To assess the soil quality of Chonan City, soil analyses were conducted according to the 14 different sampling sites. The soil pH of the agricultural area near the expressway was lower than that of the other farming area, which indicated that this acidification was probably attributed to the acid rain caused by the traffic exhaust gas such as SOx and NOx. Acidification was more severe in the dry farming area than in the rice paddy area. All concentration of 6 different heavy metals (As, Cu, Cd, $Cr^{6+}$, Hg, Pb) and organic contaminants (cyanide, organic-p, PCBs, phenols) were found to be lower than the standard of soil pollution. The concentration of BTEX also lower than the standard of soil pollution. An assessment using the SPI (Soil Pollution Index). which was developed to estimate an overall soil quality, was performed. Each SPC (Soil Pollution Score) were evaluated with the results of the data from this study. The soil quality of most area of Chonan City was determined to Class 1 , which indicated that the soil was healthy.
To estimate the soil quality of Miryang area, soil analysis were conducted according to the city and out of city of soil expenses at according to analysis components and heavy metal pollution of irradiation sampling sites. The through soil components the principal element about the 71% $SiO_2\;and\;Al_2O_3$, the pH of field area near the city center was lower than that of the other field area, which indicated that this acidification was probably attributed to the acid rain caused by the traffic exhaust gas such as $SO_x\;and\;NO_x$. Acidification was more severe in the field area than in the farming land. The concentration of five heavy metals such as Cu, Cd, Pb, As and Cr were found to be lower than the standard of soil pollution. An assessment using the SPI(Soil Pollution Index), which was developed to estimate an overall soil quality, was performed. Each SPS(Soil Pollution Score) were evaluated with the results of the data from this study. The soil quality of most area of Miryang land was determined to Class 1, which indicated that the soil was healthy.
Air quality index (AQI) or air pollution index (API) is commonly used to report the level of severity of air pollution to public. A number of methods were developed in the past by various researchers/environmental agencies for determination of AQI or API but there is no universally accepted method exists, which is appropriate for all situations. Different method uses different aggregation function in calculating AQI or API and also considers different types and numbers of pollutants. The intended uses of AQI or API are to identify the poor air quality zones and public reporting for severity of exposure of poor air quality. Most of the AQI or API indices can be broadly classify as single pollutant index or multi-pollutant index with different aggregation method. Every indexing method has its own characteristic strengths and weaknesses that affect its suitability for particular applications. This paper attempt to present a review of all the major air quality indices developed worldwide.
Organic pollution due to coastal development increases the distribution of organic pollution indicators (OPI) and disturbs benthic ecosystems by increasing the number of organic pollution indicators dominant in the target area. However, there is a little researches on the organic pollution levels of benthic ecosystems in subtidal target coast of all over Korea. Therefore, this study analyzed the distribution of macrobenthos in subtidal around the coast development sites of EIA, confirmed the distribution of OPI, and produced the benthic health index-map (organic pollution level) of all coasts of Korea. The benthic health index of the sites was calculated using the density of each OPI, and the image program was used for the benthic health index-map. Organic pollution levels varied by projects for EIA and OPI. Lumbrineris sp. was found to be dominant throughout the coast and correlated with the benthic health index in Korea. Through this study, we will be able to confirm the future organic pollution level in the subtidal ecosystems of the project for EIA through the results of research to macrobenthos in subtidal for EIA. In addition, the distribution of Lumbrineris sp. OPI can be used as an indicator to indirectly evaluate the organic pollution level of the development site.
In this study, heavy metal levels at the sediment monitoring network site upstream of the Gangjeong-Goryeong weir in the Nakdong River were surveyed from 2012 to 2016. We assessed the sediment pollution level using various pollution indexes based on ICP-MS analysis. The stream sediment pollution assessment standard, established through Regulation No. 687 of the National Institute of Environmental Research (2015), pollution load index (PLI), potential ecological risk index (RI), and mean PEL Quotient (mPELQ) were used to evaluate the sediment pollution level. We verified the representativeness of the monitoring point through the distribution of sedimentation and scour behavior by river bed surveying using anacousticDopplercurrentprofiler.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.149-155
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2020
Air pollution is a problem of environmental health risk in big cities. Recently, researchers have proposed using various artificial intelligence technologies to predict air pollution. The proposed model is Cooperative of Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Inference System (FIS), to predict air pollution of Korean cities using Python. Data air pollutant variables were collected and the Air Korean Web site air quality index was downloaded. This paper's aim was to predict on the health risks and the very unhealthy values of air pollution. We have predicted the air pollution of the environment based on the air quality index. According to the results of the experiment, our model was able to predict a very unhealthy value.
