역산이론을 이용한 연안 수질모형의 매개변수 추정

Parameter Estimation of Coastal Water Quality Model Using the Inverse Theory

  • 조홍연 (한국해양연구원 연안,항만공학연구본부) ;
  • 조범준 (원광대학교 토목환경도시공학부) ;
  • 정신택 (원광대학교 토목환경도시공학부)
  • Cho, Hong-Yeon (Voastal and Harbour Engineering Research Lab., Korea Ocean R&D Institute) ;
  • Cho, Bum-Jun (School of Civil, Environmental & Urban Engineering, Wonkwang Univ.) ;
  • Jeong, Shin-Taek (School of Civil, Environmental & Urban Engineering, Wonkwang Univ.)
  • 발행 : 2005.09.01

초록

모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량,퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수, 반응계수 등으로, 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용하여 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도턱포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항)해 역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 연직 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 한편, 관측자료와 추정매개변수를 이용한 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 괄측자료 범위의 $5.0\%$ 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.

Typical water quality (WQ) parameters defined in the governing equation of the WQ model are the pollutant loads from atmosphere and watersheds, pollutant release rates from sediment, diffusion coefficient and reaction coefficient etc. The direct measurement of these parameters is very difficult as well as requires high cost. In this study, the pollutant budget equation including these parameters was used to construct the linear simultaneous equations. Based on these equations, the inverse problems were constructed and WQ parameter estimation method minimizing the sum of squared errors between the computed and observed amounts of the mass changes was suggested. WQ parameters, i.e., the atmospheric pollutant loads, sediment release rates, diffusion coefficients and reaction coefficient, were estimated using .this method by utilizing the vertical concentration profile data which has been observed in Cheonsu Bay and Ulsan Port. Values of the estimated parameters show a large temporal variation. However, this technique is persuasive in that the RHS (root mean square) error was less than $5.0\%$ of the observed value ranges and the agreement index was greater than 0.95.

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