A dynamic water quality model is presented in order to simulate water quality under slowly varying flow conditions over time. To improve numerical accuracy, the proposed model uses a lumped system approach instead of extended period simulation, unlike the other available models. This approach can achieve computational efficiency by assuming liquid and pipe walls to be rigid, unlike the method of characteristics, which has been successfully implemented in rapidly varying flows. The discrete volume method is applied to resolve the advection and reaction terms of the transport equation for water quality constituents in pipes. Numerical applications are implemented to the pipe network examples under steady and unsteady conditions as well as hydraulic and water quality simulations. The numerical results are compared with EPANET2, which is a widely used simulation model for a water distribution system. The model results are in good agreement with EPANET2 for steady-state simulation. However, the hydraulic simulation results under unsteady flows differ from those of EPANET2, which causes a deviation in water quality prediction. The proposed model is expected to be a component of an integrated operation model for a water distribution system if it is combined with a computational model for rapidly varying flows to estimate leakage, pipe roughness, and intensive water quality.
The Doam lake watershed was designated as a non-point pollution management area in 2007 to improve water quality based on watershed management implementation. There have been studies of non-point source reduction with respect to the watershed management impacting the pollutant transport of the reservoir. However, a little attention has been focused on the impact of water quality improvement by the management of the dam operation or the guidelines on the dam operation. In this study, the impact of in-lake management practices combined with watershed management is analyzed, and the appropriate guidelines on the operation of the dam are suggested. The integrated modeling system by coupling with the watershed model (HSPF) and reservoir water quality model (CE-QUAL-W2) was applied for analyzing the impact of water quality management practices. A scenario implemented with sedimentation basin and suspended matter barrier showed decrease in SS concentration up to 4.6%. The SS concentration increased in the scenarios adjusting withdrawal location from EL.673 m to the upper direction(EL.683 m and EL.688 m). The water quality was comparably high when the scenario implemented all in-lake practices with water intake at EL.673 m. However, there was improvement in water quality when the height of the water intake was moved to EL.688 m during the summer by preventing sediments inflow after the rainfall. Therefore, to manage water quality of the Doam lake, it is essential to control the water quality by modulating the height of water intake through consistent turbidity monitoring during rainfall.
Choi, Jaewan;Shin, Min Hwan;Ryu, Ji Chul;Kum, Donghyuk;Kang, Hyunwoo;Cheon, Se Uk;Shin, Dong Seok;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.28
no.1
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pp.1-9
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2012
It has been known that Golf course could impose negative impacts on water-ecosystem if pollutant-laden runoff is not treated well. It is important to control non-point source and re-use treated wastewater from the golf course to secure water quality of receiving waterbodies. At golf courses, the rainfall-runoff is affected by various practices to manage grasses. In many hydrological modelings, especially in simple rainfall-runoff modeling, effects on runoff of plant growth and cutting are not considered. In the study, the water erosion prediction project (WEPP), capable of simulating plant growth and various management, was evaluated for its runoff prediction from golf course under grass cutting and irrigation. The %Difference, $R^2$ and the NSE for runoff comparisons were 1.15%, 0.93 and 0.92 for calibration, and 18.12%, 0.82 and 0.88 for validation period, respectively. In grass cutting scenario, grass height was managed to be 18~25 mm. The estimated runoff was decreased by 27%. The difference in estimated total runoff was 11.8% depending on irrigation. As shown in this study, if grass management and irrigation are well-controlled, water quality of downstream areas could be obtained.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.31-39
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2007
In this study we developed a turbidity management system to support the operation for effective turbid water management. The decision-making system includes various models for prediction of turbid water inflow, effective reservoir operation using the selective withdrawal facility, analysis of turbid water discharge in the downstream. The system is supported by the intensive monitoring devices installed in the upstream rivers, reservoirs, and downstream rivers. SWAT and HSPF models were constructed to predict turbid water flows in the Imha and Andong catchments. CE-QUAL-W2 models were constructed for turbid water behavior prediction, and various analyses were conducted to examine the effects of the selective withdrawal operation for efficient high turbid water discharge, turbid water distribution under differing amount and locations of turbid water discharge. A 1-dimensional dynamic water quality model was built using Ko-Riv1 for simulation of turbidity propagation in the downstream of the reservoirs, and 2-dimensional models were developed to investigate the mixing phenomena of two waters discharged from the Andong and Imha reservoirs with different temperature and turbidity conditions during joint dam operation for reducing the impacts of turbid water.
