하천을 따라 분포된 비점 오염원을 하천 수질모형의 매개변수들과 동시에 추정하는 체계적인 방법을 제안하였다. 수립된 방법을 QUAL2E 모형과 함께 충주댐 하류의 남한강 구간에 적용하여 모형의 반응계수와 비점 오염 부하량에 대한 최적 추정을 수행하였다. 민감도 분석 결과로부터 선정된 반응계수들에 대한 초기 추정 결과에 따르면 하천 시스템에 대한 질량수지가 만족되기 위해서는 질소와 인의 비점 오염 부하량의 입력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 총질소와 총인에 대한 비점 오염 부하를 포함하여 확장된 추정 문제의 해로써 비점 오염 부하량을 추정하였다. 비점 오염 부하량과 동시에 추정된 반응계수들과 비점 오염원을 고려하지 않고 추정된 반응계수의 비친 결과, 그 자체에 대한 추정을 위해서 뿐만 아니라 수질모형의 적절한 보정을 위하여 비점 오염 부하량이 최적 추정 과정에 포함될 필요가 있음을 알 수 있었다. 하천수질 의형에 대한 최적추정 방법의 적용성을 민감도계수 행렬 구조의 관점에서 논하였다.
The purpose of this study is to identify potential methodologies to reasonably estimate the effectiveness of road vacuum cleaning in terms of pollution loads reduction. In this context, this study proposes two empirical equations to estimate the amount of diffuse pollution loads removed by road vacuum cleaning. The proposed equations estimate the removed amount of pollution loads respectively taking into consideration of: a) the distance of road vacuum cleaning; and b) the amount of road-deposited sediment(RDS). All of the parameters in these equations were evaluated based on results of field monitoring and laboratory analyses, except for the RDS generation rate. The results of this study suggest that pollutant removal efficiency is 46.3% for $BOD_5$ and 56.4% for TP; discharge ratios for particulate and dissolved $BOD_5$ are 35.0% and 21.2%, respectively; discharge ratios for particulate and dissolved TP are 35.0% and 19.4%, respectively. Average concentrations of pollutants in RDS are $BOD_5$ 977.3 mg/kg and TP 317.6 mg/kg. Some results of a case study imply that both equations can be potentially useful if the adopted parameters are reasonably evaluated. In particular, the RDS generation rate should be evaluated based on monitoring data collected from various road conditions.
The goal of water quality management on stream and watershed is to focus not on discharged loads management but on a water quality management. Discharged loads management is not goal of water quality management but way for perform with total maximum daily loads management. It is necessary to estimate the relation between non-point source with stromwater runoff (NPSSR) and water quality to select a watershed where it is required to manage NPSSR for water quality improvement. To evaluate the effects of NPSSR on stream's water quality, we compare the aspects of water quality in dry and wet seasons using flow duration curve analysis based on flow rate variation data by actual surveying. In this study we attempt to quantify the variation characteristic of water quality and estimate the Inflow characteristic of pollution source with water quality and flow rate monitoring on 10 watersheds. We try to estimate water quality and flow rate by regression analysis and try again regression analysis with each high and low water quality data more than estimations. An analysis of relation between water quality and flow rate of 10 watersheds shows that the water quality of the Nonsan and the Ganggyeong streams had been polluted by NPSSR pollutants. Other eight streams were important point source more than NPSSR. It is wide variation range of $BOD_5$ also high average concentration of $BOD_5$. We have to quantify water quality variation by cv1 in wet season and cv365 in dry season with comparing the estimate of high water quality and low water quality. This method can be used to indicator for water quality variation according to flow rate.
본 연구에서는 강우 시 발생하는 초기 유출수의 오염부하를 저감할 수 있는 용도지구별 최적지를 분석하여, 용도지구를 재구성하고, 이에 따라 배출되는 오염물의 저감효과를 도시수문모형을 이용하여 모의하였다. 이를 위해 지표에 축적되어 있는 비점오염원의 양을 조사하였으며 대상지역의 강우유출수를 조사하였다. 조사된 결과를 이용하여 초기 유출수 오염저감을 위한 입지조건을 설정하고 각 인자별 적지를 분석하였다. 각 인자별 가중치 설정을 위해 AHP 분석을 실시하였으며 산출된 가중치와 입지조건별 적지 점수를 연산하여 최종 적지를 분석하고 도시수문모형을 통해 저감효과를 모의하였다. 적지분석 결과, 단독주택지와 아파트 지역은 현재 용도지구와 흡사한 지역에 적지가 분석되었다. 학교지역은 현재의 상업지역의 중심지가 적지로 분석되었고 공원지역은 소규모 공원의 적지가 추가되었다. 상업지역은 대상지의 가장 안쪽의 지역이 적지로 분석되었다. 용도지구 변경에 따른 저감효과 모의 결과, 초기유출수의 BOD 농도가 최대 91.2%에서 최저 0.09% 감소하였다. SS의 농도는 최대 72.74%에서 최저 0.31% 감소하였다.
Recently various attempts have been made to apply HSPF model to calculate runoff and diffuse pollution loads of stream and reservoir watersheds. Because the role of standard flow is very important in the water quality modelling of Total Water Pollution Load Management, HSPF was used as a means of estimating standard flow. In this study, BASINS 4.0 and WinHSPF was applied to the Gomakwoncheon watershed, genetic algorithm(GA) and influence coefficient algorithm were used to calibrate the runoff parameters of the WinHSPF. The objective function is the sum of the squares of the normalized residuals of the observed and calculated flow and it is optimized using GA. Estimates of the optimum runoff parameters are made at each iteration of the influence coefficient algorithm. The calibration results showed a relatively good correspondence between the observed and the calculated values. The standard flow(Q275) of the Gomakwoncheon watershed was estimated using the ten years of weather data.
담수호 수질오염방지를 위해 유역종합대책과 호내 대책으로 수질오염방지 종합대책 수립 및 인공습지를 적용하였다. 본 연구는 화성호 수질 개선 및 자연생태계 보호를 위한 호소 수변지역 인공습지 조성에 따른 수질정화 효율과 인공습지 효율 제고를 위한 설계 고려사항을 도출하기 위하여 수행하였다. 연구대상 시설은 경기도 화성시에 위치한 인공습지 시스템으로forebay와 wetland로 구성되어 있다. 모니터링은 강우시 2회, 건기시 10회 수행하였으며, 분석 결과 인공습지 유입 및 유출의 유속은 COD와 TN의 부하량과 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 인공습지의 forebay 지점에서 건기시에는 COD, TN 및 TP의 농도가 감소하는 것으로 조사되었으며, 비 강우시에 비해 강우시에 저감효율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 또한, 강우시에 인공습지에 유입되는 양에 비해 유출되는 양이 상당히 작은 것으로 강우유출수 저감 효과에 뛰어난 것으로 분석되었다. 건기시 및 강우시의 인공습지의 전반적인 효율의 경우 TSS는 50% 이상, TP는 20~35%으로 조사되었으며, TN은 26~94%로써 다른 오염물질에 비하여 높은 저감효율을 나타냈다. 이러한 모니터링 자료는 향후 담수호 수질정화효율 증대를 위한 인공습지 설계 시 중요한 자료를 제공할 것으로 판단된다.
정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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