Crop damages due to agricultural drought has been increased in recent years. In Korea, water resources are limited indicating that proper management plans against agricultural drought are required for better water-use efficiency in agriculture. In this study, irrigation intervals and amounts for various crops and soil physical properties (sandy and silt loams) were estimated using the IWMM model. Five different crops (soybean, radish, potato, barley and maize) at the Bangdong-ri site in Chuncheon were selected to test the IWMM model. IWMM assessed agricultural drought conditions using the soil moisture deficit index (SMDI), and irrigation intervals and amounts were determined based on the degree of agricultural drought (SMDI). Additionally, we tested the effects of surface irrigation and sprinkler irrigation methods and various irrigation intervals of 2, 3, 5 and 7 days. In our findings, the irrigation intervals of 5 and 7 days showed the minimum rrigation amounts than others. When we considered that the intervals of 3 or 5 days are usually preferred to fields, the interval of 5 days was determined in our study. The estimated irrigation amounts for different crops were shown as maize > radish > barley > soybean > potato, respectively. The irrigation amounts for maize and barley were highly affected by soil properties, but other crops have less differences. Also, small differences in irrigation amounts were shown between the surface and sprinkler irrigation methods. These might be due to the lack of consideration of water loss (e.g., evapotranspiration, infiltration, etc.) in IWMM indicating model structural uncertainties. Thus, possible water loss (e.g., evapotranspiration, infiltration) need to be considered in application to fields. Overall, IWMM performed well in determining the irrigation intervals and amounts based on the degree of agricultural drought conditions (SMDI). Thus, the IWMM model can be useful for efficient agricultural water resources management in regions at where available water resources are limited.
흙은 실제 비균질,비등방성이기 때문에 정확한 지반 특성을 파악하기는 쉽지 않다. 또한, 지반조사는 시간적, 경제적 측면에서 비효율적인 경우가 많다. 따라서, 본 연구는 지반조사의 효율적인 방법을 제시하기 위해 콘 관입치와 탄성속도에 대한 연약지반의 특성 파악에 적합한 장비로서 본 연구에서는 휴대용 원추형 콘관입시험기를 사용하였다. 휴대용 원추형 콘관입시험기는 조작이 편리하고 신속하게 지반상태를 파악할 수 있는 장점이 있다. 또한, 탄성탐사는 물리 탐사방법중 개략적 지반상태의 추정에 가장 많이 이용되는 방법으로 연약지반에 대한 이용이 계속 증가하고 있다. 콘저항치는 심도별 지층구성에 따라 일정한 군을 형성하였고 탄성파속도 또한 지층경계에 따라 일치하는 경향이 나타났다. 따라서, 타성파 속도와 콘관입저항치는 상당한 연관성을 가지고 있으며 이는 지반조사의 효율성을 증대 시킬 수 있을 것이다.
This study was carried out to increase the efficiency of site investigation through the evaluation of the applicable methods of investigation for cutting slope design. In an effort to find out the applicability of the method employed during the slope investigation, some tests were carried out on 6 subjects i.e location of weak zones, characteristics of discontinuities, distribution of strata, in situ tests for geo-technical properties, laboratory test and estimation of weathering. The method was highly applicable and produced expected results during the test of weak zones, discontinuities and distribution of strata. In order to apply the method to in- situ test for geo-technical properties and laboratory test on soil and rock slope, a statistic analysis of the existing data were required in advance. However its design applicability on rock slope was good although actual cases of application were not many due to limitation of the cases for investigation. The method was frequently referenced but not actually applied for anti seismic design test and estimation of weathering.
This paper is a research about system identification which optimizes uncertain geothechnical properties from the data measured during geotechnical design and construction. Various numerical optimization algorithms of Simplex method, Powell method, Rosenbrock method and Levenberg-Marquardt method were applied to the excavation problem to determine which method showed the best results with respect to robustness of success in finding an optimal solution to within a certain accuracy and number of function evaluations. From the results of numerical analysis, all of four algorithms are converged to exact solution after satisfying the allowed criteria, and Levenberg-Marquardt's algorithms was identified to be the most efficient method in number of function evaluations. System identification was applied to geotechnical engineering problems, possibly being occurred in field, to verify its applicability : estimation of settlement due to self-weight consolidation in dredged and filled soil. For self-weight consolidational settlement of a dredged soil, a program of evaluating the constitutive relationship of effective stress-void ratio-permeability was developed by using the technique of system identification. Thus, consolidational characteristics of a dredged soil, having a very high initial void ratio, can be evaluated.
