Estimation of current and future loading from watershed is necessary for the sound management of water quality of an estuary lake. Pollution sources of point and non-point source pollution were surveyed and Identified for the Koheung watershed. Unit factor method was used to estimate potential pollutant load from the watershed of current conditions. Flow rate and water qualify of base flow and storm-runoff were monitored in the main streams of the watershed. Estimation of runoff pollutant loading from the watershed into the lake in current conditions was conducted by GWLF model after calibration using observed data. Prospective pollutant loading from the reclaimed paddy fields under cultivation conditions was estimated using the modified CREAMS model. As a result, changes of pollutant loading into estuary lake according to non-cultivation and cultivation conditions of reclaimed tidal land were estimated.
Intermittent deep draw artificial circulation system is one of the most widely used destratification systems to control algal bloom in reservoirs in Korea. However, there have been neither theoretical background of design criteria nor operation guide line for efficient application of the system available for such systems. A design method was developed to calculate required compressor capacity and number of circulation units considering physical interactions between stratified water layers and plumes induced by the intermittent deep draw artificial circulation system. The program was tested with data observed in Yeoncho Lake. The results indicated that the developed method can applied in the fields successfully. Further validation processes would improve design and operation methods.
Water quality and the distribution of ammonia oxidizing bacteria were characterized in constructed wetland of Shihwa lake. Both physico-chemical parameters and fecal indicator microorganisms including total coliforms, E.coli, Enterococcus spp. were measured. In addition, denaturant gradient gel electrophoresis (DGGE) was carried out after PCR amplification of amoA gene from input, output, and wetland sites of the Banwol, Donghwa, and Samhwa stream in Shihwa lake area. Physico-chemical parameters were in proper range for typical nitrifying bacteria to grow and perform their biological activities. Average concentrations of fecal indicator microorganisms of wetland samples were lower than those of input sites. These results suggested that microbial water quality improved by the process of constructed wetland. According to phylogenetic information obtained from DGGE from study sites, distribution of nitrifying bacteria from each of input, output, and wetland were generally distinctive one another. In addition, distribution of nitrifying bacteria between Banwol and Donghwa streams showed higher similarity (52.6%) than this of Samhwa stream (15.2%). These results indicated that characteristics of ammonia oxidizing bacteria in Samhwa were unique in comparison with those of Banwol and Donghwa stream.
용담댐의 건설에 따른 방류조건의 변화가 대청호의 유입수질에 미치는 영향을 파악하기 위하여 WASP5 모델을 이용하여 BOD, 총인 그리고 총질소 농도를 예측하였다. 수질 예측 시나리오는 크게 다음과 같이 세 가지로 구분하였다; 첫째, 금강의 유량이 대청댐의 운영이 시작된 이래 최대 갈수년(1994)과 최대 풍수년(1987)과 같다고 보는 두 가지 조건, 둘째 용담댐에서 방류되는 유량을 연구기간 중(1998년) 실측된 유량과 같다고 보는 경우와 용담댐 방류 계획안에 따라 각각 5.4, 8.9, 12.4, 16.4 ㎥/s로 방류되는 경우 등 다섯 가지 유량조건, 셋째, 용담호에서 방류되는 수질이 1998년에 실측된 수준을 유지하는 경우와 우리 나라 수질기준으로 1급수와 2급수에 해당되는 경우 등 세 가지 수질 조건. 수질 예측 결과 용담댐으로부터의 방류량의 변화는 금강의 수질과 밀접한 관계를 나타내었으며 금강의 수량이 적은 경우 용담호의 영향은 더욱 뚜렷하게 나타났다. 특히 총질소와 총인 농도의 경우는 각 조건에 대하여 용담댐으로부터의 방류량이 증가됨에 따라 점차로 수질이 개선되는 경향을 나타내었다. 그러나 BOD 농도의 경우는 실측 수질(98년 환경부 측정자료)이 1급수(1 mg/ι) 보다 양호한 수질을 나타내므로 1급수(1 mg/ι)와 2급수(3 mg/ι)의 수질로 방류되는 것을 가정하는 경우에는 방류량의 증가에 따라 용담호 하류의 수질은 오히려 악화되는 결과를 나타내는 것으로 예측되었다. 용담호 부근의 현재 수질은 총질소의 경우는 5급수의 기준(1.5 mg/ι)을 상회하며, 총인의 농도는 3급수 (0.03∼0.06 mg/ι) 정도의 수질을 나타낸다. 유역에서 영양염류의 오염부하를 관리하는 것이 기술적, 경제적으로 한계가 있는 것을 감안할 때, 용담호 방류수내의 영양염류 농도는 크게 개선되지 못할 것으로 예상된다. 따라서 용담호의 방류량 변화가 대청호의 수질에 미치는 영향은 용담호와 용담호 하류부의 수질 및 유량조건에 따라 각각 다르며, 합리적인 수자원의 관리를 위해서는 현실적인 자료 및 여건을 충분히 고려하여 분석하고 판단하는 것이 바람직하다.
