Unit-load Method for the Estimation of Non-point Pollution Loads by Subcategorizing the Land-use Category Reflected in the National Land Register Data : A Case Study of Kyeongan Watershed in South korea

경안천 유역 지적공부에 나타난 특정지목의 토지이용 특성 세분화를 통한 비점오염 부하량 산정 개선방안

  • Lee, Bum-Yeon (Department of Environmental Engineering and Biotechnology, Myong-Ji University) ;
  • Lee, Chang-Hee (Department of Environmental Engineering and Biotechnology, Myong-Ji University) ;
  • Ha, Do (Gen21. Inc.) ;
  • Lee, Su-Woong (Water Pollution Cap System Research Division, National Institute of Environmental Research)
  • 이범연 (명지대학교 환경생명공학과) ;
  • 이창희 (명지대학교 환경생명공학과) ;
  • 하도 ((주)젠이십일) ;
  • 이수웅 (국립환경과학원 수질총량연구과)
  • Received : 2010.01.22
  • Accepted : 2010.05.11
  • Published : 2010.07.30

Abstract

One of constraints in the application of unit-load method to estimate non-point pollution loads in the total water pollutant load management system (TWPLMS) is the limited numbers of applicable unit-loads. Since only 7 unit-loads are currently available for total 28 land-use categories in the national land register data, each unit-loads inevitably have to represent several land-use categories regardless of their actual land coverage characteristics. As a way to minimize the problem, this study suggested a nested application of the available unit-loads based on the analysis of high resolution aerial images taken in the Kyeongan watershed. Statistical analysis of three selected land-use categories such as school, apartment complex, and golf course showed that there exit significant (95% confidence level) relationships between the registered land-uses and actual land coverages. The school and apartment complex currently considered as 100% ground have only 65% and 80% of ground characteristics, respectively. Golf course, which is considered as 100% pasture, has about 5% of ground area. This indicates that the unit-load method using in TWPLMS can give over estimated non-point pollutant loads for the school and apartment complex (19.8~54.4%) but under estimation for the golf course (80.9%).

Keywords

References

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