The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.3
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pp.457-464
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2017
The large breeding of algae in rivers has caused the algal bloom and has becoming a serious national problem for the safety of water sources. Therefore, in order to supply stable water resources through securing clean water, it is necessary to develop technology for prevention of water pollution caused by algal bloom. The purpose of this study is to improve the water quality management ability of river by applying the algal bloom detection technique using UAV. Unmanned aerial images were acquired for the Dodong in the middle region of the Nakdong River where algal bloom are frequent. In addition, the phytoplankton concentration was acquired through the sampling of algal bloom and the examination of water quality. Correlation between phytoplankton concentrations and the results of applying the algal bloom index to the Unmanned aerial images showed a strong positive correlation. The remote sensing method suggested in this study is expected to improve the initial response capability of river water pollution.
Kim, Jong-Min;Kim, Hyun-Ku;Huh, Yu-Jeong;Jeong, Jong-Bum
Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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2004.05a
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pp.25-25
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2004
We studied algal growth-related water quality of the Dongbok lake which is the drinking water reservoir for the Gwangju municipality. Peridinium cinctum and several diatomic algal species frequently caused water bloom throughout the lake from early spring to late autumn. With the heaviest predominance of Peridinium cintum in May 2003, COD was 13.7 mg/I in the surface layer. Highly turbid surface water with 46.8 mg/I of SS was also caused by Perdinium bloom. Peridinium bloom decisively eliminated cyanobacterial growth in the lake, otherwise cyanobacterial bloom resulted. Dense algal layer was confined in the upper several meters of the water column above the thermocline, which gives relatively algae-free water in deeper layer suitable for drinking source water supply. Upon collapse of thermocline, water quality of the surface layer was improved while deeper layer was deteriorated in terms of water quality. This paper deals with some details of water quality changes with algal growth in the Dongbok lake past two years.
In this study, we designed a data-driven model to predict chlorophyll-a using M5P model tree and extreme learning machine (ELM). The Juksan weir in the Youngsan River has high chlorophyll-a, which is the primary indicator of algal bloom every year. Short-term algal bloom prediction is important for environmental management and ecological assessment. Two models were developed and evaluated for short-term algal bloom prediction. M5P is a classification and regression-analysis-based method, and ELM is a feed-forward neural network with fast learning using the least square estimate for regression. The dataset used in this study includes water temperature, rainfall, solar radiation, total nitrogen, total phosphorus, N/P ratio, and chlorophyll-a, which were collected on a daily basis from January 2013 to December 2016. The M5P model showed that the prediction model after one day had the highest performance power and dropped off rapidly starting with predictions after three days. Comparing the performance power of the ELM model with the M5P model, it was found that the performance power of the 1-7 d chlorophyll-a prediction model was higher. Moreover, in a period of rapidly increasing algal blooms, the ELM model showed higher accuracy than the M5P model.
Water quality in the Daecheong reservoir has been deteriorated by algal bloom every year. Algal bloom is propagated from eutrophicated tributary into the main body of the reservoir during the wet season. Nutrients from diffuse sources trigger the propagation of the algal bloom. This study is aimed to analyze relationship between the water current by the simulation and algae transport from the main body in the Daecheong reservoir including tributary where algal bloom has occurred seriously every year. Water quality model CE-QUAL-W2 was applied to analyze water movement in draught season (2001) and flooding season (2003). The result of simulation corresponded with the observed water elevation level, 63~80 m and showed stratification of the Daecheong reservoir. In the draught season, as velocity and direction off low in the reservoir was estimated to affect algae transport including nutrient supply from small tributary, algal blooms occurred in the stagnate zone of middle stream of the reservoir. On the other hand, in the flooding season, it was resulted in nutrient transport from upstream of main reservoir and nutrients were delivered up to downstream by fast water velocity. In result, algal blooms occurred in stagnate zone of reservoir downstream as the current of downstream was retarded according to dam outflow control.
Kim, Jong-Min;Lee, Jong-Chun;Chang, Nam-Ik;Ryu, Seong-Ho;Shin, Dae-Yoon
Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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2004.05a
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pp.27-27
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2004
We studied algal growth-related water quality of the Sangsa lake which is the drinking water reservoir for the south-eastern region of Jeonnam province. Peridinium cinctum and several diatomic algal species frequently caused water bloom throughout the lake from early spring to late autumn. With the heaviest predominance of Peridinium cintum in May 2003, COD was 22.7 mg/l in the surface layer. Highly turbid surface water of 15 NTU was also caused by Perdinium bloom. Cyanobacterial growth was effectively prohibited by dominant growth of Peridinium in the Sangsa lake, otherwise confronted with cyanobacterial bloom. Dense algal layer was confined in the upper several meters of the water column above the thermocline, which gives relatively algae-free water in deeper layer suitable for drinking source water supply. Upon collapse of thermocline, water quality of the surface layer was improved while deeper layer was deteriorated. This paper deals with some details of water quality changes with algal growth in the Sangsa lake past two years.
Water quality in the Daecheong reservoir has been deteriorated by algal bloom due to nutrient supply from the upstream of the Daecheong reservoir after heavy rainfall. Algal bloom is propagated from eutrophicated tributary into the main body of the reservoir according to the hydrological conditions. This study is aimed to estimate the water current and temperature effect by the simulation of dam spill flow control using water quality model, CE-QUAL-W2 in 2003. Water current was resulted in nutrient transport from upstream of main reservoir and nutrients were delivered up to downstream by fast water velocity. Algal blooms occurred in stagnate zone of reservoir downstream as the current of downstream was retarded according to dam outflow control. Consequently water balance in stagnate zone triggered a rise of water temperature in summer. It affected algal bloom in the embayment of the reservoir. The simulation result by outflow control scenarios showed that spill flow augmentation induced in water body instability of stagnate zone so that water temperature declined. It could be suggested that outflow control minimize algal bloom in the downstream in the flooding season as long as water elevation level is maintained properly.
