• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.147-147
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• 2023

낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.36 no.5
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• pp.378-385
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• 2014

The chlorophyll-a concentration in algae bloom warning system of Hangang basin did not predict the cyanobacteria dominance. In this study, suggest the predicting indicator of cyanobacteria dominance through analyzing the environmental factors affecting on the cell count of cyanobacteria. Firstly, the dominance of algae was analyzed with seasonal variation during Jan. 2012~Sep. 2013. The diatom dominated phytoplankton communities during the period of January~April. In the May~June, the green algae dominated. And, the dominance of algae was changed to cyanobacteria in the July~August. Also, the environmental factors affecting to cyanobacteria blooms ; nutrients (TN, TP), temperature, precipitation, dam-discharge were evaluated during the study period. Rather than temperature factor, relatively low dam discharge causes cyanobacteria to grow rapidly and create a blooms. The low dam-discharge may increase the water retention time. Finally, it is proved that a low ratio of TN to TP (<29:1) can favour the development of cyanobacteria blooms. Thus, the predicting indicator (TN:TP) have need to apply to the alarm bloom warning system of Hangang basin.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.91-102
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• 2007

To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1167-1181
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• 2021

In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.449-449
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• 2018

최근 국내 하천과 호수에서 수온상승 및 기후변화로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타남에 따라 녹조발생원인과 예측에 대한 중요성이 빠르게 인식되어가고 있다. 이에 본 연구에서는 보 구간의 연직 수온분포를 분석하고, 측정된 수온분포와 유해 남조류 세포수를 바탕으로 수체안정화도와 남조류의 발생을 비교하였다. 낙동강수계의 8개보를 선정하여 2015년 1월부터 2016년 12월까지 주 1회, 수심 1m 간격으로 측정한 수온을 분석했으며, 유해 남조류 세포수는 환경부 조류경보제 및 수질예보제에서 측정한 자료를 사용하였다. 수온 모니터링 분석 결과 2015년과 2016년 모두 5월 이후 수온성층이 형성되었고, 8월에 비교적 강한 수온성층이 형성되는 것으로 나타났다. 특히 칠곡보와 강정고령보에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났는데 이는 수심이 깊고 체류시간이 긴 지형적 특성에 의한 것으로 판단된다. 형성된 수온성층은 안정된 상태로 지속되지 않고 주로 강우 시에 상 하층간의 수온구배가 줄어들어 혼합되는 전도현상이 관찰되었다. 수체안정화도 산정 결과 역시 2015년, 2016년 모두 수온성층 결과와 비슷하게 5월에 수체안정화도가 급증하다 9월 이후에 크게 감소하는 경향을 보였으며, index별로 Schmidt stability, Bouyancy Frequency 항목에서 이러한 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 5월 이후 수체안정화도가 증가하는 시기에 남조류 세포수의 현존량도 증가하는 것으로 관찰되어 남조류의 발생과 수체안정화도의 증가는 시기적으로 일치하는 것으로 나타났다. 수체안정화도와 남조류 세포수와의 상관성은 2016년이 높았으며 그중 강정고령보에서 상관계수가 Schmidt stability는 0.78, Bouyancy frequency는 0.65로 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 2015년의 경우 9월 이후 수체안정화도와 수온이 감소하였지만 남조류 세포수는 증가하여 경향이 일치하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 저수온성의 남조류가 우점했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 조류 발생 및 예측 등을 효과적으로 재현하는데 있어 자료로 활용하기 위해서는 지속적인 수질 모니터링 및 기상인자 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.52-52
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• 2022

남조류 (cyanobacteria)의 대량증식에 의한 녹조현상은 수질 악화 및 수중 생태계에 악영향을 끼친다. 기존 연구에서는 시아노박테리아 증식에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 식별하였다. 특히, 최근 (2020)에 수행된 한 연구는 2013년부터 2018년까지 4대 강에 위치한 16개의 지점에서수집된 세 가지 환경 변수, 수온, 유속 및 인(phosphorus)농도 데이터를 사용하여 시아노박테리아 발생에 대한 예측 모델을 개발하였으며 온도가 남조류에 발생에 대한 가장 지배적인 요인임을 시사하였다. 온실가스 배출에 의한 기온의 상승으로 특징되는 기후변화는 전 지구에 급격한 환경변화를 유발하고 있으며 이는 남조류 증식에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국의 4대 강에서 다년간 수집된 수온(℃) 및 녹조 (cells/㎖) 데이터에 기반하여 온도-환경변수 민감도 (scaling)를 분석함으로써 기후변화와 남조류 증식의 연관성을 판단해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.108-108
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• 2019

