To investigate the water quality and the pollution state of lower Yeongsan river system, 38 water samples were taken from the main stream of the Yeongsan river, Gomakwon and Hampyeong streams of the system in dry and flood seasons, May and August, 2001. The Yeongsan river is typically natural in accordance with pH-& diagram. But the chemistry based on Piper's diagram indicates that the river is influenced by seawater. BOD increases as the sampling sites are approaching the downstream in Gomakwon and Hampyeong streams overwhelming WQS V grade of 12.40mg/l. T-N and T-P of the river are mainly loaded not in above branch streams but in the main stream of the river, which are caused by manure for farming, domestic animal discharges and life-sewage, in possible. Meanwhile, heavy metal contents are below WQS or not detect in whole water samples. So, it shows that the above river waters be polluted by not industrial but life/agricultural foul waters.
Samo, Saleem Raza;Channa, Raja Siraj Ahmed;Mukwana, Kishan Chand
Advances in environmental research
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v.6
no.3
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pp.203-216
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2017
For survival of human beings clean water is an essential commodity whereas contamination in drinking water threatens to mankind. The main cause of water contamination is social and development activities of human being along with increasing population. The community in the study area has acute shortage of drinking water along with about 40 to 60% has no access to safe drinking water. This study indicates drinking water quality of two major sources of coastal belt of Karachi one is supplied by Karachi Water & Sewerage Board (KWSB) as tap water and the other through groundwater. The physicochemical analysis was carried out by following the standard methods for checking the quality of drinking water. The analyzed results showed that the quality of groundwater was unfit as potable water. The most critical situation was observed as high level of contamination followed by high turbidity and increased salinity levels. TDS in surface water were found 12% above and TDS in groundwater was 20% below the National Drinking Water Quality Standards (NDWQS) of Pakistan as well as the permissible WHO drinking water quality guidelines.
In order to use fundamental data for conservation of species diversity and stream health with dam development, fish investigation in up- and downstream of Pyeonglim Dam was seasonally conducted in 2007~2008. In addition, data of water qualities, investigated for environmental impact assessment, were used to determine a water quality standard level in Pyeonglim Stream, and it revealed that water environment condition was good in the stream. During the study period, a total number of fish caught from the 4 study sites was 5,449 representing 9 families 25 species, and there were 8 Korean endemic species (32.0%) including Rhodeus uyekii, Squalidus gracilis majimae, and Microphysogobio yaluensis. Two species of Zacco temminckii (37.5%) and Zacco platypus (26.3%) were dominant and subdominant in all sites. There were few individuals of the $2^{nd}$-class endangered species (Sand lamprey, Lampetra reissneri) and the introduced species (Bluegill, Lepomis macrochirus), found in the upstream of the dam. and further investigation for conservation of the endangered species and for prevention of the introduced species is needed in future. With fish fauna and multi-metric health assessment model in each sampling attempt, index of biotic integrity(IBI) was evaluated and it resulted mostly in good(26~35) and excellent(36~40) condition in all sites. The results indicate that it is very important to study not only environmental impact assessment with fish composition but also stream health assessment in order to conserve healthy aquatic ecosystem.
An integrated EIA tool was developed to analyze present and future environmental quality status of Youngwol Basin using ArcView and FEMWASP. All the input data and computational results were prepared and graphically displayed on the basis of ArcView. FEMWASP and ArcView were integrated using the command "system.execute" in script of Avenue. Modeling items were inserted in the GUI of ArcView. The modeling result showed that the water quality of the proposed Yougwol Lake would be at the stage of eutrophication. The developed system can be applied to the water quality management of drinking water resources to set up the regulatory acts and project plan of governmental policy.
Nguyen, Trong–Nghia;Kim, Soo Hyung;Do, Nhu-Tai;Hong, Thai-Thi Ngoc;Yang, Hyung Jeong;Lee, Guee Sang
Smart Media Journal
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v.11
no.2
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pp.39-52
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2022
In the context of the evolution of automation and intelligence, deep learning and machine learning algorithms have been widely applied in aquaculture in recent years, providing new opportunities for the digital realization of aquaculture. Especially, water quality management deserves attention thanks to its importance to food organisms. In this study, we proposed an end-to-end deep learning-based TabNet model for water quality prediction. From major indexes of water quality assessment, we applied novel deep learning techniques and machine learning algorithms in innovative fish aquaculture to predict the number of water cells counting. Furthermore, the application of deep learning in aquaculture is outlined, and the obtained results are analyzed. The experiment on in-house data showed an optimistic impact on the application of artificial intelligence in aquaculture, helping to reduce costs and time and increase efficiency in the farming process.
