Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.
Regional geophysical surveys and geological cal studies on natural gas hydrate (NGH) in the East Sea were carried out by the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) from 2000 to 2004. 16 piston cores, 2270 L-km of multi-channel reflection seismic (MCRS) data and 730 L-km of 3.5kHz Chirp data obtained from the southwestern part of the deep-water Ulleung Basin were analyzed in this study. In piston cores, cracks generally developed parallel to bedding suggest significant gas content. The core analyses showed high total organic carbon (TOC) content, sedimentation rate and heat flow of sediments. These are in favor of the general ion of substantial biogenic methane, which can form the NGH within the stability zone of the near seafloor sediments in the study area. The cores generally show also high residual hydrocarbon gas concentrations for the formation of natural gas hydrates The geophysical indicators of the presence of gas and/or NGH such as bottom simulating reflectors (BSRs), seismic blank Bones, pockmarks and gas seeping features were well defined on the MCRS and Chirp data.
This study aims to identify the characteristics of organic matter and pollutant sources using water quality and stable isotope ratios (δ15N, δ13C) of the two inflow tributaries (Gulpo (GP) and Anyang (AY) streams). Water samples were analyzed in June and September 2018, and the results showed that the concentrations of nutrients, such as TN and NO3-N, were increased at GP4, which is located at the downstream of sewage treatment facilities(STFs). TOC and TN ratios showed a strong positive correlation (R2 = 0.77, p<0.01) at all points except for GP4. The results of GP's stable isotope ratio analysis do not appear to be a constant cluster compared to AY because GPs with large amounts of pollutants from the industry (metal processing companies, etc.) have less tributary, shorter waterway and significantly different external sources. This could be attributed to different sources of external inflow despite its smaller number of tributaries and shorter waterways than AY. In the first half of the year, the δ155N of GP4 was affected by discharge of STFs, while AY3 seemed to have an influence of tributary than the discharge of STFs. Consequently, using water quality, stable isotope ratio and C/N, the sources of contamination in two streams with different contaminants were identified and origin was estimated.
This study was performed in order to identify the red tide-causing organism and to understand the characteristics of the water quality during the winter of 2015 and 2016 in the Oncheon stream, a tidal river in Busan, where red tide often occurs in the wintertime. Two sites were selected on the stream and the surface water was sampled a total of 28 times during the experimental period. Twelve water quality characteristics, including water temperature, pH, DO, COD, total-N (T-N), total-P (T-P), and salinity were analyzed in order to test water quality. The cell numbers of cryptomonads were counted directly by microscopic observation. The nucleotide sequences of the partial 28S rRNA gene and psbA gene from metagenomic DNA, derived from each sampling site, were analyzed. According to the results, the alga most responsible for the bloom was identified as Teleaulax OC1 sp., which belongs to the cryptomonads. Three items of chl-a, pH, and DO were positively correlated with the cell numbers of the cryptomonads counted at the upper stream of the tidal area (St 1) while eight items of chl-a, TOC, BOD, total-N, COD, SS, pH, and DO were positively correlated with the cells located at the junction between the stream and Su-young river (St 2) in the order.
Agriculture nonpoint pollution source is a significant contributor to water quality degradation. To establish effective water quality control policy, environpolitics establishment person must be able to estimate nonpoint source loads to lakes and streams. To meet this need for orchard area, we investigated a real rainfall runoff phenomena about it. We developed nonpoint source runoff estimation models for vineyard area that has lots of fertilizer, compost specially between agricultural areas. Data used in nonpoint source estimation model gained from real measuring runoff loads and it surveyed for two years(2008-2009 year) about vineyard. Nonpoint source runoff loads estimation models were composed of using independent variables(rainfall, storm duration time(SDT), antecedent dry weather period(ADWP), total runoff depth(TRD), average storm intensity(ASI), average runoff intensity(ARI)). Rainfall, total runoff depth and average runoff intensity among six independent variables were specially high related to nonpoint source runoff loads such as BOD, COD, TN, TP, TOC and SS. The best regression model to predict nonpoint source runoff load was Model 6 and regression factor of all water quality items except for was $R^2=0.85$.
