http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 리살아베이 ( Avay Risal ) (검색결과 4 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
USLE R factor 산정을 위한 Web 기반 모듈 개발 및 적용
리살아베이 ( Avay Risal ),금동혁 ( Dong Hyuk Kum ),한정호 ( Jeongho Han ),이서로 ( Seoro Lee ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-
R factor or erosivity factor is one of the parameter for computation of soil loss using Universal soil loss equation and its value depends upon intensity, duration, velocity and drop size of rainfall. The R factor is usually calculated from high resolution (very small time interval) rainfall data. But the process of calculation of R factor from high resolution rainfall data is very tedious and also the rainfall data of small time interval are not available everywhere. So, in this study, we developed the FORTRAN program based on equation of Wischmeier and Smith to calculate the value of erosivity factor (R-factor) using the 10 minute interval rainfall data. calculation was performed using the rainfall data of eight years from 2007 to 2014 which were obtained from the meteorological site (http://www.kma.go.kr) for the eight different cities of different provinces of Korea. After obtaining r-factor from the rainfall data, regression equation was developed for each province which can be used to predict the value from the monthly rainfall data without running the model. Appropriate regression curve was selected for each province using the software “CurveExpert“. This web based model is very simple to use and it can be very effective tool to estimate the parameter R-factor of USLE.
-
USLE R factor의 공간적 분석을 위한 Web 기반의 WERM_S 모듈 개발
리살아베이 ( Avay Risal ),김종건 ( Jonggun Kim ),한정호 ( Jeongho Han ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-
Soil erosion modelling is very complicated process since erosion varies considerably over space and time. Universal Soil loss Equation is one of the oldest and popular empirical model being used for the estimation of soil loss which is based on six input parameters namely R, K, L, S, C and P .Erosivity or R-factor is one of the six input parameters which accounts impacts of rainfall amount and intensity in soil erosion. The gauge rainfall data are being used for the determination of USLE R factor but due to spatial and temporal variability of rainfall pattern, it varies considerably over space and time. So we need to obtain the rainfall data over a surface rather than rainfall at a point so that we can calculate spatially distributed R factor values for the detailed soil erosion assessment. RADAR is one of the possible source of such spatial and temporal rainfall data. Even though having those desired rainfall data, the process of manual R factor calculation for each raster cell is very tedious, time consuming and practically impossible. So a web based WERM_S module was developed which can automatically compute spatial R factor values from the bulk of spatial rainfall data. The WERM_S is based on three different FORTRAN code and thus has three separate modules inside it namely Convert Module, R factor calculation module and R factor ASCI module. The Jaun-ri watershed was selected as a study area for which the RADAR rainfall data for the month of July and August was obtained for the purpose of testing the module. Event based R factor values of each raster cell was calculated which were then summed up for a month to get monthly R factor. The average of R factor for all the pixels for July was found to be 1000.7 MJ.mm/ha/hr/month and that for August was found to be 991 MJ.mm/ha/hr/month. The maximum R factor value was seen to be 4382 and 6093 MJ.mm/ha/hr/mth for July and August respectively. Similarly the minimum R factor of 0 was obtained for several pixels. The monthly R factor of each cell was then converted back into a single asci file so that the resulting spatially distributed R factor map can be visualized in GIS. Spatial R factor values is the better choice over average R factor values derived from the station and WERM_S can be very effective tool to calculate Spatial values of R factor from 10 minute interval asci files( file obtained from radar) of any location.
-
한정호 ( Jeongho Han ),리살아베이 ( Risal Avay ),권필주 ( Pil Ju Kwon ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ),정영훈 ( Younghun Jung ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-
우리나라는 연 강수량의 약 70%가 여름철에 집중 된 강수패턴으로 해외 주요 하천과 비교하여 국내 하천은 매우 큰 하천유량 변동성을 가지고 있다. 이에 하천관리를 위해서는 하천유량 변동성에 대한 정확한 분석이 필요하다. 하천유량 변동성을 분석하기 위하여 유황계수, R-B Index, 변동계수, Q5:Q95 등 다양한 하천유량 변동성 지표(Streamflow Variability Index)가 개발되어 활용되고 있다. 하지만 다양한 하천유량 변동성 지표들에 대한 각각의 특성에 대한 분석 없이 대부분 연구에서 하천유량 변동성 지표들이 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 주요 하천을 대상으로 다양한 하천유량 변동성 지표들의 특성을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 전국 91개 유량관측소를 대상으로 유황계수, R-B Index, 변동계수, Q5:Q95 총 4가지의 하천유량 변동성 지표를 산정하였다. 또한 하천유량 변동성 지표들과 기저유출 기여도와의 관계를 분석하기 위하여 WHAT(Web based hydrograph analysis tool)을 활용하여 91개 유량관측소에 대하여 BFI(Baseflow Index)를 산정하였다. 각각의 하천유량 변동성 지표들의 특성을 분석한 결과 R-B Index와 WHAT 시스템을 통해 산정된 BFI와의 R2가 0.79로 가장 높게 나타났다. 다음으로 연중 최대/최소 일유량과 각 하천유량 변동성 지표들을 분석한 결과 유황계수와 Q5:Q95가 연중 최대/최소 일유량에 가장 민감한 것으로 나타났으며, R-B Index는 연중 최대/최소 일유량에 큰 영향을 받지 않고 1년 동안의 전반적인 하천유량 변동성을 가장 잘 나타내었다. 본 연구 결과 각각의 하천유량 변동성 지표는 서로 다른 특성을 나타냈다. 본 연구 결과는 하천유량 변동성 연구를 위해 하천유량 변동성 지표를 선정하는데 있어 참고자료로 활용할 될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 통해 연구 목적에 맞는 정확한 하천 유량 변동성 분석이 가능할 것으로 기대된다.
-
소유역 별 alpha factor를 적용한 기저유출 분석
한정호 ( Jeongho Han ),이서로 ( Seoro Lee ),아베이리살 ( Risal Avay ),성윤수 ( Yunsoo Sung ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-
최근 기후변화의 영향으로 홍수·가뭄과 같은 자연재해의 발생 빈도와 심각성이 증대됨에 따라 이에 대한 대안 방안으로 기후변화에 대비한 유역관리의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해서는 먼저 유역에서의 정확한 수문 예측이 요구된다. 그 중 수문 예측에 영향을 미치는 다양한 유역특성 중에서 수문곡선의 감수부는 유역의 토성, 경사, 대수층 특성 등에 영향을 받는다. 하지만 대부분 강우 유출 모형에서는 이를 고려하지 않고 유역 전체에 대하여 동일한 감수 특성을 가지고 있다고 가정한다. 이에 본 연구에서는 Soil and Water Assessement Tool(SWAT) 모형을 활용하여 소유역 별 수문곡선의 감수부 특성이 기저유출 모의 결과에 대한 영향을 분석하였다. Alpha factor는 수문곡선에서 감수부 특성을 나타내는 매개변수로써, 실측 유량자료로부터 산정할 수 있다. 이에 본 연구에서는 소유역 중에서 실측 유량자료가 가용한 소유역에 대하여 Web-based RECESS를 통해 alpha factor를 직접 산정하였다. 이렇게 산정한 alpha factor를 각 소유역에 적용하여 SWAT 모형 모의 결과로부터 기저유출을 분리하였다. SWAT 모형의 기본 입력값(default value)을 적용한 기저유출 분리결과와 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor 적용에 따른 기저유출 분리결과를 비교한 결과 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor를 적용한 경우의 기저유출 모의 결과 상대적으로 높을 정확도를 나타내었다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