The characteristics of water quality variation were predicted by stochastic model in Chungju dam, north Chungcheong province of south Korea, Monthly time series data of water quality from 1989 to 2001;temperature, BOD, COD and SS, were obtained from environmental yearbook and internet homepage of ministry of environment. Development of model was carried out with Box-Jenkins method, which includes model identification, estimation and diagnostic checking. ACF and PACF were used to model identification. AIC and BIC were used to model estimation. Seosonal multiplicative ARIMA(1, 0, 1)(1, 1, 0)$_{12}$ model was appropriate to explain stochastic characteristics of temperature. BOD model was ARMa(2, 2, 1), COD was seasonal multiplicative ARIMA(2. 0. 1)(1. 0, 1)$_{12}$, and SS was ARIMA(1, 0, 2) respectively. The simulated water quality data showed a good fitness to the observed data, as a result of model verification.ion.
최근 반복되고 있는 녹조는 수질관리에 가장 큰 과제로서 대두되고 있다. 현재 환경부에서는 7일 단위의 선행수질예측을 통한 수질예보를 수행하고 있으나, 선제적인 조치를 위해서 좀 더 장기간의 수질예측이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 수질예보의 보완자료로서 대청호의 Chl-a 농도를 3개월 선행예측하기 위한 방법론을 제안하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 대청호의 수질자동측정망 자료와 ECMWF의 수문기상예측자료를 수집하였으며 각 시계열 자료의 특성을 분석하였다. 대청호의 Chl-a 농도와의 상관 및 웨이블릿 분석을 바탕으로 수문기상입력인자를 결정하고 지연시간을 가지는 NARX모형을 이용하여 대청호의 Chl-a에 대한 3개월 선행예측 모형을 구축하였으며, 결과에 대한 비교분석을 통하여 모형의 적용성을 제시하였다.
본 연구에서는 한강수계의 대표적 대형 호수인 팔당호와 충주호에서 시기별로 퇴적물의 산소요구량(SOD)을 조사하고, 수리학적 유형이 다른 두 호수에서 SOD에 영향을 주는 인자를 유추하여 두 호수에서의 수질예측 등을 위한 모델에 사용할 계수를 제시하고자 하였다. 2005년 6, 9및 11월 팔당호 내 2지점인 댐 앞과 광동교에서, 2005년 5, 7, 9및 11월에는 충주호 내 4개 지점에서 SOD를 측정한 결과, 팔당호 두 지점의 SOD는 $337.8{\sim}881.0$ mg $O_2m^{-2}d^{-1}$, 충주호 네 지점에서는 $143.0{\sim}969.1$ mg $O_2m^{-2}d^{-1}$의 범위로 나타나 두 호수에서 퇴적물의 유기물오염은 심하지 않은 상태로 조사되었다. 호수별로 조사 지점과 조사시기에 따라 SOD의 차이를 보였으나 두 호수간의 차이는 크지 않았다. 두 호수에서 SOD에 영향을 미치는 환경인자를 조사한 결과, 팔당호의 SOD는 퇴적물의 유기물 함량과 유사한 변동패턴을 보여 SOD 변화에 영향을 미치고 있음을 시사하였다. 충주호의 SOD는 심층수 수온(r=0.78, p<0.01), $PO_4-P$(r=0.79, p<0.01), TP(r=0.55, p<0.05), DTP (r=0.55, p<0.05), $NO_3-N$(r=0.72, p<0.01)등과 높은 양의 상관을 나타냈다. 따라서 수심이 얕고 체류시간이 짧은 팔당호의 SOD는 퇴적물의 유기물함량과 기원의 영향을 많이 받으며, 수심이 깊고 체류시간이 긴 충주호의 SOD는 물리 화학적 인자에 의해 영향을 받는 것으로 추정된다.
해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.
팔당호의 수심측량자료와 1997년의 유출${\cdot}$입 유량을 이용하여 RMA-2 수리모형의 팔당호 유속자료를 모의실험한 결과를 정리하면 다음과 같다. 1) 팔당호에 대한 RMA-2 수리모형의 민감도 분석결과 조도계수보다는 난류교환계수가 유속의 변화에 더 민감한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 2) 팔당호에 RMA-2를 적용한 결과, 유속의 크기는 완충지역 역할을 하는 경안천 유입부인 남쪽보다는 방류량과 취수량에 영향을 받는 팔당호 북쪽이 10배 정도 크게 계산되었으며, 팔당호 내부의 물의 흐름은 7월까지는 흐름의 방향이 상류에서 하류방향으로 흐르는 정상적인 상태를 보이다가, 7월 이후 유입량이 많아짐에 따라 댐에서의 차단효과 때문에 경안천 및 소내섬 쪽으로 역류를 하는 것으로 나타나 팔당호 내부의 물의 흐름 방향과 지점별 상대적인 크기를 비교할 수 있었다. 3) 팔당호 내부의 역류 현상은 유입량과 유출량이 평형을 이루는 12월까지 지속되며, 특히 소내섬을 중심으로 반시계방향으로 회전하는 현상이 이 시기에 뚜렷하게 나타나, 수질이나 퇴적현상을 예측할 경우 이들을 반드시 고려해야 할 것으로 판단된다. 4) RMA-2모형에 의하여 좀더 정확한 유속을 예측하기 위해서는 실축유속 및 지형자료의 갱신 및 축적이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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