The exponential increase in nitrate pollution of river water poses an immediate threat to public health and the environment. This contamination is primarily due to various human activities, which include the overuse of nitrogenous fertilizers in agriculture and the discharge of nitrate-rich industrial effluents into rivers. As a result, the accurate prediction and identification of contaminated areas has become a crucial and challenging task for researchers. To solve these problems, this work leads to the prediction of nitrate contamination using machine learning approaches. This paper presents a novel approach known as Grey Wolf Optimizer (GWO) based on the Stacked Ensemble approach for predicting nitrate pollution in the Cauvery Delta region of Tamilnadu, India. The proposed method is evaluated using a Cauvery River dataset from the Tamilnadu Pollution Control Board. The proposed method shows excellent performance, achieving an accuracy of 93.31%, a precision of 93%, a sensitivity of 97.53%, a specificity of 94.28%, an F1-score of 95.23%, and an ROC score of 95%. These impressive results underline the demonstration of the proposed method in accurately predicting nitrate pollution in river water and ultimately help to make informed decisions to tackle these critical environmental problems.
Shallow groundwater in rural areas is primarily polluted by agricultural activities. Nitrate-nitrogen is an indicator of artificial pollution. In this study, the hydrochemical characteristics and nitrate-nitrogen pollution of shallow groundwater were examined in two agricultural villages (Hyogyo-ri and Sinan-ri) in Chungcheongnam-do Province, Korea. Physicochemical quality analysis of shallow groundwater and stream water in the field, and chemical analysis in the laboratory were conducted from July 2020 to October 2021. In Hygyo-ri and Sinan-ri villages, shallow groundwater mainly belonged to the Ca-Cl, Ca-H CO3, Na-HCO3, and Na-Cl types, whereas stream water predominantly belonged to the Ca-HCO3 type. The nitrate-nitrogen concentration in shallow groundwater varied depending on the season, displaying an increased concentration of nitrate-nitrogen in the dry season compared to the rainy season. Stream water may be influenced by runoff into villages from the surrounding area, although both shallow groundwater and stream water are affected by artificial pollution. In addition, the nitrate-nitrogen concentration in stream water was lower than that in shallow groundwater.
Increasing the concentration of nitrate ions in the soil solution and then leaching it to underground aquifers increases the concentration of nitrate in the water, and can cause many health and ecological problems. This study was conducted to evaluate the vulnerability of Meymeh aquifer to nitrate pollution. In this research, sampling of 10 wells was performed according to standard sampling principles and analyzed in the laboratory by spectrophotometric method, then; the nitrate concentration zonation map was drawn by using intermediate models. In the drastic model, the effective parameters for assessing the vulnerability of groundwater aquifers, including the depth of ground water, pure feeding, aquifer environment, soil type, topography slope, non-saturated area and hydraulic conductivity. Which were prepared in the form of seven layers in the ARC GIS software, and by weighting and ranking and integrating these seven layers, the final map of groundwater vulnerability to contamination was prepared. Drastic index estimated for the region between 75-128. For verification of the model, nitrate concentration data in groundwater of the region were used, which showed a relative correlation between the concentration of nitrate and the prepared version of the model. A combination of two vulnerability map and nitrate concentration zonation was provided a qualitative aquifer classification map. According to this map, most of the study areas are within safe and low risk, and only a small portion of the Meymeh Aquifer, which has a nitrate concentration of more than 50 mg / L in groundwater, is classified in a hazardous area.
