Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.4
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pp.236-241
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2023
Water quality problems in rivers, lakes, and estuaries have become serious in Korea. In order to overcome eutrophication of freshwater lakes and river basins, systematic management of water quality is necessary. To manage water quality in freshwater lakes and basins, apply hydrological models suitable for the basin and water quality models such as rivers and lakes to reduce water pollution based on the prediction results of these models. Improvement measures must be presented. In order to apply appropriate water pollution improvement measures in the watershed, accurate pollution sources must be identified and pollution loads must be predicted and presented. Based on GIS, the connection between the pollutant database and the hydrological and water quality prediction model will be integrated based on spatial location, making it possible to provide systematic support to improve watershed water quality by comprehensively including the water quality modeling process. In this paper, in order to accurately predict water pollution in freshwater lakes and river basins, a water quality model system is established using GIS-based spatial information to present a comprehensive water quality management method for freshwater lake basins in the future, and to systematically manage pollution sources through water quality modeling. This study was conducted to easily and efficiently operate hydrological and water quality models using automated spatial information.
Recently, pollution by development in coastal areas is going from bad to worse. The Korean government is attempting to make policies that prevent water pollution, but it is still difficult to say whether such measures are lowering pollution to an acceptable level. More specifically, the general investigation that has been done in KOREA does not accurately reflect the actual conditions of pollution in coastal areas. An investigation that quantitatively assesses water quality management using rational prediction technology must be attempted, and the ecosystem model, which incorporates both the 3-dimensional hydrodynamic and material cycle models, is the only one with a broad enough scope to obtain accurate results. The hydrodynamic model, which includes advection and diffusion, accounts for the ever-changing flow and (quality) of water in coastal areas, while the material cycle model accounts for pollutants and components of decomposition as sources of the carbon, phosphorus, and nitrogen cycles. In this paper, we simulated the rates of dissolved oxygen (DO), chemical oxygen demand (COD), total nitrogen(T-N) and total-phosphorous(T-P) in Korea's Ulsan Area. Using the ecosystem model, we did simulations using a specific set of parameters and did comparative analysis to determine those most appropriate for the actual environmental characteristics of Ulsan Area. The simulation was successful, making it now possible to predict the likelihood of coastal construction projects causing ecological damage, such as eutrophication and red tide. Our model can also be used in the environmental impact assessment (EIA) of future development projects in the ocean.
It is necessary to evaluate performances hitherto carried out in the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs) and to set up direction so that this system can be improved continuously in the future. This study was investigated load allocation achievement ratio, water quality goal achievement ratio and interrelation between water quality goal and load allocation for the first period (2004~2010). Load allocation achievement and BOD water quality goal achievement ratio were 50% and 73% in Guem River Basin, respectively. The main reason for excess of load allocation and shortfall of water quality goal were unfulfilled reduction plan and pollution sources increment. Therefore, it is necessary to develop enhanced pollution sources prediction method and make a list realizable reduction plan. 63% of the unit watershed was not interrelation between water quality goal and load allocation. The reason why water quality goal and load allocation had not correlation were water quality of upper unit watershed, increment of inflow quantity, effluent water quality of wastewater treatment plant affected the unit watershed, increment of inner productivity by algae, water quality deterioration during the specific period, river management flow, etc.
