In this study, the removal efficiency of road sweeping and sand filter facility for removing total suspended solid (TSS) as nonpoint source pollution from expressway was evaluated for the last 10 years (2012~2021) using ROADMOD. ROADMOD is a screening level model and was calibrated for runoff rate and TSS loading both at the inlet, which is the loading from the drainage area, and the outlet, from the sand filter facility. The drainage area is 715 m2 and the dimensions of sand filter facility are 1.5 m (wide) × 3.8 m (length) × 1.5 m (depth). The monitoring period for model calibration was the rainfall event during Aug. 31~Sep. 1, 2021 and the amount of rainfall was 74.5 mm. As a result of calibration, the determination coefficients (R2) of the flow rate were 0.66 and 0.86, for the inlet and outlet, respectively, and those of TSS loading were 0.50 and 0.84, for the inlet and outlet, respectively. Considering that ROADMOD is a screening level model, the calibration results were reasonable to evaluate the best management practices (BMPs) on the expressway. Using ROADMOD simulation results for 2012~2021, the average yearly runoff rate from the expressway was 82% and removal efficiency was 9% for road sweeping, 35% for sand filter facility, and 39% for both road sweeping and sand filter facility.
This research is to determine the stormwater effects on sewer concentrations by measuring and comparing the flow and pollutant concentrations during dry and rainy periods in the existing BOX type combined sewer pipes. The monitoring was carried out in two sites, which are the Daesachen outfall having PE separation wall in BOX type combined sewer pipes and the Yongunchen outfall not having seperatioin wall. The average flow-weighted BOD concentraion in Yongunchen outfall is 2-fold lower than in Daesachen outfall because of the dilution effect from ravine water. However, the pollutant mass loading is 16 fold higher in Yongunchen outfall than in Daesachen outfall because of more flows. According to the research, the separation wall controls 52% pollutant mass during a storm period (11.5 mm/hr rainfall intensity). Therefore, the Yongunchen combined sewer system (CSS) need separation wall to control and to prevent more pollutant input in stream. In Daesachen area, the maximum sewer flow rate during a storm period measured about 10 fold bigger than average sewer flow during dry periods. Also the concentrations between rainy and dry periods increase approximately 33 fold for BOD and 120 fold for SS. In Yongunchen area, it increases about 9 fold for the maximum flow rate, 18 fold for BOD and 22 fold for SS during a storm. Therefore, the research is concluded that the separation wall between stromwater (or ravine water) and sewage can decrease the dilution effect in CSS and control the pollutant loading.
In this study, Calculated the nonpoint sources(NPS) load per unit area about various rainy events in vineyard of Nakdong River basin. NPS monitoring and calculation for NPS load per unit area were estimated from 'Investigation method of precipitation discharge(National Institute of Environmental Research, 2007)'. The evaluation of applicability for NPS load per unit by compared with prior research data and Total Maximum Daily Load(TMDL) data. Five target areas were each $2000m^2$, $1800m^2$, $1943m^2$, $2484m^2$, $864m^2$ and located in Gyeongsangbukdo Gyeongju, Gyeongsangbukdo Sangju, Gyeongsangnamdo Hapcheon in Korea. Since fruits were the only crop on the target area, the characteristics of stormwater discharge at survey sites could be evaluated independently. A total of 115 rainfall events in the Orchard area during five years(2008-2012) was surveyed, and 38 of them became stormwater discharge. In the Nakdong River watershed, average of event mean concentrations(EMCs) in Orchard area for biochemical oxyzen demand(BOD), Chemical oxyzen demand(COD), total nitrogen(T-N), total phosphorus(T-P) were 2.0mg/L, 10.1mg/L, 3.195mg/L, 0.578mg/L, respectively. NPS load per unit area in Orchard area showed BOD : $2.0kg/km^2{\cdot}day$, COD : $10.2kg/km^2{\cdot}day$, T-N : $3.220kg/km^2{\cdot}day$, T-P : $0.606kg/km^2{\cdot}day$.
