Choi, Youn Ho;Kum, Donghuyk;Ryu, Jichul;Jung, Younghun;Kim, Yong Seok;Jeon, Ji Hong;Kim, Ki Sung;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.31
no.1
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pp.55-66
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2015
It has been well known that it is not easy to quantify pollutant loads driven by non-point source pollution due to various factors affecting generation and transport mechanism of it. Especially pollutant loads through baseflow have been investigated by limited number of researchers. Thus in this study, the Web-based WAPLE (WHAT-Pollutant Load Estimation) system was developed and applied at study watersheds to quantify baseflow contribution of pollutant. In YbB watershed, baseflow contribution with WWTP discharge is responsible for 49.5% of total pollutant loads at the watershed. Among these, pollutant loads through baseflow (excluding any WWTP discharge) is responsible for 61.7% of it. In GbA watershed, it was found that 58.4% is contributed by baseflow with WWTP discharge 2.9% and 97.1% is by baseflow. For NbB watershed (without WWTP discharge), 52.3% of pollutant load is transported through baseflow. As shown in this study, it was found that over 50.0% of TN (Total Nitrogen) pollutant loads are contributed by non-direct runoff. Thus pollutant loads contributed by baseflow and WWTP discharge as well as direct runoff contribution should be quantified to develop and implement watershed-specific Best Management Practices during dry period.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.36
no.10
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pp.719-723
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2014
For effective implementation of total maximum daily load (TMDL), this study presented the improving plans of non-point source pollution management including the classification of non-point source pollution, calculation of non-point source pollution load (generated, discharged), selection of non-point source pollution management regions and management of non-point source pollutant. First of all, the definition of point source pollution and non-point source pollution based on the legal and scientific viewpoint should be precisely classified and managed. Especially, the forest, grassland and river without occurrence of environmental damage by activity of business and human should be separately classified natural background pollutants. The unit for generated and discharged non-point source pollution should be preferentially changed according to actual condition of watershed. The calculation methods of generated and discharged non-point source pollution should be corrected consideration on the amount and duration of rainfall. While the TMDL is implemented, non-point source pollution management regions should be selected in the watersheds exceed the targeted water quality standards by the rainfall. The non-point source pollution management regions should be selected in the minimal regions where have high values of discharged non-point source pollution density in the urban area, farmland and site area except forest, grassland in the whole watershed. The non-point source pollutant treatment facilities, which take into consideration non-point source pollution load per unit area, duration of the excess concentration, realizable possibility of treatment, effectiveness of treatment cost versus point source pollutant, should be established in the regions with a large generated non-point source pollution load and a high concentration of water quality exceed the targeted water quality standards by the rainfall.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.171-180
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1993
Concern about nonpoint source pollution associated with urban storm water has led to the development of new tools for better water quality planning. This paper presents an application of a geographic information system (GIS) for urban water quality study. The GIS was used to manage land use data for nonpoint source pollution modeling and to aggregate pollutant loadings within various types of geographic units. An empirical water quality model was used to estimate pollutant loadings based primarily on land use. A land use coverage was created by updating an old coverage through interpretation of recent photography. This land use coverage was also used to record all pollutant loadings for each land use polygon. Storm sewer maps were digitized and interpreted to create a coverage of storm sewer basins and sub-basins. By overlaying pollutant loadings with the sewer sub-basin layer, aggregated pollutant loadings for major sewer outfalls were calculated. Based on the loading information, critical areas of excessive pollutant loadings were located and the effectiveness of Best Management Practices (BMPs) to control pollutant loadings were evaluated.
In recent years, there has been demand for precise estimations of pollutant loads on nationwide scale for the development of appropriate site specific (watershed specific) policies to reduce the negative impact of pollutant loads. River flow data and water quality data that were previously collected by various research institutes and universities for specific research purposes for a limited period was utilized in this study. However, only TMDL 8-day interval flow and water quality data were available in national scale. Three watersheds were selected and pollutant loads were calculated by two methods i.e., Numeric Integration (NI) method and Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Subsequently, the results were compared to determine the appropriate method for monitoring nonpoint source networks nationwide. The SWAT model was calibrated and its estimated daily flow data were used in the NI method with estimated sediment data for 8-day monitoring data for three watersheds. The results indicated that the quantity of pollutant loads estimated with the NI and SWAT are different to some degrees especially during the summer season for all the three study watersheds. Thus, more frequent sampling of water quality is needed for nonpoint source pollutant estimation.
