Uncertainty is one of the key issues of the water quality management. Uncertainty occurs in the course of all water quality management stages including monitoring, modeling, and regulation enforcement. To reduce uncertainties of water quality monitoring, manualized monitoring methodology should be developed and implemented. In addition, long-term monitoring is essential for acquiring reliable water quality data which enables best water quality management. For the water quality management in the watershed scale, fate of pollutant including its generation, transport and impact should be considered while regarding each stage of water quality management as an unit process. Uncertainties of each stage of water quality management should be treated properly to prevent error propagation transferred to the next stage of management for successful achievement of water quality conservation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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pp.203-206
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2001
Finding the optimal solution in the river water quality management system is very hard with the non-linearity of the water quality model. Many suggested methods for that using the linear programming, non-linear programming and dynamic programming, are failed to give an optimal solution of sufficient accuracy and satisfaction. We studied a method to find a solution optimizing the river water quality management in the aspect of the efficiency and the cost of the waste water treatment facilities satisfying the water Quality goals. In the suggested method, we use the QUAL2E water quality model and the genetic algorithm. A brief result of the project to optimize the water quality management in the Youngsan river is presented.
The goal of water quality management on stream and watershed is to focus not on discharged loads management but on a water quality management. Discharged loads management is not goal of water quality management but way for perform with total maximum daily loads management. It is necessary to estimate the relation between non-point source with stromwater runoff (NPSSR) and water quality to select a watershed where it is required to manage NPSSR for water quality improvement. To evaluate the effects of NPSSR on stream's water quality, we compare the aspects of water quality in dry and wet seasons using flow duration curve analysis based on flow rate variation data by actual surveying. In this study we attempt to quantify the variation characteristic of water quality and estimate the Inflow characteristic of pollution source with water quality and flow rate monitoring on 10 watersheds. We try to estimate water quality and flow rate by regression analysis and try again regression analysis with each high and low water quality data more than estimations. An analysis of relation between water quality and flow rate of 10 watersheds shows that the water quality of the Nonsan and the Ganggyeong streams had been polluted by NPSSR pollutants. Other eight streams were important point source more than NPSSR. It is wide variation range of $BOD_5$ also high average concentration of $BOD_5$. We have to quantify water quality variation by cv1 in wet season and cv365 in dry season with comparing the estimate of high water quality and low water quality. This method can be used to indicator for water quality variation according to flow rate.
To develop a watershed management plan for protection of the lake water quality, the linkages among land use activities, stream water quality, and lake water quality must be understood. This study conducted to develop a Decision Support System(DSS) for the reservoir water quality managers and a comprehensive watershed management plan. This DSS has three main components; database, interactive decision model, and data delivery interface system. Graphic User Interface(GUI) was developed as the interface medium to deliver the data and modeling results to the end users. Water quality management scenarios in Yongdam reservoir consist of two parts. One is the watershed management, and the other is water quality management in the reservoir. The watershed management scenarios that were evaluated include as follows : a removal of point sources, control of waste water treatment plant, reductions in nonpoint sources, and the management of developed land. Water quality management scenarios in the reservoir include to install a curtain wall and to operate an algae removal system. The results from the scenario analysis indicate that the strategy of the reservoir water quality management can promise the best effectiveness to conserve the quality of reservoir water. It is expected that many local agencies can use this DSS to analyze the impact of landuse changes and activities on the reservoir watershed and can benefit from making watershed management decisions.
This study was carried out as the Anyang creek water quality management using Geographic Information System (GIS) is the purpose of this pilot project to apply a GIS to environmental management field. Analysis of water quality data has been investigated using GIS with modeling of water quality management for the Anyang creek. The results of this study are summarized as follows: 1. The concentration of Mercury in sediment was increased rapidly nearby A26(Nightsoil Treatment Plant) and maximum was showed at A18 (Imgok bridge). Cadmium was increased rapidly at A35(Chulsan bridge). 2. River water quality management using visible computer system as GIS is effective to make decision for water quality management plan and database of environmental factors should be completed before applying GIS. 3. When water pollution accident is occurred in the river water system, pollutant source can be traced and analysed systematically using GIS to manage pollutants discharged into the river water system.
