• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.68-68
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• 2021

Sesan강과 Srepok강은 베트남, 캄보디아, 라오스가 공유하는 3S강 유역 (Sesan강, Srepok강, Sekong강)의 일부로 연구 및 관리된다. 3S강 유역은 Mekong강의 중요한 지류이며 Mekong강 유역의 상당 부분을 구성한다(Mekong강 유역 면적의 10%, 연간 총 유출량의 20%). 베트남 측 Sesan강 유역의 면적은 11,255km²이고 Srepok강 유역 면적은 18,162km²이다. Sesan강과 Srepok 강의 상류는 베트남 중부 고원의 긴 산맥에 위치하고 있다. Sesan강과 Srepok강 유역은 기후변화에 따른 홍수, 가뭄, 어업 지속 가능성 감소, 퇴적 등 많은 문제와 도전에 직면 할 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 World Bank의 "Viet Nam Mekong Integrated Water Resources Management (M-IWRM) Project의 일환으로 베트남 정부 차원에서 처음으로 구축한 수자원관리 의사결정지원 시스템인 "DSS-2S"를 활용하여, Sesan-Srepok강 유역의 강둑 침식 위험성을 분석하였다. DSS-2S는 MIKE Hydro Basin을 기반으로 SWAT모델, 수리모델, 하상변동 모델, 및 수질모델 등과 연계 하여 구축되었다. 2030 년을 목표 연도로 설정하고, 기후 변화 시나리오와 사회 경제적 발전을 기반으로 DSS-2S에 포함되어 있는 유사 이송 및 수리학적 모델을 활용하여 주요 하천 단면에서의 평균 유속과 하상 침식 양을 예측하였다. 유속 및 심부 침식 기준에 근거하여 강둑 침식 위험성을 분석하였다. 모델의 시뮬레이션 결과를 기반으로 강둑 침식 위험이 있는 강 구간은 고(高)유속과 높은 침식의 조합에 의해 결정되었다. 고위험 침식 예상지는 Sesan강 유역의 Dak Bla, Po Ko, 및 Se San강에 총 길이 73.5km에 걸쳐 발생 할 것으로 분석되었으며, 침식 위험이 매우 높은 지역은 Dak Bla 강에 총 길이 2,286m, Po Ko 강에 총 길이 5,096m 정도가 발생 하는 것으로 분석되었다. 강둑 세국을 유발할 수 있는 다양한 인자들을 고찰하였으며, 본 성과는 베트남 중앙 정부의 장기수 자원 종합계획 수립의 기본 자료로 활용 될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.62-62
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• 2016

대하천에서의 하도정비 및 보 신설 후 다양한 하천환경변화가 예상됨에 따라 각종 변화에 의해 발생할 수 있는 현상들을 예측하고 환경변화에 의한 재난을 예방하기 위한 대책수립이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 하천에서의 하상변동은 경우에 따라 홍수위 상승, 저수 기능 감퇴, 용수와 취수 방해, 유사에 의한 오염원 확산 등의 문제를 발생시킬 수 있다. 기후변화에 따른 강우패턴의 변화로 하천 내 수리적 요소가 변화되고 그로인해 발생하는 하상 변동의 예측이 필요하다. 만일 유역의 특성이 유지된다면 하천의 동적평형상태인 정비 이전의 하천으로 돌아가려고 할 것이다. 하천이 준설로 넓어지고 깊어진 상태로 이전의 동적인 평형상태로 돌아가려고 하도가 좁아지고 얕아질 것이다. 그러나 기후변화로 인해 유역에서의 유량 및 유사량이 달라질 것으로 예상된다. 하지만 하상변동모델과 기후변화를 연계하여 하도의 변화를 비교 분석한 연구는 매우 드물다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 유량의 변화에 따른 시나리오를 구성하고 장기간, 장구간에 걸친 하상변동 양상을 예측하였다. 준2차원 수치모형인 GSTARS를 이용하여 낙동강 상류에서 상주보 구간 사이의 기후변화 영향을 분석하고자 장기 기후시나리오를 구성하고 유사량 공식과 수류 튜브 개수에 따른 각각의 시나리오별 하상변동 양상을 예측하고 최심하상고, 횡방향에 따른 모의결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.419-419
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• 2023

