홍수가 발생하기 전에 위험을 진단할 수 있는 기법이 다음의 절차를 따라 마련되었다. 현존 가용 수자원이 평균치 보다 많은 지 여부를 결정한다. 평균치보다 많은 날의 연속기간을 계산한다. 연속된 기간동안 강수량을 누적한다. 누적된 강수량 중에서 일별 감소량(유출 및 증발산등에 의한)을 감한 다음 다시 하루강수량으로 환산한 것이 유효강수량이다. 유효강수량을 다시 계절적, 지역적 평균치와 비교하여 일반화된 수자원의 집중정도 즉 유효강수지수를 구한다. 유효강수지수가 큰 값을 가지면 홍수의 위험은 증대한다. 이 방법은 1996년 7월말 한반도의 경기 강원지역의 홍수사례를 분석한 연구(한국수자원학회, 1996)와 동일한 사례에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 종래의 강우-유출 모형이 가지는 두 가지 과정, 즉 매개변수 추정의 단계와 수위관측의 단계를 생략하였기 때문에 계산이 신속하게 되어 위급할 때 사용될 수 있는 장점이 확인되었다. 두 과정을 생략하고도 유출량이 고려되었기 때문에 강수량만으로 진단하는 방법보다 과학적임이 입증되었다.
우리나라에서 유효우량의 산정방법으로 NRCS(Natural Resources Conservation Service)의 유효우량 산정방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 NRCS 방법은 미국내 유역의 특성을 반영하여 개발된 것으로 미국과 우리나라 유역간의 차이에 대한 별도의 검증 없이 이를 그대로 사용하는 데에는 문제가 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 우리나라 유역에서 NRCS 방법을 적용할 때에 적합한 선행강수일에 대하여 검토해보고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 선행강수일수를 1일부터 7일까지 변화시켜 가면서 HEC-HMS 모형을 사용해 강우-유출 모의를 수행하여 탄부 소유역에 대해 가장 적절한 선행강우일수를 추정하였다. 그 결과, 선행2일강수량이 가장 적합한 것으로 나타났으며, 결론적으로, 본 연구의 결과에 의하면 NRCS 방법을 우리나라 유역에 적용할 때에는 세심한 주의가 필요할 것으로 사료된다.
Long term precipitation gaging station record (58 years) was analyzed by progressive mean method to compare the estimated effective period of records for computing mean and probable values. Obtained results are as follows: 1. Fifty-eight years precipitation records at Jinju, Gyeong Sang Nam Do was analyzed by double mass analysis method. Result was appeared that the record was consistent with time. 2. The effective period of records for estimating mean values with the departure of 5% or less from the true mean are up to 33 years for annual precipitation, 20 years for annual maximum daily precipitation and 45 years for maximum successive dry days in summer season. 3. To estimate the probable values by Gumbel-Chow method within the departure of 5% level from true value, periods of 51 years, 38 years and 45 years were required for annual precipitation, annual maximum daily precipitation and maximum successive dry days in summer season, respectively.
In engineering hydrology, an estimation of precipitation loss is one of the most important issues for successful modeling to forecast flooding or evaluate water resources for both surface and subsurface flows in a watershed. An accurate estimation of precipitation loss is required for successful implementation of rainfall-runoff models. Precipitation loss or hydrological abstraction may be defined as the portion of the precipitation that does not contribute to the direct runoff. It may consist of several loss elements or abstractions of precipitation such as infiltration, depression storage, evaporation or evapotranspiration, and interception. A composite loss rate model that combines four loss rates over time is derived as a lumped form of a continuous time function for a storm event. The composite loss rate model developed is an exponential model similar to Horton's infiltration model, but its parameters have different meanings. In this model, the initial loss rate is related to antecedent precipitation amounts prior to a storm event, and the decay factor of the loss rate is a composite decay of four losses.
본 연구는 우라늄-함유 석회침전물로부터 U을 제거(/회수) 하기위하여 탄산염 산화용해-산성화 침전과 질산용해-과산화수소 침전을 각각 고찰하였다. 석회침전물 내 우라늄을 용해하는 관점에서는 질산용해가 유리하나 (약 98% 이상 용해) 이 경우 U과 Al, Ca, Fe, Mg, Si 등의 공존 불순물이 다량 공용해되고, 또한 과산화수소 침전에서도 상당량의 불순물이 U과 함께 공침전 된다. 한편 탄산염 용해에 의한 산성화 침전은 우라늄의 용해가 90% 이하로 방사성 고체페기물의 부피감용 측면에서는 질산용해 보다 덜 효율적이지만, 우라늄과 불순물의 공용해나 산성화 침전에 의한 우라늄과 불순물의 공침전이 거의 일어나지 않아 보다 순수한 U을 회수하는 측면에서는 매우 효과적이다.
