Adverse effect of veterinary antibiotics (VAs) released into environment has been issued recently and concerns about analysis and management for VAs in the environment were increased. Main objective of this research was to calculate predicted environmental concentration (PEC) of the VAs in soil based on avaiable statistical data and result of previous study such as consumption rate and physiological properties of VAs. Total of 5 VAs, Chlortetracycline (CTC), Oxytetracycline (OTC), Sulfadimethoxine (SDX), Sulfamethazine (SMT), and Tylosin (TYL) were examined. Result showed that calculated PEC value in manure and soil was ordered as SMT > TYL > SDX > CTC > OTC. Range of calculated value for manure and soil was 0.50-67.04 and $0.48-64.45mg\;kg^{-1}$ respectively. Comparing to measured concentration of VAs in manure and soil, lower concentration of VAs in manure and soil was evaluated due to fate and degradation of VAs in manure and soil. Overall, evaluated simple modeling for calculating PEC of VAs in manure and soil can be adapted for preliminary screening purpose in environmental risk assessment and more refined modeling is necessary to examine detailed assessment of VAs in manure and soil.
Environmental risk assessment of cadmium compounds was conducted using national monitoring data of aquatic and terrestrial compartments of local area. Aquatic and terrestrial toxicities of cadmium compounds on algae, daphnid, fish, earthworm, springtails and other species were evaluated. The toxicity data evaluated in this study were mainly from ECOTOX database provided by US EPA. Assessment factors were determined according to the EU technical guidance document and/or OECD proposal. Predicted no effect concentration (PNEC) values of aquatic and terrestrial toxicity were 25$\mu\textrm{g}$/L and 0.2 mg/kg, respectively and they were compared with cadmium exposure data of several local areas, which were used as Predicted exposure concentration(PEC) values. Most of the local area were found to be not risky. However, the risk values (PEC/NEC) of some metropolitan areas were greater than 1 when the most conservative PNEC value was applied.
Objectives: A hospital is a complex building that serves many different purposes. It has a major impact on patient's well-being as well as on the work efficiency of the hospital staff. Thermal comfort is one of the major factors in indoor comfort. The purpose of this study was to determine thermal comfort in various locations in a hospital. Methods: Various indoor environmental conditions in a general hospital were measured in February 2014. The predicted mean vote (PMV) and carbon dioxide ($CO_2$) concentration were measured simultaneously in the lobby, office, restaurant, and ward. Results: The ward was the most thermally comfortable location (PMV=0.44) and the lobby was the most uncomfortable (PMV = -1.39). However, the $CO_2$ concentration was the highest in the ward (896 ppm) and the lowest in the lobby (572 ppm). The average PMV value was the most comfortable in the ward and the lowest in the lobby. In contrast, for concentration of carbon dioxide, the highest average was in the ward and the lowest in the lobby. Due to air conditioner operation, during operating hours the PMV showed values close to 0 compared to the non-operating time. Correlation between PMV and $CO_2$ differed by location. Conclusion: The PMV and concentration of carbon dioxide of the hospital lobby, office, restaurant and ward varied. The relationship between PMV and carbon dioxide differed by location. Consideration of how to apply PMV and carbon dioxide is needed when evaluating indoor comfort.
The increase in traffic is a worldwide phenomenon. In Korea, it has been increased by 20% per annual in recent 1990’s and approximately 10 millions cars had been registered until 1997. This traffic could easily affect and contribute the local outdoor air quality(QAQ) concerned. The QAQ in highway in one of the examples and the subject in this study. The seoul tollgate located at the north-end of Keypngbu Highway was selected for the study. In case of highway tollgate, the local air pollution could be directly affected by the traffic to approach, wait and start the tollgate. Nitrogen dioxide (NO$_2$) concentration exceeded the EAQS(Environmental Air Quality Standards), but overall indoor air quality was a little better than the outdoor air quality. The measured TSP concentration was much higher than that of the EAQS. To apply a management to a air quality problem of Seoul tollgate, it was predicted air quality with traffic volume and weather condition. It was calculated NO$_2$ emission with traffic volume and predicted in and out of booth by CALINE3 at the Seoul tollgate. To make a comparison between measured and predicted concentration, the prediction was good. It was shown that NO$_2$ concentration was high in the morning at the from Seoul direction and in the evening at the to Seoul direction. it was thought that NO$_2$ concentration variation was reflected according to the traffic volume.
A new harbor as been constructing in Gadukdo. However, a lot of fugitive dust gas been often generated from construction site reclaiming sea sand, especially when the Northwester is blown strongly. It has resulted insome appeals of residents in Gadukdo. In this study, we estimated the amount of fugitive dust caused by new harbor construction using Fugitive dust formula. Also, the concentration of PM10 for recipient is predicted by AERMOD. The amount of fugitive dust is 26.56 ${\mu}g/sec{\cdot}m^2$ and 11.84 ${\mu}g/sec{\cdot}m^2$ respectively by the Fugitive dust formula. PM10 outlet concentration and the amount of fugitive dust increase according to wind velocity and directions. AERMOD is performed on the basis of weather data and the amount of fugitive dust generated with wind velocity. As a result of AERMOD, the PM10 concentration of Sunchang and Oinul are predicted over 100 ${\mu}g/m^3$. The PM10 concentration of Sunchang and Oinul are predicted over 130 ${\mu}g/m^3$ when wind velocity of northwester in winter is over 11 m/s (Air Quality for Particulate Matter (100 ${\mu}g/m^3$ for 24 hours)). Also, the measured error between AERMOD and actual measurement is lower than 5%.
