Water quality in the Daecheong reservoir has been deteriorated by algal bloom due to nutrient supply from the upstream of the Daecheong reservoir after heavy rainfall. Algal bloom is propagated from eutrophicated tributary into the main body of the reservoir according to the hydrological conditions. This study is aimed to estimate the water current and temperature effect by the simulation of dam spill flow control using water quality model, CE-QUAL-W2 in 2003. Water current was resulted in nutrient transport from upstream of main reservoir and nutrients were delivered up to downstream by fast water velocity. Algal blooms occurred in stagnate zone of reservoir downstream as the current of downstream was retarded according to dam outflow control. Consequently water balance in stagnate zone triggered a rise of water temperature in summer. It affected algal bloom in the embayment of the reservoir. The simulation result by outflow control scenarios showed that spill flow augmentation induced in water body instability of stagnate zone so that water temperature declined. It could be suggested that outflow control minimize algal bloom in the downstream in the flooding season as long as water elevation level is maintained properly.
최근의 다목적댐 운영은 기존의 홍수조절, 용수공급, 수력발전과 같은 수량뿐만이 아니라 수질, 생태환경 등 다양한 이해관계를 고려하도록 요구받고 있다. 본 연구의 목적은 주암조절지댐의 저온 심층수 방류로 인해 사회적 갈등이 있는 지역을 대상으로 수온을 조사하고, 수온변화 특성을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 주암조절지댐, 하류하천, 순천만 지역에 대해 장기간에 걸쳐 수온을 모니터링 하였으며, 3차원 수치모형(EFDC)을 활용하여 방류량과 같은 다양한 외부 인자들을 고려하여 하류하천 및 순천만에서의 수온변화를 비교 분석하였다. 모니터링 및 수치모의 결과 댐의 저온 방류수 영향은 대체적으로 4월~9월 기간에 나타나는 것을 알 수 있었으며, 또한 댐 저온수 방류 영향이 방류시기, 방류수온, 방류량, 기상, 조위 등 다양한 인자에 의해 복잡한 형태로 변화한 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 댐의 저온수 방류로 인한 하류하천 및 연안지역 악영향을 최소화하기 위한 댐 운영 개선방안 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to analyze the characteristics and correlations of the Yeongcheon Lake in order to reduce the occurrence of harmful cyanobacteria. In this study, we investigated the water quality and phytoplankton of the lake from May to November in 2017. Correlation and data mining analyses were performed to analyze the relationship between the two factors. The water temperature was lowest at the point where the Yeongcheon Lake inflow occurs at Imha Lake. It was highest at the point where the outflow occurs to Angye Lake. The pH was also highest at the outflow point, but in the case of DO, it was highest at the midpoint between the inflow and outflow. The main cyanobacteria that emerged during the study period were Oscillatorialimosa, Microcysti saeruginosa and Aphanizomenon flos-aquae. As a result of correlation analysis, the water temperature, inflow, COD loading, TOC loading at the inflow point of the Yeongcheon Lake were the items that were related to the harmful cyanobacteria. The data mining analysis indicated that the TP loading and harmful cyanobacteria in the inflow point of the Yeongcheon Lake were influential on the detrimental cyanobacteria in the Yeongcheon Lake outflow point. When the TP loading was less than 39.0 kg/day at the inflow site, it was expected that the amount of harmful cyanobacteria could be maintained below 10,000 cells/mL.
1970~1980년대 준공된 우리나라의 다목적댐 저수지에는 발전방류를 위한 고정식 취수구가 심층에 설치되어 있어 일부 댐 하류에서는 냉수 방류에 의한 농작물 냉해, 안개 일수 증가 등의 문제점이 제기된 바 있다. 본 연구에서는 고정식 취수구를 통해 심층 취수가 이루어지고 있는 합천호를 대상으로 취수 수심이 저수지의 수온 성층 구조와 방류 수온에 미치는 영향을 분석하였다. 3차원 수리수질모형인 AEM3D를 이용하여 합천호의 연직 수온 분포를 재현하고 계절별 수온성층 구조를 분석하였으며, 수문 조건에 따른 수온성층 변화를 비교 분석하기 위하여 풍수해와 갈수해를 대상으로 모델링 하였다. 또한 취수심 변경 시나리오를 적용함으로써 취수 수심이 수온성층 구조에 미치는 영향을 분석하였다. 모의 결과 심층 취수를 표층 취수로 변경할 경우 수온약층의 형성 위치가 풍수해 6.5 m, 갈수해 6.8 m 감소하여 더 얕은 수심에 형성될 것으로 분석되었다. 또한 수체 안정도 지수인 Schmidt Stability Index (SSI)와 Buoyancy frequency (N2)가 증가하여 수온성층 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 표층 취수시 연평균 방류수온이 풍수해 3.5℃, 갈수해 5.0℃ 증가하여 하류하천의 영향은 감소하나, 호내의 저수온층 수체적과 수온성층 강도가 증가하므로 추후 수질관리를 위해 취수심을 댐 운영의 주요인자로 고려해야 할 것으로 판단된다.
