Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been widely used in estimation of flow and water quality at various watersheds worldwide, and it has an auto-calibration tool that could calibrate the flow and water quality data automatically from thousands of simulations. However, only continuous measured day flow/water quality data could be used in the current SWAT auto-calibration tool. Therefore, 8-day interval flow and water quality data measured nationwide by Korean Ministry of Environment (MOE) could not be used in SWAT auto-calibration even though long-term flow and water quality data in the Korean Total Maximum Daily Load (TMDL) watersheds available. In this study, current SWAT auto-calibration was modified to calibrate flow and water quality using 8-day interval flow and water quality data. As a result of this study, the Nash and Sutcliffe Efficiency (NSE) values for flow estimation using auto-calibration are 0.77 (calibration period) and 0.68 (validation period), and NSE value for water quality (T-P load) estimation (using the 8-day interval water quality data) is 0.80. The enhanced SWAT auto-calibration could be used in the estimation of continuous flow and water quality data at the outlet of TMDL watersheds and ungaged point of watersheds. In the next study, the enhanced SWAT auto-calibration will be integrated with Web based Load Duration Curve (LDC) system, and it could be suggested as methods of appraisal of TMDL in South Korea.
This study aims at the estimation of a river management flow in urban basin analyzing Sinchun basin to be the tributary of Kumho river basin. The river management flow has to satisfy a low flow as natural flow and an environmental preservation flow estimated by a dilution flow to satisfy a target water quality in drought flow. Therefore for the estimation of a river management flow in Sinchun in this study, first Tank model as a basin runoff model estimates a low flow, a drought flow from a flow duration curve in Sinchun, second QUAL2E model as water quality model simulates water quality in Sinchun and estimates environmental preservation flow to satisfy a target water qua%its, BOD 8 mg/l by a dilution flow derived from Kumho river, Nakdong river and around water. And the river management flow is estimated by addition of a use flow and a loss flow to more flow between a low-flow and an environmental preservation flow.
Water quality of the Hwanggujicheon is poor because of the rapid housing and development in the large area of the basin. Establishment of water quality management strategy, based on the pollution sources survey and pollutant loads estimation, has to be established for the preservation of the stream water quality of the region. In this study, waste load allocation model to achieve the water quality goal of the stream and the optimization of pollutant load reduction, was developed. Nonpoint pollutant loads calculated by runoff model in the previous study are utilized for pollutant loads estimation of the drainage areas in this study. From the application result of the allocation model, water quality goals of the Hwanggujicheon that can be achieved as a matter of fact are BOD 8 mg/L. To achieve these goals, 23% of effluent BOD loads have to be reduced in the basin.
In order to improve water quality in drinking water sources, Ministry of Environment (MOE) was implemented total water pollution load management (TWPLM) in all the major river basins. From the experience of the application of TWPLM, we could find some problems relating the target watershed, standard operating procedure (SOP) of establishment and implementation plan, water quality and flow rate, design flow, water quality model, margin of safety (MOS), and estimation of wasteload were found. The authors were reviewed ongoing TWPLM and presented the improvement schemes for a successful TWPLM. For the application of these suggestions, further detailed studies should be done to implement TWPLM in the future.
In small-scale water systems, the measurement of quality of raw water in running water is generally implemented when the quality of water is stable and frequency of measurement is low. However, units such as water temperature and pH, which are easily monitored, are frequently measured. In establishing an improvement plan for a water treatment system, the range of concentration of the target material present in the raw water of the running water provides relevant information. If the concentration of target material can be specified by the quality of water of data items that are measured daily, inverse estimation of the range of concentration is possible as well. In this paper, we took note of manganese in the raw water from Ogasawara-mura, Tokyo, and estimated the manganese concentration in the raw water of the running water for the past five years. Based on the results obtained, we have proposed a manganese removal system, considering the current situation and geographical conditions of Ogasawara-mura.
