In order to preserve water environment, Total Maximum Daily Load(TMDL) is used to manage the total amount of pollutant from various sources, and the annual average load of source is calculated by the unit load method. Determination of the unit load requires reliable data accumulation and analysis based on a reasonable estimation method. In this study, we propose a revised unit load estimation method by analyzing the unit load calculation procedure of National Institute of Environment Research(NIER) method. Both methods were tested using observed runoff ratio and water quality data of rice paddy fields. The estimated values with the respective NIER and revised NIER methods were highly correlated each other. However, the Event Mean Concentration(EMC) and the runoff ratio considered in the NIER method appeared to be influenced by rainfall classes, and the difference in unit load increases as the runoff and EMC increase. The error can be further increased when the EMC and runoff ratio are changed according to changes in rainfall patterns by climate change and change of agricultural activities. Therefore, it is recommended to calculate unit load by applying the revised NIER method reflecting the non point pollution runoff characteristics for different rainfall classes.
The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
This study analyzed influence factors and the correlation among pollutants which affect occurrence of leaked pollution based on the long-term runoff flow and water quality investigation results to understand the characteristics of highway rainfall runoff pollution load. According to the result of correlation analysis on TSS (Total Suspended Solid) concentration, anteceded dry days, rainfall intensity, traffic volume and etc. as major influence factors of highway rainfall runoff pollution loads, the correlations were weak or scarce in most items. These results might be attributed that runoff pollutant concentration changes vary severely on changes of rainfall intensity and rainfall duration within rainfall and it is affected by disturbances of vehicles and street cleaning and etc. as characteristics of the highway. While Cu, Fe and Zn which are discharged with high concentrations out of heavy metals showed high correlation with particulate matter, organic matter(COD), nutrient(TN, TP), Ni and Pb showed relatively low correlation in a correlation evaluation by pollutant. Significant correlation with traffic volumes was not shown and TSS concentration even decreased in accordance with increase of the traffic volume. In the comparison with precedent studies, it was considered necessary additional analysis of the effects of rainfall section analysis, road type, disturbances of surface contaminants by vehicles, rainfall and climate conditions, surrounding terrains etc.
본 연구는 무심천 유역을 대상으로 도시화에 따른 불투수 지역의 증가가 오염물질의 유출에 미치는 영향에 대하여 HSPF 모델을 이용하여 평가하였다. 모델의 보정은 2015년도 관측치, 검증은 2014년도 관측치를 기준으로 하였고, 모의항목은 유량, BOD, TP를 대상으로 하였으며, 모형의 보정 및 검증 결과는 모든 모의항목이 성공적으로 수행되었다. 무심천 유역의 2015년도 토지이용 현황을 반영하여 모형에 사용한 토지피복도를 수정한 후 개발지역의 계획 위치와 면적을 적용하여 수질을 모의하였다. 모의 결과 불투수면이 증가하면 일별 오염부하량은 강우 시에는 개발사업 전보다 증가하고, 비강우 시에는 감소하였다. 연간 오염부하량은 강우 시 증가량이 비강우 시 감소량보다 월등히 많아 BOD와 TP의 부하량은 증가하였다. 또한 비점오염부하량은 개발 전의 점오염원이 동일하고, 불투수면만 증가한다는 전제에서 모의한 결과 개발 후의 비점오염부하량이 개발 전의 총오염부하량보다 크게 산정되어 불투수면이 급증하는 유역은 계획 단계에서부터 비점오염원의 관리대책이 필요한 것으로 나타났다.
In order to investigate the runoff characteristics of nonpoint source pollutants in the Lake Doam watershed, water quality and flow rate were monitored for 38-rainfall events from 2009 to 2016. The EMC values of SS, COD, TN and TP were in the range of 33~2,169, 3.5~56.9, 0.09~7.65 and $0.06{\sim}2.21mg\;L^{-1}$, respectively. As a result of analyzing the effect of rainfall factor on the nonpoint source pollutant load, EMCs of SS, COD and TP showed a statistically significant correlation with rainfall (RA) (p<0.01) and SS showed highly significant correlation with maximum rainfall intensity (MRI, R=0.48). The load ranges of SS, COD, TN and TP were 10.4~11,984.6, 1.1~724.4, 0.6~51.6 and $0.03{\sim}22.85ton\;event^{-1}$, respectively, showing large variation depending on the characteristics of rainfall events. The effect of rainfall on the load was analyzed. SS, COD and TP showed a positive correlation, but TN did not show any significant correlation. The annual load of SS was the highest with $88,645tons\;year^{-1}$ in 2011 when rainfall was the highest with 1,669 mm. The result of impact analysis of nonpoint source pollution reduction project and land-use change on runoff load showed that pollutant load significantly reduced from 2009 to 2014 but SS and TP loads were increased from 2014 to 2016 due to increase in construction area. Therefore, we suggested that nonpoint source pollution abatement plan should be continued to reduce the soil loss and pollutants during rainfall, and countermeasures to reduce nonpoint source pollution due to construction need to be established.
