The positive rate of Clonorchis sinensis is the highest among intestinal parasites in the Republic of Korea (Korea). More than 1.2 million people were at risk of C. sinensis infection in Korea in 2012. An intensive control program is being implemented for residents of the 5 major river basins to reduce helminthic infections, including C. sinensis infection. This study evaluated the continuous intensive control program for parasitic diseases including clonorchiasis in areas near the 5 major river basins in Korea over the past 10 years (2011-2020). A total of 335,020 fecal samples (one sample per resident) prepared by the modified sedimentation technic were microscopically examined. Those who expelled helminth eggs were treated with anthelmintics through local health centers and re-examined 3 months later. The overall positive rate of helminths egg was 7.1%. The annual positive rates were dramatically decreased from 14.4% (2011) to 5.9% (2020). The egg positive rate was highest in C. sinensis (5.3%), followed by heterophyid flukes (1.5%) and Trichuris trichiura (0.2%). The prevalence of C. sinensis was significantly higher in males (7.6%) than in females (3.7%), and the highest in the 50-59 years (7.0%) age group. Our results are beneficial to establish prevention and control policies against helminthiases including clonorchiasis in endemic areas in this country.
A mathematical modeling program called Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF) developed by the United States Environmental Protection Agency(EPA) was applied to the Yongdam Watershed to examine its applicability for loading estimates in watershed scale. It was run under BASINS (Better Assessment Science for Integrating point and Nonpoint Sources) program, and the model was validated using monitoring data of 2002 ${\sim}$ 2003. The model efficiency of runoff was high in comparison between simulated and observed data, while it was relatively low in the water quality parameters. But its reliability and performance were within the expectation considering complexity of the watershed and pollutant sources and land uses intermixed in the watershed. The estimated pollutant load from Yongdam watershed for BOD, T-N and T-P was 1,290,804 kg $yr{-1}$, 3,753,750 kg $yr{-1}$ and 77,404 kg $yr{-1}$,respectively. Non-point source (NPS) contribution was high showing BOD 57.2%, T-N 92.0% and T-P 60.2% of the total annual loading in the study area. The NPS loading during the monsoon rainy season (June to September) was about 55 ${\sim}$ 72% of total NPS loading, and runoff volume was also in a similar rate (69%). However, water quality was not necessarily high during the rainy season, and showed a decreasing trend with increasing water flow. Overall, the BASINS/HSPF was applied to the Yongdam watershed successfully without difficulty, and it was found that the model could be used conveniently to assess watershed characteristics and to estimate pollutant loading in watershed scale.
To characterize morphological classification of the basins, four major basin characteristics of the unit basins, including sinuosity, ratio of forest, ratio of flat area, and tributary existence were selected for cluster analysis. The analysis was carried out using soil map, topographic map, water course map, and basin map of the fifty unit basins in the Yeongsangang Basin. The unit basins could be categorized to five basin groups. The fitness by the Mantel test showed good fit of which r was 0.830. These grouping based on comprehensive soil and topographic characteristics provides best management practices, water quality management according to pollutants, increased water related model application and reasonable availability of water management. For agricultural management of water resources and conservation of water quality from agricultural non-point pollutants, therefore, comprehensive systematic classification of soil characteristics on unit basin might be an useful tool.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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제49권4호
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pp.13-22
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2007
The uncertainty in water quality model predictions is inevitably high due to natural stochasticity, model uncertainty, and parameter uncertainty. An integrated modeling system under uncertainty was described and demonstrated for use in watershed management and receiving-water quality prediction. A watershed model (HSPF), a receiving water quality model (WASP), and a wetland model (NPS-WET) were incorporated into an integrated modeling system (modified-BASINS) and applied to the Hwaseong Reservoir watershed. Reservoir water quality was predicted using the calibrated integrated modeling system, and the deterministic integrated modeling output was useful for estimating mean water quality given future watershed conditions and assessing the spatial distribution of pollutant loads. A Monte Carlo simulation was used to investigate the effect of various uncertainties on output prediction. Without pollution control measures in the watershed, the concentrations of total nitrogen (T-N) and total phosphorous (T-P) in the Hwaseong Reservoir, considering uncertainty, would be less than about 4.8 and 0.26 mg 4.8 and 0.26 mg $L^{-1}$, respectively, with 95% confidence. The effects of two watershed management practices, a wastewater treatment plant (WWTP) and a constructed wetland (WETLAND), were evaluated. The combined scenario (WWTP + WETLAND) was the most effective at improving reservoir water quality, bringing concentrations of T-N and T-P in the Hwaseong Reservoir to less than 3.54 and 0.15 mg ${L^{-1}$, 26.7 and 42.9% improvements, respectively, with 95% confidence. Overall, the Monte Carlo simulation in the integrated modeling system was practical for estimating uncertainty and reliable in water quality prediction. The approach described here may allow decisions to be made based on probability and level of risk, and its application is recommended.