금강 유역의 충적층(면적 $3,029\textrm{km}^2$)에는 총 81억톤에 이르는 지하수가 부존하는 것으로 알려져 있으나, 과도한 농업활동에 의해 질소계 비료의 사용량이 증가함(250 N kg/ha 이상)에 따라 질산염 오염이 증가하고 있다 본 연구에서는 금강 권역의 대표적인 충적층 분포 지역의 충적층 지하수를 대상으로 질산염의 오염 현황 및 거동 특성을 파악하고자 광역적인 수리지구화학 연구를 수행하였다. 채취된 지하수 시료(총 186개)는 대체적으로 높은 질산염 농도(평균 42.2 mg/L, 최대 295 mg/L)를 보여주어 심하게 오염되어 있음을 나타내었다. 특히, 채취된 시료의 약 29%는 먹는물 수질 기준(44 mg/L $NO_3$)을 초과하고 있다. 연구지역 내 지하수 중의 질산염의 분포는 충적 대수층의 지구화학적 환경에 따라 크게 좌우되고 있다. 특히, 충적층 지하수의 산화-환원 전위(Eh)의 감소는 질산염의 농도 및 철과 망간의 농도 감소와 뚜렷한 상관성을 나타내었다. 따라서, 충적 대수층 지질매체 자체의 퇴적 환경의 차이를 반영하는 것으로 판단되는 산화-환원 상태(redox state)의 변화는 충적층 지하수 내의 질소계 오염물질의 거동을 지배함은 물론 탈질(denitrification)에 의한 자연저감을 조절하고 있는 것으로 판단된다. 특히, 탄소가 풍부한 실트질 충적층의 존재는 혐기성 환경을 조성함으로써, 질산염 오염에 대하여 상당한 정도의 완충 능력을 지니게 하는 것으로 판단된다.
Nitrate contamination of groundwater is a common problem throughout intensive agriculture areas (non-point source pollution). Current processes (e.g. ion exchange and membrane separation) for nitrate removal have various disadvantages. The objective of this study was to evaluate electrochemical method such as electroreduction using bipolar ZVI packed bed electrolytic cell to remove nitrate from groundwater at field pilot. In addition ammonia stripping tower continuously removed up to 77.0% of ammonia. Bipolar ZVI packed bed electrolytic cell also removed E.coli. In the field pilot experiment for groundwater in 'I' city (average nitrate 30~35 mg N/L, pH 6.4), maximum 99.9% removal of nitrate was achieved in the applied 600 V.
Korea Groundwater Quality Monitoring Network is a database of annual groundwater quality survey results to prevent groundwater pollution. We estimated contamination index (CI) values for each type of land use, and analyzed temporal trends of pollutant concentration data in the Groundwater Quality Monitoring Network from 2001 to 2009. Among the pollutants considered in the database, the concentrations of nitrate and chloride were higher than their standards. In the case of nitrate, recreation parks, golf courses and general waste dumping regions showed increasing trends according to linear regression analysis, whereas industrial complexes and residential regions of urgan and recreation parks showed increasing trends in the chloride concentration data. According to multiple variable linear regression analysis, EC, pH and topography were major factors influencing CI values. These results suggest that groundwater with a high CI value and increasing trend is vulnerable for potential contamination, which requires more careful groundwater pollution control.
지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S. EPA)에서 개발된 지하수 오염 취약성 평가방법인 DRASTIC 모델(Aller et al., 1987), Panagopoulos et al.(2006)가 제안한 M-DRASTIC, Rupert(1999)가 제안한 LSDG 방법을 충남 금산 지역에 적용하였다. 충남 금산 지역은 농업을 비롯한 다양한 토지이용 특성과 아울러 다양한 지질, 지형, 토양 분포를 나타내어 지하수 오염예측 기법의 개선을 위한 연구에 최적의 조건을 갖추고 있다. DRASTIC 평가를 위하여 149개의 충적층 관정에 대한 수질 및 수리지질 조사가 수행되었으며, 지하수의 질산염 이온의 농도와 각 예측 방법으로부터 도출된 지수와의 상관관계 분석을 통하여 예측방법의 효용성을 평가하였다. EPA DRASTIC은 지하수 심도, 순 충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형 경사, 비포화대 매질, 수리전도도 등 수리지질학적 인자들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하는 방법으로, 지하수의 잠재오염원에 대한 정보가 포함되지 않으므로 지하수 오염을 예측하는데 비효율적이다. 본 연구 결과, 관정 주변 150 m 영역의 DRASTIC 지수와 해당 관정의 질산염 이온 농도의 상관관계는 0.058로 낮게 나타났다. 한편, M-DRASTIC의 경우 DRASTIC과 사용하는 인자는 같으나 등급과 가중치를 실제 질산염 이온 농도의 비율로부터 산출한다. 등급만을 수정하였을 경우 0.245, 등급과 가중치를 모두 수정하였을 경우 질산염 이온 농도와의 상관관계는 0.400로 지하수 오염 예측율이 개선되었다. LSDG 방법은 토지이용(Land use), 토양 배수(Soil drainage), 지하수면 심도(Depth to water), 지질(Geology)를 특성에 따라서 구분하고 해당 지역의 질산염 이온 농도 평균의 차이를 통계적으로 분석하여 등급을 산정하는 기법으로, 금산 지역에 적용한 결과 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.415로 개선되었다. 결과적으로 LSDG를 적용하였을 경우 EPA DRASTIC 보다 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.357만큼 개선되었다. M-DRASTIC과 LSDG의 예측율이 증가하는 것은, 이 방법들의 등급과 가중치에는 현재의 오염현황이 반영되기 때문으로 질산염 이온 오염 가능성을 귀납적으로 예측하기 때문이다. LSDG의 예측율이 가장 높은 이유는 LSDG에는 잠재오염원으로 분류되는 토지이용이 포함되었기 때문인 것으로 판단된다.
