• 생태와환경
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• 제45권3호
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• pp.278-288
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• 2012

팔당호에서의 동물플랑크톤 군집 구조와 천이는 몬순기후에 의한 강우사상의 변화와 수리 수문학적 요인의 영향을 크게 받았다. 봄과 가을, 겨울 동안에는 강우량이 적은 평수기 혹은 갈수기로 팔당호의 수리학적 체류시간이 길어짐에 따라 수체가 안정되어 동물플랑크톤 군집 변화는 온대호수에서의 계절적인 천이 과정을 그대로 반영하였다. 봄철에 크기가 작고 세대교번이 빠른 윤충류가 급속히 증가하여 연중 최대 개체수를 나타냈으며, 이후 몸체가 큰 요각류와 지각류로 천이되었다. 봄에는 윤충류가 우점하여 점유율이 90% 이상으로 나타났으며 제1우점종은 Keratella cochlearis였다. 요각류는 주로 유생(Copepodid, Nauplius)의 형태로 존재하였으며 지각류는 Bosmina longirostris가 주로 출현하였다. 여름에는 집중호우의 영향으로 수체가 교란되고 팔당댐의 수문조작에 따른 방류량 증가로 동물플랑크톤이 하류로 떠내려가 동물플랑크톤 개체수는 급감하였다. 집중호우 이후 수체가 안정화됨에 따라 동물플랑크톤 군집 회복은 성장이 빠른 윤충류를 위주로 이루어졌으며 가을 이후 수온 변화에 따라 동물플랑크톤 군집 밀도가 점차 감소하고 겨울에는 요각류 유생(Copepodid, Nauplius)의 우점 비율이 증가하였다. 불완전한 개방형 생태계를 이루고 있는 팔당호의 특성상 동물플랑크톤 군집 변화는 기상 변화와 수리 수문학적 요인에 크게 영향을 받고 있었으며, 특히 여름에는 국지성 집중호우의 빈도와 수량에 따라 동물플랑크톤의 군집 변화가 크게 좌우되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.467-467
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• 2023

강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R²) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R² 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R² 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R² 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.