Presently, aquatic plants are used for the water purification in inland water. This study was carried out to investigate the water purification effect of aquatic plants, Oenanthe javanica and Typha angustata, The experiment was conducted in outdoor flowing water was conducted for ten days, Water quality was measured in terms of water temperature, COD(chemical oxygen demand), SS(suspended solids), Total N, Total P. The results of field experimentation showed that hydraulic retention time was the earliest in July and August 2003, and there were not any particular changes of monthly water temperature in inflow water and outflow water. As we look at the changes taken place in inflow water and outflow water throughout the whole experiment period, the change of water quality in summer was salient, especially SS removal ratio showed distinguished change as $25\%$, when the pebble filter and aquatic were attached to it. The removal rate of COD, total N total P were $14,7\%,\;8\%\;and\;9\%$, respectively. In relating the length of water extension to the change in water quality, the water quality tended to get lower generally in proportion to hydraulic retention time.
As a basic study for developing a forecasting/estimating system that predicts water quality changes when Deep Sea Water (DSW) drains to the ocean after using it, this study was carried out as follows: 1) numerical simulation of the present state at DSW developing region in the East sea using SWEM, 2) numerical prediction of water quality changes by effluent DSW, 3) analysis of influence degree 'With defined DEI (DSW effect index) at F station. On the whole, when DSW drained to the ocean, Chl-a, COD and water-temperature were decreased and DIN, DIP and DO were increased by effluent DSW, and Salinity was steady. According to analysis of influence degree, the influence degree of DIN was the highest and it was high in order of Chl-a, COD, Water-temperature, DO, DIP and Salinity. The influence degree classified by DSW effluent position was predicted that suiface outflow was lower than bottom outflow. Ad When DSW discharge increased 10 times, the influence degree increased about $5{\sim}14$ times.
Using a variety of chemical geothermometers we estimate the temperature of a deep geothermal reservoir in relation to thermal groundwater in the Bugok area, southern Korea, in order to assess the potential use of geothermal energy in South Korea. Thermal water at Bugok has been exploited down to about 400 m below the land surface and shows the highest outflow temperatures (up to $78{\circ}C$) in South Korea. Based on the hydrochemical data and occurrence, groundwater in Bugok can be classified into three groups: $Na-SO_4$ type thermal groundwater (CTGW) occurring in the central part (about 0.24 $km^2$) $Ca-HCO_3$ type cold groundwater (SCGW) occurring in shallow peripheral parts of CTGW; and the intermediate type groundwater (STGW). CTGW waters are typical of thermal water in the area, because they have the highest outflow temperatures and contain very high concentrations of Na, K and $SiO_2$ due to the sufficient reaction with silicate minerals in deep reservoir. Their enriched $SO_4$ was likely formed by gypsum dissolution. The major ion composition of CTGW shows the general approach to a partial equilibrium state with rocks at depth. The application of various alkali ion geothermometers yields temperature estimates in the range of 88 to $198{\circ}C$ for the thermal reservoir. Multiple mineral equilibrium calculation indicates asimilar but narrower temperature range between about 100 and $155{\circ}C$. These temperature estimates are not significantly higher than the measured outflow temperatures for CTGW Considering the heat loss during the ascent- of thermal waters, this fact may suggest that a thermal reservoir in the study area is likely located at relatively shallow depths (possibly close to the depth of preexisting wells). Therefore, we suggest a high potential for geothermal energy development around the Bugok area in southern Korea.
For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
As the natural flows in rivers dramatically decrease during drought season in Korea, a deterioration of river water quality is accelerated. Thus, consideration of downstream water quality responding to changes in reservoir release is essential for an integrated watershed management with regards to water quantity and quality. In this study, water quality models based on artificial neural networks (ANNs) method were developed using historical downstream water quality (rm $\NH_3$-N) data obtained from a water treatment plant in Geum river and reservoir release data from Daechung dam. A nonlinear multiple regression model was developed and compared with the ANN models. In the models, the rm NH$_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality data such as pH, alkalinity, temperature, and rm $\NH_3$-N of previous time step. The model parameters were estimated using monthly data from Jan. 1993 to Dec. 1998, then another set of monthly data between Jan. 1999 and Dec. 2000 were used for verification. The predictive performance of the models was evaluated by comparing the statistical characteristics of predicted data with those of observed data. According to the results, the ANN models showed a better performance than the regression model in the applied cases.
Hyo-Sang Choo;Jin-Young Lee;Kyeung-Ho Han;Dong-Sun Kim
해양환경안전학회지
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제29권3호
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pp.255-269
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2023
Surface water temperature of a bay (from the south to the north) increases in spring and summer, but decreases in autumn and winter. Due to shallow water depth, freshwater outflow, and weak current, the water temperature in the central to northern part of the bay is greatly affected by the land coast and air temperature, with large fluctuations. Water temperature variations are large in the north-east coast of the bay, but small in the south-west coast. The difference between water temperature and air temperature is greater in winter and in the south-central part of the bay than that in the north to the eastern coast of the bay where sea dykes are located. As the bay goes from south to north, the range of water temperature fluctuation and the phase show increases. When fresh water is released from the sea dike, the surrounding water temperature decreases and then rises, or rises and then falls. The first mode of empirical orthogonal function (EOF) represents seasonal variation of water temperature. The second mode represents the variability of water temperature gradient in east-west and north-south directions of the bay. In the first mode, the maximum and the minimum are shown in autumn and summer, respectively, consistent with seasonal distribution of surface water temperature variance. In the second mode, phases of the coast of Seosan~Boryeong and the east coast of Anmyeon Island are opposite to each other, bordering the center of the deep bay. Periodic fluctuation of the first mode time coefficient dominates in the one-day and half-day cycle. Its daily fluctuation pattern is similar to air temperature variation. Sea conditions and topographical characteristics excluding air temperature are factors contributing to the variation of the second mode time coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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