Combined sewer overflows(CSOs) are themselves a significant source of water pollution. Therefore, the control of urban drainage for CSOs reduction and receiving water quality protection is needed. Examples in combined sewer systems include downstream storage facilities that detain runoff during periods of high flow and allow the detained water to be conveyed by an interceptor sewer to a centralized treatment plant during periods of low flow. The design of such facilities as stormwater detention storage is highly dependant on the temporal variability of storage capacity available(which is influenced by the duration of interevent dry periods) as well as the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage. As a result, a contiunous approach is required to adequately size such facilities. This study for the continuous long-term analysis of urban dranage system used analytical Probabilistic model based on derived probability distribution theory. As an alternative to the modeling of urban drainage system for planning or screening level analysis of runoff control alternatives, this model have evolved that offer much ease and flexibility in terms of computation while considering long-term meteorology. This study presented rainfall and runoff characteristics or the subject area using analytical Probabilistic model. Runoff characteristics manifasted the unique characteristics of the subject area with the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage and was examined appropriately by sensitivity analysis. This study presented the average annual COSs and number of COSs when the interceptor capacity is in the range 3xDWF(dry weather flow). Also, calculated the average annual mass of pollutant lost in CSOs using Event Mean Concentration. Finally, this study presented a dicision of storage volume for CSOs reduction and water quality protection.
도시지역에서는 도시화로 인해 불투수면적이 지속적으로 증가하고 있고, 이는 빗물이 지표하로 침투 및 침루되는 기작을 방해하여 대부분의 빗물이 표면유출되도록 하고 있어 물순환의 왜곡이 심화되고 있다. 물순환의 왜곡은 강우-유출로 인한 수재해 뿐만 아니라, 하천 건천화 및 수질 악화, 생태계 균형 파괴 등 다양한 방면에 영향을 미치는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해 환경부에서는 저영향개발 기법의 활용을 적극 권장하고 있다. 저영향개발 기법을 적용하기 위해서는 대상지 개발 이후의 유출증가량을 처리할 수 있는 빗물관리 목표량을 설정해야하는데, 현행 기준에서는 10년 강우 기간의 일단위 강우사상으로 빗물관리 목표량으로 제시하고 있어, 강우기간 및 대상에 대한 개선 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물순환 개선을 위한 빗물관리 목표량의 설정에 무강우 지속시간(IETD)을 이용한 독립 강우사상의 구분과 통계분석을 통해 현행 기준과의 차이를 분석하였다. 부산광역시의 1991년에서 2020년까지 30년 강우자료를 이용하여 자기상관계수 분석, 변동계수 분석, 연평균 강우사상 발생개수 분석 등의 방법을 적용하였고, 대상 강우기간에 따라 무강우 지속시간을 선정하였다. 모집단의 표본이 많을수록 무강우 지속시간이 증가하는 경향을 보였다. 또한, 무강우 지속시간에 따른 독립 강우사상의 강우량 규모별 지속시간과 시간분포를 분석하여 빗물관리 목표량에 따라 표준 설계강우량을 산정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이에 본 연구와 같이 무강우 지속시간의 선정을 통해 독립 강우사상들의 충분한 표본을 이용한다면, 보다 개선된 빗물관리 목표량을 설정이 가능할 것으로 기대된다.
In this study, quantity and quality of collected rainwater by sand, gravel, soil, lawn and concrete surface, as collection materials were investigated and Rainwater Collection Prediction Model was developed to predict the amount of collected rainwater. The quantity of collected rainwater in concrete surface, gravel, sand, soil and lawn collection system was 1,067L(93.2%), 1,006L(87.8%), 902L(78.8%), 800L(69.9%), 788.5L(68.8%) for 8 months period, respectively. The average turbidity of collected rainwater in concrete surface, gravel, sand, soil and lawn collection system was 3.2NTU, 2.2NTU, 1.9NTU, 1.7NTU, 1.5NTU for 8 months period, respectively. For sand collection material, predicted amount by the Model and actual collected amount were 931.5L and 902L, which were very closed. For gravel collection material, predicted amount by Model and actual collected amount were 1,028.21. and 1,006L, which were very closed. To simulate the optimal rainwater storage volume, the rainfall and evaporation data in Dae-jeon city were used. For sand collection system with 30m2 area, the maximum storage volume was $17m^3$ and 62% of the year was secured for use of 240L/day.
