The purpose of this study is to develop a grid based model for calculating the critical nonpoint source (NPS) pollution load (BOD, TN, TP) in Nak-dong area in South Korea. In the last two decades, NPS pollution has become a topic for research that resulted in the development of numerous modeling techniques. Watershed researchers need to be able to emphasis on the characterization of water quality, including NPS pollution loads estimates. Geographic Information System (GIS) has been designed for the assessment of NPS pollution in a watershed. It uses different data such as DEM, precipitation, stream network, discharge, and land use data sets and utilizes a grid representation of a watershed for the approximation of average annual pollution loads and concentrations. The difficulty in traditional NPS modeling is the problem of identifying sources and quantifying the loads. This research is intended to investigate the correlation of NPS pollution concentrations with land uses in a watershed by calculating Expected Mean Concentrations (EMC). This work was accomplished using a grid based modelling technique that encompasses three stages. The first step includes estimating runoff grid by means of the precipitation grid and runoff coefficient. The second step is deriving the gird based model for calculating NPS pollution loads. The last step is validating the gird based model with traditional pollution loads calculation by applying statistical t-test method. The results on real data, illustrate the merits of the grid based modelling approach. Therefore, this model investigates a method of estimating and simulating point loads along with the spatially distributed NPS pollution loads. The pollutant concentration from local runoff is supposed to be directly related to land use in the region and is not considered to vary from event to event or within areas of similar land uses. By consideration of this point, it is anticipated that a single mean estimated pollutant concentration is assigned to all land uses rather than taking into account unique concentrations for different soil types, crops, and so on.
The objective of this study is to identify the priority area where the nonpoint source pollution (NPS) management is required and to set up the load reduction goals for the identified priority area. In this study, the load duration curve (LDC) was first developed using the flow and water quality data observed at 286 monitoring stations. Based on the developed LDC, the priority area for the NPS pollution management was determined using a three-step method. The 24 watersheds were finally identified as the priority areas for the NPS pollution management. The water quality parameters of concern in the priority areas were the total phosphorus or chemical oxygen demand. The load reduction goals, which were calculated as the percent reduction from current loading levels needed to meet target water quality, ranged from 67.9% to 97.2% during high flows and from 40.3% to 69.5% during moist conditions, respectively. The results from this study will help to identify critical watersheds for NPS program planning purposes. In addition, the process used in this study can be effectively applied to identify the pollutant of concern as well as the load reduction target.
The purpose of this study was to analysis the pollutant loading of Chin yang Reservoir according to the variation of outflow. Regression equation of the pollutant loading and outflow was represented as $L=a\;Q^b$ in which L = pollutant loading(kg/day), a and b = regression coefficient, and Q = outflow($m^3/day$). Regression coefficients ($R^2$) of Sanchung, Sinan and Changchon site was in range of 0.8376 to 0.9818. Therefore the pollutant loading was good correlated with outflow. Changchon site had minimum b value because outflow of pollutant was little compared with rainfall. The SS was the highest b value 1.621~1.7834 among water quality parameters because the pollutant loading of SS was much affected by outflow. Also, the pollutant loadings per area could be calculated and compared in case of the dry season, normal season and flood season. The pollutant loading in the normal and flood season except the dry season were higher in order of Sanchung, Sinan and Changchon site. Pollutant loading per area were higher in order of Sinan, Sanchung and Changchon site. When it compared with pollutant loading per area calculated using pollutant unit loading, T-N was much different each other.
TPLMS programs in four large rivers have been developed to improve the water quality from possible pollutants originated from watershed areas. The success of TPLMS program is depended on nonpoint source control. Currently, the pollutant loading from nonpoint pollution sources is gradually increasing as developing the nearby watershed. However, there are not enough data concerning on nonpoint pollution in Korea because of lacking of monitoring activities. It is the main reason of uncertainty. Therefore, this manuscript will summarize the EMCs in various landuses based on monitoring program. Also the EMC in each paved area will be compared and discussed to find the differences. When the EMC is compared by average monitored sample concentrations, the EMC values are 2-4 times higher than sample concentrations. It means the monitoring program is very important in the field of nonpoint pollution. The pollutant loadings from bridge landuse is higher than loadings from parking lot and highway because of more traffic activities.
본 연구의 목적은 GIS와 RS(Landsat TM, KOMPSAT EOC) 데이터를 이용한 AGNPS(Agricultural Nonpoint Source Pollution) 모형의 적용성을 판단하기 위한 것이다. AGNPS 모형은 잘 알려진 분포형 강우사상 모형으로써 이 모형은 밭의 시비수준과 축산농가의 오염 부하 수준을 적용할 수 있어 이를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 평가 할 수 있다. 본 연구의 대상 유역은 경기도 안성군 고산면(정동리, 야동리, 쌍령리)에 위치하고, 20개의 소규모 축산 농가가 산재해 있는 면적 $4.12km^2$ 내에 소유역이다. AGNPS 모형의 입력 데이터는 Arc/Info, GRASS, ER-Mapper, Idrisi를 사용하여 구축되었다. 모형의 보정 및 검증을 위해 사용된 강우 자료는 1시간 간격으로 관측된 1999년의 4개의 강우사상(5월 18일, 7월 29일, 9월 10일, 9월 20일)을 사용하였고, 수질 측정은 4개의 지점에서 측정된 실측자료를 사용하였다.
