Recently, there are a lot of studies to use a satellite image data in order to investigate a simultaneous change of a wide range area as a lake. However, many cases of a water quality research occur as problem when we try to extract the water quality factors from the satellite image data, because of the atmosphere scattering exert as bad influence on a result of analysis. In this study, and attempt was made to select the relative atmospheric correction method for the water quality factors extraction from the satellite image data. And also, the time-series analysis of the water quality factors extraction from the satellite image data. And also, the time-series analysis of the water quality factors was performed by using the multi-temporal image data.
This study was carried out to investigate on several factors, which contaminative the water quality through the water pipe during feeding water, in 42 largescaled apart-ments(total 84 cases) and assayed the Volatile Organic Compounds(VOCs) and concen-tration of heavy metals that inflow and outflow in reservior water in Jeonnam area(Mokpo, Suncheon, Yeosu) from January 1999 to December 1999. The results obtained were summarized as follows ; 1. The quality of the water pipe composition in the order of frequency in the quality of water pipes were Copper(45.2%)> Zinc(38.9%)> Stainless steel(9.5%)> PVC(4.8%)> PM(2.4%) in observing 42 sites. All of the drain pipes were used the cast iron quality. 2. The result of certification curve from 12 items(17kind) of VOCs was $1.0-4.0{\mu{g}}/{\ell}$ range, a coefficient of correlation was shown 0.99 over. A MDL of each substance range was within $0.1-1.0{\mu{g}}/{\ell}$. 3. The result of the assay, 5 kinds(Viny chloride, Dichloromethane, Ethylbenzene, M,P-xylene, Styrene) of the VOCs of 14 kinds was not detected and the other items were detected slightly. The detection rate of one item and over in total VOCs samples, were 25.9% in inflow and 27.9% in outflow. And frequency of detect in inflow/outflow of THM(Chloroform, Bromodichloro-methane, Dibromochloromethane, Bromoform) were shown higher than 94.1%, 97.0% each stages. It comes to the conclusion that all of the samples were reason able for drinking water standards. 4. The coefficient of correlation were reasonable, it shown 0.999 over in $0.1-1.0{\mu{g}}/{\ell}$ of a measuring range conditions of 4kinds in organic substance(Zn, Cu, Fe, Mn). 5. The results were showed suitability in 78 cases(92.9%) and unsuitability in 6 cases (7.1%), in 84 cases of in organic substances. Compare to inflow stage, mean concentrations of heavy metal, were increased slightly in Zn, Cu, Fe except Mn than outflow stage. The result of the mean concentration in organic substance inflow and outflow in the apartment water tank using Pair-compared T-test, in 95% reliance index, were $0.179mg/{\ell}(0.151-0.307mg/{\ell})$ in Zinc, $0.136mg/{\ell}(0.113-0.230mg/{\ell})$ in Copper, $0.052mg/{\ell}(0.048-0.098mg/{\ell})$ in Fe, and there was a bit growing tendency but there was no differece in Mn. 6. The mean concentration of Copper which used Cu pipe as a water supply pipe in apartment were $0.216mg/{\ell}(0.161-0.338mg/{\ell})$ in case of the Zine pipe were $0.286mg/{\ell}(0.204-0.435mg/{\ell})$. It shows that the detection rate was more higher than the other material used in Cu or Zn as the water supply pipe. We supposed to Cu and Zn substance were gushing out water supply pipe.
본 연구에서는 금강 수계의 자동측정망 중 6개 지점을 선정하고, 이와 동일하거나 인근에 위치해 있는 수질측정망 지점을 대상으로 두 지점의 수질특성 파악하고 통계 분석을 통하여 상관성을 평가하였다. 또한, 수질 분석결과를 활용하여 수질 지수로 변환하고 등급으로 표현해 비교하였다. 연구에 필요한 자료는 최근 4년간(2016-2019)의 국가물환경측정망 데이터를 활용하였으며 수온, pH, EC, DO, TOC, TN, TP를 평가항목으로 선정하였다. 수질 분석 결과, 자동측정망과 수질측정망의 수질농도는 일부 측정값의 차이는 보였지만 대부분 지점에서 일정한 비로 변동하는 경향을 보였다. 항목 간 상관분석결과 수온, EC, DO 항목은 측정망간 상관성이 매우 높았고, TOC, TN, TP 항목은 기본항목에 비해 낮은 상관성을 보였으나 일부 측정망을 제외하고 0.7 이상(상관계수 r)의 높은 상관관계를 나타냈다. 수질 지수 분석결과 자동측정망 수질지수와 수질측정망 수질지수가 비슷한 경향을 보이는 것으로 평가되었으며, 두 결과 모두 하류로 갈수록 지수점수는 낮아져 오염도가 증가되고 있음을 쉽게 파악할 수 있었다.
Objectives: The objective of this study was to build COD regression models for the Han River and evaluate water quality. Methods: Water quality data sets for the dry season (as of January) during a four-year period (2012-2015) were collected from the database of the Han River automatic water quality monitoring stations. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR) were used to build five-descriptor COD models. Multivariate statistical techniques such as principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) are useful tools for extracting meaningful information. Results: The $r^2$ of the best COD models provided significant high values (> 0.8) between 2012 and 2015. Total organic carbon (TOC) was a surrogate indicator for COD (as COD/TOC) with high reliability ($r^2=0.63$ in 2012, $r^2=0.75$ for 2013, $r^2=0.79$ for 2014 and $r^2=0.85$ for 2015). The ratios of COD/TOC were calculated as 2.08 in 2012, 1.79 in 2013, 1.52 and 1.45 in 2015, indicating that biodegradability in the water body of the Han River was being sustained, thereby further improving water quality. The BOD/COD ratio supported these findings. The cluster analysis revealed higher annual levels of microorganisms and phosphorous at stations along the Hangang-Seoul and Hantangang areas. Nevertheless, the overall water quality over the last four years showed an observable trend toward continuous improvement. These findings also suggest that non-point pollution control strategies should consider the influence of upstreams and downstreams to protect water quality in the Han River. Conclusion: This data analysis procedure provided an efficient and comprehensive tool to interpret complex water quality data matrices. Results from a trend analysis provided much important information about sources and parameters for Han River water quality management.