Different vegetation indices from satellite images have been used for monitoring drought damages, and this study aimed to develop a drought index using NOAA/AVHRR NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and to analyze the temporal and spatial distribution of spring drought severity in North Korea from 1998 to 2001. A new drought index, DevNDVI(Deviation of NDVI), was defined as the difference between a monthly NDVI and average monthly NDVI at the same cover area, and the DevNDVI images at all years except for 2001 demonstrated the drought-damaged areas referred from various domestic and foreign publications. The vegetation of 2001 showed high vitality despite the least amount of rainfall among the target years, and the reason was investigated that higher temperature above normal average would shift the growing stages of plants ahead. Therefore, complementary methods like plant growth models or ground survey data should be adopted in order to evaluate drought-induced plant stress using satellite-based NDVI and to make up far the distortion induced by other environments than lack of precipitation.
This study was carried out to investigate water quality of streamflow from a forest land in non-rainy day. We measured discharges and the concentration of streamflow for T-N, T-P and COD at ten day intervals. The average concentrations of pollutants in streamflow were lower than those in rainfall, exhibiting that forest land has water purification functions. The concentrations of T-N and COD increased with increasing discharge, while T-P concentrations were almost constant.
Han, Won Young;Park, Hyeon Jin;Jeon, Weon Tai;Ryu, Jong Soo;Bae, Jin Woo;Park, Jin Ki;Kwak, Kang Su;Baek, In Youl;Kang, Hang Won
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.326-326
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2017
Climate warming is the issue on the global scale. Soybean can be seriously damaged when high temperature occurs during a reproductive stage such as the flowering and pod-setting period according to the Representative Concentration Pathway (RCP) (2021~2100) 8.5 scenarios. The weather in 2016 was very different from other years (average for 30 years from 1980 to 2010) ; the highest temperature was $33.7^{\circ}C$ which was higher $3.29^{\circ}C$ than average temperature from last 30 years and average rainfall was 26.5 mm, lower 140.9 mm than average rainfalls from other years. Especially, the highest temperature during soybean flow-ering and pod setting stage was $26.8^{\circ}C$ which was higher $0.1^{\circ}C$ and rainfall was 172.2 mm, higher 47.8 mm than other years from the first to the 20th in the October at soybean seed elongation stage. Soybean leaves were turned upside down by the drought stress during the flowering and pod-setting stage. The numbe-r of pods and seeds per unit area decreased 11.0% and 30.3% compared with the previous year, respectively. The ripening period was prolonged by 21 days because of high temperature and soil moisture contents due to the continual rainmade increase of the seed weight up to 15.6% and the yield decreased 7.1% compared to the previous year.
To analyze temporal and spatial changes in vegetation, it is necessary to determine the associated continuous distribution and conduct growth observations using time series data. For this purpose, the normalized difference vegetation index, which is calculated from optical images, is employed. However, acquiring images under cloud cover and rainfall conditions is challenging; therefore, time series data may often be unavailable. To address this issue, La et al. (2015) developed a multilinear simulation method to generate missing images on the target date using the obtained images. This method was applied to a small simulation area, and it employed a simple analysis of variables with lower constraints on the simulation conditions (where the environmental characteristics at the moment of image capture are considered as the variables). In contrast, the present study employs variables that reflect the growth characteristics of vegetation in a greater simulation area, and the results are compared with those of the existing simulation method. By applying the accumulated temperature, the average coefficient of determination (R2) and RMSE (Root Mean-Squared Error) increased and decreased by 0.0850 and 0.0249, respectively. Moreover, when data were unavailable for the same season, R2 and RMSE increased and decreased by 0.2421 and 0.1289, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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