Lee, Jin Sook;Kim, Jun Hyun;Jun, Yong Seong;Kwak, Young Ju;Lee, Jin Hyo
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.38
no.8
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pp.444-451
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2016
Most research on membrane fouling models in the past are based on theoretical equations in lab-scale experiments. But these studies are barely suitable for applying on the full-scale spot where there is a sequential process such as filtration, backwash and drain. This study was conducted in submerged membrane system which being on operation auto sequentially and treating wastewater from G-water purification plant in Incheon. TMP had been designated as a fouling indicator in constant flux conditions. Total volume of inflow and SS concentration are independent variables as major operation parameters and time-series analysis and prediction of TMP were conducted. And similarity between simulated values and measured values was assessed. Final prediction model by using genetic algorithm was fully adaptable because simulated values expressed pulse-shape periodicity and increasing trend according to time at the same time. As results of twice validation, correlation coefficients between simulated and measured data were $r^2=0.721$, $r^2=0.928$, respectively. Although this study was conducted limited to data for summer season, the more amount of data, better reliability for prediction model can be obtained. If simulator for short range forecast can be developed and applied, TMP prediction technique will be a great help to energy efficient operation.
The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.
Recently, pollution by development in coastal areas is going from bad to worse. The Korean government is attempting to make policies that prevent water pollution, but it is still difficult to say whether such measures are lowering pollution to an acceptable level. More specifically, the general investigation that has been done in KOREA does not accurately reflect the actual conditions of pollution in coastal areas. An investigation that quantitatively assesses water quality management using rational prediction technology must be attempted, and the ecosystem model, which incorporates both the 3-dimensional hydrodynamic and material cycle models, is the only one with a broad enough scope to obtain accurate results. The hydrodynamic model, which includes advection and diffusion, accounts for the ever-changing flow and (quality) of water in coastal areas, while the material cycle model accounts for pollutants and components of decomposition as sources of the carbon, phosphorus, and nitrogen cycles. In this paper, we simulated the rates of dissolved oxygen (DO), chemical oxygen demand (COD), total nitrogen(T-N) and total-phosphorous(T-P) in Korea's Ulsan Area. Using the ecosystem model, we did simulations using a specific set of parameters and did comparative analysis to determine those most appropriate for the actual environmental characteristics of Ulsan Area. The simulation was successful, making it now possible to predict the likelihood of coastal construction projects causing ecological damage, such as eutrophication and red tide. Our model can also be used in the environmental impact assessment (EIA) of future development projects in the ocean.
It is critical to study on data charateristics analysis and prediction for the flood disaster prevention and water quality monitoring because discharge and TOC data in a river channel are strongly nonlinear. Therefore, in the present study, prediction models for discharge, TOC, and TOC load data were developed using approximation component in the last level and detail components segregated by wavelet transform. The results show that the developed model overcame the persistence phenomenon which could be seen from previous models and improved the prediciton accuracy comparing with the previous models. It might be expected that the results from the present study can mitigate flood disaster damage and construct active alternatives to various water quality problems in the future.
ADDOUCHE, Amina;RIGHI, Ali;HAMRI, Mehdi Mohamed;BENGHAREZ, Zohra;ZIZI, Zahia
Applied Chemistry for Engineering
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v.33
no.6
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pp.563-573
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2022
This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH4+), nitrate (NO3-), nitrite (NO2-), phosphate (PO43-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO43-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R2 = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO3-, NO2-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.
There has been continuous efforts to manage water resources for the required water quality criterion at river channel in Korea. However, we could obtain the partial improvement only for the point sources such as, waste waters from urban and factory site through the water quality management. Therefore, it is strongly needed that the best management practice throughout the river basin fur water quality management including non-point sources pollutant loads. This problem should be resolved by recognizing the non-point sources pollutant loads from the upstream river basin to the outlet of the basin depends on the landuse and soil type characteristics of the river basin using the computer simulation by a distributed model based on the detailed investigation and application of Geographic Information System (GIS). The purpose of this study is consisted of the three major distributions, which are the investigation of spread non-point sources pollutants throughout the river basin, development of the base maps to represent and interpret the input and outputs of the distributed simulation model, and prediction of non-point sources pollutant loads at the outlet of a up-stream river basin using Agricultural Non-Point Sources Model (AGNPS). For the validation purpose, the Seom-Jin River basin was selected with two flood events in 1998. The results of this application showed that the use of combined a distributed model and an application of GIS was very effective fur the best water resources and quality management practice throughout the river basin
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[게시일 2004년 10월 1일]
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