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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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대한토목학회 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.10 No.1
발행연도
2006.1
수록면
53 - 58 (6page)

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Agricultural surface drainage water can deposit nitrogen and phosphorus into surrounding rivers and streams, therefore accelerating eutrophication which threatens the ecosystem. Surface drainage water, from paddy fields and other agricultural lands, is influenced by numerous factors such as spatial and temporal distribution of rainfall, land topography and soil characteristics. A Generalized Regression Neural Network (GRNN) model was used to define the influence of rainfall and surface drainage water on nutrient load into the neighboring water systems by predicting the surface water quality and quantity. The data was obtained from the 15 ha paddy fields surrounded by drainage and irrigation channels. Simulations showed reasonably good predictions of surface drainage water based On historical data of rainfall (R = 0.84). However, the resulting predictions for nutrient concentrations corresponding to surface drainage were somewhat varied (R = 0.72 and 0.40 in total nitrogen and total phosphorus, respectively). It is suspected that the model's prediction on nutrient concentrations consists of both natural and artificial variations of nutrient content in irrigation streams. Therefore, recommendations include providing a more.
#generalized regression neural network #total nitrogen #total phosphorus #drainage water #irrigation water #rainfall #lime-series prediction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Materials and Methods
3. Results and Discussions
4. Conclusion
Acknowledgements
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
, 1996 , Global Warning google schola , 2000 , Nitrogen pollution control in the European Union: challenging the requirements of the Nitrates Directive with the Agenda 2000 proposals 1 : 136 ~ 144 google schola , 2002 , N and P losses from paddy field plot in central Korea 48 : 301 ~ 306 google schola , 1999 , A generalized regression neural network and its application for leaf wetnes prediction to forecast plant disease 48 : 47 ~ 58 google schola , 2003 , Model development for nutrient loading from paddy rice fields 62 : 1 ~ 17 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-531-019092009