본 연구에서는 낙동강 수계에서 발생한 수질오염사고에 대해 K-River와 K-DRUM 결합모형을 이용하여 오염물질의 이동을 분석하였다. 국내에서는 수질오염총량제 도입 이후 수질관리에서 물순환과정을 수용한 배분모델의 필요성과 비점오염원의 중요성이 강조되었다. 따라서 비점오염원의 유출특성을 반영하기 위해 유역의 오염도를 분석할 수 있는 K-DRUM 분포모형을 사용하였다. 그리고 낙동강 수계에서 운영되는 댐 운영규칙을 적용하여 모델의 재현성을 높였다. 또한 하천 내 오염물질의 이동을 분석하기 위해 대류-분산 방정식의 대류 부분만을 1차원 수리모델 K-River에 적용하여 오염물질 추적을 수행하였다. 수질오염 분석 결과 오염물질의 최고농도는 과소평가 되었으나 도착시간과 전체 오염물질 농도의 추이는 잘 재현되었다.
Nonpoint source pollutants from agriculture are identified as one of the main causes of water quality degradation in the United States. The Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) was used to simulate runoff, nitrogen, and sediment loads from an urbanizing watershed; the Polecat Creek watershed located in Virginia. Model parameters related to hydrology and water quality were calibrated and validated using observed hydrologic and water quality data collected at the watershed outlet and at several sub-watershed outlets. A comparison of measured and simulated monthly runoff at the outlet of the watershed resulted in a correlation coefficient of 0.94 for the calibration period and 0.74 for the validation period. The annual observed and simulated sediment loads for the calibration period were 220.9 kg/ha and 201.5 kg/ha, respectively. The differences for annual nitrate nitrogen ($NO_3$) loads between the observed and simulated values at the outlet of the watershed were 5.1% and 42.1% for the calibration and validation periods, respectively. The corresponding values for total Kjeldahl nitrogen (TKN) were 60.9% and 40.7%, respectively. Based on the simulation results, the calibrated HSPF input parameters were considered to adequately represent the Polecat Creek watershed.
During the dry periods, many types of pollutants are being accumulated on the paved surface by vehicle activities and the accumulated various pollutants are inflowing into the near watershed areas for the rainfall periods. Particularly, bridges are the centralized region to be the surface runoff of the stromwater due to the high ratio of the impermeable area. Also, the metals, toxic chemicals and sediments originated from bridges could be strongly influenced to the watershed areas during the runoff. Therefore, the present study is achieved to provide washoff characteristics and correlation from the bridge during rainfall periods. The result shows that the EMC ranges for 95% confidence intervals in a bridge land use are 10.12~128.09 mg/L for TSS, 6.07~21.15 mg/L for BOD, 2.10~6.70 mg/L for TN and 0.06~0.85 mg/L for TP.
This study was conducted to investigate runoff characteristics of non-point pollutants source at the urban and rural zones in sangju area. The monitoring was conducted with seven events for ten months and Event mean Concentration(EMC) and First Flush Effect(FFE) of SS and BOD were calculated on the result of the water quality parameters. During rainfall event, the peak concentrations of SS and BOD were observed after 3~4 hours of rainfall in rural areas. Whereas, the peak concentrations occurred within 1~2 hours after rainfall and then the highest concentration of NPS pollutants sharply decreased, showing strong first flush effect in urban areas. The cumulative load curves for NPS pollutants showed above the $45^{\circ}$ straight line, indicating that fist flush effect occurred in urban areas. The mean SS EMC values of rural areas ranged from 0.9~3.3mg/L, it was higher value when compare to urban areas. While the mean BOD values of urban areas were shown the highest values.
In this study, regression equation was analyzed to estimate non-point source (NPS) pollutant loads in orchard area. Many factors affecting the runoff of NPS pollutant as precipitation, storm duration time, antecedent dry weather period, total runoff density, average storm intensity and average runoff intensity were used as independent variables, NPS pollutant was used as a dependent variable to estimate multiple regression equation. Based on the real measurement data from 2008 to 2012, we performed correlation analysis among the environmental variables related to the rainfall NPS pollutant runoff. Significance test was confirmed that T-P ($R^2=0.89$) and BOD ($R^2=0.79$) showed the highest similarity with the estimated regression equations according to the NPS pollutant followed by SS and T-N with good similarity ($R^2$ >0.5). In the case of regression equation to estimate the NPS pollutant loads, regression equations of multiplied independent variables by exponential function and the logarithmic function model represented optimum with the experimented value.
