Clay veins that occurred in a slope by hydrothermal alteration, can significantly affect its slope stability. The effect of clay veins on the slope stability was investigated by numerical modeling study. Various parameters such as cohesion, internal friction angle, orientation, groundwater level, rainfall intensity and duration, have been modelled. As shear strength increased, factor of safety increased. As groundwater level developed, factor of safety decreased. For the case of slip surface developed on interface, factor of safety was lower than that for case of slip surface developed on either weathered soil or clay vein. The effect of various soil types of the slope stability was also investigated by simulating seepage through the slopes with various soils. The groundwater level significantly increased on the slopes with silty and generic soils. For the slope with sandy soil, almost no change in groundwater level was observed due to rapid drainage.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.325-331
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2016
This research developed a flood fragility curve of bridges considering the debris impacts. Damage and failures of civil infrastructure due to natural disasters can cause casualties as well as social and economic losses. Fragility analysis is an effective tool to help better understand the vulnerability of a structure to possible extreme events, such as earthquakes and floods. In particular, flood-induced failures of bridges are relatively common in Korea, because of the mountainous regions and summer concentrated rainfall. The main failure reasons during floods are reported to be debris impact and scour; however, research regarding debris impacts is considered challenging due to various uncertainties that affect the failure probability. This study introduces a fragility analysis methodology for evaluating the structural vulnerability due to debris impacts during floods. The proposed method describes how the essential components in fragility analysis are considered, including limit-state function, intensity measure of the debris impact, and finite element model. A numerical example of the proposed fragility analysis is presented using a bridge pier system under a debris impact.
Infiltration is one of the important processes of the hydrologic cycle determining the distribution of water and has been studied extensively. Various theories and models proposed for this process are usually applicable only when the rainfall intensity is higher than the infiltration capacity. The study by Diskin and Nazimov (1995, 1996) suggested a conceptual infiltration model that comprises two elements. The model can make an reasonable approach to the infiltration process, instead of representing the infiltration as a function of time. The study presented herein improved the existing conceptual infiltration model by an additional consideration of the initial moisture contents. The analysis results for the variation of the infiltration capacity curries for various initial moisture contents demonstrate that the model is more reasonable for the approach to the infiltration process. In addition, the results for the relationship of stormwater events-ponding time are compared with the literature values of that for a number of soil types. The agreement is rather good, leading to the conclusion that the improved model is vapid for describing the infiltration process.
In this study, the separation of short and long durations for estimation the parameters of IDF curve is suggested by using Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). Objective functions are to minimize root mean squared error (RMSE) and relative RMSE between observed and computed values. The criteria for separation are two; the first one is to estimate more precisely the parameters of IDF curve and the second is to make a single IDF curve without non-continuous duration point. For this purpose 22 rainfall recording gauges operated by Korea Meteorological Administration are selected and three IDF curves that are used generally in South Korea are tested. The result shows that the IDF curve developed by Heo et al. (1999) would be the best of three tested IDF curves, and the suggested parameter estimation method using MOGA can compute more reliable parameters compared with empirical regression analysis.
This paper presents the characteristics of internal erosion of embankment slopes due to the localized heavy rain. In this study, the existing analysis methods of filter performance in embankment materials were reviewed. Based on the theoretical concept of filter conditions to prevent particles from being carried in from the adjacent embankment materials, new analysis method was suggested. According to the new analysis method for filter performance, experimental programs were carried out to investigate the filter performance for controlling and sealing any leak which develops through the embankment materials as a result of internal erosion. Three sets of small scale laboratory tests were carried out with changing the main influence factors such as rainfall intensity, gradient of slope, embankment material condition. It was found that the new analysis method for filter performance to prevent particles from being carried in from the adjacent embankment materials was more capable approach to design the filter materials in embankment slopes. The new criterion or method for satisfactory filter performance, therefore, was recommended.
