze its characteristics. In this study, flash drought detection condition was presented based on the satellite-derived drought index Evaporative Stress Index (ESI) from 2014 to 2018. ESI is used as an early warning indicator for rapidly-occurring flash drought a short period of time due to its similar relationship with reduced soil moisture content, lack of precipitation, increased evaporative demand due to low humidity, high temperature, and strong winds. The flash droughts were analyzed using hydrometeorological characteristics by comparing Standardized Precipitation Index (SPI), soil moisture, maximum temperature, relative humidity, wind speed, and precipitation. The correlation was analyzed based on the 8 weeks prior to the occurrence of the flash drought, and in most cases, a high correlation of 0.8(-0.8) or higher(lower) was expressed for ESI and SPI, soil moisture, and maximum temperature.
Kim, Kyeong-Og;Park, Kyoung-Wook;Kim, Jong-Chan;Jang, Moon-Suk;Kim, Eung-Kon
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.1
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pp.77-83
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2011
This paper proposes a remote monitoring system, which manages crops' growth environment on a real-time basis by applying to greenhouses Green U-IT technology connecting environment control equipment such as temperature sensors, soil sensors, and moisture censors with computers. Information on greenhouses' environment is stored in a database, and by utilizing linear regression analysis and differential item functioning (DIF) analysis, optimal information on growth and environment is extracted from stored information in the form of items desired by users, and compared, analyzed, and monitored. By linking greenhouse environment control system with web environment and remotely controlling the system, users do not need to visit farmland and can remotely control greenhouses' environment on a real-time basis. Therefore farmhouses' production efficiency may be enhanced by continuously providing optimal growth environment for plants.
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