This study has been performed to evaluate mineral water quality by using four parameters [Mg]/[Ca], [Na]/[K], [Mg]+[Ca]/[Na]+[K] and total hardness(as CaCO3 mg/ℓ). The four parameters has been ploted in a general scale and logarithmic scale, respectively. The method of general scale is not applicable for evaluation on several parameters. Therefore, the logarithmic scale is applied instead to settle the problem. The evaluation of the water quality is based on standard sample S, and the results of the 6 domestics and 5 overseas sample evaluation are as follow. At present, evaluation of the water quality on the mineral water can be done by using four parameters calculated from only cation concentration printed on the bottle's marking.
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%.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2000.10a
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pp.578-583
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2000
In order to operate water quality model for a lake or a channel, user should examine the all kinds of parameters and should know how them react to the model for calculating the pollution which are happened from the watershed or are reacted in the water. The aim of this study is analyzing the characteristics of parameters which are used by a water quality model (CE-QUAL-W2), so that we are trying to find out how them to react to the model for calculating the many kinds of pollution.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.43
no.3
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pp.56-65
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2001
In interpreting stream water quality data, scientific or statistical mehtods should be employed. Classical parametric statistical methods may not be adopted in analyzing water quality data, due to the violation of normality. In this study, nonparametric statistical methods, such as Kruskal-Wallis test and Mann-Whitney test, were used in comparing water quality data from several monitoring stations. Water quality data used are those collected Bokha watershed, located in Ichon-city, Kyonggi province. Based on the test results, domestic sewage is the major pollution source. A couple of sub-watersheds with a large number of livestock do not show significant differences in water quality parameters. It should be noted that comparison of mean values of water quality parameters is difficult to relate water quality with watershed characteristics. The results also indicate that livestock farming does not significantly affect the water quality.
The Yeongsan River, one of the four major rivers in Korea, shows the highest degree of water pollution compared to the other major rivers. The construction and opening of two weirs, Seungchon and Juksan, induced fluctuations in the hydrologic conditions and water quality of the river. To investigate the water quality changes caused by the opening of the weir in 2017, this study analyzed the water quality data using the non-parametric Wilcoxon signed-rank test and the three-dimensional spatiotemporal plots. The non-parametric statistical test results showed that the concentration of all parameters has increased after 2017 at a significance level of 0.05. For the parameters that showed the highest degree of change, chlorophyll-a and suspended solids, the median values have increased by more than 30% after weir opening. Visual analysis additionally showed the spatial changes in the Yeongsan River. Generally, the sites above the Seungchon weir showed higher pollution levels than those above the Juksan weir. In time series, visual analysis results also showed the trend of rising concentration for all water quality parameters, indicating that the opening of two weirs had a significant effect on the change in water quality of the Yeongsan River.
Haam, Jong Hwa;Kim, Dong Hwan;Kim, Hyung Joong;Kim, Mi-Ock
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.6
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pp.65-76
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2012
Agricultural reservoir water quality simulation model (ARSIM-rev) was developed in this study for water quality simulation of a small and shallow agricultural reservoir with limited observed water quality data. Developed ARSIM-rev is a zero-dimensional water quality model because of little spatial differences in water quality between stations in a small and shallow agricultural reservoir. ARSIM-rev used same water quality reaction equations with WASP except for several equations, and daily based input parameters such as settling rate, release rate from sediment, and light extinction coefficient changed yearly based input parameters in ARSIM-rev. A number of pre- and post-processors were developed such as auto calibration and scenario analysis for ARSIM-rev. CE-QUAL-W2, WASP, and developed ARSIM-rev were applied to Mansu agricultural reservoir to evaluate model performance, and ARSIM-rev demonstrated similar model performance with CE-QUAL-W2 and WASP when low number of observed data was used for agricultural reservoir water quality simulation. Overall, developed ARSIM-rev was feasible for water quality simulation in a small and shallow agricultural reservoir with limited observed water quality data, and it can simulate agricultural reservoir water quality precisely enough like common water quality model such as CE-QUAL-W2 and WASP within a limited time.
