The purpose of this study is the analysis of the water quality spatial characteristics for the main stream of Nakdong River in consideration of the tributary inflow. The flow and water quality (BOD, TOC, TP) data for 32 monitoring stations located in the main stream and the tributaries of Nakdong River were collected from 2003 to 2016. From the results of the flow and water quality analyses for each site, a status map of the flow and the water quality for Nakdong River was produced. The water quality of each river section was classified according to seven river-environment standards. The water quality changes in the main stream before and after the confluence were analyzed spatially. As a result, the water quality of Kumho River, in particular the Kumho B to Kumho C section, is the worst among the tributaries. In addition, the water quality grades of the lower streams such as Nam River and Miryang are worse than that of the upper streams of the Nakdong River. In the case of the main stream, the water quality grades of the sections between the Wicheon and Nam River confluences and the section from Nakbon L to Nakbon N are relatively poor.
According to Geum-River restoration project, given conditions for management of water environment in the Geum-River were changed. Because of those changes, this study was investigated the establishment of water quality standards and water quality target in the Geum-River basin. For management of water environment in the Geum-River, the sub-basins and watersheds are newly divided and the water quality and ecosystem standards in the sub-basins are reestablished. Considering the consistency of water environment policy and legal system, the legal name of sub-basins and watersheds are unified. TMDL (total maximum daily load) should be implemented in the sub-basin where exceeds the water quality standards and the number of water pollutant among the water quality parameters which exceeds the water quality standards are extremely minimized. The water quality target of water pollutant for implementation of TMDL should be established same or higher concentration of water quality standards.
In-situ water quality sampling is used for accurate water quality assessment. However, in-situ water quality sampling offers limited samples and requires much time and intensive labors. Remote sensing approach has recently applied for water quality assessment. It has shown the advantage of offering a synoptic view but also more efficient and economical. In this study, we utilized Landsat Imagery to estimate the water quality of the Tamsui River basin, considered as one of the most important rivers located in the north of Taiwan. In order to monitor water quality of Tamsui River basin, a linear regression relation between the value of spectral radiance and four water quality parameters are investigated with 38 water sampling stations. Through the regression model, we could estimate river pollution index (RPI) from the predicted value of four water quality parameters. By using RPI, we can examine the pollution level of Tamsui River. The accuracy of RPI conversion of this study ranged from 32.2% to 68.2%.
In this study, how branches of Kumho River affect to the water quality on Kumho River was investigated. Water samples from six sampling points at Kumho River and three at each branch were taken from Dec. 2009 to Dec. 2011. As results, Namcheon affected BOD and T-P concentrations on Kumho River while Sincheon did only T-P concentrations. However, the water quality of Kumho River was improved because of Sincheon in terms of BOD and COD concentrations. This was the results from management of Sincheon wastewater treatment facility and Jisan wastewater treatment facility which might be the best example for managing wastewater treatment facilities. Dalsecheon would not affect the water quality of Kumho River although it had bad conditions of water quality because of lack of its water quantity comparing to Kumho River's.
Mangyeong River and Dongjin River are highly dependent on external regions for domestic and agricultural water, and the agricultural water supply and use system of those rivers are very complicated. For smooth water supply, rivers are used as a supply system. Of the total river water use permits (as of 2019), agricultural water accounts for 97.5%, 80.4% in Mangyeong River and Dongjin River, respectively. The excessive intake of river water as agricultural purpose is causing the stream to dry out and to deteriorate the ecological health of the river. It is necessary to minimize the water use system that takes in and utilizes river water. In both rivers, the flow rate of agricultural drainage and the load of major water quality items that flowing into the main stream are similar to or higher than those of the major tributaries, indicating that management is necessary to improve the water quality of the river. It is necessary to understand the effect of agricultural drainage on river water quality by establishing a continuous monitoring system for the form of agricultural drainage.
