이 연구에서는 피로인산/암모늄이온, 메틸렌피페라지노메틸-비스-포스폰산, 메틸렌피페라지노메틸-비스-포스폰산/암모늄이온의 화학 첨가제로 처리된 리기다 소나무의 연소 특성을 고찰하였다. 15 wt%의 화학 첨가제 수용액으로 각각 리기다 소나무에 3회 붓칠하여 실온에서 건조시킨 후, 콘칼로리미터(ISO 5660-1)를 이용하여 연소성을 시험하였다. 그 결과, 화학 첨가제로 처리한 시험편의 최대질량감소율도달시간(PMLR time)은 무처리 시험편에 비교하여 10.5~47.4% 지연되었다. 그리고 최대일산화탄소발생률($CO\;_{peak}$)은 무처리 시험편에 비교하여 32.1~71.4% 증가하였다. 또한 총연기방출률(TSRR)은 화학 첨가제로 처리한 시험편이 무처리한 시험편보다 15.6~43.6% 증가하였다. 특히, 단위면적당 연기방출속도(RSR)에 대하여 $PP/4NH_4{^+}$로 처리한 시험편을 제외하고, 무처리 시험편보다 29.4~41.5% 높게 나타났다. 이와 같이 유기성 화학 첨가제로 처리한 시험편은 연소억제 작용에 의하여 연소시간이 길어짐에 따라 연기방출률이 높았다. 그러나 $PP/4NH_4{^+}$은 무기물 첨가제로서 일부 감연 작용을 하는 것으로 보인다. 따라서 화학 첨가제로 처리한 시험편은 무처리 시험편과 비교하여 연소가스 및 연기발생을 부분적으로 증가시켰다.
대기 중에 있는 에어로졸의 농도가 증가하면 직접·간접적으로 지구 복사 평형에 영향을 주어 기후 변화를 유도하게 된다 직접적 효과로는 에어로졸이 지구에 들어오는 태양빛을 산란 및 흡수에 의해 차단하여 지표에 도달하는 태양에너지를 감소시키게 된다. 간접적 효과로는 증가된 에어로졸의 일부가 구름 응결핵으로 작용하여 구름입자의 농도를 증가시키면 구름의 알베도 값이 증가되고 또한 구름의 수명에도 영향을 주어 구름의 량을 증가시키게 되고, 또한 구름의 수명에도 영향을 주어 구름의 량을 증가시키게 되고, 따라서 지구복사 뿐 아니라 물의 순환에도 영향을 미치게 된다. (중략)
광동댐 유역은 융설에 의한 봄철 유출량 변화가 두드러지게 나타나는 유역으로서, 융설을 고려하지 않고 유출량을 산정할 경우 결과에 대한 신뢰성이 저하될 밖에 없다. 본 연구에서는 K-DRUM 모형에 융 적설 모듈을 포함하여 광동댐 유역을 대상으로 최근 4년간 봄철 유출량 모의를 수행하였다. 또한 융 적설 효과를 비교하기 위해 융 적설 모의기능이 적용되지 않은 경우와 적용한 경우의 결과를 비교하였다. 모의기간은 전년도 10월부터 해당연도 4월까지로 약 7개월간이고, 시단위 강우자료와 기상자료를 입력자료로 사용하였다. 유출량 모의 결과에 대한 모형의 성능을 평가하기 위하여 NSE, PBIAS, RSR 지수로 평가하였다. 신뢰성 평가 결과, 융 적설 모듈을 적용한 K-DRUM 모형은 봄철 융설에 의한 유출모의에 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 낙동강을 대상으로 EFDC 모형을 구축하고, 2차원 수리해석을 수행하였다. 홍수기와 평수기에 대한 모의를 위해 실측수위, 보 방류량, 지류유입량을 포함하는 실측자료를 이용하였으며, 계산 결과를 관측소에서의 실측수위와 비교함으로서 적용 모형의 정확성과 적합성을 검증하였다. 또한, 계산결과에 대한 PBIAS, RSR, RMSE를 산정하여 모형의 통계적 정량적인 평가도 수행하였다. 모형의 검증 후 보의 일정 방류 시나리오 유량조건을 적용하여 각 보 구간별 평균유속을 산정하였으며, 산정된 평균유속은 유량조사사업단에서 조사한 평균유속과의 비교 및 검증을 실시하였다. 그리고 현장에서 실무적으로 적용 가능한 간편 도달시간 산정방법을 제안하고 그 방법을 적용하여 도달시간을 산정하였으며, 제안 방법은 홍수 예경보 등 현장의 실무에서 실제 적용이 가능할 것으로 기대된다.
