Several field surveys were conducted to investigate changes of water quality with time in a tidal river. Results indicated that nitrification process were dependent on the change of salinity and suspended solids concenttration. Therefore laboratory batch experiments were conducted, using suspended solids and sediment taken from a tidal river, to study the effect of salinity on nitrification and to estimate kinetic parameters of it in the tidal river. suspended solids and sediment were sampled at a point in the middle stream. Sediments were collect from the aerobic layer of mud. The change of nitrogen concentration with time was clearly explained with Monod groth model and kinetic parameters were obtained by curve fitting method. Changes in NH4-N, NO2-N, and NO3-N concentrations in the river ROKKAU with time were simulated well using Lagrangian reference frame and parameter values obtained in the laboratory tests. T도 mechanism of nitrification by suspended solids and sediment in a tidal river is shown to depend on tidal effects.
본 연구는 미래기후변화에 따른 청미천 유역의 향후 수질 변화를 검토하고, 최적관리기법으로의 접근을 이용한 비점오염물질 저감 대책의 유효성을 살펴보는 것을 목적으로 수행되었다. 기후변화에 따른 미래 수문 및 수질변수의 변화를 살펴보기 위하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용하였으며, SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용하여 보정하였다. 구축된 Representative Concentration Pathway(RCP) 시나리오 중 RCP 4.5 및 8.5 두 개 시나리오를 이용하여 미래 기후를 고려하였다. 모의 결과로부터 기후 변화가 심화될수록 강우 및 비점오염물질의 유출이 증가하는 것으로 예측되었다. 또한 적절한 최적관리기법을 통해 비점오염물질의 총량뿐만 아니라 시간에 따른 변동성도 함께 효과적으로 저감될 수 있는 것으로 판단된다.
This study is to calibrate the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) water quality of SS (Suspended Solid), T-P (Total Phosphorus), and T-N (Total Nitrogen) by focusing on 2014~2015 drought periods and identify the important parameters. For Gongdo watershed ($366.5km^2$), the SWAT was calibrated for 2 cases of 2002~2006 normal year focusing calibration and 2014~2015 drought focusing calibration respectively. The parameters of N_UPDIS (Nitrogen uptake distribution parameter) and CMN (Rate factor for humus mineralization of active organic nutrients) played important roles for T-N calibration during drought periods. The SWAT SS, T-N, and T-P average $R^2$ (Coefficient of determination) results by focusing on 2014~2015 drought periods calibration showed 0.71, 0.65 and 0.62 while 2002~2006 normal year focusing calibration showed 0.63, 0.58 and 0.50 respectively. Also SWAT SS, T-N, and T-P model efficiency NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) results by focusing on drought period (2014~2015) calibrated showed 0.76, 0.77, 0.87 respectively. Even though the SS, T-P parameters were unchanged during the calibration, the SS and T-P results were improved by the hydrological parameters (SCS-CN, SOL_K, SLSOIL) during the drought periods. The SWAT water quality calibration needs to be considered for the movement of SS and nutrients transport especially focusing on the drought characteristics.
This study has tried to develop the modified DRASTIC Model by supplying the parameters, such as structural lineament density and land-use, into conventional DRASTIC model, and to predict the potential of groundwater contamination using GIS in Hwanam 2 District, Gyeonggi Province, Korea. Since the aquifers in Korea is generally through the joints of rock-mass in hydrogeological environment, lineament density affects to the behavior of groundwater and contaminated plumes directly, and land-use reflect the effect of point or non-point source of contamination indirectly. For the statistical analysis, lattice-layers of each parameter were generated, and then level of confidence was assessed by analyzing each correlation coefficient. Groundwater contamination potential map was achieved as a final result by comparing modified DRASTIC potential and the amount of pollutant load logically. The result suggest the predictability of contamination potential in a specified area in the respects of hydrogeological aspect and water quality.