The intensive upper-air observation network was organized over southwestern region of the Korean Peninsula during the Korea Enhanced Observing Program in 2005 (KEOP-2005). In order to examine the effect of additional upper-air observation on the numerical weather forecasting, three Observing System Experiments (OSEs) using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) model with KEOP-2005 data are conducted. Cold start case with KEOP-2005 data presents a remarkable predictability difference with only conventional observation data in the downstream and along the Changma front area. The sensitivity of the predictability tends to decrease under the stable atmosphere. Our results indicates that the effect of intensive observation plays a role in the forecasting of the sensitive area in the numerical model, especially under the unstable atmospheric conditions. When the intensive upper-air observation data (KEOP-2005 data) are included in the OSEs, the predictability of precipitation is partially improved. Especially, when KEOP-2005 data are assimilated at 6-hour interval, the predictability on the heavy rainfall showing higher Critical Success Index (CSI) is highly improved. Therefore it is found that KEOP-2005 data play an important role in improving the position and intensity of the simulated precipitation system.
Flood prediction is an important issue to prevent damages by flood inundation caused by increasing high-intensity rainfall with climate change. In recent years, machine learning algorithms have been receiving attention in many scientific fields including hydrology, water resources, natural hazards, etc. The performance of a machine learning algorithm was investigated to predict the water elevation of a river in this study. The aim of this study was to develop a new method for securing a large enough lead time for flood defenses by predicting river water elevation using the a long- short-term memory (LSTM) technique. The water elevation data at the Oisong gauging station were selected to evaluate its applicability. The test data were the water elevation data measured by K-water from 15 February 2013 to 26 August 2018, approximately 5 years 6 months, at 1 hour intervals. To investigate the predictability of the data in terms of the data characteristics and the lead time of the prediction data, the data were divided into the same interval data (group-A) and time average data (group-B) set. Next, the predictability was evaluated by constructing a total of 36 cases. Based on the results, group-A had a more stable water elevation prediction skill compared to group-B with a lead time from 1 to 6 h. Thus, the LSTM technique using only measured water elevation data can be used for securing the appropriate lead time for flood defense in a river.
In this study, results of RUSLE which is most popular equation for estimating sediment and MSDPM and LADMP have been compared and analyzed by applying to real watershed of mountain area. Crop factor (C), preservation factor (P), and soil erosion factor (VM) of RUSLE can be subjectively selected and differently applied. Therefore, effects of those factors were estimated and compared with different values of factors. Furthermore, sediment yield has been estimated by MSDPM and LADMP according to 10, 20, 30, 50, 100, and 200 year return period. From the results, it was found that sediment yield can be resulted with 400% diffrence. And it was also found that MSDPM and LADMP can be applied in mountain area of Korea.
This study characterized the storm events recorded in the Annals of Chosun Dynasty and evaluated them using a simple rectangular pulses Poisson process model. Storm events without in detail explanation like Keun-Bi (big rain) were found to have rather short return periods compared to the storm events with lengthy explanation about damages like Keun-Mul (high water), Hong-Soo (flood), and Pok-Woo (torrential rain). Not all storm events recorded were the size of annual maxima, so their return periods were found not to be higher than a certain level. Another noticeable fact is that these storm events recorded seem more sensitive to the storm duration rather than the storm intensity. That is, most storms recorded seem to be focused on long durations rather than high intensities. Those storm events with long durations must have caused serious flood damages, which maybe the critical reason why they were recorded.
This research adopted a Robust Decision Making framework to re-evaluate four alternative strategies proposed by the Comprehensive Flood Management Plan for the Yeongsan River Basin report (MLTM, 2005) considering uncertainties of future floods under condition of climate change. To reflect the uncertainties, multiple sets of future flood scenarios were used with three uncertainty factors: the change in rainfall intensity based on the RCP climate change scenarios and the changes in the temporal and the spatial flood distributions. With combinations of these factors, 216 plausible flood scenario sets were generated and the performances of the four alternatives under different future states were evaluated. From the results, the most robust alternative among the strategies was identified. Moreover, the key factors which made the tested alternatives poor were discovered through assessment of the uncertainty factors. This information can provide detailed insights to decision makers and can be utilized to overcome alternatives' potential vulnerabilities by modifying the strategy to be more robust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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