Na, Yu-Gyung;Kim, Juwon;Lim, Eunha;Park, Woo Jung;Kim, Min Jun;Choi, Jinmu
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.19
no.2
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pp.352-361
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2013
This paper aims to analyze the root mean square errors of MODIS LST data and inland water temperature measurement data in order to use MODIS LST data as an input of numerical weather prediction model. MODIS LST data from July 2011 to June 2012 were compared to water temperature measurement data in the automated water quality measurement network. MODIS data have two composites: day-time and night-time. Monthly errors of day-time and night-time LST range $2{\sim}8^{\circ}C$ and $3{\sim}12^{\circ}C$, respectively. Temporally, monthly errors of day-time LST are less in fall and those of night-time LST are less in summer. Spatially, on the four major rivers including the Han, Nakdong, Geum, and Yeongsan rivers, the errors of Yeongsan river were the smallest, which location is the south-most among them. In this study, the errors of MODIS LST as an input of numerical weather prediction model were analyzed and the results can be used as an error level of MODIS LST data for inaccessible areas such as North Korea.
The purpose of this study is to analyze the possibility of future droughts by calculating the Standardized Groundwater level Index(SGI) after predicting groundwater level using Long Short Term Memory (LSTM) model. The groundwater level of the Kumho River basin was predicted for the next three years by using the LSTM model, and it was validated through RMSE after learning with observation data except the last three years. The temporal SGI was calculated by using the prediction data and the observation data. The calculated SGI was interpolated within the study area, and the spatial SGI was calculated as the average value for each catchment using the interpolated SGI. The possibility of spatio-temporal drought was analyzed using calculated spatio-temporal SGI. It is confirmed that there is a spatio-temporal difference in the possibility of drought. Through the improvement of deep learning model and diversification of validation method, it is expected to obtain more reliable prediction results and the expansion of study area can be used to respond to drought nationwide, and furthermore it can provide important information for future water resource management.
Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (U-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.
When deep excavation adjacent to an existing structure is performed, it is very important to minimize damage on the structure through the prediction of ground movement. In this paper, finite element analysis was performed to predict the ground movement, based on the data from site investigation and laboratory tests, when deep excavation close to a buried water tank was carried out in soft clay ground. The movement and stabilities of the soil-cement wall(SCW) and the adjacent structure were checked using the results of the analysis and the field measurement. The comparison between the measured and the predicted ground movements showed the significance of the excavation procedure and lowering of water level in the analytical model. In the future, it is needed to improve the prediction method for better estimation of the ground movement.
The construction of the coastal structures and reclamation work causes the circulation reduced in the semi-closed inner water area and the unbalanced sediment budget of beach results in an alteration of beach topography. Among the various fluid motions in the nearshore zone water particle motion due to wave and wave-induced currents are the most responsible for sediment movement. Therefore it is needed to predict the effect of the environmental change because of development and so the prediction of wave transformation dose. The purpose of this study is to introduce the relation between waves wave-induced currents and sediment movement. In this study we will show numerical method using energy conservation equation involving reflection diffraction and reflection and the surfzone energy dissipation term due to wave breaking is included in the basic equation. For the wave-induced current the momentum equation was combined with radiation stresses lateral mixing and friction Various information is required in the prediction of wave-induced current depending on the prediction tool. We can predict changes in wave-induced current from the distribution of wave especially near the wave breaking zone. To evaluate these quantities we have to know the local condition of waves mean sea level and so on. The results from the wave field and wave-induced current field deformation models are used as input data of the sediment transport and bottom change model. Numerical model were established by a finite difference method then were applied to the development plan of the eastern Pusan coastal zone Yeonhwa-ri and Daebyun fishing port. We represented the result with 2-D graphics and made comparison between before and after development.
Gayeon Jang;Minkyoung Jo;Jayun Kim;Sangjun Kim;Himchan Park;Joonhong Park
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.40
no.3
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pp.121-129
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2024
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
We investigated the absorption characteristics of protein-bound polysaccharide powders of various molecular weights isolated from the mushroom Agaricus blazei Murill. The monolayer moisture content calculated using the GAB equation showed a higher level of significance than did the BET equation. The higher the water activity, the lower the isosteric heat of sorption. The fitness of the isotherm curve was shown to be in the order of the Khun, Oswin, Caurie and Henderson models. The prediction model equations for moisture content were established by use of ln(time), water activity, and temperature.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.13
no.4
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pp.234-240
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2010
In order to predict coastal environmental changes caused by coastal development and effectively manage marine environment, the exact information about water level changes and hydrodynamic circulation is essential. However, most of the environmental impact assessment has been using only limited tidal constituents in the numerical tide model to predict the real tide and tidal currents caused by the synthesis of many other tidal constituents, which causes an error in the environmental impact assessment. In this study, a method, which uses the limited tidal constituents at the offshore open boundaries and the observed tide at the inner or nearby point to predict the real tide in the model domain accurately, is suggested. Tidal and tidal currents predicted by the suggested method agreed well with the observations.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.191-201
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2018
Recently, the frequency of heavy rainfall is increasing due to the effects of climate change, and heavy rainfall in urban areas has an unexpected and local characteristic. Floods caused by localized heavy rains in urban areas occur rapidly and frequently, so that life and property damage is also increasing. It is crucial how fast and precise observations can be made on successful flood management in urban areas. Local heavy rainfall is predominant in low-level storms, and the present large-scale radars are vulnerable to low-level rainfall detection and observations. Therefore, it is necessary to introduce a new urban flood forecasting system to minimize urban flood damage by upgrading the urban flood response system and improving observation and forecasting accuracy by quickly observing and predicting the local storm in urban areas. Currently, the WHAP (Water Hazard Information Platform) Project is promoting the goal of securing new concept water disaster response technology by linking high resolution hydrological information with rainfall prediction and urban flood model. In the WHAP Project, local rainfall detection and prediction, urban flood prediction and operation technology are being developed based on high-resolution small radar for observing the local rainfall. This study is expected to provide more accurate and detailed urban flood warning system by enabling high-resolution observation of urban areas.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.11
no.1
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pp.13-23
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2008
In coastal region, eutrophication, Do deficit and red tide are frequently occurred by influx of fresh water. When the fresh water containing pollutants is discharged into the sea, the surrounding water is contaminated by dispersion of freshwater flowing into coastal waters. The prediction and analysis about the dispersion process of the discharged fresh water should be conducted. A modeling system using GUI was developed to simulate hydrodynamic flow and fresh water dispersion in coastal waters and to analyze the results efficiently. The modeling module of the system includes a tide model using a finite element method and a fresh water dispersion model using a particle-tracking method. This system was applied to predict the tidal currents and fresh water dispersion in Mokpo coastal zone. To verify accuracy of the hydrodynamic model, the simulation results were compared with observed sea level and time variations of tidal currents showing a good agreement. The fresh water dispersion was verified with observed salinity distribution. The dispersion model also was verified with analytic solutions with advection-diffusion problems in 1-dimensional and 2-dimensional simple domain. The system is operated on GUI environment, to ease the model handling such as inputting data and displaying results. Therefore, anyone can use the system conveniently and observe easily and accurately the simulation results by using graphic functions included in the system. This system can be used widely to decrease the environmental disaster induced by inflow of fresh water into coastal waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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