연구목적: 액비의 발효과정에서 생산된 질산성질소는 물의 오염지표로써 본 연구에서는 액비가 살포된 4개의 연구지역을 선정하고, 질산성질소의 오염 농도를 추정할 수 있는 모델을 제작하고자 하였다. 연구방법:현장촬영에 앞서 액비의 비율을 0%, 25%, 50%, 75%, 100%로 5개의 군으로 나누어 스펙트럼 라이브러리를 구축하였다. 스펙트럼의 양상을 토대로 연구지역에서 획득한 초분광 영상에 PLSR (Partial least squares regression) 방법을 적용하였다. 연구결과:구축한 액비의 스펙트럼을 1차, 2차 미분하여 질산성질소의 거동을 확인하였다. 현장실험의 영상을 이용하여 PLSR 농도 추정 모델링을 실시하여 실제 질산성질소의 농도와 비교하였다. 결론: PLSR 농도 추정 모델과 실제 질산성질소의 농도를 비교하였을 때 질산성질소의 농도가 70 mg/kg 이상인 고농도 지역에서 탐지가 가능하다고 판단되었다.
본 연구는 지하수 내 질산염 오염관리를 위한 유럽연합(EU)의 정책 동향을 분석하고, 한국에서의 지속가능한 지하수 관리정책에의 시사점을 도출하고자 수행되었다. EU의 지하수 질산염 관리 정책은 1991년 질산염 지침 도입으로 구체화되었다. 이 지침에서는 농업활동에서 발생하는 질산염 오염 감소를 목표로 하여 회원국들에게 지속가능한 농법 적용, 질산염 농도 모니터링, 그리고 기준치 초과 지역에 대한 질산염 취약 지역 지정을 요구하였다. 2000년 수질 프레임워크 지침(WFD)은 이를 확장, 모든 수역의 좋은 상태 달성 목표를 설정했으며, 2006년 지하수 지침(GWD)은 질산염 지침을 보완하여 지하수 보호를 위한 포괄적 접근 제공과 함께 오염물질 문턱값(threshold) 설정 등을 명시하였다. 2019년에는 그린딜(Green Deal) 발표와 함께 환경 및 기후변화 대응 목표에 부합하기 위해 질산염과 관련한 조치는 더욱 강화되었다. 본 논문에서는 이러한 변천사를 살펴봄으로써 질산염 오염 감소를 위한 주요 전략과 동향을 확인하고 현재 당면한 문제를 해결하기 위해 EU는 어떠한 노력을 기울이고 있는지 파악하고자 하였다. 연구는 EU의 동향을 기반으로 국내의 질산염 오염 문제의 현황과 이를 해결하기 위한 통합 관리 방식, 규제 체계, 농업 교육 프로그램 등 주요 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 예방적 조치의 강화와 이해관계자 간 협력 증진이 한국 지하수의 질산염 오염문제를 해결하고 지하수 품질을 향상시키는 단서가 될 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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