• 제목/요약/키워드: 조류예측

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변수 선택 및 샘플링 기법을 적용한 조류 경보 단계 예측 모델의 정확도 개선 (Environmental variable selection and synthetic sampling methods for improving the accuracy of algal alert level prediction model)

  • 김진휘;이한규;변서현;신재기;박용은
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.517-517
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    • 2023
  • 현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

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신경망 모형을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구 (Study on Establishing Algal Bloom Forecasting Models Using the Artificial Neural Network)

  • 김미은;신현석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권7호
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    • pp.697-706
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    • 2013
  • 최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

수질예측 정확도를 위한 최적화 기법 개발 (Development of optimization method for water quality prediction accuracy)

  • 이승재;김현식;손병용;한지현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.41-41
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    • 2018
  • 하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

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조위 및 조류 예측 정확도의 개선 방법 (A Method for Improvement of Tide and Tidal Current Prediction Accuracy)

  • 정태성
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.234-240
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    • 2010
  • 연안개발로 인해 발생하는 해양환경 변화를 정확히 예측하여 해양환경을 효율적으로 관리하기 위해서는 정확한 조위 및 조류 분포에 관한 자료의 확보가 필수적이다. 그러나 현재 대부분의 환경영향평가에서는 조석 수치모의에서 제한된 조석분조 만을 사용하여 조위와 조류분포를 예측하여 많은 분조의 합성에 의해 발생되는 실제 조석현상을 정확하게 계산하지 못하고 있으며, 이로 인해 환경영향평가에 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 제한된 분조의외해 개방경계에서 조화상수를 가지고도 연안에서 관측된 조위자료를 활용하여 실시간으로 정확하게 조위 및 조류 분포를 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 4개 분조에 의한 조위와 38개 분조에 의한 조차의 비 그리고 모의조차와 관측조차의 비를 가지고 보정한 조위 예측결과는 관측조위와 잘 일치하였다.

낙동강 보 구조물에 따른 조류발생 특성 분석 (Analysis of Algae Occurrence Characteristics According to Multifunctional Weir Structures in the Nakdong River)

  • 조부건;이상웅;김영도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.147-147
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    • 2023
  • 낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.

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머신러닝과 딥러닝을 이용한 저수지 유해 남조류 발생 예측 (Prediction of cyanobacteria harmful algal blooms in reservoir using machine learning and deep learning)

  • 김상훈;박준형;김병현
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1167-1181
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    • 2021
  • 녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.

한강유역 조류경보제에 남조류 우점 예측인자 도입에 관한 연구 (Study on Introduction to Predicting Indicator of Cyanobacteria Dominance in Algae Bloom Warning System of Hangang Basin)

  • 김태균;최재호;이경주;김영배;유성종
    • 대한환경공학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.378-385
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    • 2014
  • 한강유역 조류경보제의 클로로필-a 농도는 남조류의 우점을 예측할 수 없어 본 연구에서는 남조류 개체수에 영향을 미치는 환경인자를 분석하여 남조류 우점 예측인자를 제시하였다. 2012년 1월~2013년 9월까지 하천의 계절변화에 따른 조류의 우점종을 분석한 결과, 저수온기인 1~4월에는 규조류, 5~6월에는 녹조류, 7~8월에는 남조류가 우점하는 것으로 나타났다. 또한, 남조류 개체수 증감에 영향을 미치는 영양염류(TN, TP), 기온, 강수량, 댐 방류량과의 상관성을 분석한 결과, 기온보다는 낮은 댐 방류량으로 댐 내의 체류시간이 길어져 남조류 개체수가 급속히 증가한 것으로 나타났다. 마지막으로 남조류 개체수와 TN:TP 농도 비를 분석한 결과 TN:TP 농도 비가 29 이하로 낮아질 때 남조류가 우점하는 것으로 분석되어 한강유역 조류경보제에 남조류 우점 예측인자인 TN:TP 농도 비를 도입할 필요가 있다.

