Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.36
no.3
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pp.162-171
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2014
In this study, the uncertainty analysis of present land pollutant load estimation with simplified land category in TMDLs was performed and the enhanced method for land pollutant load estimation with level II land cover consisting of 23 categories was suggested, which was verified by L-THIA model. For land TP load estimation in Jinwi stream basin, the result of comparison between existing method with simplified land category (Scenario 1) and enhanced method with level II land cover (Scenario 2) showed high uncertainty in existing method. TP loads estimated by Scenario 2 for land covers included in the site land category were in the range of 3.45 to 56.69 kg/day, in which TP loads differed by sixteen times as much among them. For application of scenario 2 to TMDLs, Land TP loads were estimated by matching level II land cover to 28 land categories in serial cadastral map (Scenario 3). In order to verify accuracy of TP load estimation by scenario 3, the simulation result of L-THIA was compared with that and the difference between the two was as little as 10%. The result of this study is expected to be used as primary data for accurate estimation of land pollutant load in TMDLs.
In Total Water Pollutant Load Management System of Korea, unit load approach based on land register data is currently used for the estimation of non-point pollutant load. However, a problem raised that land register data could not always reflect the actual land surface coverages which determine runoff characteristics of non-point pollution sources. As a way to overcome this, we tried to establish quantitative relationships between the aerial images (0.4m resolution) which reflect actual land surface coverages and the land registration maps according to the 19 major designated land-use categories in Kyeongan watershed. Analyses showed different relationships according to the land-use categories. Only a few land-use categories including forestry, road and river showed essentially identical and some categories such as orchard, parking lot and sport utility site showed no relationships at all between image data and land register data. Except for the two cases, all the other categories showed statistically significant linear relationships between image data and land register data. The analyses indicate that using high resolution aerial maps is a better way to estimate non-point pollutant load. If the aerial maps are not available, application of the linear relationships as conversion factors of land register data to image data could be an possible option to estimate non-point pollutant loads for the specific land-use categories in Kyeongan watershed.
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%).
The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
Power distribution system planning for maximum customer satisfaction and system efficiency requires accurate forecast of future demand in service area. Spatial load forecasting method provides a more accurate estimation of both magnitudes and location of future electrical load. This method considers the causes of load growth due to addition of customers and per capita consumption among customers by land use (residential, commercial and industrial). So the land-use study and it's preference for small area is quite important. This paper proposes land-use preference estimation method based on fuzzy logic. Fuzzy logic is applied to computing preference scores for each land-use and by these scores the customer growth is allocated in service area. An simulation example is used to illustrate the proposed method.
Recently developed trenchless construction methods ensure stability for the ground settlement by inserting steel pipes along the underpass section and integrating steel pipes before ground excavation to form pipe-roof. This study is to confirm the reinforcing effect of pipe-roof by measuring lateral earth pressure acting on the underpass constructed by the STS (Steel Tube Slab) construction method. For this purpose, lateral earth pressure was measured at the left and right side of the pipe-roof after installing earth pressure cells. As a result, lateral earth pressure was measured with considerable reduction because the integrated pipe-roof shared surcharge. Therefore, economic design for the underpass could be expected by sharing design load by pipe-roof. In addition, construction cost was analyzed according to the design-load sharing ratio by pipe-roof. As pipe-roof shares design load by 40%, the total construction cost can decrease by almost 10% in the case of four-lane underpass.
The land use of the unit watersheds should be maintained appropriately in order to keep the load allotment stable for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs). This study classified the land area in four types and analyzed the use of each land type and its changing pattern by calculating the occupation and conversion ratios for the unit watersheds in three river basins. The forest land showed the greatest occupation ratio with 63.0%, followed by the farm land with 23%, the other area with 8.0% and the site area with 6.0% in 2003. The occupation ratio of the site and the other area increased by 0.4% and 0.2% respectively, and that of the farm and the forest land decreased by 0.4% and 0.2% respectively in 2007. The conversion ratio for the site area ranged from 1.65% to 1.97%, for the farm land from -0.47% to -0.33%, for the forest land from -0.10% to -0.04% and for the other area from 0.17% to 1.97%. It can be inferred that the decrease in the farm and the forest land contributed to the increase in the site area and that the increase in the other area was mainly made by the decrease in the forest land. It could be more effective to take into account the changes in the site area and in the forest land in the process of developing the TMDL plans.
Offshore renewable energy resources are attractive alternatives in addressing the nation's clean energy policies because of the high demand for electricity in the coastal region. As a large portion of potential resources is in deep and farther water, economically competitive floating systems have been developed. Despite the advancement of floating technologies, the high capital cost remains a primary barrier to go ahead offshore renewable energy projects. The dynamically installed piles (DIPs) have been considered one of the most economical pile concepts due to their simple installation method, resulting in cost and time-saving. Nevertheless, applications to real fields are limited because of uncertainties and underestimated load capacity. Thus, this study suggests the appropriate analytical approach to estimate the inclined load capacity of the DIPs by using the upper bound plastic limit analysis (PLA) method. The validity of the PLA under several conditions is demonstrated through comparison to the finite element (FE) method. The PLA was performed to understand how flukes, soil profiles, and load inclinations can affect the inclined load capacity and to provide reliable evaluations of the total resistance of the DIPs. The studies show that PLA can be a useful framework for evaluating the inclined load capacity of the DIPs under undrained conditions.
Land Generated Waste Load Unit(LGWLU) estimation based on land use data is required to understand the impact of land use on water quality. The method of estimating LGWLU based on the monitoring data requires a lot of time and manpower. In this study, we propose a method of land pollution unit load estimation based on land use data with LP optimization. Optimization is the process to obtain the best possible optimal solution in a given condition. This study carried out optimization by using excel solver in Microsoft Excel. This study derived LGWLU of BOD, T-N, T-P in Gongju-Si and Seocheon-Gun by using the 2012 land use map made by ministry of environment based on 2010 satellite image. This study about LGWLU estimation is expected to be able to determine more clearly the water pollution caused by land use changes.
Non-point source pollutants have characteristics the render them difficult to manage owing to the uncertainty of flow paths. As agricultural non-point sources account for more than 57% of non-point source pollutants, the necessity for management is increasing. This study examines the possibility of utilizing land cover maps to suggest a more appropriate method of setting management priority for agricultural non-point sources in the Daecheong Lake area and draws implications by comparing the results derived using the cadastral map, as mentioned in the TMDL Basic Policy. To define the prioritized areas for management, the pollution load was calculated for each subbasin using the formula from the TMDL technical guidelines. As a result, the difference in the average pollution load between the land cover map and cadastral map ranged from 11.6% to 21% among the subbasins. In almost all subbasins, there were differences in the ranking of management priorities depending on the land information that was used. In addition, it was found that it was reasonable to use the level 3 land cover map to calculate the load generated by the land system for examining the implementation goals and methods of each data and comparing them with satellite images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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