Yu, Jae Jeong;Shin, Suk Ho;Yoon, Young Sam;Kang, Doo Kee
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.21
no.4
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pp.543-552
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2012
Namgang mid-watershed is located in downstream of Nakdong river basin. There are many pollution sources arround this area and it's control is important to manage a water quality of Nakdong river. A target year of Namgang mid-watershed water environment management plan is 2013. To predict a water quality at downstream of Namgang, 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 Nam river. Those are considered on predicting water quality. As results, it is shown that the population is 343,326 and sewerage supply rate is 79.2% and the livestock is 1,662,000 in Namgang mid-watershed. It is estimated that the population is 333,980, the sewerage supply rate is 86.9% in 2013. The milk cow and cattle were estimated upward and the pigs were downward by 2013. The generated loading of BOD and TP is 75,957 kg/day and 4,311 kg/day, discharged loading is 18,481 kg/day and 988 kg/day respectively in 2006. It were predicted upward the discharged loading of BOD and TP by 4.08% and 6.3% respectively. The results of water quality prediction of Namgang4 site were 2.5 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 25.0% and 9.1% respectively. Consequently, there need another counterplan to reduce the pollutants in that mid-watershed.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2005.10a
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pp.527-533
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2005
Recently reservoir is polluted by concentrative development of urbanization. Accordingly, the prediction of water quality has import meaning for protecting of water quality pollution. This study was carried out to predict water quality of Gyung Cheon reservoir by WASP5. We have established an integrated system on the basis of web, which predicts the future quality of water through water quality model, WASP5 based on information of water environment in a reservoir for agriculture, uniting expert system which supports the determination to set up measures for improving the quality of water to cope with the result.
As an effort to clarify the ecosystem of Osaka Bay, a semi-enclosed coastal area under the influence of stratification, a three-dimensional water quality model with combination of the baroclinic flow model and primitive eco-system model was constructed. The proposed model succeeded in simulating the time-depending flow and density structure and the baroclinic residual currents in Osaka Bay. In present study, we tried to improve the model by taking account of the benthic-pelagic interaction and exchange of nutrients between sea bottom sediments and overlaying water. On vertical structure, the model consists of 13 layers of water and eight layers of sediments. Long-term prediction of water quality was conducted from 1964 to 1985. This period is characterized by rapid water pollution and its decrease by the cutoff reduction of COD and P flowed into Osaka Bay. By combining the sediment model into original model, the numerical model was confirmed to shows more reasonable results in simulating the water quality in Osaka Bay.
Groundwater is used in many areas in food industry such as food manufacturing, food processing, cooking, and liquor industry etc. in Korea. As groundwater occupies a large portion of food industry, it is necessary to predict deterioration of water quality to ensure the safety of food water since using undrinkable groundwater has a ripple effect that can cause great harm or anxiety to food users. In this study, spatiotemporal data aggregation method was used in order to obtain spatially representative data, which enable prediction of groundwater quality change in a small watershed. In addition, a highly reliable predictive model was developed to estimate long-term changes in groundwater quality by applying a non-parametric segmented regression technique. Two pilot watersheds were selected where a large number of companies use groundwater for food water, and the appropriateness of the model was assessed by comparing the model-produced values with those obtained by actual measurements. The result of this study can contribute to establishing a customized food water management system utilizing big data that respond quickly, accurately, and preemptively to changes in groundwater quality and pollution. It is also expected to contribute to the improvement of food safety management.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.2
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pp.116-125
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2003
Predictions of stream water quality require both estimation of pollutant loading from different sources and simulation of water quality processes in the stream. Nonpoint source pollution models are often employed for estimating pollutant loading in rural watersheds. In this study, a conjunctive application of SWAT model and WASP model was made and evaluated for its applicability based on the simulation results. Runoff and nutrient loading obtained from the SWAT model were used for generating input data for WASP model. The results showed that the simulated runoff was in good agreement with the observed data and indicated reasonable applicability. Loading for the water quality parameters predicted by WASP model also showed a reasonable agreement with the observed data. It is expected that stream water quality could be predicted by the coupled application of the two models, SWAT and WASP, in rural watersheds.
The future water quality of Youngwol Dam was predicted using FEMWASP. In the this study, point and non-point source in the basin was investigated in detail, and future pollutant loading was computed by various prediction technique. The water quality of 29 sites was analyzed over four seasons. FEMWASP was used to predict future water quality of Youngwol lake and downstream of proposed dam. Future water quality of Youngwol lake was predicted to configure eutrophication status, management criteria was suggested to minimize the pollution problems coming from future eutrophication. Discharge rate of dam was decided as 30CMS to conserve the water quality, and overall design of dam was changed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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