As a side effect of recent rapid climate change and global warming, the frequency and scale of flood disasters are increasing worldwide. In Korea, the water level of the Han River is a major management target for preventing flood disasters in Seoul, the capital of Korea. In this paper, to improve the water level prediction of the Han River based on machine learning, we perform a comprehensive assessment of the quality of related dataset and propose data preprocessing methods to improve it. Specifically, we improve the dataset in terms of completeness, validity, and accuracy through missing value processing and cross-correlation analysis. In addition, we conduct a performance evaluation using random forest and LightGBM to analyze the effect of the proposed data improvement method on the water level prediction performance of the Han River.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.25
no.5
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pp.373-386
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2023
To analyze the prediction of geological conditions and water-bearing zones, TSP was performed in the collapse zone of the fault zone. The results of the TSP were verified by comparing them to the face mapping results of the prediction zone. The rock quality prediction result of the TSP had an error of about 3 to 10 meters compared to the face mapping result, but the overall rock quality change and ground condition were analyzed to be relatively similar. In the water-bearing zones of the face mapping results, the Vp/Vs ratio ranges from 1.79 to 2.37 and the Poisson's ratio ranges from 0.27 to 0.39. In the sections other than the water-bearing zones, the Vp/Vs ratio ranges from 1.61 to 1.89, and the Poisson's ratio ranges from 0.19 to 0.3. As a result of analyzing the Vp/Vs ratio and Poisson's ratio in the water-bearing zones, it is analyzed that the sections with a Vp/Vs ratio of 2.0 or more and a Poisson's ratio of 0.3 or more have a high possibility of being water-bearing zones.
As using public monitoring data, analysing a trends of water quality change, establishing a criteria to determine abnormal status and constructing a regression model that can predict Chlorophyll-a, an indicator of eutrophication, was studied. Accordingly, the three freshwater lakes were selected, approximately 20 years of water quality monitoring data were analyzed for periodic changes in water quality each year using regression analysis, and a method for determining abnormalities was presented by the standard deviation at confidence level 95%. By calculating the temporal change rate of Chlorophyll-a from irregular observed data, analyzing correlations between the rate and other water quality items, and constructing regression models, a method to predict changes in Chlorophyll-a was presented. The results of this study are expected to contribute to freshwater lake water quality management as an approximate water quality prediction method using the statistical model.
Park, Jae-Chung;Choi, Jae-Hun;Song, Young-Il;Song, Sang-Jin;Seo, Dong-Il
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.19
no.5
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pp.465-473
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2010
This study was carried out to investigate the effect of EFDC hydrodynamic result on the WASP7.3 water quality modeling result in accordance with the change of number of grid for the dam reservoir to be constructed. The simulated flow and BOD, T-N and T-P loads by the HSPF watershed model was used for boundary conditions and the hydrodynamic modeling results was linked with WASP model to predict future water quality after dam construction. The scenarios for EFDC modeling were composed of Scenario 1(141 grid cells) and Scenario 2(568 grid cells). The results of Scenario 2 showed that BOD, T-N, T-P and Chl-a concentrations were decreased 0.073mg/L(8.5%), 0.032mg/L(2.6%), 0.003mg/L(6.8%), 0.644mg/L(4.2%) compared with those of Scenario 1, respectively. As number of grid cell increased, water quality concentrations were decreased and also it caused the longer running time. Therefore, this study suggests that the consideration of the geometry of water body is more important than the number of grid cells for the prediction of water quality of a dam reservoir in EIA.
Park, Jae Hong;Park, Jun Dae;Rhew, Doug Hee;Jung, Dong Il
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.25
no.4
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pp.481-493
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2009
This study was conducted to performance appraisal of Total Maximum Daily Loads (TMDLs), especially in terms of performance on development & reduction plan and water quality status of unit watershed. Because load allocations for pollution sources were predicted redundantly by uncertainty of prediction, TMDLs master plan has been frequently changed to acquire load allocation for local development. Therefore, It need to be developed more resonable prediction techniques of water pollution sources to preventing the frequent change. It is suggested that the reduction amount have to be distributed properly during the planning period. In other words, it has not to be concentrated on the specific year (especially final year of the planning period). The reason why, if the reduction amount concentrate on the final year of the planning period, allotment loading amount could not be achieved in some cases (e.g., insufficiency of budget, extension of construction duration). If the development plan was developed including uncertain developments, it is necessary to be developed reduction plan considered with them. However, some of the plans in the reduction plan could not be accomplished in some case. Because, it is not considered financial abilities of local governments. Consequently, development plan must be accomplished to avoid uncertain developments, and to consider financial assistance to support the implementation of effective plan. Water quality has been improved in many unit watersheds due to the TMDLs, especially in geum river and yeongsang/seomjin river.
