The steady state of unsaturated soil takes a long time to achieve. The soil seepage behaviours and hydraulic properties depend highly on the wetting/drying rate. It is observed that the soil-water characteristic curve (SWCC) is dependent on the wetting/drying rate, which is known as the dynamic effect. The dynamic effect apparently influences the scanning curves and will substantially affect the seepage behavior. However, the previous models commonly ignore the dynamic effect and cannot quantitatively describe the hysteresis scanning loops under dynamic conditions. In this study, a dynamic hysteresis model for SWCC is proposed considering the dynamic change of contact angle and the moving of the contact line. The drying contact angle under dynamic condition is smaller than that under static condition, while the wetting contact angle under dynamic condition is larger than that under static condition. The dynamic contact angle is expressed as a function of the saturation rate according to the Laplace equation. The model is given by a differential equation, in which the slope of the scanning curve is related to the slope of the boundary curve by means of contact angle. Empirical models can simulate the boundary curves. Given the two boundary curves, the scanning curve can be well predicted. In this model, only two parameters are introduced to describe the dynamic effect. They can be easily obtained from the experiment, which facilitates the calibration of the model. The proposed model is verified by the experimental data recorded in the literature and is proved to be more convenient and effective.
Soil temperature is one of the most important environmental factors that govern hydrological and biogeochemical processes related to diffuse pollution. In this study, considering the snowmelting and the soil freezing-thawing processes, a set of computer codes to estimate winter soil temperature has been developed for CAMEL (Chemicals, Agricultural Management and Erosion Losses), a distributed watershed model. The model was calibrated and validated against the field measurements for three months at 4 sites across the study catchment in a rural area of Yeoju, Korea. The degree of agreement between the simulated and the observed soil temperature is good for the soil surface ($R^2$ 0.71~0.95, RMSE $0.89{\sim}1.49^{\circ}C$). As for the subsurface soils, however, the simulation results are not as good as for the soil surface ($R^2$ 0.51~0.97, RMSE $0.51{\sim}5.08^{\circ}C$) which is considered resulting from vertically-homogeneous soil textures assumed in the model. The model well simulates the blanket effect of snowpack and the latent heat flux in the soil freezing-thawing processes. Although there is some discrepancy between the simulated and the observed soil temperature due to limitations of the model structure and the lack of data, the model reasonably well simulates the temporal and spatial distributions of the soil temperature and the snow water equivalent in accordance with the land uses and the topography of the study catchment.
Land surface temperature in ecohydrology is a variable that links surface structure to soil processes and yet its spatial prediction across landscapes with variable surface structure is poorly understood. And there are an insufficient number of soil temperature monitoring stations. In this study, a grid-based land surface temperature prediction model is proposed. Target sites are Andong and Namgang dam region. The proposed model is run in the following way. At first, geo-referenced site specific air temperatures are estimated using a kriging technique from data collected from 60 point weather stations. Then surface soil temperature is computed from the estimated geo-referenced site-specific air temperature and normalized difference vegetation index. After the model is calibrated with data collected from observed remote-sensed soil temperature, a soil temperature map is prepared based on the predictions of the model for each geo-referenced site. The daily and monthly simulated soil temperature shows that the proposed model is useful for reproducing observed soil temperature. Soil temperatures at 30 and 50 cm of soil depth are also well simulated.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.52-56
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2009
In this study a dynamic modeling scheme is presented to derive the probabilistic structure of soil water and plant water stress when subject to stochastic precipitation conditions. The newly developed model has the form of the Fokker-Planck equation, and its applicability as a model for the probabilistic evolution of the soil water and plant water stress is investigated under climate change scenarios. This model is based on the cumulant expansion theory, and has the advantage of providing the probabilistic solution in the form of probability distribution function (PDF), from which one can obtain the ensemble average behavior of the dynamics. The simulation result of soil water confirms that the proposed soil water model can properly reproduce the results obtained from observations, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The plant water stress simulation, also, shows two different PDF patterns according to the precipitation. Moreover, with all the simulation results with climate change scenarios, it can be concluded that the future soil water and plant water stress dynamics will differently behave with different climate change scenarios.
Kim, Dong-Kwan;Park, Hong-Gun;Kim, Dong-Soo;Lee, Sei-Hyun
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09a
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pp.201-204
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2010
Earthquake load to design a structure has been calculated from a fixed base SDOF model using amplified surface accelerations along soft soil layers. But the method dose not consider a soil-structure interaction. Centrifugal experiments that were consisted of soil, a shallow foundation and a structure were performed to find the effects of soil-structure interaction. The experiments showed that mass and stiffness of the foundation affected a response of the structure and nonlinear behavior of soil near the foundation. And a rocking displacement caused by overturning moment affected the response and increases a damping effect. In this study, the centrifugal experiment was simulated as a two dimensional finite element model. The finite element model was used for nonlinear time domain analysis of the OpenSees program. The numerical model accurately evaluated the behaviors of soil and the foundation, but the rocking effect and the behavior of structure were not described.
