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.
The data of the agricultural water quality survey network was analyzed between from 1990 to 2010 in order to propose effective plans for water quality management by analyzing the characteristics of agricultural lakes and the change of water quality. The result of the analysis shows that there is a correlation between water quality and items that can be a function of water depth such as dam height, dam length, dam height/dam length ratio and active storage/surface area of lake ratio. This means that, Korean agricultural lakes, there is a correlation between water quality and water depth. Water quality of the lakes that have lower than 5m of active storage/surface area of lake ratio (effective water depth) especially tends to get worse rapidly. The Chl-a and COD concentration of Korean agricultural lakes have a tendency to increase between June and September. Therefore, we recommend first taking a water quality improvement project for the lakes preformed watershed management project, and taking a preventive short-term water quality improvement project for the unperformed lakes before June among lakes that have lower than 5m of effective water depth.
The water quality in the rural areas is degrading due to a variety of causes such as the increase of the urban sewage and industrial wastes, the disposal of solid wastes, the growth of livestock waste, the growth of leisure facilities, the establishment of agricultural industry estates and etc. The water pollutants are scarce while the effluent is increasing from wide scattered sources. The technology specifically designed for the rural wastes water treatment plant needs to be implemented with improvement of agricultural water quality. 1. An integrated management measures against water pollution sources. The prevention of water pollution is the best measures in the environmental pollution. Hence, the most effective measures needs to be against the sources. Small-scale water treatment plants needs to be constructed in each village in the rural areas. As for the industrial effluent, the effluent discharge needs to be strictly monitored. Government subsidy for the establishment of treatment plant for livestock wastes is necessary. 2. The establishment of national-wide network for agricultural water quality. The network for agricultural water quality have been operated to conserve the agricultural water quality, and to develop management policies by the assessment of water pollution in the rural areas. The results of agricultural water quality network indicates that the water quality is degrading not only around urban areas but also in the distant rural areas, and the water quality at the pumping stations and weirs is worse than that of reservoirs. 3. The legal, systematic, and technical approaches for the agricultural water quality management. The actions currently implemented for the improvement of agricultural water quality involve temporary measures such as the improvement of irrigation facilities. These contingency measures are not effective in the long-term, and sometimes bring secondary pollution. Therefore, integrated measures covering the whole water environment such as the flow, quality, river morphology, aquatic ecosystem, and the surrounding environment, need be invented and implemented. Besides, the legal, systematic, and technical frameworks for the management are not fully established so far. The technology for the treatment of rural water pollution should be refined afterwards, and the research for the development of rural waste water treatment plant should be carried out.
Korean water quality guidelines for agricultural were derived to protect agricultural water uses according to the Canadian methodology. The adverse effect of heavy metals in agricultural water was of concern due to its persistence, bioaccumulation and ecotoxicity to crop plants. The ecotoxicity data of cadmium, copper, lead, and zinc were collected for the crops grown in Korea, and used to estimate the species maximum acceptable toxicant concentration (SMATC), which corresponds to the water quality guideline. Values of irrigation per year and soil bulk density were revised to reflect the Korean situation. The estimated guideline values for cadmium, copper, lead, and zinc were 0.01, 0.5, 0.1, and 1.0 mg/L, respectively. These values are in agreement with the agricultural water quality guidelines of foreign countries and current Korean water quality standard for the protection of public health. Current water quality standards in agricultural uses were for management of public water resource, and was not prepared to protect crop plants from contaminants. The results of this study will be a basis for the designation of Korean water quality guidelines for the protection of agricultural water uses in the future.
Water quality data for 10 years (2000~2009) from about 826 reservoirs that are operated as a agricultural water quality survey network were analyzed in order to seek water quality management plan based on physical and chemical characteristics of agricultural reservoirs. The 95% reservoirs that exceed agricultural water quality standard of Chl-a (35mg/ $m^3$) had effective water depth shallower than 5m. The reason was that the reservoirs had more inflows of nutrient salts from the watershed, bigger surface water area of weak structure to algae occurrence. As the reservoirs of effective water depth shallower than 5m cover 49% of benefited area for irrigation, it is critical for agricultural water quality management of the reservoirs. The water quality of reservoir with shallower than 5m effective water depth was worse than reservoir with deeper than 5m effective water depth. Therefore, it is desirable that effective water depth of reservoirs make more than 5m for water quality management by building the bank higher and dredging the bottom of reservoirs.
Kim, Min-Kyeong;Jung, Goo-Bok;Hong, Seong-Chang;Kim, Myung-Hyun;Choi, Soon-Kun;Kwon, Soon-Ik;So, Kyu-Ho
한국토양비료학회지
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제48권5호
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pp.379-383
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2015
Indicators of environmental conditions describe the state of the environment and the quantity and quality of natural resources. This study deduced the evaluation items to assess each sub-indicator for agricultural water quality and conducted the surveying using the Delphi method based on agricultural water quality experts. Considering its importance, environmental, state, and management indicators showed that state indicator such as COD concentration for surface water and $NO_3-N$ concentration for groundwater was ranked as first and followed by amount of fertilizer. Its indicators were correlated with state and environmental indicators in surface water and groundwater. The best management indicators were calculated to assess the agricultural surface water and ground water quality. The indicator could be used in established policies for management and conservation of water resources.