Jeong, Yeonji;Lee, Dongjun;Kang, Hyunwoo;Jang, Won Seok;Hong, Jiyoung;Lim, Kyoung Jae
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.4
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pp.1-10
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2022
A vegetative filter strip (VFS) is one of the best management practices (BMPs) to reduce pollutant loads. This study aims to assess the effectiveness of VFS in dense upland field areas. The study areas are agricultural fields in the Maedae (MD), Gaa (GA), and Jaun (JU) watersheds, where severe sediment yields have occurred and the Korean government has designated them as non-point management regions. The agricultural fields were divided into three or four clusters for each watershed based on their slope, slope length, and area (e.g., MD1, MD2). To assess the sediment trapping (STE) and pesticide reduction efficiency (PRE) of VFS, the Vegetative Filter Strip Modeling System (VFSMOD) was applied with three different scenarios (SC) (SC1: VFS with rye vegetation; SC2: VFS with rye vegetation and a gentle slope in VFS range; and SC3: VFS with grass mixture). For SC1, there were relatively short slope lengths and small areas in the MD1 and GA3 clusters, and they showed higher pollutant reduction (STE>50%, PRE>25%). For SC2 and SC3, all clusters in GA and some clusters (MD1 and MD3) in MD show higher pollutant reduction (>25%), while the uplands in JU still show a lower pollutant (<25%). With correlation analysis between geographic characteristics and VFS effectiveness slope and slope length showed relative higher correlations with the pollutant efficiency than a area. The results of this study implied that slope and slope length should be considered to find suitable upland conditions for VFS installations.
In this study, regression equation was analyzed to estimate non-point source (NPS) pollutant loads in orchard area. Many factors affecting the runoff of NPS pollutant as precipitation, storm duration time, antecedent dry weather period, total runoff density, average storm intensity and average runoff intensity were used as independent variables, NPS pollutant was used as a dependent variable to estimate multiple regression equation. Based on the real measurement data from 2008 to 2012, we performed correlation analysis among the environmental variables related to the rainfall NPS pollutant runoff. Significance test was confirmed that T-P ($R^2=0.89$) and BOD ($R^2=0.79$) showed the highest similarity with the estimated regression equations according to the NPS pollutant followed by SS and T-N with good similarity ($R^2$ >0.5). In the case of regression equation to estimate the NPS pollutant loads, regression equations of multiplied independent variables by exponential function and the logarithmic function model represented optimum with the experimented value.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.6
no.3
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pp.63-71
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2003
This study investigated about the seasonal variation of pollutant loads flowing into the Yeong-il bay from constructing Tank model which is the simulation model to evaluate the daily river discharge and pollutant load in the Hyeong-san river watershed. The estimated annual average river discharge of Hyeong-san river flowing into Yeong-il bay is about 878.34×10/sup 6/㎥/year which is about 73% of annual average of total precipitation in Hyeong-san river watershed. The annual average of pollutant load flowing into Yeong-il bay was estimated each 15.11 ton-COD/year, 23.24 ton-SS/year, 10.65 ton-TN/year, and 0.54 ton-Tp/year. For the seasonal variation of pollutant loads, it was tended as increasing of river discharge as increasing of inflow pollutant loads at June and July of summer and October of autumn. The main source of pollutant loads was found to be the Pohang city and Pohang industrial complex which are located near the mouth of Hyeong-san river. Therefore, for effective water quality management of Yeong-il bay, the counterplan to reduce pollutant loads from the main source of pollutant loads is required.
The paved areas in nonpoint source are highly polluted landuses because of high imperviousness and pollutant mass emissions, such as sand, cereals, and dust from vehicle activities. Most of them in highways are collected by cleaning trucks or discharged to the adjacent soil and water system through the drain ditch in stormwater. Therefore, it is necessary to investigate the relationship between water concentration and total pollutant loadings from the paved areas. From the experiment, CODcr concentration of the cleaning wastewater was 17 times greater than that of the stormwater runoff. Also, concentrations of heavy metals (Cu, Fe, Zn) were 1.3 to 1.5 times higher when compared to the stormwater runoff. While total discharged loadings was insignificant in the cleaning wastewater. In conclusion, these results provide some evidence that the stormwater runoff may be managed carefully to the aspect of total pollutant loadings and the cleaning wastewater may be handled cautiously with the pollutant concentrations in highways.
In this study, a method to determine the design capacities of nonpoint source (NPS) pollutant treatment facilities in urban areas was suggested. A facility capacity to treat 80 percent of total SS discharge was estimated by 2-year rainfall - runoff - build-up and wash-off simulation at Goonja drainage district in Seoul. For wash-off simulation, four wash-off models (EMC, RC, EXP, and Joo model) were used. As the results, 80 percent of total SS discharge could be treated with only 7.7~31.4% facility capacity of peak flow. The suggested method and results will provide a guideline to determine design capacities of NPS pollutant treatment facility in urban areas.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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