The accurate estimation of water pipe deterioration is indispensable to prevent pipe breakage and manage in advance. In this study, corrosion of water pipe is adopted, which is relatively underestimated although it takes most part of deteriorating pipeline. Predicting corrosion rate and corrosion depth of a pipe can make an increase the life span of the pipeline, which is laid under the ground according to characteristics of soil and water corrosion. For the purpose, mathematical models that can presume nominal depth through estimation of pit corrosion and corrosion rate is introduced. As comparison of results with conventional methods in other foreign countries, it is evaluated that the external corrosion depth is estimated less than the models, proposed by other researchers and the internal corrosion rate was processed faster than the external corrosion rate.
Purpose of this research is estimation of water depth by hyperspectral remote sensing in area that access of ship is difficult This research used EO-1 Hyperion satellite imagery. Atmospheric and geometric correction is executed. Compress of band used MNF transforms. Diffuse Attenuation Coefficient of target area is decided in imagery for water depth estimation. Determination of Emdmember in pixel is using Linear Spectral Unmixing techniques. Water depth estimated using this result.
본 연구에서는 초분광 원격탐사 기법을 이용하여 선박의 접근이 어려운 연안지역의 수심을 산정하고자 한다. 연구에 사용된 영상은 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion 영상이며, 대기보정 및 기하보정을 실시하였다. 보정된 영상은 MNF 변환을 사용하여 밴드를 압축하였다. 또한 각 화소의 실제적인 수심을 산정하기 위하여 대상지역의 Diffuse Attenuation Coefficient를 영상내에서 결정하였다. 그리고 Linear Spectral Unmixing 기법을 사용하여 대상 화소의 Emdmember를 결정하고, 수심을 산정하였다.
This study evaluated variations in the paddy rice water demand based on the continuous changing in rice transplanting period and ponding depth at the four study paddy fields, which represent typical rice producing regions in Korea. Total 7 scenarios on rice transplanting periods were applied while minimum ponding depth of 0 and 20 mm were applied in accordance with maximum ponding depth ranging from 40 mm to 100 mm with 20 mm interval. The weather data from 2013 to 2019 was also considered. The results indicated that the highest rice water demand occurred at high temperature and low rainfall region. Increased rice transplanting periods showed higher rice water demand. The rice water demand for 51 transplanting days closely matched with the actual irrigation water supply. In case of ponding depth, the results showed that the minimum ponding depth had a proportional relationship with rice water demand, while maximum ponding depth showed the contrary results. Minimum ponding depth had a greater impact on rice water demand than the maximum ponding depth. Therefore, these results suggest that increasing the rice transplanting period, which reflects the current practice is desirable for a reliable estimation of rice water demand.
하천단면 계측자료는 하천관리를 위한 유량산정 및 홍수 예·경보 방안 등 수리·수문 모델링 관련 연구에서 가장 중요한 입력자료 중 하나이다. 그러나 불규칙한 기하학적 구조로 이어지는 하천의 정확하고 연속적인 단면자료의 취득은 시간과 비용적 측면에서 큰 제약이 따른다. 이러한 관점에서 본 연구의 목적은 연속적인 하천특성의 공간분포를 시간과 비용, 인력의 투입을 최소화하여 계측할 수 있는 방법론을 개발하는 것이다. 따라서 RGB기반 항공 이미지와 실측 자료를 이용한 다중 선형 회귀 분석을 통해 각 단면별로 수심을 추정하고 연속적인 단면 추정 가능성과 정확도를 검토하고자 하였다. 실측 자료와 비교검증을 통해 공간적으로 이질적인 관계를 포착할 수 있는 수심 약 2 m 내외에서 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였으며 이를 통해 정확하고 연속적인 하천 단면 취득에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
To estimate agricultural water demand, many factors such as weather, crops, soil, cultivation method, crop coefficient and cultivation area, etc. must be considered. But it is not easy to estimate water demand in consideration of these factors, which are variable according to growth stage and regional environment. This study provides estimation system for agricultural water demand(ESAD) in order to estimate water demand easily and accurately, and arranges all factors needed for water demand estimation. This study identifies the application of estimation system for agricultural water demand with the data observed in the other studies, and analyzes nationwide agricultural water demand. The results are as follows. 1) The practice of different rice cultivation in the paddy field resulted in different water demands. Water depth and infiltration ratio in paddy are the most important factors to estimate water demand. The water depths in paddy simulated by ESAD is very similar to the observed ones. 2) Water demand of upland crops varies with the crops, soil, etc.. Effective rainfall estimated by daily routing of soil moisture varies according to the crops, soil, and effective soil zone(root depth). As crop root become grown, effective rainfall and an amount of irrigation water has been increased. 3) The current unit water demand of upland crops applied as 500mm or 550mm to estimate water demand does not reflect the differences caused by the crops, regional surrounding, weather condition, etc. Results from ESAD for the estimation of water demand of upland crops show that ESAD can simulate the actual field conditions reasonably because it simulates the actual irrigation practices with the daily routing of soil moisture.
Agriculture nonpoint pollution source is a significant contributor to water quality degradation. To establish effective water quality control policy, environpolitics establishment person must be able to estimate nonpoint source loads to lakes and streams. To meet this need for orchard area, we investigated a real rainfall runoff phenomena about it. We developed nonpoint source runoff estimation models for vineyard area that has lots of fertilizer, compost specially between agricultural areas. Data used in nonpoint source estimation model gained from real measuring runoff loads and it surveyed for two years(2008-2009 year) about vineyard. Nonpoint source runoff loads estimation models were composed of using independent variables(rainfall, storm duration time(SDT), antecedent dry weather period(ADWP), total runoff depth(TRD), average storm intensity(ASI), average runoff intensity(ARI)). Rainfall, total runoff depth and average runoff intensity among six independent variables were specially high related to nonpoint source runoff loads such as BOD, COD, TN, TP, TOC and SS. The best regression model to predict nonpoint source runoff load was Model 6 and regression factor of all water quality items except for was $R^2=0.85$.
This study introduces a method for estimating Aerosol Optical Depth (AOD) using Broadband Aerosol Optical Depth (BAOD) derived from direct normal irradiance and meteorological factors observed between 2016 and 2017. Through correlation analyses between BAOD and atmospheric components such as Rayleigh scattering, water vapor, and tropospheric nitrogen dioxide, significant relationships were identified, enabling accurate AOD estimation. The methodology demonstrated high correlation coefficients and low Root Mean Square Errors (RMSE) compared to actual AOD500 measurements, indicating that the attenuation effects of water vapor and the direct impact of tropospheric nitrogen dioxide concentration are crucial for precise aerosol optical depth estimation. The application of BAOD for estimating AOD500 across various time scales-hourly, daily, and monthly-showed the approach's robustness in understanding aerosol distributions and their optical properties, with a high coefficient of determination (0.96) for monthly average AOD500 estimates. This study simplifies the aerosol monitoring process and enhances the accuracy and reliability of AOD estimations, offering valuable insights into aerosol research and its implications for climate modeling and air quality assessment. The findings underscore the viability of using BAOD as a surrogate for direct AOD500 measurements, presenting a promising avenue for more accessible and accurate aerosol monitoring practices, crucial for improving our understanding of aerosol dynamics and their environmental impacts.
The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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