Nonpoint source (NPS) pollution from small watersheds has recently been brought into attention as a potential pollutant to streams and tnbutaries, as majority of them are experiencing water quality degradation. This necessiates the quantification of NPS loadings from agricultural and forested lands. And this study attempts to quantify daily loadings from forested and farm lands using hydrologic and water quality monitoring. The hydrologic monitoring program consists of five water level gauging stations along creeks and stream at the Banweol reservoir watershed having 1220 hectare in size. Water sam pies were taken and analyzeel periodically at the streamf low gaging sites and tributaries. Soil samples were also taken and the chemical constitutes analyzed. The primary results indicate that the major sources of pollution were small villages and dairy farms on the watersheds, constituting two-third of total nutrient loadings to the reservoir. However, the loadings from paddies and upland areas may cause a problem to the water quality of the reservoir and stream as the measured levels of total nitrogen and phosporus are not low enough to ignore. Further studies are needed to quantify the effects of landuses and treatments at a watershed scale.
Nonpoint sources of pollution (NPS) is defined as diffuse discharges of pollutants (e.g., nutrient, pesticide, sediment, and enteric microorganism) throughout the natural environment and they are associated with a variety of farming practices. Previous studies found that water soluble anionic polyacrylamide (PAM) is one of the highly effective measures for enhancing infiltration, reducing runoff, preventing erosion, controlling nonpoint source of pollutants, and eventually protecting soil and water environment. Potential benefits of PAM treatment in agricultural soil and water environments have been revealed by many research and they include low cost, easy and quick application, and suitability for use with other Best Management Practices (BMPs) for NPS control. This study reviews the various applications of PAM and discusses its further potentials in agricultural environment.
The characteristics of non-point source pollutant loads in middle-stream of Nakdong River Were studied through analysis of pollutant loads of 8 sub-watersheds divided based on administrative district. The pollutant concentration of each sub-watershed was collected from Nakdong-River Water Research Institute and Daegu Regional Environmental Office, respectively. Pollution items analysed in this study were BOD, SS, T-N and T-P. High degree of non-point pollution was observed from Gumi, Goryeong, Gyeongsan, Daegu and Sungju, and pollution was usually increased during rainy season. This result indicates that a given pollution condition within the watershed can be more sensitive than location factor to the level of water quality. The main sources of non-point pollution were population and livestock, as well as landuse factor, and were found to significantly contribute to the water pollution. Alternative solutions for controlling pollution sources, therefore, should be provided to meet target levels of water quality in this region.
This study was carried out to provide environmental information using geographic information system for the environmental manager engaged in governmental office. Point and nonpoint sources were classified by each small watershed and an administrative district. ArcView and ERDAS software were used to develop environmental information system. Small watershed was extracted into the DTEM using HEC-geoHMS which is ArcView extension. Study area was divided into 7 small watershed. Point sources were constituted as cattle, milk cattle, swine, and poultry. Land use was divided into forests, rice paddies, residential sites et al. User interface was designed to search information easily for the nonprofessional GIS users.
The introduction of a significant amount of phosphorous into aquatic environments can lead to eutrophication, which can in turn result in algal blooms. For the effective management of watersheds and the prevention of water quality problems related to nonpoint organic matter (OM) sources, it is essential to pinpoint the predominant OM sources. Several potential OM sources were sampled from upper agricultural watersheds, such as fallen leaves, riparian reeds, riparian plants, paddy soil, field soil, riparian soil, cow manure, and swine manure. Stream samples were collected during two storm events, and the concentrations of dissolved organic carbon (DOC) and phosphorous (DOP) from these OM sources and stream samples were assessed. DOM indicators using fluorescence spectroscopy, including HIX, FI, BIX, and EEM-PARAFAC, were evaluated in terms of their relevance in discerning DOM sources during storm events. Representative DOM descriptors were chosen based on specific criteria, such as value ranges and pronounced differences between low and high-flow periods. Consequently, the spectral slope ratio (SR) paired with fluorescence index (FI) using end-member mixing analysis (EMMA) proved to be suitable for estimating the contribution of organic carbon (OC). The contribution of each organic phosphorous (OP) in stream samples was determined using the phosphorous-to-carbon (P/C) ratio in conjunction with the OC contribution. Notably, OP derived from swine manure in stream samples was found to make the most dominant contribution, ranging from 61.3% to 94.2% (average 78.1% ± 12.7%). The results of this research offer valuable insights into the selection of suitable indicators to recognize various OM sources and highlight the main sources of OP in forested-agricultural watersheds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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