낙동강에는 2010-2012년 4대강 사업 완료 후 8개의 다기능 보가 설치되었다. 보 설치로 인해 물의 체류시간이 증가하고 보 상류에는 정체수역이 광범위하게 형성되었다. 이후 지속된 가뭄과 여름철 고온현상이 겹치면서 남조류의 과잉성장(녹조현상)이 빈번히 발생하여 수생태계 건강성에 문제를 초래하는 등 사회적 이슈로 자리잡게 되었다. 조류의 과잉성장을 해결하기 위해 정부에서는 총인(TP) 방류수 수질기준 강화, 펄스형 방류기법 운영 등 대책을 추진하였으며, 녹조 우심지역을 선정하고 지역 특성에 맞는 대응방안을 수립하여 추진하고 있으나, 그 효과가 국부적이고 일시적이어서 근원적 대책 마련이 필요한 실정이다. 일반적으로 남조류의 과잉성장에 영향을 미치는 요소는 높은 영양염류(질소, 인)와 유기물 농도, 고온과 안정적인 성층강도, 그리고 남조류의 생리적 특성 등으로 매우 다양하기 때문에 정확한 발생 원인의 분석이 어려운 경우가 많다. 그러나, 보에 의해 흐름이 조절되는 하천에서는 유량, 유속 및 수온성층 등이 남조류 성장과 천이특성에 가장 민감한 영향을 미친다. 선행 연구사례에서는 유량과 남조류 생체량이 서로 반비례 관계를 가진다는 점과 상 하층간의 온도차(수온성층)가 남조류 우점과 밀접한 관련이 있다는 것을 보였다(Sherman et al. 1998). 따라서 최근 국내에서도 보의 관리수위를 낮추어 유속을 증가시키고 체류시간을 감소시켜 녹조문제를 완화하려는 노력이 추진 중이다. 하지만 하천의 수질은 물리적, 화학적, 생물학적 요인들의 복잡한 상호작용의 결과이므로, 단기간의 측정 결과로 보 수위 저하의 효과를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 이를 과학적으로 평가하기 위해서 수리 수질 생태의 연동해석이 가능한 수치모델을 활용할 필요가 있다. 수치모델은 매개변수를 충분히 보정한다면, 다른 모든 요인은 동일한 조건에서 보 수위 저하만의 영향을 예측하는데 활용가능하다. 본 연구의 목적은 낙동강 수계 중류에 위치한 칠곡보-강정고령보 구간을 대상으로 3차원 수리 수질모델인 EFDC를 구축하고, 실측 자료를 이용하여 모델을 보정한 후 보 관리수위의 저하운영 시나리오에 따른 수질과 남조류의 시 공간적 변동 특성을 분석하는데 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.9
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• pp.789-798
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• 2016

Frequent algal blooms at major river systems in Korea have been serious social and environmental problems. Especially, the appearance of cyanobacteria with toxic materials is a threat to secure a safe drinking water. In order to model the behaviour of cyanobacteria cell number, an exclusive causality analysis using prewhitening technique was introduced to delineate effective parameters to predict the cell numbers of cyanobacteria in Seungchon Weir and Juksan Weir along Youngsan river system. Both input and output transfer function models were obtained to explain temporal variation of cyanobacteria cell number. A threshold behaviour of water temperature was implemented into the model development to consider winter characteristic of cyanobacteria. The implementation of water temperature threshold into the model structure improves the predictability in simulation. Even though the input output transfer model cannot completely explained all blooms of cyanobacteria, the simple structure of model provide a feasibility in application which can be important in practical aspect.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.208-208
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• 2020

지구온난화와 하천환경의 변화로 수질 오염이 심각해지고 녹조 현상 등의 피해가 증가하고 있다. 특히, 기후변화로 인해 온도와 강우량의 변동성이 동시에 증가하고 있어 하천의 수환경 관리측면에서 어려움이 증가하고 있다. 최근 하천 개발 사업으로 인한 인공 구조물 축조로 하천의 오염도 변화는 중요한 논점으로 대두되었으며, 그에 따라 정확한 수질 전망이 요구되고 있다. 녹조평가에 있어 주요 대리변수(proxy variable)로 chlorophyll-a(Chl-a)가 사용되고 있지만, Chl-a는 규조류와 남조류(cyanobacteria) 모두에서 발견되는 지표로서, 녹조의 유해성을 Chl-a 수질 지표만을 사용하여 판단하기에는 한계가 있다. Chl-a뿐만 아니라 수질에 대한 유량, 온도, 영양염류 등의 영향 또한 기존 연구에서 밝혀진 바 있다. 하지만 기존의 물리기반의 결정론적모형은 수질의 추계학적(stochastic) 특성을 반영하는데 제한적이며, 다양한 수문기상학적 조건을 고려한 시나리오 기반의 분석을 수행하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점의 보 건설 이후 수문기상 자료를 이용하여 유해 남조류 개체수와 관계있는 수문기상학적 요인을 평가하고 최종적으로 Bayesian Poisson Regression 기반의 중·장기 녹조 예측 모형을 개발하였으며, 해설결과에 대한 불확실성 정보도 제공할 수 있도록 하였다.