Kim, Jeehyun;Chae, Minhee;Yoon, Johee;Seok, Kwangseol
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.30
no.2
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pp.75-88
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2021
Six locations in the automated monitoring network at the Geum River Basin were selected forthis study. The water quality characteristics at two of the locations in the water quality monitoring network that were identical, or nearby, were examined, and their correlations were evaluated through statistical analysis. The results of the water quality analysis were converted to the water quality index and expressed in grades for comparison. For the data necessary for the study, public data from four years, from 2016-2019 were used and the evaluation parameters were water temperature, pH, EC, DO, TOC, TN, and TP. Results of the analysis showed that the water quality concentrations measured in the automated monitoring network and the water quality monitoring network differed in some measured values, but they tended to register variation in a specified ratio in most of the locations in the network. The analysis of the correlations of the parameters between the two monitoring networks found that water temperature, EC, and DO showed high correlations between the two monitoring networks. The TOC, TN, and TP showed high correlations, with a 0.7 or higher (correlation coefficient r), with the exception of some of the monitoring networks, although their correlations were lower than those of the basic parameters. The water quality index analysis showed that the water quality index values of the automated monitoring network and the water quality monitoring network were similar. The water quality index decreased and the pollution degree increased in the downstream direction, in both networks.
In order to establish water quality management planning in some watershed, water quality of the future of the watershed should be predicted first. The Yongsan river various pollutant sources ; sewage, industry, livestock, farming and so on. And pollutants from these sources are likely to increase even though a number of publicly owned treatment works(POTWs) are founded. Therefore, it is estimated that water quality if the river would be even worse than now in near future. In this study, water quality of the future(2001, 2006) on the Yongsan river was simulated with QUAL2E model. Concentration of three water quality parameters(BOD, T-N, T-P) was predicted according to dry season, low flow season, average flow season of the river with and without POTWs. The results of this study showed the significant contrast in concentration between with and without POTWs, specially in terms of T-N and T-P. Therefore, POTWs must be founded around the Yongsan river and more advanced treatment should be considered. And because these parameters are mostly affected by polluants from upper watershed, including Kwangiudcheon, water quality management planning on the Yongsan river might be focused on this area.
Variations of water quality parameters were investigated for last 13 years in Han river. Deviation from 3 month moving average was suggested for the variation analysis. Many parameters of mainstream and tributaries showed similar monthly fluctuations. Suspended solid of mainstream showed higher fluctuation than that of tributaries due to summer flood. Contrarily, the organic parameters such as BOD, COD, and TN showed lower fluctuations in the mainstreams. The magnitude of deviation was in the order of pH < DO, COD, temp. < BOD, TN < TP, SS. Strong correlation was found in BOD data of adjacent sites. Main sites showed low deviation in comparison to adjacent common sites of mainstream (1:2.4). Mainstream showed low deviation in comparison to tributaries (1:1.7). Seasonal tendency of monthly BOD was confirmed using autocorrelation function. The deviation was in inverse proportion to the magnitude of BOD.
The objective of this study is analysis of Andong-Dam lake water quality with water quality model. Model parameters of the WASP applied to Lake Andong-Dam were estimated. The methodology is based on grouping water quality constituents and relevant parameters and successively estimating parameters by a trial-and-error procedure. Water qualify system for modeling consisted of BOD, DO, T-N, T-P. The results of water quality modelling using WASP. T-N was maximum affected by K71C(Organic nitrogen mineralization rate) parameter. T-P was maximum affected by K83C(Dissolved organic phosphorus mineralization) parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. BOD was maximum affected by Temperature parameter, it was visible of the reaction due to the KDC(Deoxygenation rate) in afterwords, and it did not show a difference from the parameter of others and it omitted. DO was maximum affect by Temperature parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. The parameter which it presumes from the this study uses a water quality modeling and Actual value and the result with which it compares, error rate the parameter presumption which is appropriate with 1% interior and exterior is investigated, It will reach and it uses and it will be able to apply to the suitable parameter in water quality modelling of the objective area which can be feeded by it becomes.
This study was based on water quality data of the Lake Doam watershed, monitored from 2010 to 2013 at eight different sites with multiple physiochemical parameters. The dataset was divided into two sub-datasets, namely, non-rainy and rainy. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) techniques were applied to evaluate seasonal correlations of water quality parameters and extract the most significant parameters influencing stream water quality. The first five principal components identified by PCA techniques explained greater than 80% of the total variance for both datasets. PCA and FA results indicated that total nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved inorganic phosphorus were the most significant parameters under the non-rainy condition. This indicates that organic and inorganic pollutants loads in the streams can be related to discharges from point sources (domestic discharges) and non-point sources (agriculture, forest) of pollution. During the rainy period, turbidity, suspended solids, nitrate nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus were identified as the most significant parameters. Physical parameters, suspended solids, and turbidity, are related to soil erosion and runoff from the basin. Organic and inorganic pollutants during the rainy period can be linked to decayed matters, manure, and inorganic fertilizers used in farming. Thus, the results of this study suggest that principal component analysis techniques are useful for analysis and interpretation of data and identification of pollution factors, which are valuable for understanding seasonal variations in water quality for effective management.
