Amount of soil loss is important information for the proper water quality management, In this research, annual average soil loss of the Geum River basin was estimated using RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) and GIS (Geographic Information System). Input data were manipulated using ArcGIS ver. 8.3. From crop field which constitute 8.2% of the Geum River Basin, annual average soil loss was estimated as 53.6 ton/ha/year. From the rice paddy field which constitutes 20% of the Geum River Basin, soil loss was estimated as 33.5 ton/ha/year, In comparison, forestry area which constitutes 61.8% of the basin discharged 2.8 ton/ha/year, It could be known from this research that appropriate measures should be implemented to prevent excessive soil loss from the agricultural areas.
근래 들어 환경에 대한 관심이 높아지면서 지표수 개발 여건은 불리해지고 있으며, 또한 양질의 수자원에 대한 욕구는 점차 증가함에 따라 정부는 지하수 개발 정책을 도모하게 되었다. 이와 같은 개발 정책을 추진하기 위해서는 보다 정확한 지하수 개발가능량과 지하수 이용량 파악이 중요하다. 본 연구에서는 양질의 지하수 이용량 자료를 확보하기 위해 전국(5개 도의 32개 시군)을 대상으로 수년간 모니터링을 실시하고, 통계분석을 통해 합리적인 지하수 이용량 산정방법을 제시하였다. 생활용 지하수의 경우 전국을 도시지역, 도농복합지역, 농촌지역으로 구분하고, 지하수 용도를 가정용, 공동주택용, 간이상수도용, 학교용, 일반용 등 5가지로 분류하였다. 농업용 지하수의 경우 전국을 강수량에 따라 평균 강수량지역, 평균 강수량 미만지역, 평균 강수량 초과지역으로 구분하고, 지하수 용도를 전작용, 답작용, 원예용, 축산용-육우, 축산용-양돈, 축산용-양계로 분류하였다. 이로부터 모니터링 자료에 대한 군집분석과 회귀분석을 통해 지역별-용도별 지하수 이용량 추정식을 제시하였다. 향후 본 연구에서 제시한 기준을 적용하여 국가 지하수 이용량 통계의 신뢰도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
The objective of this study was to investigate the basic relationships between spectral reflectance and varying concentrations of sediment in surface waters. An experimental method for determining suspended sediment concentration (SSC) in the water by use of a spectroradiometer above the water surface, in visible and near-infrared (NIR) wavelengths, is applied. The main advantage of the method is the direct comparison of spectral reflectance and the SSC, but it requires an accurate knowledge of the water body and sediment. Therefore numerous spectroradiometric measurements are carried out in situ measurements, for SSC, ranging from zero to 100 percentage and two types of sediment applied in the water tank. The results indicate that the suspended sediment causes increasing spectral reflectance response in waters. We observed that spectral reflectance increases with SSC, first at the lower wavelengths (430-480 nm), then in the middle wavelengths (570-700 nm), and finally, in the NIR domain (800-820 nm); a characteristic maximum reflectance appears at 400-670 nm. Relationships between the wavelength, integral value, and the SSC were evaluated on the basis of the regression analysis. The regression curve for the relation between the wavelength, integral value, and the SSC were determined ($R^2$>0.98). Finally, the specular wavelength can be estimated to recognize the sediment and to improve SC estimation accuracy in the water.
Accurate estimation of reference evapotranspiration (RET) is important to quantify crop evapotranspiration for sustainable water resource management in hydrological, agricultural, and environmental fields. It is estimated by different methods from direct measurements with lysimeters, or by many empirical equations suggested by numerous modeling using local climatic variables. The potential to use some such equations depends on the availability of the necessary meteorological parameters for calculating the RET in specific climatic conditions. The objective of this study was to determine the proper RET equations using limited climatic data and to analyze the temporal and spatial trends of the RET in South Korea. We evaluated the FAO-56 Penman-Monteith equation (FAO-56 PM) by comparing several simple RET equations and observed small fan evaporation. In this study, the modified Penman equation, Hargreaves equation, and FAO Penman-Monteith equation with missing solar radiation (PM-Rs) data were tested to estimate the RET. Nine weather stations were considered with limited climatic data across South Korea from 1973 - 2017, and the RET equations were calculated for each weather station as well as the analysis of the mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). The FAO-56 PM recommended by the Food Agriculture Organization (FAO) showed good performance even though missing solar radiation, relative humidity, and wind speed data and could still be adapted to the limited data conditions. As a result, the RET was increased, and the evapotranspiration rate was increased more in coastal areas than inland.
Doam watershed is located at alpine areas in the Kangwon province. The annual average precipitation, including snow accumulation during the winter, at the Doam watershed is significantly higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. The USLE rainfall erosivity (R) factor is responsible for impacts of rainfall on soil erosion. Thus, use of constant R factor for the Doam watershed cannot reflect variations in precipitation patterns, consequently soil erosion estimation. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. However, the USLE model cannot consider the impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The $R^2$ and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it was found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Thus, it is recommend that the SWAT model capable of simulating snow melt and long-term weather data needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural land instead of the USLE model for successful soil erosion management at the Doam watershed.