Chung, Se Woong;Park, Jae Ho;Kim, Yukyung;Yoon, Sung wan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.1
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pp.52-63
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2007
The objectives of this study were to setup a laterally-averaged two-dimensional eutrophication model in Daecheong Reservoir, and to validate the model under two different hydrological conditions; drought year (2001) and wet year (2004). The suggested modeling approach was found to be very effective to simulate the dynamic variations of water temperature, nutrients, dissolved oxygen, and algae in the reservoir. The model satisfactorily replicated the algal bloom that happened between Janggae (Sta.4) and Haenam (Sta.5) during summer of 2001, although the peak concentration was slightly underestimated due to the laterally averaged assumption. The allochthonous phosphorus and algae induced from upstream and So-oak stream during several rainfall events were found to be most significant sources of algal bloom in 2001. In contrast to draught year, the flood events happened during summer months of 2004 tended to remove the hypolimnetic anaerobic conditions and dilute the dissolved phosphorus in the upper reach of the reservoir, and in turn mitigated algal bloom. It implies that the impact of hydrological and hydrodynamic conditions on the reservoir water quality is highly significant, and a drought year may be more vulnerable to algal bloom in the reservoir.
Taewoo Lee;Soojun Kim;Junhyeong Lee;Kyunghun Kim;Hoyong Lee;Duckgil Kim
Journal of Wetlands Research
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v.26
no.3
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pp.245-253
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2024
Blue-green algal bloom, or harmful algal bloom has a negative impact on the aquatic ecosystem and purified water supply system due to oxygen depletion in the water body, odor, and secretion of toxic substances in the freshwater ecosystem. This Blue-green algal bloom is expected to increase in intensity and frequency due to the increase in algae's residence time in the water body after the construction of the Nakdong River weir, as well as the increase in surface temperature due to climate change. In this study, in order to respond to the expected increase in green algae phenomenon, an algal bloom forecast system based on hydro-meteorological factors was presented for preemptive response before issuing a algal bloom warning. Through polyserial correlation analysis, the preceding influence periods of temperature and discharge according to the algal bloom forecast level were derived. Using the decision tree classification, a machine learning technique, Classification models for the algal bloom forecast levels based on temperature and discharge of the preceding period were derived. And a algal bloom forecast system based on hydro-meteorological factors was derived based on the results of the decision tree classification models. The proposed algae forecast system based on hydro-meteorological factors can be used as basic research for preemptive response before blue-green algal blooms.
The occurrence of 'algal bloom', caused by the mass proliferation of phytoplankton, causes serious problems in streams and lakes in Korea. Therefore, in this study, the phytoplankton filter-feeding trait of Unio douglasiae, a type of freshwater clam, was used to reduce the algal bloom in outdoor water tanks during the summer. This involved the construction of a U. douglasiae cultivation apparatus, wherein 1,000 clams were divided into 8 rectangular baskets arranged in the shape of an empty square. The control tank was manufactured in exactly the same shape within the water tank, but without the addition of clams. The algal bloom-reducing effect of U. douglasiae was confirmed by the measurement of (and comparing between) the water quality at the center and periphery of the test and control cultivation apparatus. Water quality measurements included the measurement of water temperature, pH, turbidity, dissolved oxygen (DO) content, and chlorophyll-${\alpha}$ concentrations; the water quality was measured twice a month between June and November 2014.The results of these analyses did not show a significant difference in water quality (temperature, pH, turbidity, DO) between the center and periphery of the test and control tanks. However, the chlorophyll-${\alpha}$ concentration was observed to be much lower at the center of the test tank compared to that at the center and periphery of the control tank, as well as at the periphery of the test tank. This was believed to be a result of the U. douglasiae surrounding the center of the test tank, which prevented the influx of plankton from the periphery. Accordingly, the results of these analyses suggest the possibility that U. douglasiae cultivation could reduce the proliferation of algal blooms in lakes and streams during the summer. In particular, these results indicate possible improvements in U. douglasiae activity (reduction in algal blooms) by their effective arrangement in the water bodies.
Park, Chul;Sheppard, Diane;Yu, Dongke;Dolan, Sona;Eom, Heonseop;Brooks, Jane;Borgatti, Douglas
Environmental Engineering Research
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v.21
no.3
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pp.276-283
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2016
The goal of this study was to evaluate the effect of effluents from conventional activated sludge (CAS) and biological nutrient removal (BNR) processes on algal bloom in receiving waters. We made multiple effluent sampling from one CAS and two BNR facilities, characterized their effluents, and conducted bioassay using river and ocean water. The bioassay results showed that CAS effluents brought similar productivity in both river and ocean water, while BNR effluents were more reactive and productive in ocean water. Unexpectedly, nitrogen-based biomass yields in ocean water were up to six times larger for BNR effluents than CAS effluent. These results indicated that nitrogen in BNR effluents, although its total concentration is lower than that of CAS effluent, is more reactive and productive in ocean water. The ocean water bioassay further revealed that effluents of BNR and CAS led to considerably different phytoplankton community, indicating that different characteristics of effluents could also result in different types of algal bloom in receiving waters. The present study suggests that effects of upgrading CAS to BNR processes on algal bloom in receiving waters, especially in estuary and ocean, should be further examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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