Groundwater monitoring data from the National Groundwater Monitoring Stations, a total of 320 stations, were analyzed to identify the response of water level and quality to the Odaesan earthquake (M4.9) occurred in January 2007. Among the total of eight stations responded to the earthquake, five wells showed water-level decline, and in three wells, water level rose. In terms of recovery, water levels in four stations had recovered to the original level in five days, but not in the rest four wells. The magnitude of water-level change shows weak relations to the distance between the earthquake epicenter and the groundwater monitoring station. However, the relations to the transmissivities of monitored aquifer in the station with the groundwater change were not significant. To implement the earthquake monitoring system through the groundwater monitoring network, we still need to accumulate the long-term monitoring data and geostatistically analyze those with hydrogeological and tectonic factors.
This study was to design the optimal locations of the water level monitoring to quantify the agricultural water use in irrigation area supplied from an agricultural reservoir. In most of agricultural areas without TM/TC (Tele-Monitoring and Tele-Control) or monitoring network, irrigation water have been supplied on conventional experience and agricultural reservoir have been operated based on the operating simulation results by HOMWRS (Hydrological Operation Model for Water Resources System). Therefore, this study quantified the amount of agricultural water use in an irrigation area (Musu Reservoir, Jincheon-gun) by establishing water level monitoring network and analyzed the agricultural water saving effect. According to the evaluation of the economic values for water saving effect, the saving agricultural water of 1.7 million ton was analyzed to have economic values of 0.85 million won as water for living, and 1.78 million won as water for industrial use. It is identified to secure economic feasibility of the new water monitoring network by establishing one monitoring point in the entrance, irrigation area and endpoint through the economic analysis.
In these days, as it frequently happens that water level in the river exceeds the design floods due to irregular heavy rainfall, so it is required, first of an, to manage with railroad bridge safely. Because train control criterion under heavy rainfall is still not prepared and automatic flood monitoring system for railroad bridges is not used, worry over invisible economic loss due to train passage delay is in existence. Therefore, it is important to secure the safety and detect the risk like turnover or failure of railroad bridges through systematic disaster prevention system. And the transition from conventional monitoring method to real time monitoring method supported by sensors and communication system with high technology is rapidly needed. This research is on developing the real time flood monitoring system which prevents railroad disasters in advance by detecting continuously the water level of railroad bridge through CCD camera and water level gauge.
The purpose of this study is to develop the reservoir water monitoring system with automatic level meter. Until now, installation of water level meter for reservoir stage monitoring were not widely spread in agricultural area. This has several reason : to
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.188-191
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2008
The Tonle Sap, Cambodia, is a huge lake and periodically flooded due to monsoon climate. The incoming water causes intensive flooding that expands the lake over vast floodplain and wetland consisting mainly of forests and shrubs. Monitoring the water-level change over the floodplain is essential for flood prediction and water resource management. A main objective of this study is flood monitoring over Tonle Sap area using ALOS PALSAR. To study double-bounce effects in the lake, backscattering effect using ALOS PALSAR dual-polarization (HH, HV) data was examined. InSAR technique was applied for detection of water-level change. HH-polarization interferometric pairs between wet and dry seasons were best to measure water level change around northwestern parts of Tonle Sap. The seasonal pattern of water-level variations in Tonle Sap studied by InSAR method is similar to the past and altimeter data. However, water level variation measured by SAR was much smaller than that by altimeter because the DInSAR measurement only represents water level change at a given region of floodplain while altimeter provides water level variation at the central parts of the lake.
제주도 지하수위, 지하수온, 전기전도도의 변동특성 및 상관관계를 평가하고 또 지하수위변동법을 이용하여 지하수 함양률을 추정하였다. 자기상관분석을 통하여 각 관정 별 수위의 지연시간과 조절시간을 산정한 결과 자기상관성은 JM안성 관정이 가장 컸다. 그라고 교차상관분석으로 전기전도도-수위, 강수량-수위, 기온-수온간의 상관성을 분석하고 비교하였다. 분석결과 전기전도도-수위는 JR서광2, 강수량-수위는 JD하모, 기온-수온은 JI원종장2가 상호연관성이 가장 높았다. 지하수 함양률과 함양량을 산정한 결과 함양률은 평균 39.61%, 함양량은 평균 1,153,490,407 $m^3/yr$으로 산정되어 기존의 연구결과와 유사하였다.
Operation of experimental site on the rural water is necessary to research on the effective development and management of agricultural water. Hydrological data on the watershed runoff, reservoir storage, irrigation and drainage are measured and accumulated. For the monitoring system of the experimental site, four rainfall gauging stations and twenty-six water level gauging stations are established and operated. Analysis of measured data are processed for rainfall amount and intensity, water level and discharge.
본 연구에서는 하천에서의 흐름과 수질변화를 실시간으로 감시할 수 있는 수문 수질관측시스템을 구축하고자 한다. 이를 통해 하천에서의 오염사고에 대비한 수질감시와 수질변화를 모의할 수 있는 하천관리시스템을 구축하고자 한다. 횡성댐 상류 계천 유역에 시험유역을 선정하였으며, 보다 정확한 수문 및 수질자료를 얻기 위해 우량관측소 3개소, 수위관측소 3개소 및 수질관측소 1개소를 설치하여 실시간 수문 수질관측시스템을 운영하고 있다. 이와 같이 구축된 관측시스템을 통해 강우량, 수위, 유속, 유량 및 수질 등과 같은 자료들을 축적하고, 다양한 분야의 활용을 위해 자유롭게 공개함으로써 관측자료에 대한 활용도를 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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