The recent climate change and urbanization have seen an increase in runoff and pollutant loads, and consequently significant negative water pollution. The characteristics of the pollutant loads vary among the different flow regime depending on their source and transport mechanism, However, pollutant load reduction based on flow regime perspectives has not been investigated thoroughly. Therefore, it is necessary to analyze the effects of concentration on pollutant load characteristics and reductions from each flow regime to develop efficient pollution management. As non-point pollutants continuously increase due to the increase in impervious area, efficient management is necessary. Therefore, in this study, 1) the characteristics of pollutant sources were analyzed at the Dalcheon Basin, 2) reduction of nonpoint pollution, and 3) reduction efficiency for flow regimes were analyzed. By analyzing the characteristics of the Dalcheon Basin, a reduction efficiency scenario for each pollutant source was constructed. The efficiency analysis showed 0.06% to 5.62% for the living scenario, 0.09 to 24.62% for the livestock scenario, 0.17% to 12.81% for the industry scenario, 9.45% to 38.45% for the land scenario, and 9.8% to 39.2% for the composite scenario. Therefore, various pollution reduction scenarios, taking into account the characteristics of pollutants and flow regime characteristics, can contribute to the development of efficient measurements to improve water quality at various flow regime perspectives in the Dalcheon Basin.
Present condition of the Youngsan River pollution is serious. Concentrations of organic materials and nutrients are high and algal bloom takes place frequently. The pollution is mainly caused by domestic wastewater input from urban areas like Kwangju and Naju City. In this study, 6 times of water quality surveys were done for mainstream and tributaries. Delivery ratios of each tributaries are calculated with the water quality and flow data. With Arc/View GIS, sub-basin are divided and pollution loads are estimated. These data are used for water quality modeling. River quality improvement effects are analysed with 5 scenarios including process upgrade of present WWTPs and construction of new WWTPs. These scenarios are applied for the Youngsan River based on the 7Q10 and Q275. And total wastewater treatment cost in the basin is analysed for each scenario.
Although there have been a lot of efforts to improve water quality in the estuarine reservoir, overall the water quality problems of the estuarine reservoirs remain. So, it is essential to establish water quality management plans under a comprehensive understanding of the environmental characteristics of the estuarine reservoir. Therefore, in this study, a resilience analysis framework for evaluating the estuarine reservoir's water quality was suggested for improving existing assessment method for water quality management plan. First, as a result of analyzing the static resilience to each scenario, it was found that from the S3 scenario in which dredging was conducted considerably, the resilience of about 30% more than the current estuarine reservoir system was restored. Second, as a result of analyzing the dynamic resilience, if cost and time are considered, there is no significant difference in robustness and resourcefulness, so it can be seen that the resilience of the estuarine reservoir can be efficiently improved by simply performing dredging up to the level of Scenario 3. Finally, as a result of comparing static and dynamic resilience, since static resilience is only presented as a single value, the differences and characteristics of the resilience capacity of the estuarine reservoir might be overlooked only by the static resilience analysis. However, in the aspect that it is possible to interpret the internal recovery capacity of the estuarine reservoir in multiple ways with various indicators (robustness, redundancy, resourcefulness, rapidity), evaluating water quality based on dynamic resilience analysis is useful.
본 연구는 전라북도 섬진강수계의 수질을 예측 분석하여 수질을 개선하는 시나리오를 구성하여 결과를 산출하였다. 결과적으로 공공하수처리시설의 배출수 관리강화 및 오염물질 관리 개선과 국내 축산계 감소에 따라 수질이 최대 BOD 15.32 %, T-N 7.17 %, T-P 62.86 %로 개선된 것으로 분석되었다. 효율적인 감축 계획수립, 오염부하량 저감계획, 하수 처리 효율 증대 계획, 공공하수처리시설 확대로 인한 오염물질 감소 및 총 오염 부하 동물 배설물 에너지 회수 등 다양한 삭감계획을 보완한 것으로 분석되었다. 자연증가 및 경제발전을 고려한 수질 개선 계획에 대한 연구개발은 수질 개선에 효율적이다.
The uncertainty in water quality model predictions is inevitably high due to natural stochasticity, model uncertainty, and parameter uncertainty. An integrated modeling system under uncertainty was described and demonstrated for use in watershed management and receiving-water quality prediction. A watershed model (HSPF), a receiving water quality model (WASP), and a wetland model (NPS-WET) were incorporated into an integrated modeling system (modified-BASINS) and applied to the Hwaseong Reservoir watershed. Reservoir water quality was predicted using the calibrated integrated modeling system, and the deterministic integrated modeling output was useful for estimating mean water quality given future watershed conditions and assessing the spatial distribution of pollutant loads. A Monte Carlo simulation was used to investigate the effect of various uncertainties on output prediction. Without pollution control measures in the watershed, the concentrations of total nitrogen (T-N) and total phosphorous (T-P) in the Hwaseong Reservoir, considering uncertainty, would be less than about 4.8 and 0.26 mg 4.8 and 0.26 mg $L^{-1}$, respectively, with 95% confidence. The effects of two watershed management practices, a wastewater treatment plant (WWTP) and a constructed wetland (WETLAND), were evaluated. The combined scenario (WWTP + WETLAND) was the most effective at improving reservoir water quality, bringing concentrations of T-N and T-P in the Hwaseong Reservoir to less than 3.54 and 0.15 mg ${L^{-1}$, 26.7 and 42.9% improvements, respectively, with 95% confidence. Overall, the Monte Carlo simulation in the integrated modeling system was practical for estimating uncertainty and reliable in water quality prediction. The approach described here may allow decisions to be made based on probability and level of risk, and its application is recommended.