This study examines the possible problem in the rainfall-runoff analysis process using the VIC (Variable Infiltration Capacity) model caused by using the effective soil depth instead of the soil depth. The parameters of the model are determined as follows. First, parameters that can be determined using available numerical information are fixed. For parameters related to direct runoff and base runoff, the recommended values of the VIC model are applied. In the case of soil depth, four cases are considered: (1) the effective soil depth is applied as the soil depth, (2) 1.5 times of the effective soil depth is applied as the soil depth by reflecting the vertical structure of the soil layer, (3) 1.25 times of the effective soil depth, and (4) 2.0 times of the effective soil depth as alternative soil depths. This study simulates the rainfall-runoff for the period from 1983 to 2020 targeting the Chungju Dam and Soyang River Dam basins of the Han River system. As a result of the study, it is confirmed that when the effective soil depth is applied instead of the soil depth, direct runoff and baseflow have opposite effects, and direct runoff increases by more than 3% while base runoff decreases by the same scale. In addition, the most influential factor in the estimation of the effective soil depth in the Chungju Dam and Soyanggang Dam basins is found to be the proportion of rock outcrop area. The difference between the direct runoff ratio and the base runoff ratio in the two basins is conformed significantly different due to the influence of the rock outcrop area.
The low fow analysis for small-mid sized river basins is very difficult because of insufficient flow data or ungauged basins. The objective of this study is to suggest effective method of low flow using area function method for calculating Total Maximum Daily Loads (TMDL) by considering environmental carrying capacity. Two watersheds which are Juchon watershed having $606km^2$ areas and ungauged watershed having $4,551km^2$ areas were selected for this study. As a result of application, the low flow in the downstream of Juchon River and the Han River after confluence of Okdong River were $1.9m^3/s$ and $20.7m^3/s$, respectively. Then we consider the target BOD of 1.0-1.2mg/l in Youngwol prefecture, the TDML was estimated 164-197kg/day and 1,788-2,146kg/day, respectively. This approach will useful for estimating TDML to insufficient watershed of flow data and ungauged watershed of flow data.
한반도 중부지방의 사면형성과정을 검토하기 위하여 이 지역에 광범위하게 분포하는 쥬라기의 화강암과 선캄브리아기의 편마암으로 구성된 산지 소유역에서 수문관측을 실시하였다. 화강암 유역의 면적은 0.0546$\textrm{km}^2$이며, 기복비는 0.35이다. 편마암 유역은 다소 넓어 면적은 0.0754$\textrm{km}^2$이나 기복비는 0.36으로 거의 같다. 두 유역의 사면은 모두 사림으로 피복되어 있다. 관입시험 결과에 의하면 화강암유역 토층의 층후는 20cm 이하로 얇고 도처에 기반암이 보출된다. 반면에 편마암 유역의 층후는 50cm 이상으로 상대적으로 두껍게 나타난다. 관측은 1999년 5월부터 시작하였으며, 현재도 계속되고 있다. 강우에 대한 유출방응은 편마암 유역이 화강암 유역에 비하여 신속하게 나타난다. 첨두유량과 기저유량 모두 화강암유역보다는 편마암유역에 전반적으로 높게 관측되어 편마암 유역 사면에서의 저류량이 큰 것으로 생각된다. 또한 편마암사면에서 우수의 체류시간을 반영하여 전기전도도는 편마암 유역이 화강암유역보다 2배 정도 높게 관측된다.
The objective of this study is to suggest parameter regionalization scheme which is integrated two multivariate statistical methods: principal components analysis(PCA) and hierarchical cluster analysis(HCA). This technique is to apply semi-distributed rainfall-runoff model on ungauged catchments. 7 catchment characteristics (area, mean altitude, mean slope, ratio of forest, water content at saturation, field capacity and wilting point) are estimated for 109 mid-sized sub-basins. The first two components from PCA results account for 82.11% of the total variance in the dataset. Component 1 is related to the location of the catchments relevant to the altitude and Component 2 is connected with the area of these. 103 ungauged catchments are clustered using HCA as the following 6 groups: Goesan 23, Andong 6, Imha 5, Hapcheon 21, Yongdam 4, Seomjin 44. SWAT model is used to simulate runoff and the parameters of the model on the 6 gauged basins are estimated. The model parameters were regionalized for Soyang, Chungju and Daecheong dam basins which are assumed as ungauged ones. The model efficiency coefficients of the simulated inflows for these three dams were at least 0.8. These results also mean that goodness of fit is high to the observed inflows. This research will contribute to estimate and analyze hydrologic components on the ungauged catchments.
Hyungjoon Chang;Hojin Lee;Kisoon Park;Seonggoo Kim
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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제24권12호
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pp.31-38
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2023
In this study, runoff characteristics analysis was conducted as a basic research to establish a forecasting and warning system for flood risk areas in small mountainous basins in South Korea. The Danyang 1 Bridge basin located in Danyang-gun, Chungcheongbuk-do was selected as the study basin, and the watershed characteristic factors were calculated using Q-GIS based on the digital elevation model (DEM) of the basin. In addition, nine heavy rainfall events were selected from 2020 to 2023 using hydrometeorological data provided by the National Water Resources Management Comprehensive Information System. HEC-HMS rainfall-runoff model was used to analyze the runoff characteristics of small mountainous basins, and rainfall-runoff model simulation was performed by reflecting 9 heavy rainfall events and calculated basin characteristic factors. Based on the rainfall-runoff model, parameter optimization was performed for six heavy rain events with large error rates among the simulated events, and the appropriate parameter range for the Danyang 1 Bridge basin, a small mountainous basin, was calculated to be 0.8 to 3.4. The results of this study will be utilized as foundational data for establishing flood forecasting and warning systems in small mountainous basin, and further research will be conducted to derive the range of parameters according to basin characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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