항만개발에 의한 조석조류 및 수질변화 예측을 위한 시뮬레이션 모델 연구

  • 박석순;김소연;이진희
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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    • pp.114-114
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    • 1997
  • 항만개발 사업은 매립이나 준설과 같은 해안선과 해저지형을 변화시키는 공사가 이루어지며 이는 조석조류 현상의 변화를 유발하게 된다. 특히 해안지형이 복잡한 항만이나 하구에서는 변화정도가 크게 나타나며 방파제나 선박접안 시설과 같은 항내 구조물을 축조 할 경우에도 조석조류 변화가 야기된다. 조석조류 현상의 변화는 해양 수질과 생물상에 영 향을 줄뿐만 아니라 인접한 육지에 이르기까지 크다란 피해를 유발할 수가 있다. 창조시 해 수를 육지로 범람하게 하거나 퇴적이나 침식조건을 변화시킬 수도 있으며 오염물질이 외해 로 확산되는 과정을 방해하고 해양생물의 서식조건을 악화시켜 부근 해역의 어업에 피해를 유발할 수도 있다. 또한 해안 공사 과정에 해수로 유입되는 토사나 항만 이용시에 배출되는 폐수 등이 항내 수질과 생태계를 변화시킬 수 있다. 따라서 조석조류와 수질변화를 사전에 예측하고 이를 최소화하는 방안이 강구되어야 한다. 조석조류와 수질 변화를 사전에 예측하 는 방법으로 축소모형 실험과 컴퓨터 시뮬레이션이 사용된다. 축소모형 실험은 현장을 재현 하는데 많은 경비와 시간이 소모되며 예측에 한계가 있다. 반면에 컴퓨터 시뮬레이션은 대 상해역의 지형과 조류 그리고 수질특성에 적합하게 모델을 개발할 경우 예측력이 매우 높기 때문에 현재 가장 널리 이용되고 있다. 본 연구는 유한 요소법에 기초하여 미국 공병단 (United States Army Corps of Engineers)에서 개발한 TABS-2 모델을 이용하여 온산항에 서 시행되는 부두건설에 따른 조석조류 및 수질변화를 시뮬레이션하였다. 측정된 자료로 모 델 계수를 보정하고 검증하였으며 항내 매립과 준설이 이루어질 때 나타나는 조위와 조속변 화를 예측하였다. 매립과 준설공사시 유출되는 토사가 조석조류현상에 따라 이동 확산되는 범위와 농도분포를 예측하였다.ophobic components)은 75~80%, 친수성 물질(hydrophilic components)은 30~33%정도의 분포를 보였고, 전염소 및 전오존 공정을 거친 처리수에서는 각각 62.2-62.8%, 43.9~49.0% 및 50~ 55%, 40~57% 정도의 분포를 보였다. 그리고 웅집-침전을 거친 처리수에서는 그 분포가 77~82%, 24-48%였다. 전주리 공정을 통하여 소수성 물질(byoghobic components)의 분포가 감 소하는 것을 볼 때 전염소 및 전오존 처리가 용존유기물의 응집에는 오히려 역 효과를 나타내는 것으로 판단된다. 것으로 판단된다.여 황토 2g에 대하여 Hieltijes and Lijklema 방법에 의해 Adsorbed-p, Nonapatite inorganic-P(NAI-P), Apatite-p, Organic-P로 구분하여 분석하고, 총인(Total Phosphorus)을 Standard Methods에 따라 Persulfate digestion후 0.45 m membrane 여지 여과하여 여액에 대해 PO3-4-P의 농도를 Ascorbic Acid 법으로 측정한 결과, NAI-P가 가장 큰 비율을 차지하였고, 부원료로 첨가된 금속 양이온 중 Fe3-이온이 흡착에 기여하는 정도가 가장 큰 것으로 평가되었다.다당류 T-AS의 보체 활성화 기작은 classical과 alternative complement pathway의 양 경로를 통해 활성화 되었다. T-AS 분획은 mouse내의 특정 혈청단백을 증가시켰으며, 항체 생성능의 증가가 관찰되어 effect T 세포의 활성화가 나타나고 있음을 알 수 있었다. T-AS는 생체내 투여시에 대식세포의 탐식능이 증진되었으며, 대식세포 기능 저해제에 의한 대식세포의 기능 저해 현상이 회복되었다. 이와 같은 결과들로부터, T-AS의 항암 활성은 활성

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모델트리를 활용한 죽산보 단기조류예측에 관한 연구 (Study on the Prediction of short-term Algal Bloom in Juksan weir Using the Model Tree)