The major 24 tributaries in Nam-River mid-watershed were monitored for discharge and water quality in order to understand the characteristics of the watershed and to select the tributary catchment for improving water quality. According to the analytical results of discharge and water quality monitoring data of 24 tributaries, the mean value of discharge below $0.1m^3/s$ was 62.5% among the monitored tributaries and it mostly exceeded the water quality standards of Nam-river mid-watershed ($BOD_5$ = 3 mg/L, T-P = 0.1 mg/L over). According to the stream grouping method and the water quality delivery load density ($kg/day/km^2$) based on the results of tributary discharge and water quality monitoring, the tributary watersheds for improving the water quality were selected. In the Nam-River mid-watershed, tributaries in the GaJwaCheon, HaChonCheon catchment (Group D, $BOD_5$ = 3 mg/L over) and in the UirYeongCheon, SeokGyoCheon catchment (Group A, T-P = 0.1 mg/L over), which have a small flow (and/or large flow) and a high concentrations of water pollutants. The various water quality improving scheme for tributaries, in accordance with the reduction of potential point source pollution by living sewage and livestock wastewater, should be established and implemented.
The purpose of this study was to analyze the correlation between the effluent of a sewage treatment plant (STP) and the adjacent stream located downstream of the STP in Nakdong River. Flow and water quality data, such as BOD, COD, SS, T-N, and T-P data, for 12 STPs and adjacent downstream monitoring stations in the main stream and tributaries of Nakdong River were collected from 2012 to 2015. As a result of correlation analysis between river flow and water quality at the river water quality measurement point, COD, SS, and T-P were correlated positively with the river flow rate at 6, 8, and 6 points, respectively. As a result of analyzing the water quality of sewage treatment plant effluents and downstream streams, BOD and COD were correlated at 2 and 3 points, respectively. T-N showed a positive correlation at 9 points, and 7 of them had a strong positive correlation, indicating that sewage treatment effluent had a large effect on downstream streams. In this study, we found that the correlation between the river flow rate and the water quality factors (COD, SS, TP) was high at river water measurement points, and the sewage treatment plant effluent was correlated with the T-N value of adjacent streams.
The purpose of this study was to analyze the correlation between the effluent of the sewage treatment plant (STP) and the adjacent stream located downstream of the STP in Nakdong River. The flow and water quality such as BOD, COD, SS, T-N, and T-P data for 12 STPs and adjacent downstream monitoring stations in the main stream and tributaries of Nakdong River were collected from 2012 to 2015. As a result of correlation analysis between river flow and water quality at the river water quality measurement point, COD, SS and T-P were correlated positively with river flow rate at 6, 8, and 6 points, respectively. As a result of analyzing the water quality of sewage treatment plant effluent and downstream stream, BOD and COD were correlated at 2 and 3 points, respectively. T-N showed a positive correlation at 9 points, and 7 of them had a strong positive correlation, indicating that sewage treatment effluent had a large effect on downstream streams. In this study, we found that the correlation between river flow rate and water quality factors (COD, SS, TP) was high for river water measurement points, and the sewage treatment plant effluent was correlated with the T-N value of adjacent streams.
Finding the optimal solution in the river water quality management system is very hard with the non-linearity of the water quality model. Many suggested methods for that using the linear programming, non-linear programming and dynamic programming, are failed to give an optimal solution of sufficient accuracy and satisfaction. We studied a method to find a solution optimizing the river water quality management in the aspect of the efficiency and the cost of the waste water treatment facilities satisfying the water Quality goals. In the suggested method, we use the QUAL2E water quality model and the genetic algorithm. A brief result of the project to optimize the water quality management in the Youngsan river is presented.
The monthly water quality data measured at 14 stations located in the Geum-River watershed were clustered into 2 to 7 clusters. Furthermore, factor analyses were conducted on Gabcheon and Yugucheon to characterize the water qualtiy, based on the information obtained from the results of culster analysis. The results of cluster analysis show that the water quality charactersitic of main stream of the Geum-River is somewhat different from that of substream of the Geum-River. Furthermore, the water quality characteristic of Gabcheon which is expected to have the most serious water quality problems in the Geum-River watershed shows the most different water quality characteristic from Yugucheon. Based ont he factor loadings in each factor, Gabcheon and Yugucheon have their own water quality characteristics. This is mainly because of composite factors such as different population density, industrial activities, and land use conditions in Gabcheon and Yugucheon subwatersheds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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