Identification of pollutant sources and evaluation of water quality improvement alternatives of the Geum River

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Evaluation of surface water quality is currently of great significance. While pollutants are the major factor for the deterioration of surface water quality, identification of pollutant sources for rivers is challenging, especially in areas with diverse land covers and multiple pollutant inputs. Determining the water quality variations in a river and their corresponding driving factors is crucial for a good management system of the surface water quality. The aim of this study is to identify the significant pollutant sources from the tributaries that are affecting the water quality of the Geum River and provide alternative management to improve the water quality of the river. Cluster analysis was applied to confirm the major polluted tributaries affecting the Geum River water quality. Then principal component analysis (PCA) and positive matrix factorization (PMF) were applied to identify and apportion the major pollutant sources of the two major tributaries, Gab-cheon and Miho-cheon, of the Geum River. PCA identifies three major pollutant sources for Gab-cheon and Miho-cheon, respectively. For Gab-cheon, wastewater treatment plant (WWTP), urban, and agricultural pollutions are identified as major pollutant sources. For Miho-cheon, agricultural, urban, and forest land are identified as major pollutant sources. On the contrary, PMF identifies three pollutant sources in Gab-cheon, same as PCA result and two pollutant sources in Miho-cheon. Water quality control scenarios were formulated and improvement of water quality in the river locations are simulated and analyzed with the Environmental Fluid Dynamic Code (EFDC) a 3 dimensional hydrodynamic and water quality model. Scenario results were evaluated using the Canadian Council of Ministers of the Environment water quality index (CCME WQI). PCA and PMF seem to be effective in identifying water pollution sources for the Geum river and also its tributaries in detail and thus can be used for the development of water quality improvement alternative of the above water bodies.

국문 초록 (Abstract)

지표수 품질 평가는 현재 매우 중요하다. 오염 물질이 지표 수질 악화의 주요 요인이지만 하천의 오염원을 구분하는 것은 다양한 토지피복유형과 오염 물질 유입이 있는 지역에서 특히, 어려운 일이다. 강의 수질 변화와 그에 상응하는 영향인자를 결정하는 것은 지표 수질의 우수한 관리 시스템을 구축할 때 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 금강의 수질에 영향을 미치는 지류의 주요 오염원을 규명하고 금강의 수질 개선을 위한 대안적 관리방안을 제시하는 것이다. 금강 수질에 영향을 미치는 주요 오염 지류를 확인하기 위해 군집분석을 적용하였다. 그런 다음 주성분 분석(PCA)과 양의 행렬 분해(PMF)를 적용하여 금강의 두 주요 지류인 갑천과 미호천의 주요 오염원을 식별하고 분류하였다. PCA는 갑천과 미호천의 3대 오염원을 각각 파악하고 있다. 갑천의 경우 하수처리장(WWTP), 도시 및 농업 오염이 주요 오염원으로 확인된다. 미호천의 경우 농경지와 도시, 임지가 주요 오염원으로 확인되었다. 갑천의 PMF는 PCA 결과와 동일하게 오염원을 3개로 식별한 반면, 미호천의 PMA에서는 2개의 오염원을 식별했다. TP또한 금강에서 조류 형성의 제한인자 로 식별되었다. 3차원 유체역학 및 수질 모델인 EFDC(Environmental Fluid Dynamic Code)를 사용하여 수질 제어 시나리오를 공식화하고 하천 수질 개선을 시뮬레이션하고 분석했다. 시나리오 결과는 캐나다 환경장관회의 수질 지수(CCME WQI)를 사용하여 평가되었다. PCA와 PMF는 금강 및 그 지류의 수질오염원을 구체적으로 규명하는데 효과적인 것으로 판단되어 상기 수역의 수질개선 대안 개발에 활용될 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• CONTENTS
• Abstract i
• CONTENTS iii
• List of Figures vi
• List of Tables ix
• 1. Literature Review 1
• 2. Introduction 6
• 3. Materials and methods 10
• 3.1. Study area 10
• 3.2. Data collection and preparation 13
• 3.3. Cluster analysis 13
• 3.4. Principal Component Analysis (PCA) 15
• 3.5. Positive Matrix Factorization (PMF) 18
• 3.6. Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) 23
• 3.6.1. Grid development 27
• 3.6.2. Boundary condition 28
• 3.7. The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index 29
• 4. Result and discussion 33
• 4.1. Water quality characteristics and distribution of the Geum river 33
• 4.2. Seasonal water quality variation of the Geum river 37
• 4.3. Distribution of annual water quality variables in the tributaries 39
• 4.4. Spatial water quality variations of the tributaries 41
• 4.5. Correlation between water quality variables 43
• 4.6. Pollutant source identification using PCA 45
• 4.7. Pollutant source apportionment using PMF 54
• 4.8. Scenario development 72
• 4.9. EFDC model calibration and verification 73
• 4.9.1. Water level and temperature 73
• 4.9.2. Water quality 75
• 5. Changes in water quality variables due to scenarios 79
• 5.1. Evaluation of water quality based on WQI due to the scenarios 87
• 6. Conclusion 89
• Reference 91
• Abstract (Korean) 103
• Acknowledgements 105