Predicting the location and intensity of precipitation still remains a main issue in numerical weather prediction (NWP). Resolution is a very important component of precipitation forecasts in NWP. Compared with a lower resolution model, a higher resolution model can predict small scale (i.e., storm scale) precipitation and depict convection structures more precisely. In addition, an ensemble technique can be used to improve the precipitation forecast because it can estimate uncertainties associated with forecasts. Therefore, NWP using both a higher resolution model and ensemble technique is expected to represent inherent uncertainties of convective scale motion better and lead to improved forecasts. In this study, the limited area ensemble prediction system for the convective-scale (i.e., high resolution) operational Unified Model (UM) in Korea Meteorological Administration (KMA) was developed and evaluated for the ensemble forecasts during August 2012. The model domain covers the limited area over the Korean Peninsula. The high resolution limited area ensemble prediction system developed showed good skill in predicting precipitation, wind, and temperature at the surface as well as meteorological variables at 500 and 850 hPa. To investigate which combination of horizontal resolution and ensemble member is most skillful, the system was run with three different horizontal resolutions (1.5, 2, and 3 km) and ensemble members (8, 12, and 16), and the forecasts from the experiments were evaluated. To assess the quantitative precipitation forecast (QPF) skill of the system, the precipitation forecasts for two heavy rainfall cases during the study period were analyzed using the Fractions Skill Score (FSS) and Probability Matching (PM) method. The PM method was effective in representing the intensity of precipitation and the FSS was effective in verifying the precipitation forecast for the high resolution limited area ensemble prediction system in KMA.
The temporal variability of spring (March, April, May) monthly precipitation, precipitation effectiveness, monthly maximum precipitation, monthly precipitation of different durations, and the precipitation days over several threshold (i.e. 0, 10, 20, 30, 40, and 50 mm/day) of 59 weather stations between 1973 and 2009 were analyzed. Also to analyze the regional characteristics of temporal variability, 59 weather stations were classified by elevations, latitudes, longitudes, river basins, inland or shore (east sea, south sea, west sea) area and the level of urbanization. Results demonstrated that trends of variables increase in April and decrease in May except precipitation day. Overall trend of precipitation amount and precipitation effectiveness is same but precipitation effectiveness of several sites decrease despite the trend of precipitation amount increases which may be caused by the air temperature increase. Therefore more effective water supply strategy is essential for Spring season. Regional characteristics of Spring precipitation variability can be summarized that increase trend during May become stronger with the increase of latitude and elevation which is similar to that of Summer season. The temporal variability of variables showed different behaviors according to river basins, inland or shore (east sea, south sea, west sea) area and the level of urbanization.
Zhou, You;Xue, Liwei;Yi, Kai;Zhang, Li;Ryu, Seung Kon;Jin, Ri Guang
Carbon letters
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제13권3호
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pp.182-186
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2012
A new model and resultant equation for the coagulation of acrylonitrile monomers in precipitation polymerization are suggested in consideration of the surface tension (${\gamma}$) and cohesive energy density ($E_{CED}$). The equation was proven to be quite favorable by considering figure fittings from known surface tensions and cohesive energy densities of certain organic solvents. The relationship between scale value of surface tension (${\gamma}$/M) and cohesive energy density of monomers can be obtained by changing the coagulation bath component for effective precipitation polymerization of acrylonitrile in wet spinning.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
In order to remove the pollutants effectively in the dye wastewater by chemical precipitation process, coagulation arid flocculation test were carried out using several coagulants on various reaction conditions. It was found that the Ferrous sulfate was the most effective coagulant for the removal of disperse dye(B79), and we could get the best result lot the removal of disperse dye(B56) in the aspects of TOC removal efficiency and sludge field. When the Ferrous sulfate dosage was $800mg/\ell$, the sludge settling velocity was very fast>, and the color was effectively removed in the disperse dye(B79) solution. Although the color removal was ineffective when the Alum was used as a coagulant, the sludge field was decreased in comparison with the Ferrous sulfate or the Ferric sulfate was used in the disperse dye(B56) solution. The general color removal effect for the disperse dye(B56 and B79) solutions, the Ferric sulfate was more proper coagulant than the Alum. It was showed that TOC removal was improved 5% and over by the addition of Calcium hydroxide, and $30mg/\ell$ of sludge yield was decreased(B79). When Alum or Ferric sulfate was used as a coagulant, pH condition for most effective color removal was 5 in B56 solution. In case of Ferrous sulfate as a coagulant, most effective pH condition for color removal was 9. When Ferric sulfate or Ferrous sulfate was used as a coagulant, pH condition for most effective color removal was 9 in B79 solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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