Successful design, construction and maintenance of geotechnical structure in soft ground and marine clay demands prediction, control, stability estimation and monitoring of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Lab. and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. Based on soil property database obtained from more than 1800 consolidation tests from soils samples, the ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties. The compression index from the proposed ANN models including multiple soil parameters were then compared with those from the existing empirical equations.
Richards식을 해석하려면 토양의 수리특성인 물보유함수와 비포화투수계수에 대한 자료가 필요하다. SCS에서 구분한 토양군중 A, B, C에 해당한다고 판단되는 토양시료를 채취하여 각 토양군별로 본 연구에서 개발한 장치를 이용하여 물보유함수를 측정하였고, 또한 정수두법으로 포화투수계수를 측정하였다. 각 토양군을 대표할 수 있는 하나의 물보유함수와 비포화투수계수를 산정하기 위하여 van Genuchten의 물보유함수와 Mualem의 투수계수예측모형을 이용하였다. 각 토양군별로 실측된 자료를 이용하여 van Genuchten식의 매개변수를 추정한 값을 제시하였고, 그와 같은 자료는 미실측지역에서 비포화흐름을 해석하고자할 때 하나의 기준으로 사용될 수 있다.
The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.
To assess land subsidence estimation and preparedness in the Geum River basin, this study applied GIS techniques and identified six key areas. The Geum River basin has experienced an increase in heavy rainfall since late 2010, and four study areas have shown an increase in groundwater levels. Land subsidence primarily occurred from June to September, with higher rainfall years in 2020 and 2023. Approximately 83.6% of land subsidence in Chungcheongbuk-do province occurred in Cheongju-si, mainly attributed to aging sewage pipes. The regions experiencing population growth have likely led to the construction of underground infrastructures and sewer pipes. Thus, it is considered that various factors, including sewage pipe leaks, precipitation, slope gradient, low drainage density, and groundwater level fluctuations, have contributed to land subsidence. Improving land subsidence estimation involves incorporating additional natural factors and human activities.
180 different 2D numerical analyses have been carried out to estimate the factor of safety (FOS) for rooted slopes. Four different types of vegetated coverage and a variety of slope geometry considering three types of soil have been evaluated in this study. The highly influenced parameters on the slope's FOS are determined. They have been chosen as the input parameters for developing a new practical relationship to estimate the FOS with an emphasis on the roots effects. The dependency of sliding mode and shape considering the soil and roots-type has been evaluated by using the numerical finite element model. It is observed that the inclination and height of the slope and the coverage type are the most important effective factors in FOS. While the soil strength parameters and its physical properties would be considered as the second major group that affects the FOS. Achieved results from the developed relationship have shown the acceptable estimation for the roots slope. The extracted R square from the proposed relationship considering nonlinear estimation has been achieved up to 0.85. As a further cross check, the achieved R square from a multi-layer neural network has also been observed to be around 0.92. The numerical verification considering different scenarios has been done in the current evaluation.
산사태는 인간의 생명과 재산을 위협하는 가장 주요한 자연재해중의 하나이다. 일반적으로 산사태는 토질물성, 지질학적 및 지형학적 특성과 같은 복잡한 문제로 인하여 발생하게 된다. 인공신경망모델은 많은 연구분야에서 적용되고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는데 사용되는 유용한 계산방법이다. 본 논문에서는 자연사면의 산사태 발생여부를 조사하기 위하여 오류역전파를 이용한 인공신경망모델을 제안하였다. 제안된 인공신경망 모델은 두가지 경우에 대한 산사태 발생여부의 평가가 가능하다. 한가지는 토질물성데이터만을 적용한 경우이고, 다른 한가지는 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우이다. 사면의 안정성을 합리적으로 평가하기 위하여, 인공신경망모델을 적용한 SlideEval(Ver. 1.0)을 개발하였다. 인공신경망모델을 이용한 사면의 안정성 평가는 매우 정확한 것으로 나타났다. 특히, 인공신경망모델을 이용한 산사태 예측은 토질물성데이터만을 적용한 경우보다 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우가 안정하고 정확한 것으로 나타났다. 그리고, 산사태 발생예측에 대한 통계적인 분석결과(한국지질자원 연구원, 2003)와 비교 검토하여 보면 인공신경망 예측결과와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망을 이용한 SlideEval (Ver. 1.0)프로그램은 산사태를 예측하여 사면의 안정성을 평가하는데 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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