본 연구에서는 비점오염원 평가에서 기대평균농도 적용에 필요한 토지피복 클래스를 추출하기 위해 Landsat TM 영상의 근적외선밴드 자료를 이용하여 농경지를 논과 밭으로 분류하였다. 환경부의 대분류와 중분류 자료를 이용하여 영상에서 분류한 토지피복도의 정확도를 평가한 결과, 각각 83.96%와 78.41%로 높은 정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 영상분류를 통해 추출한 토지피복도를 기초로 하여 유출곡선지수와 직접유출을 평가한 결과 동복댐과 동복천 유역이 높게 분석되었다. 또한 유역별 기대평균농도 분석에서는 BOD, TN, TP 모두 겸백 수위표와 보성강상류 유역이 높게 나타났으며, 직접유출과의 조합을 통한 비점오염원 분석에서도 겸백 수위표와 보성강 상류 유역이 높게 분석되어 비점오염원 관리를 위한 중점 대상지역으로 선정되었다.
Pollutant in watersheds comes from two major sources which are NPS (nonpoint source pollution) and PS (point source pollution). Most of the pollutant can be treated by wastewater treatment plants. However, wastewater treatment plants may not be an appropriate practice to improve water quality for the watersheds with large portion of NPS pollutant and NPS pollution from direct runoff and baseflow has different characteristics. Therefore the practices to improve water quality need to be comprehensive for pollutants by both direct runoff and baseflow. Riparian buffer, one of practices to manage pollutant in watershed, has been applied to reduce pollutant not only from direct runoff but also baseflow. In this study, the scenarios for pollutant reduction by wastewater treat plants and the nitrogen reduction by riparian buffer were simulated using SWAT-REMM to suggest an effective plan for pollutant reduction from baseflow. Riparian buffer provided nitrogen reduction of 0.2~75.0% in YbB watershed and 38.0~47.0% in GbA watershed. The result indicates that riparian buffer is effective to reduce the pollutant especially from baseflow, and it suggested as suitable for the a watershed which WWTP discharge is not capable to reduce enough pollutant.
This study analyzes the correlations between non-point sources and runoff to estimate non-point sources for effective management. From the monitoring results, the correlation factors among pollutant mass loading, EMC, total runoff volume and average flow are calculated. And using correlation factors, the most related two constituents are determined. Also the most appropriate regression between two constituents are determined. Pollutant mass loading and total runoff volume has the highest correlation. Also, compound regression is found to be the most appropriate regression. This shows that pollutant mass loading increases as total runoff volume increases. It is not continuous increase but has some pattern.
본 연구는 하천 유역에 대한 수문분석의 대표적인 요소인 유출량과 오염부하량을 추정하는데 있어서 기존의 수문학적 모델링 방법과는 달리 GIS분석기법을 적용하였다. 분석을 위한 기본 자료로는 토양도, 토지이용도, 수계도, 강수량 등의 유역형태 및 기상학적 특성을 정량화한 지리정보자료와 수치표고모형과 같은 지형 자료를 이용하였다. 토양, 토지 이용 인자에 대한 기준값으로는 미국토양보존국(SCS)에서 제시하고 있는 토양 분류 기준 및 유출곡선지수(CN)와 환경부에서 제시하고 있는 토양의 기대평균농도(EMC)를 적용하였다. 고흥군 고읍천 유역의 2010년 7월~8윌의 9개 강우사상에 대하여 유출량 및 오염부하량의 추정값과 실측값을 비교한 결과, 유출량은 평균 3.86%의 차이를 갖으며, 오염부하량은 평균 5.67%의 차이를 갖는 것으로 분석되었다. 그러나 각 강우사상별 분석결과 추정 유출량은 강우량이 적을수록 그 오차가 매우 커지며, 추정 오염부하량은 강우량 및 계절의 변화에 따라 오차량에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 향후 우리나라의 토양 및 토지이용에 적합한 배수 분류기준과 지역별 특성을 고려한 기대평균농도가 제시된다면 보다 정확한 유출량 및 오염부하량의 추정이 가능할 것으로 판단된다.
도로에서의 강우유출수 내 포함된 오염물은 주요한 비점오염원으로 간주되고 있으며 비점오염물질 저감을 위하여 많은 대책이 적용되고 있다. 도로청소에 의한 방법 또한 오염물의 강우유출에 의한 배출양을 감소시킬 수 있는 대책 중의 하나로 인식되는 추세에 있다. 본 연구에서는 도로청소 시 수거된 토사입자들의 특성을 파악하고 퇴적토사에 함유된 오염물질의 농도를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 도로 구간별로 도로청소에 의하여 저감할 수 있는 오염물의 양을 평가하였다. 도로청소를 통하여 수거된 퇴적토사는 모래질로 분석되었으며 세립토 비중은 낮은 결과를 보였다. 퇴적토사 내 오염물의 양은 토양환경기준을 초과하지 않았으나 청소작업시 물을 살수함으로써 토사에 포함된 오염물이 세척되어 침출수로 미리 배출되는 것에 기인한다고 판단된다. 두 도로구역에 대하여 오염물 농도, 발생 퇴적토사량, 오염물 원단위를 적용하여 저감할 수 있는 오염물 양을 평가한 결과, ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역에 대하여 TSS 31.4% 및 ${\triangle}{\triangle}$지역에서는 TSS 7.7%의 TSS 저감량이 도출되었다. 중금속과 같은 타 오염물의 경우 훨씬 낮은 저감량이 평가되었으나 이는 물의 살수로 인하여 퇴적토사 내 오염물이 침출수로 배출된 것에 기인한다고 판단된다. 보다 정확하게 도로청소에 의하여 저감할 수 있는 오염물의 양을 산정하기 위하여 보다 자세하고 체계적인 연구가 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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