5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1348-1351
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2006
Recently human beings face serious water crisis, namely water management at the critical moment because of rapid increasing in population, subordinate part of a national budget, water pollution by domestic use and industrial use or waste, agricultural water use by intensive market farming, excessive development and extraction of water sources, and etc. We become to recognize that water and sanitation is the one of most important part which is threatening us with a drain on the water resources and death around the world and then are making opportunities of discussion for water policies and solutions of water problems through international network such as Global Water Partnership(GWP), World Water council(WWC). World Water Forum(WWF), as one of main water-related activities, aims at sharing knowledge and experience among various stakeholders for accomplishing a holistic water resources management by making common thoughts regarding the necessity of integration among different organizations related with water management, problems and issues. Also the unity of each local area for the holistic approach focuses on showing present local actions and actively supporting them, and suggesting new ideas. With Korea's participation in the 4th WWF this year, Korean government should have consistency in its establishment and implementation of sustainable water resources policies as a more active and future-oriented member of international water network. Finally it will be necessary that we will set up an organization and system which does publicity activities about results of various local actions of Korea around the world through next WWF in the future and contribute to solving global water problems.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.160-160
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2019
Water is a limited source that needs to be properly managed and distributed to the ever-growing population of the world. Rapid urbanization and development have increased the overall water demand of the world drastically. However, there is loss of billions of liters of water every year due to leakages in water distribution systems. Such water loss means significant financial loss for the utilities as well. World bank estimates a loss of $14 billion annually from wasted water. To address these issues and for the development of efficient and reliable leakage management techniques, high efforts have been made by the researchers and engineers. Over the past decade, various techniques and technologies have been developed for leakage management and leak detection. These include ideas such as pressure management in water distribution networks, use of Advanced Metering Infrastructure, use of machine learning algorithms, etc. For leakage detection, techniques such as acoustic technique, and in recent yeats transient test-based techniques have become popular. Smart Water Grid uses two-way real time network monitoring by utilizing sensors and devices in the water distribution system. Hence, valuable real time data of the water distribution network can be collected. Best results and outcomes may be produced by proper utilization of the collected data in unison with advanced detection and management techniques. Long term reduction in Non Revenue Water can be achieved by detecting, localizing and repairing leakages as quickly and as efficiently as possible. However, there are still numerous challenges to be met and future research works to be conducted in this field.
Recently, as studies about Artificial Neural Network (ANN) are actively progressing, studies for predicting water quality of rivers using ANN are being conducted. However, it is difficult to analyze the operation process inside ANN, because ANN is form of Black-box. Although eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is used to analyze the computational process of ANN, research using XAI technology in the field of water resources is insufficient. This study analyzed Multi Layer Perceptron (MLP) to predict Water Temperature (WT), Dissolved Oxygen (DO), hydrogen ion concentration (pH) and Chlorophyll-a (Chl-a) at the Dasan water quality observatory in the Nakdong river using Layer-wise Relevance Propagation (LRP) among XAI technologies. The MLP that learned water quality was analyzed using LRP to select the optimal input data to predict water quality, and the prediction results of the MLP learned using the optimal input data were analyzed. As a result of selecting the optimal input data using LRP, the prediction accuracy of MLP, which learned the input data except daily precipitation in the surrounding area, was the highest. Looking at the analysis of MLP's DO prediction results, it was analyzed that the pH and DO a had large influence at the highest point, and the effect of WT was large at the lowest point.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.4
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pp.21-28
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2001
In this study, GNLP(GIS linked non-linear network analysis program) for pipeline system analysis has been developed. This GNLP gets the input data for pipeline analysis from existing GIS(geographic information system) data automatically, and has GUI(graphic user interface) for user. Non-Linear Method was used for hydraulic analysis of pipe network based on Hazen-Williams equation, and Microsoft Access of relational database management system(RDBMS) was used for the framework of database applied program. GNLP system environment program was improved so that a pipe network designer can input information data for hydraulic analysis of pipeline system more easily than that of existing models. Furthermore this model generate output such as pressure and water quantities in the form of a table and a chart, and also produces output data in Excel file. This model is also able to display data effectively for analysed data confirmation and query function which is the core of GIS program.
