Characterization of sediment quality is important for the proper management of surface water quality, yet sediment has not been monitored sufficiently. In this study, fecal indicator microorganism concentrations of sediments in the Geum River Basin were monitored. Sampling was carried out at one paddy field, one lakeshore and five monitoring stations in the lower reach of the Geum River Basin. Surface waters and sediments were sampled four times during rainy season. Total coliform concentrations of sediments were 12 times higher in average to those of surface waters while E. coli concentrations of sediments were six times higher. No correlation found between indicator microorganism concentration between surface waters and sediments.
본 연구에서는 하천흐름에 대한 물리적인 특성을 반영한 수질해석을 실시할 수 있는 하천관리시스템을 개발하였다. 횡성댐 상류 계천유역에 시험유역을 선정하여 수문관측과 수질관측을 실시할 수 있는 체계를 구축하였으며, 현재까지 지속적인 관측을 통해 자료를 축적하고 있다. 대상구간에 대한 수리해석모형과 수질해석모형을 구축하고, 과거 홍수사상과 수질관측자료들을 이용하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 대상구간에 ArcView를 이용한 GUI를 구축함으로써 횡성호의 수질감시 및 수질관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
This study investigated the relationship between land cover and the water quality variables in the rivers, which are located in the Yamaguchi prefecture of West Japan. The study area included 12 catchments covering $5,809\;Km^2$. pH, dissolved oxygen, suspended solid, E. coli, total nitrogen and total phosphorus were considered as river water quality variables. Satellite data was applied to generate land cover map. For linking alterations in land cover (at whole catchment and buffer zone levels) and the river water quality variables, multiple regression modeling was applied. The results indicated that non-spatial attribute (%) of land cover types (at whole catchment level) consistently explained high amounts of variation in biological oxygen demand (72%), suspended solid (72%) and total nitrogen (87%). At buffer zone-scale, multiple regression models that were developed to represent the linkage between the alterations of land cover and the river water quality variables could also explain high level of total variations in suspended solid (86%) and total nitrogen (91%).
Total Maximum Daily Loads (TMDLs) System has been used to improve water quality in the Youngsan·Tamjin river basin since 2004. The Basic Policy of TMDLs sets up the standard flow based on the average dry condition or mid-range flow during the last 10 years. However, Target Water Quality (TWQ) assessment on TMDLs has been used to evaluate water quality through eight-day intervals over 36 times a year. The results for allocation evaluation and target water quality evaluation were different from each other in the same unit watershed during the first period. In order to improve the evaluation method, researchers applied Load Duration Curve (LDC) to evaluate water quality in nine unit watersheds of the Youngsan·Tamjin river basin. The results showed that achievement rates of TWQ assessment with the current method and LDC were 67~100% and 78~100%, respectively. Approximately 11% of the achievement rates with use of LDC were higher than those with use of the current method. In conclusion, it is necessary to review the application of the LDC method in all Four Major River Watersheds.
The TMDL (Total Maximum Daily Load) has been used to determine the water quality target. LDC (Load Duration Curve) based on hydrology has been used to support water quality assessments and development of TMDL. Also FDC (Flow Duration Curve) analysis can be used as a general indicator of hydrologic condition. The LDC is developed by multiplying FDC with the numeric water quality target of the factor for the pollutant of concern. Therefore, this study was to create LDC using the stream flow data and numeric water quality target of BOD and T-P in order to evaluate the pollutant load characterization by flow conditions in Heukcheon stream. When it is to be a high-flows condition, BOD and T-P are necessary to manage. BOD and T-P did not satisfy the numeric water quality target for both seasons (spring and summer). In order to meet the numeric water quality target in Heukcheon stream, management of non point source pollutant is much more important than that of point source pollutant control.
The tributaries of Daechung Lake play an important role in controlling eutrophication in the lake, which is used for agricultural purposes and as potable water. However, water quality properties were not extensively studied in the tributaries of Daechung Lake. The objectives of this study are to investigate spatial and temporal properties of water quality and to characterize streams which could threaten water quality of Daechung Lake. For this study, water samples were weekly or monthly collected from February 2014 to October 2014 in 9 streams. Water quality parameters analyzed in this study include biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), total nitrogen and phosphorus (TN and TP), suspended solids (SS), and chlorophyll a. Based on temporal distribution and principal component analysis, BOD, COD, TOC, SS, and TP were controlled by not only river discharge that increased during summer due to heavy rain fall, but also due to anthropogenic input (e.g., bridge construction and/or agricultural activity). Dilution is also one of the factors explaining TN and conductivity, both of which decreased with increased discharge. Generally, concentrations of contaminants (BOD, COD, TOC, TN and TP) in the tributaries were higher than those of Daechung Lake. However, pollution load indicated that only the main channel of Geum River and Sook Stream may largely influence lake waters, attributed mostly to their large volumes. This implies that the main channel and Sook Stream are the major influences on the water quality of Daechung Lake.
The QUAL2E and Box-Jenkins time series model were applied to the Miho river, a main tributary of the Geum river, to predict water quality. The models are widely used to predict water quality in rivers and watersheds because of its accuracy. As results of the study, we concluded as follows: Pollutant loadings in upper stream of Miho river were determined to 57,811 kgBOD/d, 19,350 kgTN/d, and 5,013 kgTP/d. The loading of TN in Mushim river was 19,450 kgTN/d, respectively. As the mass loadings were compared with pollutant sources, it concluded that the farming livestock contributed highly to mass emissions of BOD and TP and the population contributed to TN mass loading. The observed water quality values were applied to the models to verify and the models were used to predict the water quality. The QUAL2E Model predicted the concentrations of DO, BOD, TN and TP with high accuracy, but not for E-Coli. The Box-Jenkins time series model also showed high prediction for DO, BOD and TN. However, the concentrations of TP and E-Coli were poorly predicted. The result shows that the QUAL2E model is more applicable in Miho basin for prediction of water quality compared to Box-Jenkins time series model.
오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.
This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.
This research has studied the physicochemical environmental factors and communities of epilithic diatom and phytoplanktons at Hongcheon river from December 2011 to September 2012. In case of TN, the result was hypertrophic, and for TP, it ranged from mesotrophic to eutrophic. As for BOD, Hongcheon river was rated level II or better, according to the water quality level; values were found to be below 3mg/L at most sites. Total of 83 and 114 taxa of epilithic diatom and phytoplanktons respectively, were found during the research. When assessed using the TSI, it ranged from oligomesotrophic to eutrophic. In case of DAIpo, it ranged from 64.1 to 99.5, and TDI ranged from 51.5 to74.0. These results signify good water quality, level B or better, for Hongcheon river. P-IBI was rated moderate to low, which showed higher pollution than other indices. Among the biological water quality measures analyzed in the Hongcheon river study, DAIpo best matches TDI and BOD, while TDI showed greater pollution. Therefore, P-IBI appears to be inappropriate when assessing the domestic small rivers and lakes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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