This study developed prediction models of chlorine bulk decay coefficient by each condition of water quality, measuring chlorine bulk decay coefficients of the water and water quality by water purification processes. The second-reaction order of chlorine were selected as the optimal reaction order of research area because the decay of chlorine was best represented. Chlorine bulk decay coefficients of the water in conventional processes, advanced processes before rechlorination was respectively $5.9072(mg/L)^{-1}d^{-1}$ and $3.3974(mg/L)^{-1}d^{-1}$, and $1.2522(mg/L)^{-1}d^{-1}$ and $1.1998(mg/L)^{-1}d^{-1}$ after rechlorination. As a result, the reduction of organic material concentration during the retention time has greatly changed the chlorine bulk decay coefficient. All the coefficients of determination were higher than 0.8 in the developed models of the chlorine bulk decay coefficient, considering the drawn chlorine bulk decay coefficient and several parameters of water quality and statistically significant. Thus, it was judged that models that could express the actual values, properly were developed. In the meantime, the chlorine bulk decay coefficient was in proportion to the initial residual chlorine concentration and the concentration of rechlorination; however, it may greatly vary depending on rechlorination. Thus, it is judged that it is necessary to set a plan for the management of residual chlorine concentration after experimentally assessing this change, utilizing the methodology proposed in this study in the actual fields. The prediction models in this study would simulate the reduction of residual chlorine concentration according to the conditions of the operation of water purification plants and the introduction of rechlorination facilities, more reasonably considering water purification process and the time of chlorination. In addition, utilizing the prediction models, the reduction of residual chlorine concentration in the supply areas can be predicted, and it is judged that this can be utilized in setting plans for the management of residual chlorine concentration.
The electricity cost of a desalination facility was also predicted and reviewed, which allowed the proposed model to be incorporated into the future design of such facilities. Input data from 2003 to 2014 of the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and the structure of the model was determined using the trial and error method to analyze as well as hyperparameters such as salinity and seawater temperature. The future seawater quality was estimated by optimizing the prediction model based on machine learning. Results indicated that the seawater temperature would be similar to the existing pattern, and salinity showed a gradual decrease in the maximum value from the past measurement data. Therefore, it was reviewed that the electricity cost for seawater desalination decreased by approximately 0.80% and a process configuration was determined to be necessary. This study aimed at establishing a machine-learning-based prediction model to predict future water quality changes, reviewed the impact on the scale of seawater desalination facilities, and suggested alternatives.
Kim, Se Min;Park, Young Ki;Lee, Dong Joo;Chung, Mahn
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.6
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pp.373-386
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2017
This study simulated water quality item and flow rate of subbasin for Saemangeum watershed using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model and Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) model which simulate hydraulic and water quality in three-dimensions. The simulated values corresponded to observed value well. The result of simulation for floodgate operations at the M3 and M5 points, it exceeds water quality standard and at the M3 and D3 points, change of range for concentration is too wide, and upstream of Saemangeum reservoir is sensitive to inflow flow rate. Compared to the annual average concentration for observed station according to the discharge conditions, improvement of water quality for upstream was apparently compared to the downstream. Range of influence for change of water quality presented that maximum discharge condition, the influence range is 22 km in the direction of the Saemangeum downstream from the Mankyung bridge, and 15 km in the downstream direction of saemangeum in the Dongjin bridge. This study result demonstrated that floodgate operating at upstream has significant influence on water quality management of Saemangeum reservoir and it needs to be considered in plans of water quality management for Floodgate operation on Saemangeum reservoir.
Park, Yoonkyung;Choi, Daegyu;Lee, Jae Woon;Kang, Limseok;Kim, Sangdan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.29
no.4
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pp.476-488
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2013
Refractory Dissolved Organic Carbon (RDOC) is becoming more important index on management of water quality, water regulation as well as ecosystem management. We analyzed trends of RDOC using elasticity in the Nakdong river basin. If climate elasticity of streamflow is positive, change of streamflow can be defined by the proportional change in a climatic variable such as precipitation and temperature. Elasticity of streamflow to precipitation and elasticity of RDOC to precipitation were estimated in the present, and we also analyzed the variation of elasticity in the future using climate change scenarios, RCP 8.5/ 4.5. Mean streamflow elasticity is 1.655, and mean RDOC elasticity is 1.983. RDOC is more sensitive to precipitation change than streamflow. The variation of RDOC is directly proportion to precipitation in all scenarios, but the Load of RDOC is dependent on precipitation as well as others. There is a need for additional correlation analysis between RDOC and other factors for accurate prediction.
The Doam lake watershed was designated as a non-point pollution management area in 2007 to improve water quality based on watershed management implementation. There have been studies of non-point source reduction with respect to the watershed management impacting the pollutant transport of the reservoir. However, a little attention has been focused on the impact of water quality improvement by the management of the dam operation or the guidelines on the dam operation. In this study, the impact of in-lake management practices combined with watershed management is analyzed, and the appropriate guidelines on the operation of the dam are suggested. The integrated modeling system by coupling with the watershed model (HSPF) and reservoir water quality model (CE-QUAL-W2) was applied for analyzing the impact of water quality management practices. A scenario implemented with sedimentation basin and suspended matter barrier showed decrease in SS concentration up to 4.6%. The SS concentration increased in the scenarios adjusting withdrawal location from EL.673 m to the upper direction(EL.683 m and EL.688 m). The water quality was comparably high when the scenario implemented all in-lake practices with water intake at EL.673 m. However, there was improvement in water quality when the height of the water intake was moved to EL.688 m during the summer by preventing sediments inflow after the rainfall. Therefore, to manage water quality of the Doam lake, it is essential to control the water quality by modulating the height of water intake through consistent turbidity monitoring during rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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