Pollutants from urban pavement consists various kinds of substances which are originated from dry deposition, a grind out tire, corrosive action of rain to pavement and facilities and raw materials of the road etc.. These are major pollutants of urban NPS (Non-point source) during rainfall period. However there is not enough information to control such pollutants for appropriate management of natural water quality. In this study of transportation areas, three monitoring stations were set up at trunk road, urban highway and national road in Gyeongnam province. Runoff flow rate was measured at every 15minutes by automatic flow meters installed at the end of storm sewer pipe within the road catchment area for water quality analysis. Data was collected every 15 minutes for initial two hours of rainfall. Additional samples were collected 1-4 hours interval till the end of rainfall. The monitoring parameters were $COD_{Mn}$, SS, T-N & T-P and heavy metals. The average EMCs of TSS and $COD_{Mn}$ were 62.0 mg/L and 24.2 mg/L on the city trunk road, which were higher than those of urban highway and national road, indicating higher pollutant loads due to activities in the city downtown area beside the vehicle. On the other hand, the average EMC of T-N and T-P were in the range of 2.67-3.23 mg/L and 0.19-3.21 mg/L for all the sampling sites. Heavy metals from the roads were mainly Fe, Zn, Cu and Mn, showing variable EMCs by the type of road. From the TSS wash-off analysis in terms of FF(first flush) index, first flush phenomenon was clearly observed in the trunk road(FF : 0.89-1.43). However, such mass delivery behavior was not apparently shown in urban highway(FF : 0.90-1.11) and national road(FF : 0.81-1.41).
The objectives of this study were to monitor organic farming upland compared with conventional upland field and to evaluate nutrient loads reduction of surface cover effect with long-term historical climate data. APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender) model was validated with experimental data and used for assessing surface cover scenarios for 30-year simulation periods. The validated values of RMSE(Root Mean Square Error), RMAE(Root Mean Absolute Error), $R^2$ and E(Nash-Sutcliffe efficiency) for runoff were 1.17-1.37 mm/day, 0.28-0.45 mm/day, 0.88-0.90 and 0.82-0.94 in two treatments, respectively. Those for water quality (nitrogen) were 0.05-0.16 kg/ha, 0.52-0.75 kg/ha, 0.67-0.72 and 0.32-0.70 in two treatments, respectively, and therefore the validated model showed good agreement with the observed runoff and nitrogen load for the study period. When decreasing the surface cover rate of organic farming field to 75%, 50%, 25%, and 0% (conventional field), average annual runoff increased by 7%, 15%, 23% and 31%, respectively. Under same condition of decreasing the surface cover rate, average annual nitrogen loads increased by 1.4 times, 1.7 times, 2.0 times, and 2.3 times compared with organic farming field, respectively. This study showed that it is possible to present an appropriate surface cover ratio to maintain conventional production and minimize nonpoint sources pollution for organic farming system, although long-term monitoring is needed to determine its effects on environmental concerns, crop competition, and other uncertainty.
본 연구의 목적은 하천과 호소로 유입되는 비점오염을 저감하기 위해 자연형 하천조성기술 중에서 활용성이 증가되고 있는 식생 매트에 충진재를 적용하여 수질정화기능을 향상하는데 있다. 본 연구에서는 우수한 충진재 선별을 위하여 제올라이트, 규조토 그리고 이들을 혼합하여 소성한 발포여재에 대한 수질정화기능 실내 평가실험과 제방사면조건에서 강우 유출수를 대상으로 한 식생 매트의 수질정화능 검증 현장실험을 진행하였다. 충진재별 수질정화기능은 발포여재가 SS 46.3%, T-N 29.9%, T-P 33.3%로서 다른 충진재보다 수질정화기능이 우수하였다. 식생 매트의 현장 실험에서는 수질정화능은 SS가 60.1%, T-N이 32.2%, T-P가 20.2%으로서 식생 매트의 우수한 오염저감 능력을 확인할 수 있었다.
