Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.20
no.1
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pp.21-33
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2013
Weight of evidence model was applied for potential mapping of mountainous wetland to reduce the range of the field survey and to increase the efficiency of operations because the surveys of mountainous wetland need a lot of time and money owing to inaccessibility and extensiveness. The relationship between mountainous wetland location and related factors is expressed as a probability by Weight of evidence model. For this, the spatial database consist of slope map, curvature map, vegetation index map, wetness index map, soil drainage rating map was constructed in Yeongnam area, Korea, and weights of evidence based on the relationship between mountainous wetland location and each factor rating were calculated. As a result of correlation analysis between mountainous wetland location and each factors rating using likelihood ratio values, the probability of mountainous wetlands were increased at condition of lower slope, lower curvature, lower vegetation index value, lower wetness value, moderate soil drainage rating. Mountainous Wetland Potential Index(MWPI) was calculated by summation of the likelihood ratio and mountainous wetland potential map was constucted from GIS integration. The mountain wetland potential map was verified by comparison with the known mountainous wetland locations. The result showed the 75.48% in prediction accuracy.
This paper presents a comprehensive laboratory study that examines the effects of porosity, water content, density and grain size distribution on the thermal conductivity of soils which were sampled from 16 synoptic stations of Korea. The experimental results clearly demonstrate that porosity and water content are important parameters which strongly affect the thermal conductivity of soils. Soils with lower porosities and higher water contents have higher thermal conductivities. On the contrary, increase of the matrix density slightly increases the thermal conductivity, and grain size distribution hardly affects the thermal conductivity. Dry soils with the same porosity tend to have more scattered values of thermal conductivity than wet soils. Based on the experimental results, a multiple linear regression model and a nonlinear regression model, having two regression variables of porosity and water content, were presented to predict thermal conductivity. Both models show a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.74 and 0.82, respectively. Thus, it is expected that the suggested empirical models can be used for predicting thermal conductivity of soils by measuring porosity and water content.
Jang, Won Seok;Moon, Jong Pil;Kim, Nam Won;Yoo, Dong Sun;Kum, Dong Hyuk;Kim, Ik Jae;Mun, Yuri;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.27
no.1
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pp.61-72
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2011
In order to assess hydrologic and nonpoint source pollutant behaviors in a watershed with Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, the accuracy evaluation of SWAT model should be conducted prior to the application of it to a watershed. When calibrating and validating hydrological components of SWAT model, the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (EI) has been widely used. However, the EI value has been known as it is affected sensitively by big numbers among the range of numbers. In this study, a Web-based flow clustering EI estimation system using K-means clustering algorithm was developed and used for SWAT hydrology evaluation. Even though the EI of total streamflow was high, the EI values of hydrologic components (i.e., direct runoff and baseflow) were not high. Also when the EI values of flow group I and II (i.e., low and high value group) clustered from direct runoff and baseflow were computed, respectively, the EI values of them were much lower with negative EI values for some flow group comparison. The SWAT auto-calibration tool estimated values also showed negative EI values for most flow group I and II of direct runoff and baseflow although EI value of total streamflow was high. The result obtained in this study indicates that the SWAT hydrology component should be calibrated until all four positive EI values for each flow group of direct runoff and baseflow are obtained for better accuracy both in direct runoff and baseflow.