The present agricultural water quality standards are set by a policy goal. This is intended for water quality management of public water resources, but not for the use of water resources. These standards were not determined by considering the influence of water quality on the safety of agricultural produce and the growth, yield and quality of agricultural crops. Thus, this study was carried out to investigate the influence of irrigation water quality on the growth, yield, and grain quality of rice and acquire fundamental knowledges to set up irrigation water quality standards. The pot experiment was conducted with 4 treatments using irrigation waters with various total nitrogen concentrations (control, 1, 5, 10, 20mg/L) and replicated four times with randomized block design. The results of this study showed that plant height, number of tiller, plant dry weight, the uptake of N, P, and K, and rice protein contents tended to increase as the T-N concentration in irrigation water was increased. In addition, grain yield at T-N 20 mg/L was significantly higher than in the control, but the percentage of head rice was slightly lower due to the increase of green kernel and white belly/core kernel.
Mangyeong River and Dongjin River are highly dependent on external regions for domestic and agricultural water, and the agricultural water supply and use system of those rivers are very complicated. For smooth water supply, rivers are used as a supply system. Of the total river water use permits (as of 2019), agricultural water accounts for 97.5%, 80.4% in Mangyeong River and Dongjin River, respectively. The excessive intake of river water as agricultural purpose is causing the stream to dry out and to deteriorate the ecological health of the river. It is necessary to minimize the water use system that takes in and utilizes river water. In both rivers, the flow rate of agricultural drainage and the load of major water quality items that flowing into the main stream are similar to or higher than those of the major tributaries, indicating that management is necessary to improve the water quality of the river. It is necessary to understand the effect of agricultural drainage on river water quality by establishing a continuous monitoring system for the form of agricultural drainage.
This study was carried out to complement water quality standards and to establish new concept for water quality standards reflecting current state of water quality in small streams. By this purpose, discriminant analysis was performed and Water Quality Level Model (WQLM) was developed using the data such as EC, BOD, $COD_{Mn}$, SS, T-N, T-P, $NH_3-N$ in 224 agricultural streams. To give water quality level for water quality parameters, it divided into 20% respectively in the order of excellent water quality. On the basis of the lowest water quality level, water quality level of small streams is granted. As a result of it, number of stream corresponding to Level I was no, Level II was 2 streams, Level III was 22 streams, Level IV was 70 streams, and Level V was 130 streams. Average of water quality in each level was the highest in Level V. EC, SS, and T-N of 7 parameters were selected in variance concerned water quality level. By standardized canonical discriminant function coefficient, EC of three variances was the highest in 0.625 at the discriminant power. The next was T-N (0.509), SS (0.414). By discriminant function for water quality level, Level II was equal to $-2.973+19.376{\times}(EC)+0.647{\times}(T-N)+0.009{\times}(SS)$, Level III was equal to $-3.288+19.190{\times}(EC)+0.733{\times}(T-N)+0.041{\times}(SS)$, Level IV was equal to $-4.462+27.097{\times}(EC)+0.792{\times}(T-N)+0.053{\times}(SS)$, and Level V was equal to $-9.117+40.040{\times}(EC)+1.305{\times}(T-N)+0.111{\times}(SS)$. As a result of test at real agricultural watershed of Jeongan and Euidang in Gongju city, the fitness of WQLM was high to 88.78%. But, to get accomplished water quality assessment more exactly in agricultural streams, we had to concentrate and get vast data, and WQLM was modified and complemented continually.
Heesung Lim;Hyunuk An;Gyeongsuk Choi;Jaenam Lee;Jongwon Do
농업과학연구
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제49권2호
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pp.193-202
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2022
The recurrent neural network (RNN) algorithm has been widely used in water-related research areas, such as water level predictions and water quality predictions, due to its excellent time series learning capabilities. However, studies on water quality predictions using RNN algorithms are limited because of the scarcity of water quality data. Therefore, most previous studies related to water quality predictions were based on monthly predictions. In this study, the quality of the water in a reservoir in Nonsan, Chungcheongnam-do Republic of Korea was predicted using the RNN-LSTM algorithm. The study was conducted after constructing data that could then be, linearly interpolated as daily data. In this study, we attempt to predict the water quality on the 7th, 15th, 30th, 45th and 60th days instead of making daily predictions of water quality factors. For daily predictions, linear interpolated daily water quality data and daily weather data (rainfall, average temperature, and average wind speed) were used. The results of predicting water quality concentrations (chemical oxygen demand [COD], dissolved oxygen [DO], suspended solid [SS], total nitrogen [T-N], total phosphorus [TP]) through the LSTM algorithm indicated that the predictive value was high on the 7th and 15th days. In the 30th day predictions, the COD and DO items showed R2 that exceeded 0.6 at all points, whereas the SS, T-N, and T-P items showed differences depending on the factor being assessed. In the 45th day predictions, it was found that the accuracy of all water quality predictions except for the DO item was sharply lowered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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