The purpose of this study is to provide a base line data to improve the water quality in the Yeongsan River basin. As the major factor that affects the water quality of Yeongsan River is nonpoint pollution source, in order to find a resolve to improve the quality, a study was conducted to identify the correlation between the stream water quality and that of the land use. The study showed that the concentration of the contents in the water from the agricultural land environment was found to be higher as oppose to that found in the content of the water from the forest land. As a result, it can be deducted that agricultural land deteriorates water quality whereas that of the forest land is of much better quality. Therefore, it is highly recommended to take advanced improved care of agricultural land close to a water source to improve the quality of Yeongsan River basin.
환경영향평가에 대한 문제점으로 인한 개선 필요성이 제기되고, 데이터 기반의 환경영향평가의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 환경영향평가의 수환경 분야(수질, 수리·수문, 해양환경)의 협의 내용 분석을 통해 데이터 수요를 도출하였다. 수환경 분야의 환경영향평가 협의 내용 총 400건(4,180문장)을 평가항목(수질, 수리수문, 해양환경) 및 환경영향평가 단계(현황조사 추가, 영향예측 및 평가, 저감대책 수립, 사후환경영향조사)별로 분류 후 유형화하였고, 해당하는 협의 내용 유형 별 데이터 수요를 연계하였다. 협의 내용 유형화 결과 수질 분야 18개, 수리·수문 분야 14개, 해양환경 분야 17개의 유형으로 분류되었으며, 데이터 수요 연계 결과 수질 분야 254개, 수리·수문 분야 102개, 해양환경 분야 74개의 데이터 수요가 도출되었다. 평가항목으로는 수질 분야, 환경영향평가 단계 상으로는 저감대책 수립 분야에서의 협의 내용 유형 및 데이터 수요가 가장 높은 빈도로 나타났으며, 세부 협의 내용 유형으로는 비점오염 저감 대책이 가장 많은 빈도로 나타났다. 이는 항목의 상대적 중요도와, 환경영향평가의 주요 목적과 연계된 것으로 판단되었다. 환경영향평가 협의 내용 분석을 통한 데이터 수요의 도출은 환경영향평가서 작성의 고도화에 기여할 수 있으며, 환경영향평가 데이터 체계화를 통해 다양한 의사결정자의 데이터 활용도를 높일 것으로 기대된다.
Total Maximum Daily Load(TMDL) is a core basin management system to assign total emissions of pollutants to unit basin and emission source within a limit of the target water quality and to secure sustainability. considering "Environment and development" together. By current technical guidance of TMDL, the water quality in the riverbed of which the target water quality is noticed, must achieve the target; and the water quality standard for evaluating achievement of the target should be prescribed as non-excessive probability quality of water on the basis of the pertinent water quality documents. Therefore, the study calculated the target water quality by each unit basin which the target water quality must be noticed through the analysis of probability for water quality documents in rivers at the time of establishing a plan, and the study evaluated the achievement possibility of the target water quality by analyzing and comparing the target water quality plan with the standard water quality to evaluate the achievement of the target water quality. As the result, applying the proposed method to Mihocheon River system, it is concluded that selected the target water quality (Each BOD 3.3mg/1 and BOD 3.0mg/1) in Miho A and Musim A is available. Of course, it showed that the target water quality: BOD 2.5mg/1 in Miho A and BOD 3.0mg/1 in Musim A, could be achieved if the small reduction in B unit area was implemented.
Turbidity currents, often develop after heavy storm events, deliver various non-point pollutants and tend to lead eutrophication, depressed dissolved oxygen, and sedimentation in reservoirs. Field observations were performed to investigate the flow regimes of turbidity currents and their impact on reservoir water quality in Daecheong Reservoir. A 2D laterally-averaged hydrodynamic and water quality model was applied to simulate the temporal and spatial distributions of turbidity in the reservoir, and evaluated by comparing with the field data.
Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data and understand the characteristics of classified clusters have been discussed for the optimal water quality monitering network. For empirical study, data of two years (2005, 2006) at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in Yongdam reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
This study carried out submerged area due to Dam construction in the near future. It includes species classification of plant, survey of community structure, examination of pollutant load and assessment of water quality impact. The vascular plants of this area are listed 224 taxa; 64 families, 168 genera, 193 species, 30 varieties and 1 form. This study area is classified into total 21 communities, most community was consist of grass vegetation. Among the communities, Erigeron annuus ($869,286m^2$, 22%) community was dominant and Erigeron annuus-Avena fatua comminity (16%) was subdominant until May, and then Erigeron canadensis community occupied most area to $1,774,985m^2$ (32%) from May to July. For the evaluation of water quality impact due to submerged macrophyte, nutrient release test was conducted both dead body macrophyte and living body macrophyte. The results of release test show that T-N is not released at dead body macrophyte, but it is released at living body macrophyte, especially living body Artemisia priceps var. orientalis shows 1.436mgN/g. At release test of dead body macrophyte, T-P release rate of Erigeron annuus shows 0.500mgP/g at the top of them and it also shows 0.436mgP/g at Erigeron annuus of living body macrophyte. T-N load of submerged macrophyte shows 0.76% by comparison of total load on watershed and T-P load of that shows 3.61%. In case of removal macrophyte for reduction of pollutant load in submerged area, T-N load of submerged macrophyte changes from 0.76% to 0.15% by comparison of total load on watershed and T-P load of that changes from 3.61% to 0.72%.