대청호에서 WASP5 모델의 매개변수를 산정하고 민감도분석을 실시하였다. 모델의 계산치와 실측치는 값과 그 경향에 있어 근사한 것으로 나타나 이를 통해 대전취수탑 유역의 장래수질예측이 가능하였다. 매개변수의 민감도분석 결과 조류의 최대성장율, 조류의 호흡율, 광소멸계수, 온도 등이 Chlorophyll-a에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 T-N에 영향을 주는 주된 인자는 용존유기질소 분해율과 온도이며 T-P는 인부하량, 온도, 광소멸계수, 용존유기인 분해율, 조류의 최대성장율 등의 순으로 영향을 받는 것으로 나타났다. BOD에 큰 민감도를 보인 인자는 탈산소계수와 온도였으며, DO는 온도 외의 매개변수에 대한 영향은 거의 없는 것으로 나타났다. 모델의 민감도분석을 통하여 해당 수역에 적합한 입력변수의 민감도에 대한 평가를 하였으며 각 수질항목에 대한 입력변수의 영향에 대한 파악을 통해서 모델의 적용에 주의를 기해야할 해당 입력변수의 구분이 가능하였다.
Chung, Sun-Ok;Sudduth, Kenneth A.;Drummond, Scott T.;Kitchen, Newell R.
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.377-388
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2014
Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.
Due to their slow degradation properties, hydrophobic organic contaminants in estuarine sediment have been a concern for risks to human health and aquatic organisms. Studies of fate and transport of these contaminants in estuaries are further complicated by the fact that hydrodynamics and sediment transport processes in these regions are complex, involving processes with various temporal and spatial scales. In order to simulate and quantify long-term attenuation of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH) in the Elizabeth River, VA, we develop a modeling approach, which employs the U.S. Environmental Protection Agency's water quality model, WASP, and encompasses key physical and chemical processes that govern long-term fate and transport of PAHs in the river. In this box-model configuration, freshwater inflows mix with ocean saline water and tidally averaged dispersion coefficients are obtained by calibration using measured salinity data. Sediment core field data is used to estimate the net deposition/erosion rate, treating only either the gross resuspension or deposition rate as the calibration parameter. Once calibrated, the model simulates fate and transport PAHs following the loading input to the river in 1967, nearly 4 decades ago. Sediment PAH concentrations are simulated over 1967-2022 and model results for Year 2002 are compared with field data measured at various locations of the river during that year. Sediment concentrations for Year 2012 and 2022 are also projected for various remedial actions. Since all the model parameters are based on empirical field data, model predictions should reflect responses based on the assumptions that have been governing the fate and sediment transport for the past decades.
Recently various attempts have been made to apply HSPF model to calculate runoff and diffuse pollution loads of stream and reservoir watersheds. Because the role of standard flow is very important in the water quality modelling of Total Water Pollution Load Management, HSPF was used as a means of estimating standard flow. In this study, BASINS 4.0 and WinHSPF was applied to the Gomakwoncheon watershed, genetic algorithm(GA) and influence coefficient algorithm were used to calibrate the runoff parameters of the WinHSPF. The objective function is the sum of the squares of the normalized residuals of the observed and calculated flow and it is optimized using GA. Estimates of the optimum runoff parameters are made at each iteration of the influence coefficient algorithm. The calibration results showed a relatively good correspondence between the observed and the calculated values. The standard flow(Q275) of the Gomakwoncheon watershed was estimated using the ten years of weather data.
수리계수는 하천의 수리학적 특성을 대표하는 인자라고 할 수 있다. 따라서 우리는 하천정비기본계획에 의하여 하천을 측량하고 그 측량성과를 바탕으로 수리계수를 산정하여 왔다. 이러한 수리계수는 하천의 홍수위, 유사량, 수질 산정을 위하여 중요한 매개변수로 활용할 수 있다. 하지만, 하천 측량성과가 없는 미계측 유역의 경우 수리계수를 산정할 수 없는 한계가 있는 것이 사실이다. 이러한 문제점을 극복하고자 SWAT 모형의 방법론을 검토하고 미계측 유역에서 수리계수를 산정하는 방안을 제시하였다.
Underwater acoustic communication channel is influenced by environmental parameters such as multipath, background noise and scattering. Therefore, a transmitted signal is influenced by the sea surface and the sea bottom boundaries, and a received signal shows a delay spread. These factors create a noise in the image and degrade the quality of underwater acoustic communication. To solve these problems, in this paper, we evaluate the performance of an underwater acoustic communication model using a denoising auto-encoder used for unsupervised learning. Noise images generated by the underwater multipath channel were collected and used as training data. Experimental results were analyzed as a PSNR parameter that expressed the noise ratio of the two images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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