• Title/Summary/Keyword: watershed model HSPF

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Development of an Analytical Model of BOD(AMB) for Total Pollution Load Regulation (오염총량관리를 위한 분석적 BOD모델(AMB) 개발)

  • Kim, Gyeong-Seop;An, Tae-Jin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.33 no.6
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    • pp.775-782
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    • 2000
  • Water quality models can be applied to manage the regional water quality problems and to estimate the target and allowable pollution load in watershed effectively. Since the models such as QUAL2E, W ASP5 and HSPF need many data and are not easily applied in real systems, the water quality model, which would be simple and easily applicable, has been required. Thus, an Analytical Model of BOD(AMB) considering travel time of pollutant was developed for the total pollution load regulation in drainage basin. It was found that the main stream length of a sub-basin in the AMB should be shorter than 7km and the length of distributed pollutant load should also be shorter than 3.5km in a sub-basin. The basin in the AMB could be divided into sub-basins with almost same hydraulic characteristics and reaction rate constant satisfying the proposed stream length. The running results of the AMB in a small stream were very close to the results of QUAL2E, which is widely used one in the world. Therefore, the AlVIB can be used to regulate the total pollution load in drainage district by local government.rnment.

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Development and evaluation of watershed hybrid model using machine learning (머신러닝을 활용한 유역단위 하이브리드모델 개발 및 평가)

  • Sang Joon Bak;Gwan Jae Lee;Seo Ro Lee;Yeon Ji Jeong;Dong Hyuk Kum;Ji Chul Ryu;Woon JI Park;Kyoung Jae Lim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.212-212
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    • 2023
  • 비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

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Evaluation of the Effect of Agricultural Activity on Stream Water Quality by Watershed Modeling (유역모형을 이용한 농업활동이 수질에 미치는 영향평가)

  • Jung, KwangWook;Jung, Inkyun;Kang, SooMan;Kwon, Jinwook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.510-510
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    • 2016
  • 농업 비점오염원의 영향을 분석하고 여러 가지 대안(관리정책)이 수계의 수질에 미치는 영향을 평가하기 위해서 유역모형의 적용이 필요하다. 이러한 유역모형에는 모형의 복합성, 계산시간 등에 따라 simple method, mid-range model, detail model로 나눌 수 있다. Simple methods는 요구되는 자료가 작으나 그 결과의 정확성은 떨어진다. 반면에 detail model는 정확한 결과를 획득할 수 있으나 그만큼 방대한 자료와 모니터링을 요구하며, 보정 및 검증에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 특히, 복잡한 유역특성 및 축산오염원을 포함한 복잡한 특성들을 고려해서 모델링하기 위해서는 detail model이 필요하며 본 연구에서는 HSPF모델을 이용해서 그 영향을 분석하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 농업에 미치는 영향을 평가하기 위해서 청미천 유역 및 덕천천 유역을 대상유역으로 선정하여 그 영향을 분석하였다. 농업에 미치는 영향을 평가하기 위해서 유역내 투입된 비료사용량을 통계청 자료를 활용하여 산정후 적용하였으며, 축산 부산물중 자원화되는 축산 액비 및 퇴비량을 산정하여 그 영향에 대해 분석하였다. 또한 기존에 광범위하게 활용되고 있는 수질오염총량관리제도에서 산정되는 배출부하량에 유달율을 고려하여 점오염으로 입력하였으며, 직접방류되는 하수처리장도 함게 고려하여 구축하였다. 청미천 유역의 청미천1 지점의 BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간의 평균 관측값은 4.205mg/L, 3.844mg/L, 0.137mg/L이며 검정기간의 관측값은 2.741mg/L, 4.638mg/L, 0.144mg/L로 나타났다. BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간의 NSE는 -0.58, -0.20, -0.33이며, 검정기간의 NSE는 -0.26, -1.35, -3.54로 분석되었다. BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간의 RMSE는 2.65, 1.63, 0.12이며, 검정기간의 RMSE는 1.36, 1.64, 0.07로 나타났다. 덕천천 유역의 경우 국가관측망이 없어 동진강의 제일 말단 지점인 동진강3 지점의 BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간 평균관측값은 2.891mg/L, 3.455mg/L, 0.096mg/L이며, 검정기간의 관측값은 2.293mg/L, 3.223mg/L, 0.104mg/L로 나타났다. BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간의 NSE는 -0.20, -0.56, -0.49이며, 검정기간의 NSE는 0.24, -0.06, -0.19으로 분석되었다. BOD, T-N, T-P에 대한 보정기간의 RMSE는 1.53, 2.12, 0.05이며, 검정기간의 RMSE는 1.05, 0.98, 0.06으로 나타났다. 본 연구의 분석결과는 점오염원, 축산계비점오염, 토지계비점오염, 시비량, 배경부하로 구분하여 분석을 실시하였으며 분석결과 청미천 유역의 비점오염 기여율이 약 65%를 차지하고 있는 것으로 평가되었으며, 덕천천 말단에서는 약 37.7%의 비점오염물질이 하천수질에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기존 수질오염 총량관리제도에서 점오염의 감소에 의한 비점오염비중이 커지는 것으로 평가되었으며, 그 중 축산이 차지하는 비중이 상대적으로 높은 것으로 평가되고 있지만, 본 연구의 결과에서는 그보다 적은 수준이 수계에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

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