기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.
This study is to assess the reduction of nonpoint source pollution by applying Best Management Practice (BMP) in Chungju-dam watershed (6,585.1 $km^2$) using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). The model was calibrated using 3 years (1998-2000) daily streamflow at 3 locations and monthly water quality of sediment (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P) data at 2 locations and validated for another 3 years (2001-2003) data. The 5 BMPs of streambank stabilization, porous gully plugs, recharge structures, terrace, and contour farming were applied to stream and area with the specific criteria of previous researches. Through the parameter sensitivity analysis, the farming practice P-factor and Manning's roughness of stream were sensitive. Overall, the NPS reduction effect was high for streambank stabilization, terrace, and contour farming. At the watershed outlet, the SS, T-P, and T-N were reduced by 64.4 %, 62.8 % and 17.6 % respectively.
현행 수질오염총량관리제는 원인자부담원칙를 기본으로 설정된 단위유역별 지자체별 할당부하량을 해당 지자체가 개별적으로 대처하도록 하고 있다. 그러나 하천으로 유입되는 수질오염물은 공기오염물과 달리 상류에서 하류로 일방적으로 흐르고, 하나의 하천에 다수의 지자체가 연관이 되어 있으며, 일반적인 하수처리시설은 '규모의 경제'를 따르는 시설물임을 감안한다면 지자체간 협조를 통해 수질관리비용을 절감할 수 있다. 본 연구는 유역 전체의 관점에서 비용효과를 가질 수 있도록 삭감량을 재배분함으로써 수질관리비용을 절감하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 영산강 유역을 대상으로 현재 단위유역별 지자체별로 할당된 계획삭감량을 총량의 증감없이 오염원이 집중된 지역으로 재배분하여 발생하는 수질개선 효과와 비용절감 효과를 분석하였다. 분석결과, 기존 계획에 의한 영산강 유역 전체의 비용은 787,575.0 백만원이며, 시나리오-1과 2는 각각 123,671.8 백만원, 171,433.5 백만원의 비용이 절감되었다. 본 연구는 오염총량관리제를 준수하기 위한 지자체의 수질관리 비용을 절감하는 방안으로서 사례가 될 것으로 기대된다.
Milyanggang mid-watershed is located in downstream of Nakdong river basin. The pollutants from that watershed have an direct effect on Nakdong river water quality and it's control is important to manage a water quality of Nakdong river. A target year of Milyanggang mid-watershed water environment management plan is 2013. To predict a water quality at downstream of Milyang river, we have investigated and forecasted the pollutant source and it's loading. There are some plan to construction the sewage treatment plants to improve the water quality of Milyang river. Those are considered on predicting water quality. As results, it is shown that the population of Milyanggang mid-watershed is 131,857 and sewerage supply rate is 62.2% and the livestock is 1,775.300 in 2006. It is estimated that the population is 123,921, the sewerage supply rate is 75.5% in 2013. The generated loading of BOD and TP is 40,735 kg/day and 2,872 kg/day in 2006 and discharged loading is 11,818 kg/day and 722 kg/day in 2006 respectively. Discharged loadings were forecasted upward 1.0% of BOD and downward 2.7% of TP by 2013. The results of water quality prediction of Milyanggang 3 site were 1.6 mg/L of BOD and 0.120 mg/L of TP in 2013. It is over the target water quality at that site in 2015 about 6.7% and 20.0% respectively. Consequently, there need another counterplan to reduce the pollutants in that mid-watershed by 2015.
Kim, Deokwhan;Kim, Jungwook;Joo, Hongjun;Han, Daegun;Kim, Hung Soo
Membrane and Water Treatment
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제10권1호
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pp.1-11
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2019
The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5) predicted that recent extreme hydrological events would affect water quality and aggravate various forms of water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed and sunlight) were established using the Representative Concentration Pathways (RCP) 8.5 climate change scenario suggested by the AR5 and calculated the future runoff for each target period (Reference:1989-2015; I: 2016-2040; II: 2041-2070; and III: 2071-2099) using the semi-distributed land use-based runoff processes (SLURP) model. Meteorological factors that affect water quality (precipitation, temperature and runoff) were inputted into the multiple linear regression analysis (MLRA) and artificial neural network (ANN) models to analyze water quality data, dissolved oxygen (DO), biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), suspended solids (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P). Future water quality prediction of the Anseongcheon River basin shows that DO at Gongdo station in the river will drop by 35% in autumn by the end of the $21^{st}$ century and that BOD, COD and SS will increase by 36%, 20% and 42%, respectively. Analysis revealed that the oxygen demand at Dongyeongyo station will decrease by 17% in summer and BOD, COD and SS will increase by 30%, 12% and 17%, respectively. This study suggests that there is a need to continuously monitor the water quality of the Anseongcheon River basin for long-term management. A more reliable prediction of future water quality will be achieved if various social scenarios and climate data are taken into consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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