In this study the estimation method for stream hydraulic characteristics which is served as the input data set for running QualKo water quality model is investigated. The conventional approach for estimating such hydraulic parameters is to use the data set from the last cross section in each reach. However, it is shown that in order to represent correctly flow velocity profiles or the travel time in streams, hydraulic parameters of QualKo model should be estimated with all cross section data set within the corresponding reach. In addition, the unsuitable estimation of hydraulic parameters at some reaches has influence on the water quality predictions at the corresponding reaches, and the errors of water quality predictions are propagated toward the downstream without any error attenuation.
The purpose of this study was to assess biological river water quality by using epilithic diatoms at 40 selected sites in Geum, Youngsan, and Seomjin River systems. The sampling and analyses were performed during three seasons including January, April and June in 2005. Various water quality parameters also were analyzed. We attempted to classify the water quality condition by epilithic diatom indices (DAIpo and TDI) with the results of corresponding analyses of various chemical water quality parameters. A five class system was delivered to describe the water quality condition ranged from "very good" to "very poor." We also proposed a way of classifying water quality condition by combining two diatom indices of DAIpo and TDI. Our results showed that biomass of epilithic diatoms varied not only seasonally but spatially; it was not likely that winter diatoms represent average water quality condition, due to high concentration of nutrients. Water quality status assessed by diatom indices was generally worse than that assessed by BOD, indicating that BOD standard likely underestimates the biological condition of the water body. Importantly, nutrient-based diatom index (TDI) generally overestimated organic matter-based index (DAIpo) at most study sites, indicating that diatoms in studied rivers were likely more affected by nutrients than organic matter. Thus, management strategy to improve river water quality in Korea is suggested to emphasize more on the nutrients than organic matters.
It has been known that the accurate estimates of 2-dimensional water quality model parameters are difficult for non-experts due to the complexity of theoretical background and input requirement and complicated inter-relationship between model Parameters. The main goal of this study is to Provide expert system for the optimal estimation of water quality model parameters, which is based on the development of chaining mechanism according to the sensitivity analysis of model parameter interactions and GUI interface system on ArcView Avenue. The selected study area is the 35.3- km main Han river starting from Paldang Dam site to the Point of Indo bridge and the tributary inflows including pollutant data are used for the system application and validation. The estimated main model parameters are 0.367 for transverse dispersion coefficient, 0.074 for and 0.162 for. It also shows that the simulated water quality constituents such as DO and BOD based on the estimated model parameters are well agreed with the observed ones. It can be concluded that the developed GIS-based expert system for water quality model parameter estimation and graphical representation of water quality analysis is useful for the scientific water quality management.
To carry out baseline studies on monitoring systems for red tides in Jinhae bay, measurements and analyses were made on seawater samples from 15 sampling stations during 15 months from July, 1979. Water quality parameters studied are temperature, pH, DO, salinity, COD, SS, NO$\sub$3/, NO$\sub$2/, PO$\sub$4/, SiO$\sub$2/, Ca, Mg, Cd, Cu, Pb, Zn, Chlorophyll ${\alpha}$, diatoms and dinoflagellates. Multiple regression analyses were undertaken with chlorophyll ${\alpha}$, cell numbers of diatoms and dinoflagellates as the dependent variables and water quality parameters as the independent variables. The results showed that biomass, expressed as total cell numbers of diatoms and dinoflagellates, was largely influenced by COD, salinity and nutrients.
QUAL2E-AFOSM model is developed to forecast the water quality by reliability analysis in the Nakdong River. A varied-flow analysis is performed for the reach of Waegwan to Mulgeum to estimate hydraulic parameters. An optimization technique by BFGS method is applied to determine the optimum reaction parameters and calibrations and verifications are performed based on these parameters. A reliability analysis for the stochastic analysis in a river is studied using the AFOSM method. The variations of water quality and discharge in the headwater, tributaries, and reaction coefficients are considered. Risks of violating existing water quality standards at several loactions in the Nakdong River are computed by using the QUAL2E-AFOSM method. The computed results computed by QUAL2E-AFOSM model agree with those of the Monte-Carlo method in QUAL2EU model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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