• Title/Summary/Keyword: 수질예보

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Optimal Operation of the 3D Water Quality Model for Water Quality Forecast (수질예보를 위한 3차원 모형의 최적 운영 기법)

  • Lee, Seungjae;Kim, Hyeonsik;Sa, Sungoh;Hwang, Hyunsik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.72-72
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    • 2016
  • 최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.

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A Study on Development of Water Quality Prediction by Artificial neural network in Watershed of Nam River Using Probability Forecast (확률예보를 이용한 남강유역에서의 수질예측 ANN모형 개발 연구)

  • Jung, Woo Suk;Kim, Young Do;Kang, Boo Sik;Kim, Sung Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.26-26
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    • 2017
  • 우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.

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Water Quality Forecast in the Mulgeum Using WASP 7.2 and Forecasted Zooplankton (WASP 7.2와 예측된 동물성플랑크톤을 이용한 물금의 수질예측)

  • Choi, Jung-Min;Lee, Sang-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1679-1683
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    • 2008
  • 낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.

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Water Quality Forecasting System by Reliability Analysis in the Nakdong River (낙동강에서의 신뢰도해석에 의한 수질예보시스템의 개발)

  • Han, Geon-Yeon;Kim, Sang-Ho
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.30 no.4
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    • pp.411-420
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    • 1997
  • QUAL2E-AFOSM model is developed to forecast the water quality by reliability analysis in the Nakdong River. A varied-flow analysis is performed for the reach of Waegwan to Mulgeum to estimate hydraulic parameters. An optimization technique by BFGS method is applied to determine the optimum reaction parameters and calibrations and verifications are performed based on these parameters. A reliability analysis for the stochastic analysis in a river is studied using the AFOSM method. The variations of water quality and discharge in the headwater, tributaries, and reaction coefficients are considered. Risks of violating existing water quality standards at several loactions in the Nakdong River are computed by using the QUAL2E-AFOSM method. The computed results computed by QUAL2E-AFOSM model agree with those of the Monte-Carlo method in QUAL2EU model.

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A Study on the 3-month Prior Prediction of Chl-a Concentraion in the Daechong Lake using Hydrometeorological Forecasting Data (수문기상예측자료를 활용한 대청호 Chl-a 3개월 선행예측연구)

  • Kwak, Jaewon
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.23 no.2
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    • pp.144-153
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    • 2021
  • In recently, the green algae bloom is one of the most severe challenges. The seven days prior prediction is in operation to issues the water quality warning, but it also needs a longer time of prediction to take preemptive measures. The objective of the study is to establish a method to conduct a 3-month prior prediction of Chl-a concentration in the Daechong Lake and tested its applicability as a supplementary of current water quality warning. The historical record of water quality in the Daechong Lake and seasonal forecasting of ECMWF were obtained, and its time-series characteristics were analyzed. The Chl-a forecasting model was established using a correlation between Chl-a concentration and meteorological factor and NARX model, and its efficiency was compared.

Assessment for water temperature medelling on a small basin (소하천 유역의 하천수온 모의연구)