Water pollution in the lower reaches of the Namhan River is getting worse due to drought and a decrease in water quantity due to climatic changes and hence is affecting the water quality of Paldang Lake. Accordingly, we have used a water quality index (WQI) and statistical analysis in this study to identify the characteristics of the water quality in the lower reaches of the Namhan River, the main causes of water pollution, and tributaries that need priority management. Typically, 10 items (WT, pH, EC, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P, and TOC) were used as the water quality factors for the statistical analysis, and the matrix of data was set as 324 × 10·1. The correlation analysis demonstrated a strong correlation between Chemical Oxygen Demand (COD) and T-P with a high statistical significance (r=0.700, p<0.01). Furthermore, the result of principal component analysis (PCA) revealed that the main factors affecting the change in water quality were T-P and organic substances introduced into the water by rainfall. Based on the Mann-Kendall test, a statistically significant increase in pH was observed in SH-1, DL, SH-2, CM, and BH, along with an increase in WQI in SH-2 and SM. BH was identified as a tributary that needs priority management in the lower reaches of the Namhan River, with a "Somewhat poor" (IV) grade in T-P, "Fair" grade in WQI, and "Marginal" grade in summer.
본 연구는 본 연구에서는 내륙에 위치한 하천(백제보)과 호소(남양호)를 대상으로 수체반사도를 활용하여 유역특성에 따른 반사도의 변화를 확인하고 Chlorophyll-a(Chl-a)의 농도를 추정하고자 하였다. 각 유역별 특성분석을 위해 제원자료, 토지피복도 및 11개(수소이온농도, 용존산소, BOD, COD, 부유물질, 총질소, 총인, 수온, 전기전도도 및 Chlorophyll-a)의 수질인자 자료를 구축하였다. 백제보는 2016-2017년 유인항공기에 탑재된 초분광센서를 이용하여 반사도를 측정하였고, 남양호는 2020-2021년 초분광센서가 탑재된 Drone과 Sentinel-2 MSI영상으로부터 반사도를 측정하였으며 두 유역 모두 촬영 범위에 대하여 현장샘플링을 실시하였다. 유역특성, 수질인자간 상관성 및 밴드별 상관성 분석을 실시하였다. 수질인자 간 상관성 분석 결과 Chl-a와 광학적 특징이 있는 SS, TOC가 상관성이 높게 나타났으며, 반사도의 경우 Chl-a가 고농도일수록 Near-Infrared, Blue 파장과 상관성이 높게 나타났다. 해당 분석결과를 기반으로 각 유역에 대해 Chl-a Machine-learning 기법과 원격탐사자료를 이용하여 Chl-a의 농도를 산정하였으며 백제보, 남양호 각각 결정계수(R2) 0.80, 0.88의 성능을 보였다. 추후 고해상도 광학위성영상을 통해 유역특성을 고려한 광범위한 지역 규모의 Chl-a의 시공간적 분석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 보 인접 퇴적물을 대상으로 영양염류의 용출 가능성을 평가함에 있다. 이를 위해 현장 퇴적물을 채취하여 퇴적물 기본 특성(입도, 함수율, 완전연소가능량, TOC, TP, SRP, TN, 존재형태별 인)을 측정하였고, 반연속식 용출조를 운영하여 호기 혐기 조건 하에서 영양염류 용출량을 산정하였다. 퇴적물의 토성은 전 지점에서 Sand를 보였다. 퇴적물의 SRP 농도는 전체적으로 호기보다 혐기에서 용출 후 SRP 함량이 낮게 나타나 혐기에서 상대적으로 활발한 용출이 일어났음을 알 수 있었다. TP 용출의 경우 강천보 상류 혐기조건에서 1.26 $mg/m^2{\cdot}day$로, $PO_4$-P 역시 강천보 상류 혐기조건에서 0.25 $mg/m^2{\cdot}day$로 최대 용출을 보였다. $PO_4$-P 용출율은 초기 2~3일까지 급격하게, TP는 18일까지 지속적으로 증가하였고 전반적으로 증가 경향을 보이는 7~8일 범위 내에서 산정한 $PO_4$-P 용출율은 퇴적물 내 초기 SRP 농도와 $R^2$=0.8502의 값을 보여 높은 상관성을 보였다. 질소 계열 중 $NO_3$-N의 용출율은 -5.7~-3.08 $mg/m^2{\cdot}day$로 일관된 감소 경향을 보였지만 유기물 분해산물인 $NH_3$-N는 0.57~2.41 $mg/m^2{\cdot}day$의 용출율을 보였다. TN의 상당량은 유기 질소 성분으로 추정되며 이는 비점오염원을 거쳐 유입되는 지류의 영향이라고 여겨진다. 본 연구를 통해 측정된 결과는 퇴적된 지 1년 미만의 퇴적물을 대상으로 했기 때문에 연구 결과를 일반화시키기에 한계점이 있다. 따라서, 보에 의한 퇴적물의 축적이 수질에 미치는 영향을 보다 명확하게 파악하기 위해서는 퇴적물 내 쌓이는 영양염류를 지속적으로 모니터링 할 필요성이 있다.