The objective of this study was to assess the livestock nonpoint source pollutant impact on water quality in Namgang dam watershed using the HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) model. The input data for the HSPF model was established using the landcover, digital elevation, and watershed and river maps. In order to apply the pollutant load to the HSPF model, the delivery load of the livestock nonpoint source in the Namgang dam watershed was calculated and used as a point pollutant input data for the HSPF model. The hydrologic and water quality parameters of HSPF model were calibrated and validated using the observed runoff data from 2007 to 2015 at Sancheong station. The R2 (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. The simulation results for annual mean runoff showed that R2 ranged 0.79~0.81, RMSE 1.91~2.73 mm/day, NSE 0.7~0.71 and RMAE 0.37~0.49 mm/day for daily runoff. The simulation results for annual mean BOD for RMSE ranged 0.99~1.13 mg/L and RMAE 0.49~0.55 mg/L, annual mean TN for RMSE ranged 1.65~1.72 mg/L and RMAE 0.55 mg/L, and annual mean TP for RMSE ranged 0.043~0.055 mg/L and RMAE 0.552~0.570 mg/L. As a result of livestock nonpoint pollutant loading simulation for each sub-watersehd using the HSPF model, the BOD ranged 16.6~163 kg/day, TN ranged 27.5~337 kg/day, TP ranged 1.22~14.1 kg/day.
In recent years, there has been demand for precise estimations of pollutant loads on nationwide scale for the development of appropriate site specific (watershed specific) policies to reduce the negative impact of pollutant loads. River flow data and water quality data that were previously collected by various research institutes and universities for specific research purposes for a limited period was utilized in this study. However, only TMDL 8-day interval flow and water quality data were available in national scale. Three watersheds were selected and pollutant loads were calculated by two methods i.e., Numeric Integration (NI) method and Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Subsequently, the results were compared to determine the appropriate method for monitoring nonpoint source networks nationwide. The SWAT model was calibrated and its estimated daily flow data were used in the NI method with estimated sediment data for 8-day monitoring data for three watersheds. The results indicated that the quantity of pollutant loads estimated with the NI and SWAT are different to some degrees especially during the summer season for all the three study watersheds. Thus, more frequent sampling of water quality is needed for nonpoint source pollutant estimation.
We have examined the pollutant load of combined sewer in dry days. Two monitoring sites (C-1, C-2) were equipped with an flowmeter. Monitoring was conducted from September 2004 to April 2006 for 20 months during dry days. Flowrate and concentration of pollutants are lowest from 3 to 6 o'clock, and it is high at 9, 12 and 21 o'clock. Most of organic matters exist in the dissolved state. The results show that pollution loads in C-2 area were 4.5-7.2 times higher than in C-1. Pollutant loads were high on Saturdays. Pollutant loads (kg/ha/day) of C-2 were 1.1-3.1 times higher those of C-1. However there was no significant difference in winter. Analysis of correlation coefficient of water quality parameter indicates that besides of flowrate all items in C-1 site have tight relationship respectively (p<0.01). In C-2 site, correlation coefficient of TP-SS, TP-TN, TP-flowrate, BOD-flowrate, BOD-SS and TN-TP are statistically significant (p<0.01).
The characteristics of nonpoint source pollutant loads in upstream of Nakdong River were studied through analysis of pollutant loads of 10 sub-watersheds divided based on administrative district. The discharge and pollutant concentration of each sub-watershed were collected from Nakdong-River Water Research Institute and Daegu Regional Environmental office, respectively. Pollution items analysed in this study were BOD, T-N and T-P. The delivery loads of the nonpoint source pollutions of each sub-watershed were calculated after analysing the concentration of the pollution of each site. Several points were found from the results. Firstly, in general, city areas including Sangju, Andong showed higher degree of nonpoint pollution than country areas including Cheongsong, Yeongyang. The sub-watersheds located upstream side, such as Yeongju, Bonghwa, Necessarily show better water quality than the sub-watersheds located downstream side, such as Mungyeong, Uiseong. This result indicates that a given pollution condition within the watershed can be more sensitive than location factor to the level of water quality. Secondly, the delivery load and area of watershed were not necessarily correlated in the sense of water quality, while the discharge was shown to be highly correlated to the delively load of pollution. Lastly, sewage and waste caused from population and livestock, as well as landuse factor, were found to significantly contribute to the water pollution. Alternative solutions for controlling pollution source, therefore, should be provided to meet target levels of water quality in these regions.
본 연구는 낙동강수계 오염도가 높은 금호강 및 남강 중권역의 지천들 가운데 수질측정망과 일정한 거리에 있고 오염도가 높은 지천들을 선정하여 각 지점의 오염부하량, 오염특성, 중점관리지천별 세부 유입되는 지천의 오염현황 및 중점 지류가 낙동강 본류에 미치는 영향 등을 살펴보았다. 그 결과, 금호강 및 남강의 대부분의 수질항목별 오염도는 유사하였으나, TN, Chl-a 및 SS는 금호강이 남강에 비해 약 20~120% 이상 높은 오염도를 보였다. 오염발생부하율(kg/day) 및 발생밀도($kg/day/km^2$)는 유량과 하천유하면적에 따라 하천 오염도 순위가 달랐으며, 이러한 영향은 남강에서 더 크게 차이가 발생하였다. 금호강 및 남강의 상세오염조사는 하천의 유로길이, 합류되는 소하천의 개수와 형태에 따라 상세지점을 2개에서 최대 9개까지 나누어 조사하였으며, 그 결과 달서천과 의령천의 오염도가 높게 나타났다. 이외에도, 달서천과 의령천의 본류오염 기여율이 약 10% 내외로 높게 나타났으며, 이는 주변공단, 생활거주지역 형태 및 크기, 농경지 경작 유 무 및 축사 존재 유 무에 따라 오염도 및 상 하류 오염형태가 다르기 때문으로 판단된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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