This study intends to provide the necessary basic data needed for predicting the water quality and examining changes in water quality on the basis of the hydrological changes: an outflow or the character of a flow by investigating the interaction of the parameters through the estimation of optimal parameters need for predicting the water quality of the dam basin and the sensitivity among those estimated parameters. Im-Ha Dam in the upstream area of the Nakdong River was selected for analysis, and the water quality survey data necessary for parameter estimation was based on the monthly water quality data (water temperature, BOD, T-N and T-P) between December 1, $2005{\sim}$November 31, 2006. K1C(the saturated growth rate of plant plankton), K1RC (endogenous respiratory quotient of plankton), KDC(deoxidized ratio), K71C(minealized ratio of dissolved organic phosphorus), K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) have been considered as the factors of the water quality performed in this water quality simulation, that is, the most effective parameters on BOD, T-N and T-P. In the result of the analysis of the sensitivity, KDC(deoxidized ratio) was the most sensitively reacted parameter on BOD and it was K71C(mineralized ratio of dissolved organic phosphorus) and K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) on T-N and T-P. It is considered that it will be possible to apply the most optimal parameter to an analysis of the water quality simulation at Im-Ha Ho basin in the goal year by examining the interaction of the parameters through the parameters sampling which are able to applicable to prediction of the water quality and the analysis of the its sensitivity, in the future, also the analysis on the basis of the hydrological conditions: an outflow or the character of a flow will be needed.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.2
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pp.148-160
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2002
Lake water quality assessment information is useful to anyone involved in lake management, from lakeshore owners to lake associations. 11 provides lake water quality, which can improve how to manage lake resources and how to measure current conditions. It also provides a knowledge base that can be used to protect and restore lakes. SWMM was applied to simulate the discharge and pollutant loads from Boryeong watershed, and WASP5 was applied to analyze the changes of water quality in Boryeong freshwater lake. In each model, the most suitable parameters were calculated through sensitive analysis and some parameters used default data. Simulated in SWMM and measured discharge showed the accuracy of 88.6%. T-N and T-P exceeds the criteria in the simulation of water quality in Boryeong freshwater lake, and control of pollutant loads in the main stream showed the most effective way. Integrated water quality management system was developed to give convenience in the operation of SWMM and WASP5 and data acquisition.
The purpose of this paper is to study the following ; (1) how the stability and sensitivity of a given stream water quality model can be analyzed theoretically by means of the stability theory and the sensitivity theory, and (2) point out that the results of this study prove that numerical analysis for the given stream water quality model is reliable, and the model is sensitive for the variations of parameters. A stability theory which is described by the infinite Fourier series is used to analyze the numerical scheme of the model. The numerical shheme is used a backward implicit scheme. a sensitivity theory which is described by the first order linear vector equation is used to analyze theoretically the effect of variations of water quality parameters such as BOD loads, flow rate, temperature. The results of sensitivity theory are of general applicability and are presented in a analytical form. The results of this study seems to be satisfactory for the reliability of stream water quality model with respect to the numerical scheme and the variations of the water quality parameters.
Chlorophyll-a is a major water quality indicator for an algal bloom in streams and lakes. The purpose of the study is to estimate chlorophyll-a concentration in tributaries of the Seonakdonggang by an artificial neural network (ANN). As the tributaries are ungauged streams, a watershed runoff and quality model was used to simulate water quality parameters. The tributary watersheds include urban area and thus Storm Water Management Model (SWMM) was used to simulate TN, TP, BOD, COD, and SS. SWMM, however, can not simulate chlorophyll-a. The chlorophyll-a series data from the tributaries were estimated by the ANN and the simulation results of water quality parameters using SWMM. An assumption used is as follows: the relation between water quality parameters and chlorophyll-a in the tributaries of the Seonakdonggang would be similar to that in the mainstream of the Seonakdonggang. On the assumption, the measurement data of water quality and chlorophyll-a in the mainstream of the Seonakdonggang were used as the learning data of the ANN. Through the sensitivity analysis, the learning data combination of water quality parameters was determined. Finally, chlorophyll-a series were estimated for tributaries of the Seonakdonggang by the ANN and TN, TP, BOD, COD, and temperature data from those streams. The relative errors between the estimated and measured chlorophyll-a were approximately 40 ~ 50%. Though the errors are somewhat large, the estimation process for chlorophyll-a may be useful in ungauged streams.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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