In-situ water quality sampling is used for accurate water quality assessment. However, in-situ water quality sampling offers limited samples and requires much time and intensive labors. Remote sensing approach has recently applied for water quality assessment. It has shown the advantage of offering a synoptic view but also more efficient and economical. In this study, we utilized Landsat Imagery to estimate the water quality of the Tamsui River basin, considered as one of the most important rivers located in the north of Taiwan. In order to monitor water quality of Tamsui River basin, a linear regression relation between the value of spectral radiance and four water quality parameters are investigated with 38 water sampling stations. Through the regression model, we could estimate river pollution index (RPI) from the predicted value of four water quality parameters. By using RPI, we can examine the pollution level of Tamsui River. The accuracy of RPI conversion of this study ranged from 32.2% to 68.2%.
Nowadays, the environmental conservation has become a hot issue. Also the sustainable city issue is recognized as one of the most important tasks to be solved urgently for urban development. Therefore, the current indicator for sustainable city has been analyzed only as a segment of the environmental indicator which is one kind of branch of social indicator. However, considering the degree of pollution and heightened concern, it is time to develop a new and improved framework for the analysis of the sustainable city indicator. This study aims for the development of sustainable city indicator and the examination of practical method for the use of them. Urban sustainable city indicators are based on the "Pressure-State-Response (PSR) framework" which has been adopted by Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). The indicators suggested in this study is composed of the following categories: 1. Indicators of natural environment itself, such as land structure (available land use index etc.), bio-species (bio-diversity index etc.), environment resources (water quantity index etc.) 2. Indicators of relationship between man and environment, such as sustainability of using material (recycle of water index etc.), pressure size (pressure index on air etc.), effort of prevention (environmental basic facility index, etc.) 3. Indicators of environmental state, such as landscape and culture (historical & cultural index etc.), environmental pollution (air pollution index etc.) A sustainable city environment is necessary and obtainable, yet its realization seems to be difficult. The urban pollution problems have become more serious than ever before thus requiring much interest. Therefore, this kind of study is meaningful for the establishment of policy objective, and the development and management environmentally sound and sustainable cities.
Public awareness of air pollution problem has increased the need for real time air pollution information system about changes in air pollution level. The purpose of this study is to construct e-AIR, a user-friendly air pollution information system for urban air quality using GIS(geographic information system) technology for windows. GIS was ideally suited featuring a geographical characteristics(e.g., road, traffics, buildings) and very effectively used in mapping and symbolization for the distribution of the spatial/periodic pollution status(e.g., pie or column chart, graduated symbols) which can be effectively applied to a information system on the web-site. And a user interface, GUI(graphic user interface) was designed very diversely and simply enabled the users connect with e-AIR and obtain a useful information of air quality. A interpretive technique, air pollution health index(e.g., PSI, AEI) was used also which transforms complex data on measured atmospheric pollutant concentrations into a single number or set of numbers in order to make the data more understandable. Eventually the final-step of this study was to construct e-AIR based on Web GIS could be assessed anywhere if internet is available and offer a very useful information services of the air pollution to the public like a weather news.
The primary purpose of this research is to understand those elements that define heavy metals contamination and to propose a novel assessment method based on principal component analysis (PCA) in the Yangping River region of Lingbao City, China. This paper makes detailed calculations regarding such factors the single-factor assessment ($P_i$) and Nemerow's multi-factor index ($P_N$) of heavy metals found in the surface water of the Yangping River. The maximum values of $P_i$ (Cd) and $P_i$ (Pb) were determined to be 892.000 and 113.800 respectively. The maximum value of $P_N$ was calculated to be 639.836. The results of Pearson's correlation analysis, hierarchical cluster analysis, and PCA indicated heavy metal groupings as follows: Cu, Pb, Zn and As, Hg, Cd. The PCA-based pollution index ($P_{an}$) of samplings was subsequently calculated. The relative coefficient square was valued at 0.996 between $P_{an}$ and $P_N$, which indicated that $P_{an}$ is able to serve as a new heavy metal pollution index; not only this index able to eliminate the influence of the maximum value of $P_i$, but further, this index contains the principal component elements needed to evaluate heavy metal pollution levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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