This study analyzed the characteristics of stormwater runoff in the orchard areas and quantitatively estimated effluence of nonpoint source pollutants for the volume of runoff. Two target areas under vine cultivation were each $2,000m^2$ and $1,800m^2$, located in Gyeongju City. Since grape was the only crop on the target area, the characteristics of stormwater runoff at vineyard could be evaluated independently. A total of 51 rainfall events in the vineyard area during two years(2008-2009) was surveyed, and 19 of them became stormwater runoff, with rainfall ranging 16.5 - 79.7 mm and antecedent dry period of 1-13 days. The pollutant runoff loads by volume of stormwater runoff showed BOD ranging 19.5 - 45.3% in 30% of runoff volume. The average pollution discharge rate was 32.4%, indicating small first flush effect of BOD. The range of SS concentrations was 5 - 52.0% in 10% of runoff volume, showing the average 28.7% of discharge rate, about 3 times more than rainfall effluent. TOC and TN appeared to be similar to the results of BOD, the average discharge rate of 30.9% and 30.6% for TOC and TN, respectively, for 30% of stormwater runoff volume. Average discharge rate of COD and TP in the same runoff volume was 35.1% and 36%, respectively, showing comparatively high discharge ratio. As the targeted vineyard area was permeable land, the pollution load ratio against rainfall-runoff volume appeared to be 1:1, implying no strong first flush effect for all the survey items.
In korea, TMDL is being implemented to manage nonpoint pollution sources as well as point pollution sources. LDC is being used for the planning of TMDL. In order to analyze the water quality using LDC, it is necessary to prepare FDC using the daily flow data. However, only the daily flow data is measured at the WAMIS branch, and 8days flow data and water quality data are measured at the monitoring Networks. So, in many researches, the water quality is being grasped by deriving the LDC using the 8days flow or the daily flow obtained by various methods. These fluctuations may lead to differences in determining whether the target load is achieved. In this study, each LDC was prepared using the 8day flow and the related daily flow. Then, the effect using different flow data on the achievement of target load was compared according to flow conditions. As a result, the difference ratio in the number of overloads under flow condition was showed 19% in high flows, 42% in moist conditions, 49% in mid-range flows, 41% in dry conditions, and 104% in low flows. In the top ten watershed with the highest difference ratio, the flow became lower the difference ration increases. These differences can cause uncertainty in assessing the achievement of target load using LDC. Therefore, in order to evaluate the water quality accurately and reliably using LDC, accurate daily flow data and water quality data should be secured through the installation of national nonpoint measurement network.
This study was based on water quality data of the Lake Doam watershed, monitored from 2010 to 2013 at eight different sites with multiple physiochemical parameters. The dataset was divided into two sub-datasets, namely, non-rainy and rainy. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) techniques were applied to evaluate seasonal correlations of water quality parameters and extract the most significant parameters influencing stream water quality. The first five principal components identified by PCA techniques explained greater than 80% of the total variance for both datasets. PCA and FA results indicated that total nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved inorganic phosphorus were the most significant parameters under the non-rainy condition. This indicates that organic and inorganic pollutants loads in the streams can be related to discharges from point sources (domestic discharges) and non-point sources (agriculture, forest) of pollution. During the rainy period, turbidity, suspended solids, nitrate nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus were identified as the most significant parameters. Physical parameters, suspended solids, and turbidity, are related to soil erosion and runoff from the basin. Organic and inorganic pollutants during the rainy period can be linked to decayed matters, manure, and inorganic fertilizers used in farming. Thus, the results of this study suggest that principal component analysis techniques are useful for analysis and interpretation of data and identification of pollution factors, which are valuable for understanding seasonal variations in water quality for effective management.
Recently, the population growth, industrial and agricultural development are rapidly undergoing in the Lower Rio Grande Valley (LRGV) in Texas. The Lower Rio Grande Valley (LRGV) composed of the 4 counties and three of them are interesting for Non-point and point source pollutant modeling: Starr, Cameron, and Hidalgo. Especially, the LRGV is an intensively irrigation region, and Texas A&M University Agriculture Program and the New Mexico State University College of Agriculture applied irrigation district program, projects in GIS and Hydrology based agricultural water management systems and assessment of prioritized protecting stream network, water quality and rehabilitation based on water saving potential in Rio Grande River. In the LRGV region, where point and non-point sources of pollution may be a big concern, because increasing fertilizers and pesticides use and population cause. This project objective seeks to determine the accumulation of non-point and point source and discuss the main impacts of agriculture and environmental concern with water quality related to pesticides, fertilizer, and nutrients within LRGV region. The GIS technique is widely used and developed for the assessment of non-point source pollution in LRGV region. This project shows the losses in $kg/km^2/yr$ of BOD (Biological Oxygen Demand), TN (total Nitrogen) and TP (total phosphorus) in the runoff from the surface of LRGV. Especially, farmers in Cameron County consume a lot of fertilizer and pesticide to improve crop yield net profit. Then, this region can be created as larger nonpoint source area for nutrients and the intensity of runoff by excess irrigation water. And many sediment and used irrigation water with including high nutrients can be discharged into Rio Grade River.