본 연구는 휴경논 벼 대체작물로서 보리, 밀, 조의 수분스트레스에 대한 생육특성을 비교하기 위하여 실시하였다. 라이시미터를 이용하여 지하수위를 0, 25, 50, 75, 100 cm의 5개 수위로 처리하여 지하수위에 따른 생체량과 증발산량 및 증산량을 조사하고 수분이용효율 특성과 작물별 적정 지하수위를 추정하였다. 보리, 밀, 조 모든 작물은 과습에 대한 내성이 약하였으며 작물별로는 보리 > 조 > 밀의 순이었다. 지상부 건물중 1 g을 생산하는데 소요된 증발산량으로 나타낸 증발산비율로 비교할 경우 보리는 166~605 mL, 밀은 136~481 mL, 조는 81~418 mL의 분포로서 보리 > 밀 > 조의 순이었고 100 cm 지하수위에서 0 cm 지하수위로, 즉 수분포화 조건으로 갈수록 증발산 비율은 증가되었다. 지하수위에 따른 지상부 건물중의 회귀식으로부터 최대 건물중을 나타내는 지하수위는 밀이 76 cm로 평가되었고 보리와 조의 경우는 지하수위가 낮아질수록 거의 직선적으로 증가되는 경향을 보이며 처리구 시험범위 밖인 100 cm 이하로 평가되었다. 작물 재배기간 동안 토양의 용적수분 함량은 작물에 의한 수분흡수량만큼 모세관을 통한 수분공급량이 부족하여 재배기간이 경과할수록 급격하게 감소되는 경향을 보였다.
The purpose of this study is to develop soil salt prediction model for the estimation of irrigation water requirements for dry field crops in reclaimed tidelands. The simulation model based on water balance equation, salt balance equation, and salt storage equation was developed for daily prediction of sa]t concentration in root zone. The data obtained from field measurement during the growing period of tomato were used to evaluate the applicability of this model. The results of this study are summarized as follows: 1.The optimum irrigation point which maximizes the crop yield in reclaimed tidelands of silt loam soil while maintaining the salt concentration within the tolerance level, ws found to be pF 1.6, and total irrigation requirement after transplanting was 602mm(6.7 mm/day)for tomato. 2.When the irrigation point was pF 1.6, the deviation between predicted and measured salt concentration was less than 4 % at the significance level of 1 7% 3.Since the deviations between predicted and measured values data decrease as the amount of irrigation water increases, the proposed model appear to be more suitable for use in reclaimed tidelands. 4.The amount of irrigation water estimated by the simulation model was 7.2mm/day in the average for cultivating tomato at the optimum irrigation point of pF 1.6.The simulation model proposed in this study can be generalized by applying it to other crops. This, model, also, could be further improved and extended to estimate desalinization effects in reclaimed tidelands by including meteorological effect, capillary phenomenon, and infiltration.
In this study, the full-scale laboratory model test on utilization of recycled aggregates and crushed stone as vertical drains to use an alternative material of sand in soft ground is performed. The settlement and pore water pressure were measured to evaluate the discharge capacity and filed application, and the results were compared and analyzed through the finite element method. The measured and estimated settlement in all vertical drain materials decreases gradually with the load increase. The measured settlement 6.55~8.63 mm, and the estimated by the Hyperbolic model was 7.45~7.92 mm. So the model used for the analysis can be applied to the settlement estimation of the actual field. The variations of pore water pressure with time showed constantly regardless of the load in all vertical drainage materials. The pore water pressure was similarity to that of sand after rapid drawdown. Therefore, it was applicable to the field because discharge capacity was enough to be an alternative material to the sand which had been being used as the vertical drains.
This study was conducted to utilize as basic information for the construction of conservation and estimation system for Palustrine wetland, which was badly managed and imprudently reclaimed, through the analysis of distribution characteristics and the estimation of conservation value for sample sites (eight wetlands) in rural area. As the result of wetland type classification, these wetlands was classified by 4 types (Permanent freshwater marshes/pools, ponds, Aquaculture ponds, and Seasonally flooded agricultural land) by Ramsar system, 3 types (Emergent Wetland, Aquatic Bed, and Scrub-Shrub Wetland) by NWI (Cowardin) System, 5 types (Farm Pond Depression, Under-flow wetland, Man-made Pond Depression, Abandoned Paddy Fields Wetland, and Reservoir Shore) by National Wetland's Categorical System, and 3 types (Aquatic Bed Wetland, Emergent Wetland, and Forested Wetland) by Lee (2000) System. These results suggest us developing the new type classification system for small Palustrine wetland in Korean rural areas. The score of function assessment (The Modified RAM) for small Palustrine wetlands was high at the wetlands nearby hills and rice paddy fields, and low at those nearby upper fields, which was mainly affected by land-use and vegetation. The functions as 'Flood/Storm Water Storage', 'Runoff Attenuation', 'Water Quality Protection' were resulted by the structural difference of inflow and outlet. Some functions as 'Wetland size', 'Wetland to immediate watershed ratio', 'Presence of boat traffic', 'Maximum water depth', 'Fetch of water's body' of RAM were not appropriate in evaluation of small wetlands in rural area. Which suggest us developing the new function assessment system for small Palustirne wetland in Korean rural areas.
The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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