본 조사는 유기물과 미량금속 오염이 의심되는 울산만에서 저서환경의 교란 유무와 정도를 파악하기 위해 수행되었다. 현장조사는 울산만 안팎에 선정된 9개 정점에서 2006년 2월부터 11월까지 계절별로 저서환경과 대형저서동물군집에 대해 동시에 이루어졌다. 유기물 함량(TOC)은 평균 1.7% 이었으며 미량금속 중 As, Cu, Pb, Zn의 농도는 거의 모든 정점에서 최소영향수준(ERL)을 초과하였다. 저서동물군집의 총 출현종수는 199종, 평균 서식밀도는 4,578 개체/$m^2$ 이었으며 다모류가 가장 우세한 동물군이었다. 주요 우점종은 Aphelochaeta monilaris(22.6%), Ruditapes philippinarum(17.1%), Magelona japonica(12.2%), Lumbrineris longifolia(9.9%) 등이었으며 정점별 환경 특성에 따라 뚜렷이 다른 분포 양상을 보였다. 다변량분석 결과, 울산만 상단, 내만역, 내만역 중 태화강과 고사천이 만나는 지점 그리고 외해역에서 서로 다른 4개의 군집이 확인되었으며 특히 울산만 내의 군집 이질성이 두드러지게 나타났다. SIMPER 분석 결과, 4개 군집에서는 각각 R. philippinarum-Capitella capitata, A. monilaris-Balanoglossus carnosus, Sinocorophium sinensis-Cyathura higoensis 그리고 M. japonica-Ampharete arctica가 특징적으로 출현하였다. 전체 군집의 종조성과 밀도의 시.공간적 변화에 대해 가장 밀접한 상관성을 보인 환경 요인은 수심, 입도, 유기물 함량이었으며 중금속 중 Zn도 주요 항목에 포함되었다.
가축 매몰지내 침출수의 누출은 인간과 다른 가축들에게 쉽게 질병을 확산시킬 수 있는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 매몰된지 5개월 이내의 초기 16개 가축매몰지에 대한 침출수의 물리화학적 특성과 분자미생물학적 방법을 이용하여 침출수내 존재하는 호기성 미생물을 분석하였다. 총대장균군, 총유기탄소, 암모니아이온 및 질산성질소가 관련된 참고문헌자료에 비하여 높게 나타났다. 또한 암모니아 이온과 질산성질소는 국내 먹는물 기준치를 초과하여 나타났다. 16S rNA 서열 분석법을 사용하여 호기성 조건에서 침출수의 미생물 분포를 분석한 결과, 높은 빈도의 Bacillus pumilus, Lysinibacillus sphaericus 및 Bacillus sphaericus이 관찰되었지만, Bucillus cereus와 Salmonella와 같은 식중독 미생물은 발견되지 않았다. 본 연구는 가축매몰지로부터 형성되는 침출수에 대한 지질 매체 내에서의 거동특성, 처리 및 위해성 평가에 대한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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