Estimation Error Analysis on the COD Loads due to the Sampling Intervals

관측간격에 따른 COD 오염부하 추정오차 분석

  • Cho, Hong-Yeon (Coastal Engineering Research Department, Korea Ocean R&D Institute) ;
  • Cho, Beom-Jun (Coastal Engineering Research Department, Korea Ocean R&D Institute) ;
  • Kim, Young-Ho (Coastal Engineering Research Department, Korea Ocean R&D Institute)
  • 조홍연 (한국해양연구원 연안개발연구본부) ;
  • 조범준 (한국해양연구원 연안개발연구본부) ;
  • 김영호 (한국해양연구원 연안개발연구본부)
  • Published : 2007.06.30

Abstract

The change patterns of the water quanity, water quality(WQ, exclusively COD in this study) and monthly / annual pollutant loads(PL) estimated using the daily effluent discharges and WQ measurement data are analyzed in the Nakdong river estuarine seadike. The contribution factor defined by the ratio of the water quantity range and WQ range shows that the PL pattern in this estuary is classified as the strongly flow(water quantity)-dominated situation. The estimated PL(EPL)s with respect to the increasing sampling periods, e.g., 2-days, 5-days, 7-days, and so on, show that the mean values of the EPLs remain nearly same, whereas the standard deviations of the EPLs have an obvious increasing trend. The PL values using the monthly-averaged water quantity and WQ measurement data could have approximately 100% estimation error in annual mean and $300\sim400%$ estimation errors in summer season because its confidence level is relatively low. It is recommended that the PL should be estimated using at least $10\sim20$ day interval data sets and also the water quantity(river discharges) and WQ should be measured at the intervals of at least 1 day interval and 5 to 7 days, respectively in summer.

낙동강 하구둑 지점의 1일 수량 및 COD 농도 관측자료를 이용하여 산정한 오염부하량을 기준(기준 오염부하량)으로 하여 관측간격에 따른 월별 및 연별 COD 추정 오염부하 변화와 수량 및 수질변화를 분석하였다. 수량 및 수질 변화비율을 이용한 영향인자 분석결과, 오염부하 양상은 흐름 강주도형(오염부하 추정에 흐름의 영향이 매우 큰 경우)으로 파악되었다. 또한, 관측간격 변화에 따른 추정 오염부하를 분석한 결과, 평균은 관측간격에 따라 큰 차이를 보이고 있지는 않으나, 표준편차가 관측일수가 증가함에 따라 뚜렷한 증가양상을 보인다. 월평균 수량 및 수질자료를 이용하여 추정한 오염부하량은 평균적으로 100% 정도, 특히 하계에는 $300\sim400%$ 정도의 추정오차가 발생할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서, 월평균 자료를 이용한 오염부하 추정은 신뢰수준이 매우 낮기 때문에 적어도 $10\sim20$일 이내의 관측간격 자료를 이용하여 추정하는 것이 권장되며, 하계의 수량은 1일 간격이 필수적이며, 수질농도는 $5\sim7$일 정도의 관측간격이 요구된다.

Keywords

References

  1. 조범준, 조홍연, 강성현 (2007). 수질자료 결측기간의 오염부하 추정기법 비교평가, 한국해안해양공학회지, 19(1), 45-56
  2. 조홍연, 김창일, 이달수 (2004). 강릉 신리천의 수량 수질분석 및 오염부하량 추정, 한국해안해양공학회지, 16(4), 196-205
  3. 조홍연, 채장원 (1998). 진해 마산만의 오염부하량 특성 분석, 한국해안해양공학회지, 10(3), 132-140
  4. 조홍연, 김창일, 오영민 (2006). 연안해역 퇴적물 입도분포 추정오차 분석, 한국해안해양공학회지, 18(2), 124-136
  5. 조홍연, 채장원 (1999). 진해 마산만의 환경관리를 위한 수질모델링, 한국해안해양공학회지, 11(1), 41-49
  6. 한국해양연구원, (주)백년기술 (2005). 해양오염 원격 감시체제 구축연구, 해양수산부
  7. Cerco, C.F., Noel, M.R. and Kim, S.C. (2004). Three-Dimensional Eutrophication Model of Lake Washington, Washington State, ERDC/EL TR-04-12, US Army Corps of Engineers
  8. Dai, T., Wetze, R.L., Christensen, T.R.L. and Lewis, E.A. (2000). BasinSim 1.0, A Windows-Based Watershed Modeling Package, User's Guide, Virginia Institute of Marine Science
  9. Novotny, V. and Chesters, G. (1981). Handbook of Nonpoint Pollution : Sources and Management, van Nostrand Reinhold Co
  10. Thomann, R.V. and Mueller, J.A. (1987). Principles of Surface Water Quality Modelling and Control, Harper & Row