The performance of a modeling system consisting of WRF model v3.3 and CMAQ model v4.7.1 for forecasting $PM_{2.5}$ concentrations were evaluated during the period May 2012 through December 2014. Twenty-four hour averages of $PM_{2.5}$ and its major components obtained through filter sampling at the Bulgwang intensive measurement station were used for comparison. The mean predicted $PM_{2.5}$ concentration over the entire period was 68% of the mean measured value. Predicted concentrations for major components were underestimated except for $NO_3{^-}$. The model performance for $PM_{2.5}$ generally tended to degrade with increasing the concentration level. However, the mean fractional bias (MFB) for high concentration above the $80^{th}$ percentile fell within the criteria, the level of accuracy acceptable for standard model applications. Among three bias correction methods, the ratio adjustment was generally most effective in improving the performance. Albeit for limited test conditions, this analysis demonstrated that the effects of bias correction were larger when using the data with a larger bias of predicted values from measurement values.
The residual chlorine concentration is an essential factor to secure reliable water quality in the water distribution systems. The chlorine concentration decays along the pipeline system and the main processes of the reaction can be divided into the bulk decay and the wall decay mechanisms. Using EPANET 2.0, it is possible to predict the chlorine decay through bulk decay and wall decay based on the pipeline geometry and the hydraulic analysis of the water distribution system. In this study, we tried to verify the predictability of EPANET 2.0 using data collected from experimental practices. We performed chlorine concentration measurement according to various Reynolds numbers in a pilot-scale water distribution system. The chlorine concentration was predicted using both bulk decay model and wall decay model. As a result of the comparison between experimental data and simulated data, the performance of the limited $1^{st}$-order model was found to the best in the bulk decay model. The wall decay model simulated the initial decay well, but the overall chlorine decay cannot be properly predicted. Simulation also indicated that as the Reynolds number increased, the impact of the wall.
The anthropogenic aerosols originated from the pollutant emissions in the eastern part of China and dust emitted in northwestern China in Yellow sand regions are subsequently transported via eastward wind to the Korean peninsula and then these aerosols induce high $PM_{10}$ concentrations in Korean peninsula. In order to estimate air quality considering anthropogenic and dust emissions, Comprehensive Air-quality Model with extension (CAMx) was applied to simulate $PM_{10}$ concentration. The predicted $PM_{10}$ concentrations without/with dust emissions were compared with observations at ambient air quality monitoring sites in China and Korea for 2008. The predicted $PM_{10}$ concentrations with dust emissions could depict the variation of measured $PM_{10}$ especially during Yellow sand events in Korea. The comparisons also showed that predicted $PM_{10}$ concentrations without dust emissions were under-predicted while predictions of $PM_{10}$ concentrations with dust emission were in good agreement with observations. This implied that dust emissions from desert and barren soil in southern Mongolia and northern China minimized the discrepancies in the $PM_{10}$ predictions in East Asia. The effect of dust emission on annual $PM_{10}$ concentrations in Korea Peninsula for year 2008 was $5{\sim}10{\mu}g/m^3$, which were about 20% of observed annual $PM_{10}$ concentrations.
Lately water quality of Daechong Reservoir has become more eutrophicated than ever before and there has been much concern over especially the eutrophication of the embayment near Daejon and Chongju Water Intake Tower every summer. The purpose of this study is to predict the impact of change in the pollutant loading, flowrate, nitrogen and phosphorus release from sediment, SOD(sediment oxygen demand) upon the water quality of Daechong Reservoir by WASP5/EUTR05 in order to suggest water quality management alternatives. The data of Sep. 1995 were used for the calibration of the model and those of Sep. 1997 was for verification. The result of the modeling can be summarized as follows. 1. The 50% increase(decrease) of pollutant loading has caused that of T-N concentration by 0.10-0.14 mg/l, T-P concentration by 0.003-0.005 mg/l, and CBOD concentration by 0.16-0.18 mg/l. But the ratio of DO change by the change of pollutant loading was relatively small. 2. The sensitivity test of NH4 flux to T-N and that of P04 flux to T-P shows that T-N and T-P concentration were changed more in the epilimnion segments (SEG4, SEG5, SEG6, SEG7) than the other segments. As SOD increases, DO was predicted to decrease more especially in the hypolimnion (SEG9-SEG14). 3. As flowrate increase, the concentration of T-N, T-P, and CBOD were predicted to decrease, but DO concentration increased especially in the hypolimnion segments(SEG11, SEG12, SEG13, and SEG14). As the flowrate changed from $119m^3/sec$ to $50m^3/sec$, the concentration of T-N and CBOD in the hypolimnion was predicted to decrease.
Objectives: The purpose of this study was to assess environmental risk on the emerging contaminants of concern, such as ivermetin, parziquantel, tamiflu and triclosan. Furthermore, we tried to provide a more efficient management practice and a basis for future studies of risk assessment on those substances. Methods: Predicted no effect concentration (PNEC) and predicted environmental concentration (PEC) were determined through modeling and literature reviews. Environmental risk assessment was evaluated by calculating HQ (hazard quotient) by a comparison of PEC (or measured environmental concentration (MEC)) and PNEC. Results: HQ value of tamiflu calculated from MEC was 1.9E-03. For ivermectin and triclosan, the HQ values were not available because these were not detected in the aquatic environment. The toxicity of ivermectin and triclosan showed a very low value, indicating a high level of HQ. However, praziquantel can be categorized into the material that do not require management since they have less than HQ 1. Conclusion: Based on the results of the initial risk assessment, it is assumed that the ivermectin and triclosan have potential to cause direct adverse effects on the aquatic environment. To conduct an accurate environmental risk assessment, the further study on PEC estimation of such contaminants should be actively carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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