사후환경영향조사 결과의 신뢰도 제고에 대한 문제가 대두되어 왔으나 조사결과에 대한 객관적인 검증을 수행한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 개발 사업에 의한 수질영향을 조사하였고 그 결과를 바탕으로 사후환경영향조사 시 수질분야에 결과와 비교 분석을 수행하였다. 토석채취사업장 내 오수처리시설 최종방류수에 Biochemical oxygen demand(BOD), Suspended solid(SS), Total nitrogen(T-N), Total phosphorus(T-P) 농도가 높게 나타났다. 사후환경영향조사 결과와 비교한 결과, 오수처리시설 최종방류수의 BOD, SS, T-N, T-P 농도가 사후환경영향조사 시 분기별 농도의 사분범위(Interquartile range, IQR)와 최소값과 최대값의 농도범위보다 높게 나타났다(p<0.05). 체육시설(훈련원) 조성사업의 경우에는 오수처리시설 최종방류수에 BOD, SS, T-N, T-P가 높은 농도로 검출되었고 BOD와 SS 농도는 협의기준을 초과하였다. BOD와 SS 농도는 사후환경영향조사 시 오수처리시설 최종방류수의 농도와 유의한 차이를 나타냈다(p<0.05). 이러한 연구결과, 개발 사업 시 오수처리시설 최종방류수에 대한 체계적인 수질 모니터링과 적절한 수질관리가 수행되어야 할 것이다. 또한 사후환경영향조사결과의 신뢰도 제고를 위한 방안이 모색되어야 할 것이다.
Water quality of the Lake Youngrang in the Sokcho City is eutrophic. Jangcheon is the largest inflow source to the lake. Major pollutant sources are stormwater runoff from resort areas and various land uses in the Jangcheon watershed. A storm sewer on the southern end of the lake is also an important pollution source. In this study, water quality modelling for Lake Youngrang was carried out considering the rainfall-runoff pollution loads from the watershed. The rainfall-runoff curves and the rainfall-runoff pollutant load curves were derived from the rainfall-runoff survey data during the recent 4 years. The rainfall-runoff pollution loads and flow from the Jangcheon watershed and the storm sewer were estimated using the two kinds of curves, and they were used as the flow and the boundary data of the WASP model. With the measured water quality data of the year 2005 and 2006, WASP model was calibrated. Non-point pollution control measures such as wet pond and infiltration trench were considered as the alternative for water quality management of the lake. The predicted water quality were compared with those under the present condition, and the improvement effect of the lake water quality were analyzed.
According to the total pollution load management system, exact prediction and analysis of water quality and discharge has been required in order to allocate the amount of pollution load to each local government. In this study, QUAL2E model was used for comparison with other water quality models and improve the inadequate to forecast future water quality. And Various calibration and verification methods were applied to deal with existing uncertainties of parameter during modeling water quality. For user convenience, A GUI(Graphical User Interface) system named "QL2-XP" model is developed by object-oriented language for the user convenience and practical usage. Suggested GUI system consist of hydraulic analysis, water quality analysis, optimized model calibration processes, and postprocessing the simulation results. Therefore this model will be effectively utilized to manage practical and efficient water quality.
In summer and early autumn, eutrophication occurs occasionally in many reservoirs. Lakeside macrophyte which is one of internal pollutants effects on water quality when it is submerged during water surface is rising after rainy season. This study include examination of pollutant load, species of plant, community structure and productivity of macrophyte in unit area at lakeside. The result of this research will be used as a guideline of water quality management on reservoir through assessing water quality effect of submerged plant. The areal distribution, composition of species and submerged area of macrophyte changes according to rainfall pattern every year, so it is difficult to calculate nutrient load annually from submerged macrophyte. In this study, the nutrient load from submerged macrophyte assess from Daecheong and Juam reservoir in 2001. TN and TP load of submerged macrophyte shows 0.043% and 0.069%, respectively, of annual discharge load on Daecheong watershed. At lake Juam, TN and TP shows 0.64% and 1.28% load, respectively. The reason that nutrient load of lake Juam is greater than that of lake Daecheong is that macrophyte distribution area of lake Juam is 5 times greater than that of lake Daecheong. Total nutrient load of lake Daecheong is 3 times greater than that of lake Juam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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