강우 초기 표면 유출에 의해 지표수로 전달되는 비점오염물질을 저감하기 위하여 고안된 초기우수처리 장치의 효율을 분석하였다. 장치는 파일럿 규모로서 실험실 수준의 분석 결과에 근거하여 설계되었다. 강우시 사전에 설정된 조건들에 따라 실험 장치로 채수를 실시하였으며, 24시간 동안 정치하여 침강에 의해 오염물질을 제거한 상등수의 수질을 측정하여 효과를 분석하였다. 총 9번의 강우에 대하여 평균적인 제거 효율은 총고형물질(Total Suspended Solid, TSS), 총인(Total Phosphorus, TP) 그리고 총질소(Total Nitrogen, TN)에 대하여 각각 87.4%, 75.3% 및 43.6%로 나타났다. 초기 강우 유출수 오염물질의 농도는 강우량과 강우강도가 증가함에 따라 증가되는 것으로 분석되었다. 이는 강우 초기 각 오염물질의 고형물질의 분율이 더 크기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구에서는 초기 강우시 발생하는 유출수에 의한 오염부하의 상당부분을 단순한 침강만으로 효과적으로 제거할 수 있다는 것을 검증하고자 하였으며, 특히 추가의 동력이나 화학물질의 투입 없이도 고형물질 분율이 높은 TSS와 TP의 제거 효율이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다변량 Monte Carlo 기법을 이용하여 무차원 누가강우량 곡선을 생성하였다. 이를 위해 30년 이상의 관측년수를 갖는 강우자료를 활용하여 강우사상을 분리하고 이를 무차원화하여 강우의 지역적, 시간적 변동성을 제거하였다. 그리고 이들 무차원화된 누가강우량곡선을 4가지 형태로 구분하여 강우자료 특성을 반영한 누가강우량 곡선을 생성하였다. 무차원 누가 강우량 곡선의 절점이 항상 0이상이고 전체의 합이 1이 되어야 하는 제약조건을 극복하기 위해 log-ratio 기법을 도입하였고 Monte Carlo 기법을 이용한 다변량 생성시 요구되는 정규화와 상관계수 반영의 문제점을 Johnson 시스템과 직교변환을 도입하여 모형에 적용함으로서 제약조건을 극복할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 강우변동생성기법은 실제 강우량 자료의 특성을 가공없이 반영할 수 있어 해당 유역의 특성을 정확히 반영할 수 있었고 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.
급격한 도시화에 따른 불투수 면적과 인구의 증가로 인하여 많은 양의 오염물이 배출되고 있고, 이로 인하여 지역 하천의 수질이 심각한 위협을 받고 있다. 특히 강우시 지표면의 쌓인 다량의 오염물질은 오수관으로 유입된 후 월류되어 하천으로 유입되기 때문에 이에 대한 연구와 관리시스템의 마련이 시급하다. 이에 본 연구에서는 청주시를 대상으로 도시배수구역의 유출특성을 분석하고 이에 영향을 미치는 인자를 추출 및 분석할 수 있는 통계적 분석방법을 제시 것에 목적이 있다. 선행된 연구를 참고하여 강우강도, 선행건기일수, 강우량과 5개의 수질분석항목(CODcr, BOD, SS, TN, TP)과의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였으며, 강우시 도시유출특성을 지배하는 인자에 대한 규명을 시도하였다.
RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is the empirical formular widely used to estimate rates of soil erosion caused by rainfall and associated overland flow. Among the factors considered in RUSLE, rainfall erosivity factor (R factor) is the major one derived by rainfall intensity and characteristics of rainfall event. There has been developed various methods to estimate R factor, such as energy based methods considering physical schemes of soil erosion and simple methods using the empirical relationship between soil erosion and annual total rainfall. This study is aimed to quantitatively evaluate the variation among the R factors estimated using different methods for South Korea. Station based observation (minutely rainfall data) were collected for 72 stations to investigate the characteristics of rainfall events over the country and similarity and differentness of R factors calculated by each method were compared in various ways. As results use of simple methods generally provided greater R factors comparing to those for energy based methods by 76 % on average and also overestimated the range of factors using different equations. The variation coefficient of annual R factors was calculated as 0.27 on average and the results significantly varied by the stations. Additionally the study demonstrated the rank of methods that would provide exclusive results comparing to others for each station. As it is difficult to find universal way to estimate R factors for specific regions, the efforts to validate and integrate various methods are required to improve the applicability and accuracy of soil erosion estimation.