This study applied the Neural Network and Fuzzy theory to show water-purity control and preventive measure in water quality forecasting of the future river. This study picked out NAJU and HAMPYUNG as the subject of investigation and used monthly the water quality and the outflow data of KWANGJU2, NAJU, YOUNGSANNPO and HAMPYUNG from 1995 to 1999 to forecast BOD, COD, T-N, T-P water density. The datum from 1995 to 1999 are used for study and that of 2000 are used for verification. To develop model of water quality forecasting, firstly, this research formed Neural Network model and divided Neural Network model into two case - the case of considering lag and not considering. And this study selected optimal Neural Network model through changing the number of hidden layer based on input layer(n) from n to 3n. Through forecasting result, the case without considering lag showed more precise simulated result. Accordingly, this study intended to compare, analyse that Fuzzy model using the method without considering lag with Neural Network model. As a result, this study found that the model without considering lag in Neural Network Network shows the most excellent outcome. Thus this study examined a forecasting accuracy, analyzed result and verified propriety through appling the method of water quality forecasting using Neural Network and Fuzzy Algorithms to the actual case.
Since the middle of 1990s, in Korea a few researches on the optimal management technologies combining numerical model and GIS for the management of water environment in drinking watershed area and reservoir such as Paldang Lake have been carried out. In this study, the integrated water environment management system was been suggested to efficiently reflect the public awareness of the environment by integrating the web based distributed data collection system, GIS, public hearing system and water quality model. As all the components of the system have been developed using the World Wide Web and all data have been collected from the relevant agencies through the Internet, the water quality model could be implemented on the web directly. In consequence, the environmental geographic information in Paldang Lake could be acquired and analyzed through the Internet. The system can rapidly respond to the public right to know on environment, so the public will willingly participate in the governmental projects on environment. To verify the usability of the developed system, it has been applied to Paldang Lake. Especially when the web based model has been used, users can easily and confidentially get the prediction results by applying the minimum number of parameters for the water quality model. This model will provide clearness and scientific bases in the process of water quality prediction for the sensitive sites where there are critical conflicts between the residents and the developers. In this study, rapid water environment management technique without spatial and time limit has been suggested, which can contribute to the efforts on the government and the public participation.
This research was to examine the physiochemical factors and the attached diatoms of ecological wetland in Paju from August 2010 to May 2011. As a result of physicohemical water quality assessment, the water temperature did not fluctuate much due to ample riparian vegetation and aquatic plants growing at the site. Due to the effect of Han River Estuary, site 4, 5 and 6 had high electricity conductivity. The BOD concentration was high at site 2, 3, and 4 caused by decrease in water quantity and inflow of polluted water. At all sites, T-N and T-P concentrations ranged from eutrophic to hypertrophic status. At the downstream, the T-N and T-P concentrations decreased by inhabiting aquatic plant. Total of 98 taxa of attached diatoms were found. As for dominant taxa, Achnanthes convergens, A. minutissima, Gomphonema gracile, G. parvulum, Melosira varians, Navicula seminulum, N. minima, N. pseudolanceolata, Nitzschia amphibia, N. palea, Surirella minuta and Synedra ulna var. fragilariodes appeared. The result of biological assessment of water quality rated the sites B(suboptimal)~D(poor) during seasons of low water temperature, Fall and Winter, with DAIpo ranging 24.1~68.2 and TDI of 48.4~85.6. During Spring and Summer, all sites were rated D(poor) with DAIpo lower than or equal to 40, and TDI above or equal to 70. The biological assessment of water quality at the research site showed inferior TDI result compared to that of DAIpo.
The purpose of this study is to develop a Water Quality Management System(WQMS), which calculates pollutant discharge and forecasts water quality with a water pollution model. Operational water quality management requires not only controlling pollutants but acquiring and managing exact information. A GIS software, ArcView 3.1 was used to enter or edit geographic data and attribute data, and Avenue Script was used to customize the user interface. PCI, a remote sensing software, was used to derive land cover classification from 20 m resolution SPOT data by image processing. WQMS has two subsystems, database subsystem and modelling subsystem. The database subsystem consisted of watershed data from digital maps, remote sensing data, government reports, census data and so on. The modelling subsystem consisted of NSPLM(NonStorm Pollutant Load Model) and SPLM(Storm Pollutant Load Model). It calculates the amount of pollutant and predicts water quality. These two subsystems were connected through a graphic display module. This system has been calibrated for and applied to Mokhyun Stream watershed.
Water quality simulation models include the difference between the measured and estimated values as an inevitable consequence because they represent the complicated natural phenomena as simplified mathematical equations. The major reason of the difference occurrence is due to the use of the imprecise values of the model parameters, but the parameter values are currently determined by the try and error method directly performed by humans. However, the use of this method requires many time and endeavor of humans, and generally does not obtain the most suitable parameter values. A method for deciding model parameter values is, therefore, developed in this study. The method minimizes the difference between the measured and estimated values and also distributes uniformly the measured values on the upper and lower sides of the line representing the estimated values. A user interface based on this method is also developed by using the Visual Basic 6.0 of Microsoft, and it can be operated in the environment of Windows 98/2000. In this study, the method for deciding model parameter values is applied for estimating the water quality of the stream Ko-heung. The results of the application show that the method, including its computer program, can effectively obtain the most suitable parameter values and also save many working time in comparison with the existing method directly performed by humans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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