Water plays the fundamental role in sustaining the living system. Water scarcity is mostly experienced dramatically by people living in poverty, most of them in rural areas and often in the poorest countries. Burundi has been identified as one of those countries. This study aimed to analyze and estimate the current and future water demands in the seven communes surrounding Kibira National Park (KNP) in Burundi. Sectors such as households, livestock, agricultural production and industry as the key water users in the study area were considered. The results showed an alarming increase in future water demand. Water demand by food crops increased to $288,779,060m^3/yr$ in 2020 and $306,018,348m^3/yr$ in 2050. Agricultural sector will be demanding the major available water in the seven communes surrounding Kibira National Park except Muruta and Bukeye which showed that water demand for tea industry was the highest in 2050. The water resources could be the greatest challenges for the overall development of the communities surrounding Kibira National Park. The current water resources may not be enough and therefore may not be able to meet the needs of those seven communities around KNP.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2003.10a
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pp.495-498
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2003
In order to analyze water supply capacity in estuary barrage dam, a system was developed in which base model was consisted of daily water balance model and daily inflow model. Agricultural water demand to paddy fields and domestic and industrial water demand were considered in this daily water balance model. Also outflow volume through sluice gate and inside water level at time to start outflow was conditioned initially to simulate reservoir storage. The DAWAST model was selected to simulate daily reservoir inflow in which return flows from agricultural, domestic and industrial water were included to simulate runoff. Using this developed system, water supply capacity in the Keum river estuary reservoir was analyzed.
Hwang, Man Ha;Maeng, Sung Jin;Ko, Ick Hwan;Ryoo, So Ra
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.709-712
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2004
The development of a basin-wide runoff analysis model is to analysis monthly and daily hydrologic runoff components including surface runoff, subsurface runoff, return flow, etc. at key operation station in the targeted basin. h short-term water demand forecasting technology will be developed fatting into account the patterns of municipal, industrial and agricultural water uses. For the development and utilization of runoff analysis model, relevant basin information including historical precipitation and river water stage data, geophysical basin characteristics, and water intake and consumptions needs to be collected and stored into the hydrologic database of Integrated Real-time Water Information System. The well-known SSARR model was selected for the basis of continuous daily runoff model for forecasting short and long-term natural flows.
Topological and hydraulic assessments to examine whether required demand and pressure are satisfied and using these assessed results as a criteria have been general methodology for reliability assessment of water distribution systems. However, many of existing studies that used nodal pressure calculated by hydraulic assessment for reliability assessment have two major issues to be solved. The one is that demand-driven analysis was used for hydraulic assessment and the other is that serviceability was not considered for reliability assessment. In addition, all of the studies used pressure-demand analysis which is suitable to hydraulic analysis for water distribution systems under abnormal operating condition considered only available nodal demand for reliability assessment. This means that advantages which can be obtained by pressure-driven analysis are not used properly and efficiently. In this study, new methodology for reliability assessment of water distribution systems using HSPDA model and distance measure method is suggested. This methodology considers both nodal pressure and nodal available demand for reliability assessment. Suggested methodology is applied to two water distribution systems to show its applicability and application results are compared with existing study.
MOON, HYUN-SOO;CHANG, IN-SEO;JANG, JAE-KYUNG;KIM, KYUNG-SHIK;LEE, JI-YOUNG;LOVITT, ROBERT W.;KIM, BYUNG-HONG
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.15
no.1
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pp.192-196
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2005
Abstract Oligotrophic microbial fuel cells (MFCs) were tested for the continuous monitoring of low biochemical oxygen demand (BOD) by using artificial wastewater, containing glucose and glutamate, as check solution. Ten times diluted trace mineral solution was used to minimize the background current level, which is generated from the oxidation of nitrilotriacetate used as a chelating agent. The feeding rate of 0.53 ml/min could increase the sensitivity from 0.16 to 0.43 ${\mu}$A/(mg BOD/l) at 0.15 ml/min. The dynamic linear range of the calibration curve was between 2.0 and 10.0 mg BOD/l, and the response time to the change of 2 mg BOD/l was about 60 min. The current signal from an oligotroph-type MFCs increased with the increase in salts concentration, and the salt effect could be eliminated by 50 mM phosphate buffer.
