In this study, a land pollutant load calculation method in TMDLs was improved to consider climate change scenarios. In order to evaluate the new method, future change in rainfall patterns was predicted by using SRES A1B climate change scenarios and then post-processing methods such as change factor (CF) and quantile mapping (QM) were applied to correct the bias between the predicted and the observed rainfall patterns. Also, future land pollutant loads were estimated by using both the bias corrected rainfall patterns and the enhanced method. For the results of bias correction, both methods (CF and QM) predicted the temporal trend of the past rainfall patterns and QM method showed future daily average precipitation in the range of 1.1~7.5 mm and CF showed it in the range of 1.3~6.8 mm from 2014 to 2100. Also, in the result of the estimation of future land pollutant loads using the enhanced method (2020, 2040, 2100), TN loads were in the range of 4316.6~6138.6 kg/day and TP loads were in the range of 457.0~716.5 kg/day. However, each result of TN and TP loads in 2020, 2040, 2100 was the same with the original method. The enhanced method in this study will be useful to predict land pollutant loads under the influence of climate change because it can reflect future change in rainfall patterns. Also, it is expected that the results of this study are used as a base data of TMDLs in case of applying for climate change scenarios.
The purpose of this study is to establish the databases of pollutant sources and water quality measurement data by utilizing GIS, and making the user interface for the management of pollutant sources. Yeongsan Estuarine Lake was formed of a huge levee of 4.35 km constructed by an agricultural reclamation project. Water quality of the reservoir has been degraded gradually, which mainly attributes to increase of point and non-point source pollutant loads from the lake's watershed of 33,374.3 $\textrm{km}^2$ into it. Application of GIS to establishment of the database was researched of pint source such as domestic sewage, industrial wastewater, farm wastes, and fishery wastes, and non-pont source such as residence, rice and upland field, and forest runoffs of the watershed of the lake. NT Acr/Info and ArcView were mainly utilized for the database formation. Land use of the watershed using LANDSAT image data was analyzed for non-point source pollutant load estimation. Pollutant loads from the watershed into the reservoir were calculated using the GIS database and BOD, TN, TP load units of point and non-point sources. Total BOD, TN, TP loads into it reached approximately to 141, 715, 2,094 and 4,743 kg/day respectively. The loads can be used as input parameters for water quality predicting model of it. A user-friendly interface program was developed using Dialog Designer and Avenue Script of AcrView, which can perform spatial analysis of point and non-point sources, calculate pollutant inputs from the sources, update attribute data of them, delete and add point sources, identify locations and volumes of water treatment facilities, and examine water quality data of water sampling points.
In recent years, there has been demand for precise estimations of pollutant loads on nationwide scale for the development of appropriate site specific (watershed specific) policies to reduce the negative impact of pollutant loads. River flow data and water quality data that were previously collected by various research institutes and universities for specific research purposes for a limited period was utilized in this study. However, only TMDL 8-day interval flow and water quality data were available in national scale. Three watersheds were selected and pollutant loads were calculated by two methods i.e., Numeric Integration (NI) method and Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Subsequently, the results were compared to determine the appropriate method for monitoring nonpoint source networks nationwide. The SWAT model was calibrated and its estimated daily flow data were used in the NI method with estimated sediment data for 8-day monitoring data for three watersheds. The results indicated that the quantity of pollutant loads estimated with the NI and SWAT are different to some degrees especially during the summer season for all the three study watersheds. Thus, more frequent sampling of water quality is needed for nonpoint source pollutant estimation.
An integrated system of GIS and water quality model was suggested including the pollutant loads from the watershed. The developed system consits of two parts. First part is the information on landuse and several surface factors concerning the overland flow processes of water and pollutants. Second part is the modeling modules which include storm event pollutant load model(SEPLM), non-storm event pollutant load model(NSPLM), and river water quality simulation model(RWQSM). Models can calculate the pollutant load from the study area. The databases and models are linked through the interface modules resided in the overall system, which incorporate the graphical display modules and the operating scheme for the optimal use of the system. The developed system was applied to the Chungju multi-purpose reservoir to estimate the pollutant load during the four selected rainfall events between 1991 and 1993, based upon monthly basis and seasonal basis in drought flow, low flow, normal flow and wet flow.
One of constraints in the application of unit-load method to estimate non-point pollution loads in the total water pollutant load management system (TWPLMS) is the limited numbers of applicable unit-loads. Since only 7 unit-loads are currently available for total 28 land-use categories in the national land register data, each unit-loads inevitably have to represent several land-use categories regardless of their actual land coverage characteristics. As a way to minimize the problem, this study suggested a nested application of the available unit-loads based on the analysis of high resolution aerial images taken in the Kyeongan watershed. Statistical analysis of three selected land-use categories such as school, apartment complex, and golf course showed that there exit significant (95% confidence level) relationships between the registered land-uses and actual land coverages. The school and apartment complex currently considered as 100% ground have only 65% and 80% of ground characteristics, respectively. Golf course, which is considered as 100% pasture, has about 5% of ground area. This indicates that the unit-load method using in TWPLMS can give over estimated non-point pollutant loads for the school and apartment complex (19.8~54.4%) but under estimation for the golf course (80.9%).