This study analyzed the changes in the concentrations of organic matters in constructed treatment wetlands, coming from discharge water from a sewage treatment plant and non-point pollutant sources during rainfall events. At the beginning of a rainfall event, a massive amount of particulate organic matter flowed in, and was removed from the sedimentation basin (S1, S2); dissolved organic matter was removed after passing through stepwise treatment processes in the wetland. During dry period in the wetland, the removal efficiency rate for COD and TOC was -21 and -7%, respectively; during the rainfall event, the removal efficiency rate for COD and TOC were 47 and 43%, respectively. The highly-concentrated organic matters that flowd in at the beginning of the rainfall event was stabilized by various structures in the wetland before water discharge. Cyanobacteria blooms annually at the confluence of the So-ok stream and Daecheong Lake. Therefore, it is expected that the wetland will contribute significantly to reducing cyanobacteria and improving water quality in the area.
Soil loss is one of the significant disasters which have threatened human community and ecosystem. Particularly, Korea has high vulnerability of soil loss because rainfall is concentrated during summer and mountainous regions take more than 70% of total land resources. Accordingly, the sediment control management plan are required to prevent the loss of soil resources and to improve water quality in the receiving waterbodies. In this regard, the objectives of this study are 1) to quantify the effect of the Vegetative Filter Strip (VFS) on sediment runoff reduction and 2) to analyze the relationship of rainfall intensity and sediment runoff. For this, SATEEC and VFSMOD were used to estimate sediment runoff according to rainfall intensity and to quantify the effect of VFS on sediment runoff reduction, respectively. In this study, the VFS has higher impact on sediment reduction for lower maximum rainfall intensity, which means that the maximum rainfall intensity is one of significant factors to control sediment runoff. Also, the sediment with VFS considered was highly correlated with maximum rainfall intensity. For these results, this study will contribute to extend the applicability of VFS in establishing eco-friendly sediment control plans.
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).
본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 호우분리기법을 통해 한반도에 유발된 강우를 집중호우와 태풍강우로 분류하고, 지역별 강우특성 및 경향성 분석을 수행하였다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정하였으며, 이에 대한 정량적인 비교 및 평가를 수행하였다. 분석결과, 전기간 자료, 태풍강우 및 집중호우의 증가 및 감소율이 각각 상이하며, 증가 및 감소경향이 서로 상반되는 지점도 나타났다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행한 결과, 비교적 합리적인 미래확률강우량이 산정됨을 확인할 수 있었으며, 전기간 자료를 이용한 미래확률강우량과 비교한 결과 한반도 남부 및 동부지역에서 상대적으로 큰 차이가 나타났다. 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석 결과는 태풍 및 집중호우의 지역적인 변화특성을 잘 반영하는 것으로 나타나 수공구조물 설계 및 미래 기후변화와 관련된 치수대책 및 정책수립에 활용도가 높을 것으로 판단된다.
PURPOSES : The purpose of this study is to assess removal efficiency of non-point pollutants and applicability for non-point pollutant reduction facilities by conducting the demonstration project operation. METHODS : In order to analyze removal efficiency of non-point pollutants for facilities such as a grassed swale, a small constructed wetland, a free water surface wetland, a horizontal sub-surface flow wetland, and a sand filtration, the field data including specifications of facilities, rainfall, inflow and runoff rainfall effluent etc. was acquired after occurring rainfall events, and the acquired data was analyzed for removal efficiency rate to assess road non-point pollutants facilities using event mean concentration (EMC) and summation of load (SOL) methods. RESULTS : The results of analyzing rainfall effluent, non-point pollutant sources showed that total suspended solid (TSS), chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), chrome (Cr), zinc (Zn), and lead (Pb) can be removed through non-point pollutant reduction facilities by 60.3% ~ 100%. Especially removal efficiency of TSS, COD and BOD is relatively higher than removal efficiency of other non-point pollutant sources in all kind of non-point pollutant facilities. CONCLUSIONS : Based on the result of this study, even though natural type of non-point pollutant reduction facilities for roads occupy small areas comparing with drainage basin areas, most of non-point pollutant sources would be removed through the facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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