The municipal water is directly related to the people's quality of life. To examine and implement reasonable water policies including management of the water demand and economically sound investment decisions, it is essential to estimate the conceptually correct and empirically valid economic value of water. This study attempts to estimate the consumer surplus and economic value of municipal water which is supplied to 16 cities in Korea using demand curve approach. The results indicate that the consumer surplus and economic value of municipal water in 2009 are estimated as KRW 1,180.7 per $m^3$ and KRW 1,812.8 per $m^3$, respectively. The economic values of municipal water in 16 cities range from KRW 1,082.7 per $m^3$ to KRW 3,268.6 per $m^3$. Moreover, the economic value of non-residential water is higher than that of residential water in all cities, and the economic value of water is higher than the present price of water. This study is expected to provide policy-makers with useful information to assess a policy and to evaluate the price of water.
Recent advancements in data measuring technology have facilitated the installation of various sensors, such as pressure meters and flow meters, to effectively assess the real-time conditions of water distribution systems (WDSs). However, as cities expand extensively, the factors that impact the reliability of measurements have become increasingly diverse. In particular, demand data, one of the most significant hydraulic variable in WDS, is challenging to be measured directly and is prone to missing values, making the development of accurate data generation models more important. Therefore, this paper proposes an adversarially trained autoencoder (ATAE) model based on generative deep learning techniques to accurately estimate demand data in WDSs. The proposed model utilizes two neural networks: a generative network and a discriminative network. The generative network generates demand data using the information provided from the measured pressure data, while the discriminative network evaluates the generated demand outputs and provides feedback to the generator to learn the distinctive features of the data. To validate its performance, the ATAE model is applied to a real distribution system in Austin, Texas, USA. The study analyzes the impact of data uncertainty by calculating the accuracy of ATAE's prediction results for varying levels of uncertainty in the demand and the pressure time series data. Additionally, the model's performance is evaluated by comparing the results for different data collection periods (low, average, and high demand hours) to assess its ability to generate demand data based on water consumption levels.
Due to the increased water demand and severe drought as an effect of the global warming, the effluent from wastewater treatment plants becomes considered as an alternative water source to supply agricultural, industrial, and public (gardening) water demand. The effluent from the wastewater treatment plant is a sustainable water source because of its good quality and stable amount of water discharge. In this study, the water reuse system was developed to minimize total construction cost to cope with the uncertain water demand in future using two-stage stochastic linear programming with binary variables. The pipes in the water reuse network were constructed in two stages of which in the first stage, the water demands of users are assumed to be known, while the water demands in the second stage have uncertainty in the predicted value. However, the water reuse system has to be designed now when the future water demands are not known precisely. Therefore, the construction of a pipe parallel with the existing one was allowed to meet the increased water demands in the second stage. As a result, the trade-off of construction costs between a pipe with large diameter and two pipes having small diameters was evaluated and the optimal solution was found. Three scenarios for the future water demand were selected and a hypothetical water reuse network considering the uncertainties was optimized. The results provide the information about the economies of scale in the water reuse network and the long range water supply plan.
Water demand and resource at a watershed scale were investigated to prepare for long-term water planning of the Namgang sub-basin. The quantity of water resource was defined as average annual runoff by a simple Tank model with three serial tanks, and water demand for public, industrial, agricultural and the other uses was determined using the per-unit method employed in the Water Vision 2020, the Ministry of Construction and Transportation. The results showed that total amount of water resources in the Namgang sub-basin was estimated as about $935,414{\times}10^{3}m^3/yr$ for a 10-year period from 2000 to 2009 and the water withdrawals in public, industrial, agricultural and other sector were derived as $105,493{\times}10^{3}m^3/yr$, $32,686{\times}10^{3}m^3/yr$, $243,194{\times}10^{3}m^3/yr$, and $81,615{\times}10^{3}\;m^3m^3/yr$, respectively. In addition, the Namgaram Inno-city project could increase the overall water demand by $17,156{\times}10^{3}\;mm^3/yr$ due to the population influx.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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