The objective of this research is to develop the water quality management model to achieve the water quality goal and the minimization of the waste load abatement cost. Most of existing water quality management model can calculate BOD and DO. In addition to those variables, N and P are included in the management model of this study. With a genetic algorithm, calculation results from the mathematical water quality model can be used directly in this management model. Developed management model using genetic algorithm was applicated for the Youngsan River basin. To verify the management model, water quality and pollution source of the Youngsan River had been investigated. Treatment types and optimum treatment costs of the existing and planned WWTPs in the baisn were calculated from the model. The results of genetic algorithm indicate that Kwangju and Naju WWTP have to do the advanced treatment to achieve the water quality goal about BOD, DO and TP. Total annual treatment cost including the upgrade cost of existing WWTPs in the Youngsan River basin was about 50.3 billion Won.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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제59권3호
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pp.51-62
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2017
Since living environment has improved, waterfront space using and clear water demand have increased. Ministry of Environment (ME) designated polluted reservoir (worse than 4th grade) as a priority management reservoir to improve water quality (better than 3rd grade) accordingly. Minstry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) aims reservoir water quality 4th not 3rd grade. And water quality of agricultural reservoirs was not a great interest. For this reason, there are very few water quality monitoring data. However after designating as a priority management reservoir, reservoir manager should start water quality and flow monitoring of reservoirs and inflow streams. This process makes it possible setting complex model to accurate prediction of reservoir water quality and volume. Mulwang reservoir designated as a priority management reservoir in September 2014. In this study, BASINS/WinHSPF and EFDC-WASP were used to predict effect of water quality improvement countermeasures in Mulwang reservoir. To improve water quality of Mulwang reservoir, Siheung-si and Korea Rural Community Corporation (KRCC) established water quality improvement countermeasures. However result of simulation adapting these countermeasures cannot achieve 3rd grade. So 4 additional scenarios were adapted and the result satisfied 3rd grade. This study could help to establish water quality improvement countermeasure by using complex modeling.
It is important to analyze the status of water quality with relation to the stream flow to attain water quality goal more effectively in the unit watersheds for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs). This study developed a flow duration-water quality distribution graph to figure out water quality appearances on the flow variation and analyzed contributions of water quality observations to the impaired water bodies quantitatively by hydrologic conditions. Factors relating to water quality variation can be analyzed more precisely and assessed on the base of quantified contributions. It is considered that this approach could be utilized to establish a more effective plan for the water quality improvement including the prioritization of pollution reduction options.
Water quality data for 10 years (2000~2009) from about 826 reservoirs that are operated as a agricultural water quality survey network were analyzed in order to seek water quality management plan based on physical and chemical characteristics of agricultural reservoirs. The 95% reservoirs that exceed agricultural water quality standard of Chl-a (35mg/ $m^3$) had effective water depth shallower than 5m. The reason was that the reservoirs had more inflows of nutrient salts from the watershed, bigger surface water area of weak structure to algae occurrence. As the reservoirs of effective water depth shallower than 5m cover 49% of benefited area for irrigation, it is critical for agricultural water quality management of the reservoirs. The water quality of reservoir with shallower than 5m effective water depth was worse than reservoir with deeper than 5m effective water depth. Therefore, it is desirable that effective water depth of reservoirs make more than 5m for water quality management by building the bank higher and dredging the bottom of reservoirs.
Ministry of Environment (MOE) of Korea has been implementing the water quality management policy to focus on the control of organic matters (BOD and COD) for 28 years since 1978 when the water quality standards had been established. However, the government and the public have begun to recognize the necessity of creating the best water environment for people and aquatic life, and also formulating the various measures of water pollution, Consequently, MOE of Korea is establishing the basic plan of water environment management, with the vision of "Clean Water, Eco River 2015." The major targets of water environment management plan are to maintain ecosystem health and to protect water quality from various hazardous substances in water bodies. In order to achieve the major targets, it is essential to amend the water quality standards, which bring about the systematic management of various pollutants and healthy ecosystem. Introduction of the new techniques of water environment assessment is also prerequisite to maintain sustainable water environment. These can be accomplished under the consideration of following suggestions in environmental quality standards. First, several criteria should be complemented in water quality standards; they include the improvement of the current water quality classification system, the strengthening and supplement of relevant parameters considering human health in the standards, the introduction of biotic indices, and management standards on eutrophication. Secondly, it should be considered to introduce the biological water quality standards using biotic indices and the management standards for sediments. Lastly, it needs to introduce or develop an ecological status classification which could be used in the assessment of the water environment as a whole.
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