Water quality characteristics and their spatial variations in the Nakdong River were statistically analyzed by multivariate techniques including correlation analysis, CA, and FA/PCA based on water quality parameters for 17 sites over 2017-2019, yielding PI values for primary factors. Site 10 indicated the highest parameter concentrations, and results of pearson's correlation analysis suggest that non-biodegradable organic matter had been distributed on the site. Five clusters were identified in order of descending pollution levels: I (Ib > Ia) > II (IIa > IIb) > III. Spatial variations started from sub-cluster Ib in which Daegu city and Geumho-river are joined. T-P, PO4-P, SS, COD, and TOC corresponded to VF 1 and 2, which were found to be principal components with strong influence on water quality. Sub-cluster Ib was strongly influenced by NO3-N and T-N compared to other clusters. According to the PIs, water quality pollution deteriorated due to non-biodegradable organic matter, nitrogen- and phosphorus-based nutrient salts in the middle and lower reaches, illustrating worsening water pollution due to inflows of anthropogenic sources on the Geumho-river, i.e., sewage and wastewater, discharged from Site 10, at which there is a concentration of urban, agricultural, and industrial areas.
The benthic macroinvertebrates index (BMI) was developed based on the 5-day biochemical oxygen demand (BOD5), which is the amount of biodegradable organic matter in stream water. However, benthic macroinvertebrates mainly live in the streambed substrate and are affected by the interaction of water quality and substrate. This study was conducted to examine the interactive relationship between water quality items (BOD5, total phosphorus (TP), total suspended solids (TSS)) and substrate with BMI by performing statistical analyses (four-way analysis of variance, Pearson's correlation analysis, partial correlation analysis and multiple regression analysis). The data used in the analyses were collected from 19,915 sampling units at 1,937 sites in South Korea from 2010 to 2020. The interaction effect between BOD5 and substrate types was confirmed through a four-way analysis of variance. Partial correlation analysis and multiple regression analysis estimated the degree of influence on the change in BMI value in the order of mean grain size of the substrate as (𝜱m) > BOD5 > TP > TSS. BMI can be regarded as an index that evaluates the comprehensive effects of water quality and streambed status, although it is an index that was developed based on the amount of biodegradable organic matter in a water column.
This study was conducted to evaluate characteristic of water duality in coastal sea of Incheon using a multivariate analysis. The analysis data in coastal sea of Incheon was aquired by the NFRDI data which was surveyed from March 1997 to November 2003. Eleven water quality parameters were determined on each survey The results were summarized as follow : Water quality in Incheon coastal sea could be explained up to 64.62% by three factors which were included in loading of fresh water and nutrients by the land(36.98%), seasonal variation(16.19%), and internal metabolism (11.24%). The results of time series analysis by factor score, in case of factor 1, station 1 influenced by Han river was shown to high factor score and station 3 located by outer sea was shown to low factor score. In case of factor 2, station 1 was appeared to high variation and station 3 was appeared to low variation. The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, station 1 which affected by Han river and station 4 which affected by sewage treatment plant was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In yearly cluster analysis, three group was classified and water quality in 2003 years due to high precipitation was different to another year. It could be suggested from these results that it is important to control discharge of fresh water by Han rivet and sewage treatment plant for water quality management of coastal sea of Incheon.
Water quality modelling is an ideal tool of simulating physical, chemical and biological changes occurring in water systems. It has been utilized in a number of GIS-based water quality management and analysis applications. However, there is a need of a decision making process to translate the modelling result into an understandable form thereby implement the modelling results to the real world. This paper outlines a new water quality index called the QUAL2E's water quality index (QWQI) based on the water quality modelling using QUAL2E. The development mainly includes four steps: variable selection, sub-index development, weight assignment and sub-index aggregation. An experiment of applying the index and GIS to the Sapgyo River in Korea was implemented. Different from other water quality indices for general water uses, the index is specifically used for the simulated water quality indicators. The index can provide a simple and easy-to-understand decision support. Furthermore, interfacing with GIS, the decision analysis can be performed within a spatial environment. However, more study needs to be made in the future including the improvement of aggregation function.
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.
Spatial and temporal analyses of water qualities were performed for 11 monitoring stations located in Mangyung watershed in order to analyze the trends of monthly water quality data of Biochemical Oxygen Demand (BOD), Total Nitrogen (TN) and Total Phosphorus (TP) measured from 1995 to 2004. The long-term trends were analyzed utilizing Seasonal Mann-Kendall test, LOWESS and three-dimensional graphs were constructed with respect to distance and time. The graph can visualize spatial and temporal trend of the long-term water quality in a large river system. The results of trend analysis indicated that water quality of BOD and TN showed the downward trend. This quantitive and quantitative analysis is the useful tool to analyze and display the long-term trend of water quality in a large river system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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