SWMM and WASP5 were applied for pollutant loading estimate from watershed and reservoir water quality simulation, respectively, to predict estuarine reservoir water quality. Application of natural systems to improve estuarine reservoir water quality was reviewed, and its effect was predicted by WASP5. Study area was the Hwa-Ong reservoir in Hwasung-Gun, Kyonggi-Do. Procedures for estimation of pollutant loading from watershed and simulation of corresponding reservoir water quality were reviewed. In this study, SWMM was proved to be an appropriate watershed model to the nonurban area, and it could evaluate land use effects and many hydrological characteristics of catchment. WASP5 is a well known lake water quality model and its application to the estuarine reservoir was proved to be suitable. These models are both dynamic and the output of SWMM can be linked to the WASP5 with little effort, therefore, use of these models for reservoir water quality prediction in connection was appropriate. Further efforts to develop more logical and practical measures to predict reservoir water quality are necessary for proper management of estuarine reservoirs.
This study was carried out to investigate the effects of irrigation water pollution on the yield and grain quality of rice. It acquires fundamental data to set up water quality standards for irrigation and produce agricultural safety products. The correlations of BOD, T-N, T-P, pH, ECw of the irrigation water with yield, grain appearance quality, and the protein content were evaluated. The field and pot experiments were conducted by using Japonica of Oryza sativa L. during 2 years. BOD concentration in irrigation water effects strongly on grain appearance quality and yield of rice. T-N in irrigation water has strong effect on the yield, appearance, and quality of rice. T-P concentration in irrigation water have not any correlation with yield and quality of rice. pH showed strongly negative correlation with maturity ratio(MTR), 1000 grain weight(TGW), and yield of rice(YLD) as r=-0.803~-0.828(p<0.001) and have no effect on the appearance quality of rice. $EC_w$ indicating salt content showed strongly negative correlation with MTR, TGW, number of grains per panicles(NGP), and number of panicles per unit area(NPM) as r=-0.759~-0.798, and with YLD as -0.753.
Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.
The purpose of this study was to analyze and compare the contents of minerals and ionic components in domestic commercial natural mineral waters, and to investigate the relationship between water quality and characteristics of suspended and rocks there of its source. All mineral waters tested in this study met the korean mineral water quality guideline, although chemical components varied widely depending upon the geological characteristics and degree of urbanization of the source area or physical water treatment method. The water quality of commercial bottled water was different from that of source water, especially in cationic components, and showed a tendency to become worse with time elapsed. The water quality on the bottle was also different from the measured quality.
By the explosive increase of population and industrialization the security of water resources is required, and water resource pollution problem is emerging as a serious social issue. For the ongoing Saemankeum project, lots of efforts are being put together to manage the water quality of the Saemankeum above a certain level, and it is sure that water quality management problem of main inflows from Mankyung River and Dongjin River is very important. Based upon the water quality data of Mankyung River this report examines its correlative characteristics by water quality sampling point factors and the water pollution resource factors, and subjects to provide elementary data for efficient water quality management of Mankyung River.
The analytical method for 16 organophosphorus pesticides was developed in this study. The 16 organophosphorus pesticides were analyzed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) using on-line solid phase extraction (on-line SPE) with PLRP- S cartridge. Analysis of all analytes in the MS/MS was processed in the electrospray ioni-zation (ESI) positive mode. They are Azinphos ethyl, Chlorfenvinphos, Ethion, Famphur, Phosmet, Phosphamidon, Terbufos, Aspon, Chlorpyrifos-methyl, Crotoxyphos, Dichlofenthi-on, Dicrotophos, Fonofos, Thionazin, Dimethoate and Iprobenfos. Limits of detection (LODs) and Limits of quantification(LOQs) were obtained as 0.8~2.0 ng/L and 2.6~6.4 ng/L, respectively. All compounds were not detected at the 8 sampling points of the raw water and clean water.
Fresh water lake was developed as a result of tidal land reclamation of the Sukmoon area. Water quality of lake has been monitored before and after sea-dike construction. Water quality degradation has been observed after Sukmoon sea-dike construction. In this paper observed water quality of the Sukmoon lake is presented and possible measures to improve water quality are also discussed.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
The purpose of this study was to investigate water quality through a field survey at six floor fountain sites. The floor fountain facilities were designed and operated in such a way that tap water was stored in a water tank and recycled repeatedly. The water tank was cleaned once or twice per week in the summer. The number of facility users was low during the day due to sweltering heat, but up to 40 people, mainly children, were using them around 8 pm. Since the operation time was as short as 30 minutes, it is considered necessary to extend it for at least one hour for the number of users. As a result of the water quality test of the reservoir tank prior to operation after cleaning, it was measured to be within drinking water quality standards at the six facilities. As a result of the water quality test after use, ammonia nitrogen was measured to be 1.45 mg/L at Site IV. This exceeded the drinking water quality standard of 0.5 mg/L. In the case of turbidity, two cases exceed at 7.38 and 4.52 NTU when applying 4 NTU as the water quality standard for waterscape facilities. Twenty-eight cases exceed the standard of drinking water quality. The result of microbiological tests, at five sites excepting Site I, where disinfectant was injected, was that the maximum total colony count was 180,000 CFU/mL, total coliforms was 2,100,000 CFU/100 mL, fecal coliforms was 4,600 CFU/100 mL, Escherichia coli was 170 MPN/100 mL and Enterococcus was 100 CFU/100 mL. This exceeded the water quality standards of drinking water. Children are very likely to inhale because the water spews from below and falls from above, so it is necessary to apply water quality standards for ammonia nitrogen, turbidity and microbes. Current floor fountain facilities are highly susceptible to disease caused by microbial contamination because of water cycling and reuse, so it is necessary to change the water every day, clean the water tank, and perform chlorination. Therefore, it is necessary to inject calcium hypochlorite according to the free chlorine water quality standard of swimming pools with a different water tank capacity. In addition, facilities should be improved to prevent the reuse of water by installing the water tank at a separate location.
The modern era of water quality modeling in the United States began in the 1960s. Pushed by advances in computer technology as well as environmental sciences, water quality modeling evolved through five broad periods: (1) initial model development with mainframe computers (1960s - mid 1970s), (2) model refinement and generalization with minicomputers (mid 1970s - mid 1980s), (3) model standardization and support with microcomputers (mid 1980s - mid 1990s), (4) better model access and performance with faster desktop computers running Windows and local area networks linked to the Internet (mid 1990s - early 2000s), and (5) model integration and widespread use of the Internet (early 2000s - present). Improved computer technology continues to drive improvements in water quality models, including more detailed environmental analysis (spatially and temporally), better user interfaces and GIS software, more accessibility to environmental data from on-line repositories, and more robust modeling frameworks linking hydrodynamics, water quality, watershed and atmospheric models. Driven by regulatory needs and advancing technology, water quality modeling will continue to improve to better address more complicated water bodies and pollutant types, and more complicated management questions. This manuscript describes historical trends in water quality model development in the United States, reviews current efforts, and projects promising future directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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