유사의 침식 이송 퇴적으로 인해 발생할 수 있는 문제를 최소화하기 위해 하천에서의 정기적인 유사량 자료의 획득이 필수이다. 하지만 현재 국내에서의 유사량 측정 계획으로는 유사량 추정에 어려움이 있어 이를 대체하기 위해 경험식이나 수치모형을 활용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 유역에서의 유사량 산정과 자료의 연속성 확보를 위해 국내에서 개발된 격자기반 강우-유출-유사 모형인 K-DRUM 모형을 적용하였다. 17개의 중권역에 대한 유량과 유사량을 산정하고 실측자료와 비교를 통해 모형의 적용성을 검토하였다. 정량적인 평가를 위해 NSE, PBIAS, RSR 등을 기준항목으로 사용하였으며, 유량에 대한 모의결과는 강우의 경향을 잘 반영하며 높은 통계값을 나타내었다. 유사량의 경우 유역의 토양침식과정을 물리적으로 잘 반영하였으며, 실측자료를 이용하여 보정을 수행하였을 때 그 유역에서 연속적인 유사량 자료를 산정하는데 적용성이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 에폭시/산무수물계에 화학양론비(r=산무수물/에폭시)를 0.5, 0.7,0.9,1.1로 변화시켜 서로 다른 두종류의 경화촉진제 1-cyanoethy1-2-ethy1-4-methy1 imidazole(2E4MZ-CN)과 N,N-dimethy1 benzy1 amine(BDMZ)을 첨가한 시료에 대한 경화거동과 경화 후 물성을 관찰하였다. 이 시료의 등온 경화거동은 동역학 측정기(dynamic mechanical analyzer, DMA)와 시차주사 열량분석기(differential scanning calorimeter, DSC)를 이용하여 조사하였다. DMA로부터 구해진 결과를 보면 경화시 상대저장강성을 (relative storage rigidity, RSR)과 상대손실강성율(relative loss rigidity, RSR)과 상대손실강성율(relative loss rigidity, RLR)의 변화가 r값과 경화촉진제의 종류에 영향을 받았다. 그리고 DSC결과는 r값이 감소함에 따라 경화가 촉진되는 것으로 나타났다. 경화물의 성질을 조사하기 위하여 사용된 DMA로부터 얻어진 유리전이온도(glass transition temperature, T$_{g}$)와 가교결합간의 평균분자량(average molecular weigh between crosslinks, M$_{c}$은 사용한 두 경화촉진제에 대하여 r값의 영향이 다르게 나타났다. BDMA의 경우는 T$_{g}$가 1:1화학양론비인 r=0.9에서 최고치를 보였으나, 2E4MZ-CN은 r이 감소함에 따라 계속 증가하는 양상을 보였다. 이와 같은 경향은 2E4MZ-CN을 경화촉진제로 사용하였을 때 에폭시가 과량으로 될수록 잔류 에폭시기들간의 에케르반응이 추가적으로 일어나 M$_{c}$가 감소하기 때문이다.
The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.
Chima, Uzoma Darlington;Qi, Dongling;Wu, Zhixiang;Lan, Guoyu;Chen, Li
Journal of Forest and Environmental Science
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제38권2호
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pp.75-89
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2022
The negative impact of monoculture rubber plantations on biodiversity and associated ecological processes/ecosystem services has led to suggestions on the use of integrated land use systems for rubber cultivation and production in order to ensure environmental sustainability. However, there is paucity of information on the effect of such integrated land use systems on the diversity and abundance of the rubber plantation undergrowth. We evaluated and compared undergrowth plant species composition, richness, abundance, diversity and interaction, in three integrated systems (Rubber-Strelitzia reginae Integrated System - RSrIS, Rubber-Podocarpus nagi Integrated System - RPnIS & Naturally Managed Rubber Plantation - NMRP) with three Rubber Monoculture Plantations (RMP1, RMP2 & RMP3) adjacent to the integrated systems, respectively, at the Investigation and Experiment Station of Tropical Crops, Danzhou, Hainan, China. Undergrowth species density was higher in the rubber monocultures than in the integrated systems except in RSrIS. Species richness and diversity were also higher in the monocultures except in NMRP. Species similarity/interaction between the monocultures and the integrated systems was highest between RMP3 and NMRP. The NRMP proved to be the best model of natural rubber integrated system for the conservation of undergrowth species richness, diversity and interspecific interaction. However, the conservation of undergrowth species in other forms of integrated natural systems can be enhanced by considering the ecology of species to be integrated in terms of their growth characteristics, competitive nature, and ability to grow in association with other species.
수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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