  • Kwak, Jae Won;Hong, Sung Hun;Lee, Young Gon;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.507-507
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    • 2016
  • 하천의 수온은 하천의 생태적 환경적인 시스템의 거동을 결정짓는 가장 중요한 요소이며, 특히 수생생물이나 하천 수질에 대해서는 중요한 제약요건으로 작용하게 된다. 특히, 냉수성 생물의 경우에는 수온의 변동이 치명적일 수 있으며 각종 수문환경 측면에서 악영향을 미치게 된다. 이러한 수온의 예측 및 모델링을 위하여 여러 가지 방법이 제시되고 있으나, 크게 회귀모형, 결정론적, 추계학적인 3가지 방법론으로 분류할 수 있다 (Cassie, 2006). 일반적으로 결정론적 방법은 지배방정식에 의거하여 하천 내에서의 다양한 열교환을 모의하며 복잡한 열평형을 모의하는데 적합하나 상대적으로 많은 자료를 요구하는 단점이 있다. 대조적으로 추계학적 방법의 경우에는 상대적으로 적은 인자를 통해서도 모의 가능한 장점이 있기 때문에 가용 자료가 부족할 경우에도 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 캐나다 동북부 Quebec 지방의 Du Loup 지역의 소하천을 대상으로 하여 2011년부터 2014년 까지 수온을 측정하고 이를 결정론적/추계학적 방법론으로 통하여 모의하여 그 효율성을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 Hobo Pro thermograph (${\pm}0.2^{\circ}C$), Kipp & Zonen Pyranometer (${\pm}10uV/m^2$) 등을 설치하여 자료를 수집하였으며, 물리수문학적 수온모형인 CEQUEAU 모형과 추계학적 방법인 ARMAX 및 NARX 모형을 통하여 수온을 모의하였다. 모의 결과에 따라서, 저수지를 비롯한 불확정 요소가 존재할 경우에는 상대적으로 추계학적 모형이 안정적인 결과를 보여주는 것으로 나타났으며, 본 연구를 통하여 제시된 방법론은 향후 소하천 지역의 환경 및 수질 관련 분석에 유용한 자료로서 활용될 것으로 판단된다. 수 있을 것이다.

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Establishment of river management plan through monitoring of water quantity·water quality (salinity) in the Seomjin River Basin (섬진강권역 수량·수질(염분) 모니터링을 통한 하천관리방안 수립)

  • Jung, Chung Gil;Park, Sung Sik;Park, Sang Guen
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.362-362
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    • 2021
  • 섬진강은 하굿둑이 없는 열린 하구로서 하구로부터 약 21km까지 조석의 영향을 받아 강물의 염도가 시간에 따라 변하는 환경이다. 오랫동안 섬진강 하구는 다양한 원인으로부터 바다화로 대표되는 염하구 문제가 지역 현안 사항으로 제기되어 왔다. 상류에서의 용수사용 증가로 인한 하천유하량 감소 또한 그 원인들 중 하나로 판단됨에 따라 실제 하구까지 내려오는 하천유량과 바다로부터 유입되는 해수를 구분하여 정량화하는 연구가 필요한 사안이다. 본 연구의 목적은 섬진강수계 하구에서의 다양한 생태환경을 보전하기 위한 적정 염분유지가 요구됨에 따라 염분과 유하량(하천유량)의 관계 규명과 기준을 마련하고자 한다. 섬진강수계 하류지역 주민의 민원과 갈수기 하천유량 부족으로 적정 하천관리를 위해서 2020년 이후로 섬진강수계 주요 댐에 대한 과거 20년간 용수공급 현황과 빈도별 유입량을 고려한 용수공급기준선과 하천유지용수 개념의 환경대응용수 공급량을 산정하였으며, 댐 용수공급의 안정성이 확보된 상황에서의 환경대응용수를 공급 중이다. 또한, 상류 유하량과 바다 조위에 따른 염도의 상관성을 규명하기 위해서 섬진강 하구의 염도(섬진교, 섬진강대교) 계측기를 설치하여 모니터링을 실시하여 측정된 자료를 이용하여 하천관리방안을 마련하고자 한다. 최종적으로, 최근까지의 실측 모니터링 자료를 이용한 유량-조위-염분 상관관계 분석을 통한 의사결정표(조견표) 산정하고 실제 댐운영('20.4.~현재) 및 하천유량 모니터링('20.4.~현재) 자료를 이용한 하천유량확보 효과 분석을 실시하여 섬진강 하구의 통합관리(수량-수질)를 위한 기준을 설정하여 향 후 섬진강수계 통합물관리 업무와 갈수 및 가뭄시기에 적정한 하천관리를 위한 실증적인 방안을 검토하여 제시하고자 한다.

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Development of Artificial Neural Network Model for Prediction of Water Quality Parameters in Large Rivers with Tributary Inflow (지천유입이 있는 대하천에서 수질예측을 위한 인공신경망모델의 개발)

  • Seo, Il Won;Yun, Se Hun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.141-141
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    • 2017
  • 본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

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