The grouting method is a method of construction for the purpose of waterproofing and reinforcing soft ground. When grout is injected into the ground, there are various types of penetration and diffusion of grout depending on the shape of the ground, the size of soil, the porosity, and the presence or absence of groundwater. the current situation. Therefore, in this study, to investigate the penetration performance of the grouting to conductive material, laboratory tests were performed on the addition of the conductive material. In the injection test, 0%, 3%, and 5% of the mixed water were added as conductive materials to the grout, and the original ground condition was composed of various types of ground composed of gravel and silica sand. Conductive grout is injected by pressure into the model ground using a dedicated injection device, and the injection time (t), pressure (p), flow rate (v) and injection amount (q) are measured, and the hardened body injected in the model ground is collected. Penetration performance was evaluated. In the results of the grout injection experiment, the amount of conductive material used and the grout injection rate showed an inverse relationship, and it was confirmed that the penetration pattern was changed according to the size of the soil particles in the model ground. The grout containing the conductive material has relatively good penetration into the ground and excellent strength and durability of the hardened body, so it was judged that it could be used as an additive for measuring the penetration range of the grout.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.5
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pp.695-705
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2024
As a result of Typhoon Hinnamnoh, several slope failures occurred in the Pohang region, it is necessary to perform infiltration and slope stability analyses due to the actual rainfall. In the failed sites, samples were collected, and the hydro-mechanical properties of unsaturated soil were examined. Modeling the actual behavior using a single-mode function characteristic curve was found to be inadequate, leading to the adoption of a dual-mode function characteristic curve. The dual-mode function showed better agreement with the water retention test data. We calculated the unsaturated hydraulic conductivity for single and dual modes and performed rainfall-induced infiltration analysis. The variations in saturation and pore water pressure were calculated due to rainfall for three landslide-prone areas, Stability analysis based on effective stress of unsaturated soil was conducted, and safety factors were computed over time steps. The dual-mode model successfully reproduced landslides triggered by Typhoon Hinnamnoh, while the single-mode model exhibited a minimum safety factor of 1.2-1.3, making slope failure unpredictable. The dual-mode model accurately predicted instability in the slope by appropriately accounting for pore water pressure variations during Typhoon.
The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.
The purpose of this study is to consider the interaction between surface water and groundwater in basin scale by developing TANK_GS model. The soil moisture structure of tank model with 3 tanks is improved to simulate the appropriate stream-aquifer interactions. Maximum likelihood method is applied to calibrate parameters with variance functions to deal with heteroscedasticity of residuals. The parameters of improved TANK_GS model and variance function are simultaneously estimated by Simulated Annealing method, a global optimization technique. The results of TANK-GE are compared to those of the SWMM-GE model which had been developed to consider the stream-aquifer interactions. The new TANK_GS model and SWMM-GE model are applied to Gapcheon basin, which belongs to Geum River basin. TANK_GS model showed better model performance compared to the original TANK model and characterized the relationship of stream-aquifer interactions as satisfactorily as the SWMM-GE model. The sustainable groundwater yield can be estimated for the regional water resources planning using the TANK_GS model
The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved.
Jung, In Kyun;Lee, Mi Seon;Park, Jong Yoon;Kim, Seong Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6B
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pp.697-707
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2008
The grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model (KIMSTORM) by Kim (1998) predicts the temporal variation and spatial distribution of overland flow, subsurface flow and stream flow in a watershed. The model programmed with C++ language on Unix operating system adopts single flowpath algorithm for water balance simulation of flow at each grid element. In this study, we attempted to improve the model by converting the code into FORTRAN 90 on MS Windows operating system and named as ModKIMSTORM. The improved functions are the addition of GAML (Green-Ampt & Mein-Larson) infiltration model, control of paddy runoff rate by flow depth and Manning's roughness coefficient, addition of baseflow layer, treatment of both spatial and point rainfall data, development of the pre- and post-processor, and development of automatic model evaluation function using five evaluation criteria (Pearson's coefficient of determination, Nash and Sutcliffe model efficiency, the deviation of runoff volume, relative error of the peak runoff rate, and absolute error of the time to peak runoff). The modified model adopts Shell Sort algorithm to enhance the computational performance. Input data formats are accepted as raster and MS Excel, and model outputs viz. soil moisture, discharge, flow depth and velocity are generated as BSQ, ASCII grid, binary grid and raster formats.
This study proposed a modified logistic regression model for a probabilistic prediction of debris flow on natural terrain at the granitic rock area. The modified model dose not contain any categorical factors that were used in the previous model and secured higher reliability of prediction than that of the previous one. The modified model is composed of lithology, two factors of geomorphology, and three factors of soil property. Verification result shows that the prediction reliability is more than 86%. Using the modified regression model, the landslide prediction maps were established. In case of Sacheon area, the prediction map showed that the landslide occurrence was not well corresponded with the model since, even though the forest-fred area was distributed on the center of the model, no factors were considered for the landslide predictions. On the other hand, the prediction model was well corresponded with landslide occurrence at Jumunjin-Yeongok area. The prediction model developed in this study has very high availability to employ in other granitic areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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