  • 이보미;이혜숙;정선아;주용은;김호준;최광순
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2018
  • 최근 기후변화와 수온상승으로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타나며, 녹조발생에 관한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 효율적인 녹조관리를 위하여 모델트리를 활용하여 클로로필-a 단기조류예측 기법을 개발하였다. 대상지역으로 영산강수계의 죽산보를 선정하였으며, 2013년 1월부터 2016년 12월까지 나주 수질자동측정망의 일 단위자료와 동일기간 광주 기상청의 일별 기상자료를 이용하였다. 상관 분석을 통해 T-N, T-P, N/Pratio와 클로로필-a, 수온, 일사량, 강수량을 독립변수로, 단기(t+1일, t+3일, t+5일, t+7일) 클로로필-a를 종속변수로 선정하여 단기조류예측기법을 개발하였다. 수집한 자료의 데이터세트는 격일 간격으로 Training, Testing 기간으로 구분하여 적용한 결과, 상관계수는 1일 예측 시, Training 기간에 0.89, Testing 기간에 0.91, 3일 예측 시, Training 기간에 0.74, Testing 기간에 0.68, 5일 예측 시, Training 기간에 0.70, Testing 기간에 0.66, 7일 예측 시, Training 기간에 0.63, Testing 기간에 0.62로 나타났다. RMSE(Root Mean Square Error)는 1일 예측 시, Training 기간에 13.96, Testing 기간에 12.22, 3일 예측 시, Training 기간에 20.03, Testing 기간에 22.14, 5일 예측 시, Training 기간에 21.32, Testing 기간에 22.57, 7일 예측 시, Training 기간에 23.52, Testing 기간에 23.45로 나타났다. 예측주기에 따라 모델트리와 회귀식에서 활용한 독립변수는 1일 예측 시, 모델트리는 N/Pratio, 클로로필-a, 회귀식은 클로로필-a로 다르게 나타났다. 반면, 3일, 5일, 7일 예측 시, 모델트리와 회귀식에 활용된 변수는 같게 나타났다. 클로로필-a, 수온, 일사량은 5일 예측 시 활용된 변수로, 3일 예측 시에는 기상항목인 강수량이, 7일 예측 시에는 수질항목인 T-N, N/Pratio가 추가되었다. 특히 1일 예측 시 일 때, 높은 예측정도와 활용된 변수의 수가 적게 나타나는 것을 확인하였으며, 예측기간이 길어질수록 예측의 정확성이 낮아지고, 활용된 변수의 수가 많아지는 것을 확인하였다. 향후 적정한 예측기간을 판단하고 예측가능성을 높이기 위해서는 지속적인 자료취득 및 개선이 필요하며, 이를 바탕으로 적절한 단기조류예측이 가능할 것으로 판단된다.

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조류저감을 위한 영산강 보의 연계운영 기법 개발 연구 (A study on development of coordinated operation technique with weirs in the Yeong-san River for algal bloom reduction)

  • 정선아;이혜숙;박상영;고춘주;류경구
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.478-478
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    • 2016
  • 4대강 다기능 보 건설 이후 보 내에서 발생하는 녹조를 효과적으로 저감시키기 위해 다양한 방법들이 시도되고 있으며, 댐-보 및 보-보간 연계운영 기법은 수량을 이용하여 대규모 구간에 걸쳐 효과적으로 조류를 저감시킬 수 있어 최근 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 영산강 수계 승촌보와 죽산보를 대상으로 조류저감을 위한 다기능보 연계 운영 시나리오에 대해 2차원 모델링을 이용하여 효과를 분석하고 향후 조류저감을 위한 가동보 운영방안 수립에 적용하고자 수행되었다. 시뮬레이션 기간은 2014년 7월 1일부터 7월 15일까지 남조류가 다량으로 발생하였던 시기를 모의기간으로 하였다. 분석시나리오는 최근 낙동강에서 적용된 바 있는 pulse형 방류를 실시하여 수체내에 유속과 난류를 증가시키되 승촌보와 죽산보를 연계하여 순차적인 방류와 담수를 반복하는 형태를 가정하였다. 또한 방류 규모에 따라 수위 저하범위를 0.3~2 m로 차등 적용하여 조류저감 효과를 예측하였다. 예측결과 소수력 발전방류를 이용한 pulse형 방류 연계운영 CASE에서는 최대 승촌보 3.8% 죽산보 8.4%의 저감 효과가 예측되었다. 반면 소수력과 수문방류를 동시에 이용하여 수위 저하범위를 크게 적용하는 CASE에서는 승촌보에서 최대 12.5%, 죽산보 4.7%의 저감율로 방류규모 증가에도 불구하고 죽산보의 저감율은 증가하지 않는 결과를 나타내었다. 이는 상대적으로 저수량이 큰 죽산보에서 큰 폭으로 수위를 저하시킬 경우 수위회복 기간이 길어지고 이 시기에 조류가 성장할 수 있는 조건을 제공하기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 조류의 발생 규모와 공간적 분포, 보별 유입지류 유입특성과 저수량 등 조류발생에 관련된 다양한 인자를 복합적으로 고려하여 효율적인 운영방안이 수립되어야 할 것으로 판단된다.

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