This study presents a methodology to estimate two distinct fractal dimensions of natural river basin by using fractal tree concept. To this end, an analysis is performed on fractal features of a complete drainage network which consists of all possible drainage paths within a river basin based on the growth process of fractal tree. The growth process of fractal tree would occur only within the limited drainage paths possessing stream flow features in a river basin. In the case of small river basin, the bifurcation process of network is more sensitive to the growth step of fractal tree than the meandering process of stream segment, so that various bifurcation structures could be generated in a single network. Therefore, fractal dimension of network structure for small river basin should be estimated in the form of a range not a single figure. Furthermore, the network structures with fractal tree from this study might be more useful information than stream networks from a topographic or digital map for analysis of drainage structure on small river basin.
This study is objected to demonstrate the spatial variability of the ground-water recharge by classifying the types of ground-water hydrographs and assessing the recharge ratio(the ratio of the rise of ground-water level to cumulative precipitation) of each type using the National Ground-water Monitoring network data. A total of 5 types were identified by factor analysis on the ground-water hydrographs nationwide. The recharge ratio of each type were estimated to be 6.5% (TYPE I), 4.1 % (TYPE II), 9.2%(TYPE III), 5.8 %(TYPE IV), 15.3 %(TYPE V) in the confidence level of 95.44% and 6% variation was estimated site by site even in the same type. The recharges of Han, Nakdong, Keum, Youngsan·Seomjin river basins were estimated as 10.0 %, 6.1 %, 8.3 %. and 6.6 % respectively. These results were consistent with the results of the existing baseflow method.
If pipes are damaged in a water distribution network (WDN), adjacent valves are closed to isolate the pipes for repair. Due to the closed valves, parts of WDN are isolated from water supply sources. The isolated area is divided into Intended Isolation Area (IIA) and Unintended Isolation Area (UIA). The IIA occurs by intention to isolate the damaged pipe, while UIA is unintentionally disconnected from the sources due to IIA. Thus, the extension of isolated area and suspended flows are mainly affected by number and location of installed valves in WDN. In this study, optimization models were developed to determine optimal valve locations in WDN. In a single-objective model, total water supply suspension is minimized, while a multi-objective model intends to simultaneously minimize the suspended flow and valve installation cost. Optimal valve placement results obtained from both models were compared and analyzed using a sample application network.
The underflow type movable weirs were arranged in a multi-stage way along a reach at the Chiseong River, where flooding has been observed frequently. With management water level of the movable weirs the control effects of storage and flood were suggested and the control effects were compared with those of existed weir system. The water level for the targeted storage and flood elevation was suggested by building the artificial neural network model. When the underflow type of movable weirs were arranged in a multi-stage way, the peak flood elevation decreased by 68.28% in the downstream compared with the existed weir system, and the total storage of the target section of multi-stage movable weirs increased by 216%. As a result of numerical simulation to build the artificial neural network model, 60%, 20%, and 20% among 216 data were used for the training, validation, and test, respectively. The training result of mean square error was $0.1681m^2$ and the high coefficients of determination were 0.9961, 0.9967, and 0.9943 in the training, validation, and test, respectively. As a result the water level management of each movable weir for the controls of flood elevation in the targeted downstream and targeted storage was suggested by using the artificial neural network.
In South Korea, ongoing incidents related to drinking water quality have eroded consumer trust. Specifically, beyond quality incidents, there have been complaints about taste, odor, and other issues stemming from the presence of chlorine. To address this, water service operators are employing various management strategies from both temporal (scheduling) and spatial (rechlorination) perspectives to ensure uniform and safe distribution of chlorine residuals. In this study, we focus on the optimal monthly management of chlorine residuals, based on water distribution network analysis. Water quality reaction coefficients, including bulk fluid and wall reaction coefficients, were estimated through lab-scale tests and EPANET water quality simulations, respectively, accounting for temperature variations in a large-scale water distribution network. Utilizing these estimated coefficients, we examined the monthly variations in chlorine residual distribution under different chlorine injection conditions. The results indicate that the efficient concentration for chlorine injection, which satisfies the residual chlorine limit range, varies with temperature changes. Consequently, it is imperative to establish a specific and quantitative chlorine injection plan that considers the accurate spatial distribution of monthly chlorine residuals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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