We have examined the pollutant load of combined sewer in dry days. Two monitoring sites (C-1, C-2) were equipped with an flowmeter. Monitoring was conducted from September 2004 to April 2006 for 20 months during dry days. Flowrate and concentration of pollutants are lowest from 3 to 6 o'clock, and it is high at 9, 12 and 21 o'clock. Most of organic matters exist in the dissolved state. The results show that pollution loads in C-2 area were 4.5-7.2 times higher than in C-1. Pollutant loads were high on Saturdays. Pollutant loads (kg/ha/day) of C-2 were 1.1-3.1 times higher those of C-1. However there was no significant difference in winter. Analysis of correlation coefficient of water quality parameter indicates that besides of flowrate all items in C-1 site have tight relationship respectively (p<0.01). In C-2 site, correlation coefficient of TP-SS, TP-TN, TP-flowrate, BOD-flowrate, BOD-SS and TN-TP are statistically significant (p<0.01).
The characteristics of nonpoint source pollutant loads in upstream of Nakdong River were studied through analysis of pollutant loads of 10 sub-watersheds divided based on administrative district. The discharge and pollutant concentration of each sub-watershed were collected from Nakdong-River Water Research Institute and Daegu Regional Environmental office, respectively. Pollution items analysed in this study were BOD, T-N and T-P. The delivery loads of the nonpoint source pollutions of each sub-watershed were calculated after analysing the concentration of the pollution of each site. Several points were found from the results. Firstly, in general, city areas including Sangju, Andong showed higher degree of nonpoint pollution than country areas including Cheongsong, Yeongyang. The sub-watersheds located upstream side, such as Yeongju, Bonghwa, Necessarily show better water quality than the sub-watersheds located downstream side, such as Mungyeong, Uiseong. This result indicates that a given pollution condition within the watershed can be more sensitive than location factor to the level of water quality. Secondly, the delivery load and area of watershed were not necessarily correlated in the sense of water quality, while the discharge was shown to be highly correlated to the delively load of pollution. Lastly, sewage and waste caused from population and livestock, as well as landuse factor, were found to significantly contribute to the water pollution. Alternative solutions for controlling pollution source, therefore, should be provided to meet target levels of water quality in these regions.
This study was performed to investigate the stream water quality characteristics in the Dowoncheon basin of Dongjin River during the 12 months from January to December in 2005. Also, pollutant loads were calculated on the basis of the water quality and runoff results. The measured pH and EC of the stream water were ranged 6.48-7.32, $18.06{\sim}38.60{\mu}S/cm$, respectively. The concentration of DO, BOD, COD, SS, T-N and T-P were observed as 4.90-11.50 mg/L, 0.5-6.0 mg/L, 1.22-18.46 mg/L, 1.0-2,124.0 mg/L, 1.35-5.67 mg/L, 0.02-0.43 mg/L respectively. T-N showed low correlativity with other water quality parameters. However, T-P had very high correlativity with COD and SS. In the meantime, the runoff pollutant loads of T-N, T-P were estimated as 72,114 kg/yr, 5,027 kg/yr. In the case of the correlativity between runoff pollutant loads and concentrations, T-N did not show significant relationships, while T-P had significant relationships.
본 연구에서는 천수만유역을 대상으로 오염부하량을 산출하고 연안을 관리하는데 Gli의 활용방안을 연구하였다 오염원 관리의 단위인 유역 범위는 하계망 분석을 통하여 하천의 길이, 차수, 유역면적 등을 고려한 후, 수치지도에서 DEM을 이용하여 정성적인 방법으로 선정하였다. 천수만 유역은 총 6개의 단위유역과 33개의 소유역으로 구분되었으며, 단위유역과 소유역별 오염부하량의 차이가 크게 나타났다. 각 유역에서 산출된 오염부하략은 오염원 관리 측면에서 유역구분의 효용성을 검토하는 자료로 활용되며, 수질측정 및 환경기초시설의 입지 선정에도 이용 가능하다.
In this study, the regression models (Load ESTimator and eight-parameter model) were evaluated to estimate instantaneous pollutant loads under various criteria and optimization methods. As shown in the results, LOADEST commonly used in interpolating pollutant loads could not necessarily provide the best results with the automatic selected regression model. It is inferred that the various regression models in LOADEST need to be considered to find the best solution based on the characteristics of watersheds applied. The recently developed eight-parameter model integrated with Genetic Algorithm (GA) and Gradient Descent Method (GDM) were also compared with LOADEST indicating that the eight-parameter model performed better than LOADEST, but it showed different behaviors in calibration and validation. The eight-parameter model with GDM could reproduce the nitrogen loads properly outside of calibration period (validation). Furthermore, the accuracy and precision of model estimations were evaluated using various criteria (e.g., $R^2$ and gradient and constant of linear regression line). The results showed higher precisions with the $R^2$ values closed to 1.0 in LOADEST and better accuracy with the constants (in linear regression line) closed to 0.0 in the eight-parameter model with GDM. In hence, based on these finding we recommend that users need to evaluate the regression models under various criteria and calibration methods to provide the more accurate and precise results for pollutant load estimations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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