하천의 최종 유출부와 해양이 만나는 지점을 하구라고 하며, 우리나라는 주로 서해안 지역에 하구 방조제 건설에 따른 담수호가 조성되어 다양한 목적으로 수자원이 활용되고 있다. 이러한 하구 담수호는 바다로 유입되기 직전의 물을 저류시켜 수자원 확보에 긍정적이나, 일반적으로 유역의 최하류에 위치해 있어 오염물질 유입, 부영양화, 염분 침출로 인한 오염물질 용출 등에 취약하다. 따라서 담수호의 회복탄력성 향상과 지속가능한 수자원 관리를 위해서는 미래 기후변화에 따른 영향 분석이 필수적이다. 특히 기후변화는 거대규모의 홍수과 같은 자연재난, 농업가뭄 및 식생가뭄 등의 증가로 이어질 수 있으므로, 이에 효과적으로 대비하기 위해서는 미래 기후조건에 따른 하천의 미래 유출량 변화 예측이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 불확실한 미래 수문변화를 예측하기 위해 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) GCMs(Global Climate Models)의 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 유역 유출모델에 적용하여 기후변화에 따른 미래 유출특성의 변화를 예측하였다. 충청남도 서산시에 위치한 간월호 유역을 대상유역으로 선정하고, HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 적용하여 상류유역의 과거 및 미래 장기유출량 모의를 수행하였다. 모의된 시나리오별 유출량을 기반으로 최빈유량곡선법을 적용하여 미래의 기준유량 발생시점 및 지속기간의 변화를 분석하였으며, CVDs(Center-of-volume dates)의 변화를 통해 기후변화에 따른 홍수기의 시기적 변화 양상을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과는 미래 유역 환경변화를 고려한 담수호의 수자원 보전관리계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.30-30
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• 2022

최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.39-39
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• 2016

기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.487-487
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• 2021

탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.524-528
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• 2008

도류제 완성 후에 대한 100년 빈도 홍수시의 흐름(유향과 유속)을 기초로 하여 수치모형실험 결과의 일례를 그림에 나타내었다. 초록에는 오염물질 확산 수치모형실험결과를 시간별로 나타내지안했지만, 오염물질 확산에 대한 수치모형실험의 일반적인 결과를 평가하면 아래와 같다. 우선 흐름은 임랑해수욕장 방향으로 형성되고 청정지역인 방향에서는 남측도류제 설치전보다 복잡한 와류가 형성되어 청정지역 방향으로의 흐름은 미약하다. 모델하천의 빈도별 유출량이 증가함에 따라 큰 변화는 없고, 흐름은 모델하천 하구부 전면해역의 외해 방향으로 형성되며 빈도에 따른 흐름방향의 변화는 거의 없다. 보존성 오염물물 확산 계산 결과를 보면 평수시의 오염물질 영향범위는 양안에 도류제가 완성됨으로 인해 확산이 차단되어 도류제 내부의 오염물의 농도가 가중되고 도류제 전면해역으로의 오염물질의 확산범위가 확대됨을 알 수 있다. 모델하천의 빈도별 유출량이 증가함에 따라 오염물질의 농도가 일정하게 유지될 때 초기유출(3시간)에는 도류제 전면해역의 외해 방향으로의 오염물질 확산이 가속화 되며, 확산범위도 점차 확대된다. 오염물질의 농도가 감소하여 모델하천으로 부터의 오염물질 배출이 감소할 경우(15-24시간)는 오염물질 농도가 점차적으로 저감되며 청정지역으로 확산이 지연됨을 알 수 있다.