Cho, Sohyun;Bak, Jonghun;Lee, Yeong Jae;Kim, Kyunghyun;Jung, Kang Young
한국환경과학회지
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제28권10호
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pp.873-885
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2019
In this study, a load duration curve was applied to the Jangseongcheon, one of the tributaries of the Yeongsan River, to assess whether the target water quality was achieved. In addition, pollution of the water body was investigated to develop and suggest the optimal management time with respect to polluted flow sections and monthly conditions. The average flow rates of sections JS1 and JS2 were $0.25m^3/s$ and $1.08m^3/s$, respectively. The BOD and T-P for water-quality standards at JS1 were rated at II, whereas the COD and TOC were rated at III, thus indicating a fair level of water quality. By contrast, the BOD at JS2 was rated at III, the T-P at IV, and the TOC at V, indicating poor water quality in this section. The load duration curve was plotted using the actual flow data measured in eight-day intervals for eight years from 2011 to 2018 at locations JS1 and JS2 in the Jangsungcheon Basin. In an assessment using the load duration curve on whether the target water quality was met at location JS1, all of the water quality parameters (BOD, COD, TOC, T-N, T-P, and SS) satisfied the target water quality. By contrast, at location JS2, parameters COD, TOC, T-N, and T-P exceeded target values by more than 50%, indicating the target water quality was not met. The discharge loads of locations JS1 and JS2 were analyzed to identify the reasons the target water quality was exceeded. Results revealed that the land system contributed considerably. Furthermore, the discharge load of JS2 accounted for more than 80% of the load on the entire basin, excluding that of JS1. Therefore, the best method for restraining the inflow of pollutants into the stream near location JS2 must be applied to manage the water quality of the Jangsungcheon.
The purpose of this study was to predict the water quality using the RNN (recurrent neutral network) and LSTM (long short-term memory). These are advanced forms of machine learning algorithms that are better suited for time series learning compared to artificial neural networks; however, they have not been investigated before for water quality prediction. Three water quality indexes, the BOD (biochemical oxygen demand), COD (chemical oxygen demand), and SS (suspended solids) are predicted by the RNN and LSTM. TensorFlow, an open source library developed by Google, was used to implement the machine learning algorithm. The Okcheon observation point in the Geum River basin in the Republic of Korea was selected as the target point for the prediction of the water quality. Ten years of daily observed meteorological (daily temperature and daily wind speed) and hydrological (water level and flow discharge) data were used as the inputs, and irregularly observed water quality (BOD, COD, and SS) data were used as the learning materials. The irregularly observed water quality data were converted into daily data with the linear interpolation method. The water quality after one day was predicted by the machine learning algorithm, and it was found that a water quality prediction is possible with high accuracy compared to existing physical modeling results in the prediction of the BOD, COD, and SS, which are very non-linear. The sequence length and iteration were changed to compare the performances of the algorithms.
In this study, 48 streams in the Sapgyo Watershed were selected, and the Load Duration Curves (LDC) were drawn up for each stream using water quality and flow monitoring over the last three years (2018-2020), and it was evaluated whether the target water quality was achieved for each flow section. As a result of evaluating whether or not the target water quality exceeded according to the LDC, it was found that 22 rivers exceeded the target water quality. Five rivers exceeded the target water quality due to point pollutant sources, 13 rivers exceeded the target water quality due to non-point pollutant sources, and 4 rivers exceeded the target water quality due to both point and non-point pollutant sources. Among the rivers that exceeded the target water quality due to point pollutant sources, which included domestic sewage of the untreated population, there is a need to reduce the influx of polluted loads by the untreated population. The use of eco-friendly fertilizers is recommended for rivers with a relatively high farmland ratio among rivers exceeding the target water quality due to non-point pollutant sources, and installation of boiling point reduction facilities that can reduce the amount of polluted load introduced during rainfall or manage water shores. In rivers with a large number of livestock breeding heads, the livestock houses located in these rivers need to be preferentially transferred to livestock manure treatment plants. Due to the high ratio of land area because of urbanization, initial rainwater treatment facilities are required to reduce the amount of pollutant load flowing into the river through the impermeable layer during rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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