The objective of this study is to develop and evaluate simple and multiple regression models for Total Organic Carbon (TOC) concentration estimation in stream flow. For development (using water quality data in 2012) and evaluation (using water quality data in 2011) of regression models, we used water quality data from downstream of Yeongsan river basin during 2011 and 2012, and correlation analysis between TOC and water quality parameters was conducted. The concentrations of TOC were positively correlated with Chemical Oxygen Demand (COD), Biochemical Oxygen Demand (BOD), TN (Total Nitrogen), Water Temperature (WT) and Electric Conductivity (EC). From these results, simple and multiple regression models for TOC estimation were developed as follows : $TOC=0.5809{\times}BOD+3.1557$, $TOC=0.4365{\times}COD+1.3731$. As a result of the application evaluation of the developed regression models, the multiple regression model was found to estimate TOC better than simple regression models.
The characteristics of water quality variation were predicted by stochastic model in Chungju dam, north Chungcheong province of south Korea, Monthly time series data of water quality from 1989 to 2001;temperature, BOD, COD and SS, were obtained from environmental yearbook and internet homepage of ministry of environment. Development of model was carried out with Box-Jenkins method, which includes model identification, estimation and diagnostic checking. ACF and PACF were used to model identification. AIC and BIC were used to model estimation. Seosonal multiplicative ARIMA(1, 0, 1)(1, 1, 0)$_{12}$ model was appropriate to explain stochastic characteristics of temperature. BOD model was ARMa(2, 2, 1), COD was seasonal multiplicative ARIMA(2. 0. 1)(1. 0, 1)$_{12}$, and SS was ARIMA(1, 0, 2) respectively. The simulated water quality data showed a good fitness to the observed data, as a result of model verification.ion.
본 연구에서는 수질모형의 적용 시 유량계수들의 적절한 추정방안을 살펴보았다. 유량계수들의 추정 시에 수리학적 유사구간의 최하류 단면을 기준으로 산정하는 것(기존의 관습적인 방법) 보다는 수리학적 유사구간 전체 단면을 고려하여 산정하는 것이 하천의 유속분포 또는 이동시간의 측면에서 보다 더 하천 유수의 흐름을 정확하게 표현할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 어떤 특정 구간에서의 잘못된 유량계수의 추정은 수질 항목에 따라서는 해당구간 수질예측의 정확도뿐만 아니라 그 하류구간에서의 수질 예측에서도 오차가 계속 누적되는 것으로 나타남에 따라 유량계수의 산정에 보다 더 세심한 주의를 기울여야 할 것으로 판단된다.
DO concentration in the aquatic system is important for the water quality management perspective. Water quality model uses available reaeration coefficient (K2) estimation equations in calculating DO, however, they might include inevitable uncertainty that the model output can be less reliable. In this study, the calibrated QUAL2E model for the Passaic River in New Jersey, U.S., was used to examine the effect of K2 estimation equation on the output DO concentration of the river. The model was run with six commonly used equations separately with all the other conditions remained same. The result showed that the output DO concentration profiles varied widely with different equations, and maximum difference was 4.96 mg/L for the same location which is unacceptably large. It implies that the development of reliable equation is required for proper water quality management. The unreliable model output can lead to a wrong decision in water quality management such as unnecessarily high or too low treatment of wastewater, which will cause serious effect on the community economically and socially in either case. Generating more reliable model output with slight investment to develop a site specific K$_2$ equation can improve the decision making process significantly and is highly recommended.
하천을 따라 분포된 비점 오염원을 하천 수질모형의 매개변수들과 동시에 추정하는 체계적인 방법을 제안하였다. 수립된 방법을 QUAL2E 모형과 함께 충주댐 하류의 남한강 구간에 적용하여 모형의 반응계수와 비점 오염 부하량에 대한 최적 추정을 수행하였다. 민감도 분석 결과로부터 선정된 반응계수들에 대한 초기 추정 결과에 따르면 하천 시스템에 대한 질량수지가 만족되기 위해서는 질소와 인의 비점 오염 부하량의 입력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 총질소와 총인에 대한 비점 오염 부하를 포함하여 확장된 추정 문제의 해로써 비점 오염 부하량을 추정하였다. 비점 오염 부하량과 동시에 추정된 반응계수들과 비점 오염원을 고려하지 않고 추정된 반응계수의 비친 결과, 그 자체에 대한 추정을 위해서 뿐만 아니라 수질모형의 적절한 보정을 위하여 비점 오염 부하량이 최적 추정 과정에 포함될 필요가 있음을 알 수 있었다. 하천수질 의형에 대한 최적추정 방법의 적용성을 민감도계수 행렬 구조의 관점에서 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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