The radon concentrations in soil air were measured before and after a rainfall. 226Ra concentration, porosity, moisture content and temperature in soil were measured at Kyungpook National University in Daegu. As the results of measurement and analysis, the arithmetic mean of measured 222Rn concentration increased from 12100 ± 500 Bq/㎥ to 16200 ± 600 Bq/㎥ after the rainfall. And the measured 226Ra concentration was 61.4 ± 5.7 Bq/kg and the measured porosity was 0.5 in soil. The estimated values of 226Ra concentration and porosity using diffusion model of 222Rn in soil were 60.3 Bq/kg and 0.509, respectively. The estimated values were similar to the measured values. 222Rn concentration in soil increased with depth and moisture content. The estimations were obtained through fitting based on the diffusion model of 222Rn using the measurement values. The measured depth profiles of 222Rn were similar to the calculated depth profiles of 222Rn in soil. We hope that the results of this study will be useful for environmental radiation analysis.
Sorption of phenanthrene (PHE) and pyrene (PYR) in several sorbents, i.e., natural soil, BionSoil®, Pahokee peat, vermicompost and Devonian Ohio Shale and a surfactant (hexadecyltrimethyl ammonium chloride)-modified montmorillonite (HDTMA-M) were investigated. Pyrene exhibited higher sorption tendency than phenanthrene, as predicted by its higher octanol to water partition coefficient (Kow). Several sorption models: linear, Freundlich, solubility-normalized Freundlich model, and Polanyi-Manes model (PMM) were used to analyze sorption isotherms. Linear isotherms were observed for natural soil, BionSoil®, Pahokee peat, vermicompost, while nonlinear Freundlich isotherms fitted for Ohio shale and HDTMA-M. The relationship between sorption model parameters, organic carbon content (foc), and elemental C/N ratio was studied. In the binary competitive sorption of phenanthrene and pyrene in natural soil, competition between the solutes caused reduction in the sorption of each solute compared with that in the single-solute system. The ideal adsorbed solution theory (IAST) coupled with the single-solute Freundlich model was not successful in describing the binary competitive sorption equilibria. This was due to the inherent nature of linear sorption of phenanthrene and pyrene in natural soil. The result indicates that the applicability of IAST for the prediction of binary competitive sorption is limited when the sorption isotherms are inherently linear.
Traffic-induced cyclic loading leads to the rotation of principal stresses within pavement foundations, challenging accurate simulation with conventional triaxial testing equipment. To investigate the deformation characteristics of fiber-reinforced soil under traffic loads and to develop a fractional-order model to describe these deformations. A series of hollow cylinder torsional shear tests were conducted using the GDS-SSHCA apparatus. The effects of fiber content, load frequency, cyclic deviatoric stress amplitude, and cyclic shear stress amplitude on soil deformation were analyzed. The results revealed that fiber content up to 3% enhances soil resistance to deformation, while higher fiber content reduces it. Axial cumulative plastic deformation decreases with higher load frequencies and increases with higher cyclic stresses. The study also found that principal stress rotation exacerbates soil deformation. A fractional integral model based on the Riemann-Liouville operator was developed to describe the axial cumulative plastic strain, with its validity confirmed by supplementary tests. This model provides a scientific basis for understanding foundation deformation under traffic loading and contributes to the development of dynamic constitutive soil models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.529-534
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2009
Climate models, both global and regional, have increased in sophistication and are being run at increasingly higher resolutions. The Land Surface Models (LSMs) coupled to these climate models have evolved from simple bucket models to sophisticated Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) schemes needed to support complex linkages and processes. However, some underpinnings of terrestrial hydrologic parameterizations so crucial in the predictions of surface water and energy fluxes cause model errors that often manifest as non-linear drifts in the dynamic response of land surface processes. This requires the improved parameterizations of key processes for the terrestrial hydrologic scheme to improve the model predictability in surface water and energy fluxes. The Common Land Model (CLM), one of state-of-the-art LSMs, is the land component of the Community Climate System Model (CCSM). However, CLM also has energy and water biases resulting from deficiencies in some parameterizations related to hydrological processes. This research presents the implementation of a selected set of parameterizations and their effects on the runoff prediction. The modifications consist of new parameterizations for soil hydraulic conductivity, water table depth, frozen soil, soil water availability, and topographically controlled baseflow. The results from a set of offline simulations are compared with observed data to assess the performance of the new model. It is expected that the advanced terrestrial hydrologic scheme coupled to the current CLM can improve model predictability for better prediction of runoff that has a large impact on the surface water and energy balance crucial to climate variability and change studies.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.7
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pp.660-663
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2016
This paper presents the effect of vegetation layer and radar parameters on soil moisture measurement using the vegetation layer scattering model and surface scattering model. The database of backscattering coefficients for various vegetation layer densities, incidence angles, frequencies, and polarizations is generated using $1^{st}$-order RTM(Radiative Transfer Model). Then, surface soil moisture contents were estimated from the backscattering coefficients in the database using the WCM(Water Cloud Model) and Oh model. The retrieved soil moisture contents were compared with the soil moisture contents in the input parameters of the RTM to estimate the retrieval errors. The effects of vegetation layer and radar parameters on soil moisture measurement are analyzed using the retrieval errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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