In this study, rainfall runoff characteristics according to peak concentration were analyzed using the water quality and flow data in the Geumho river, and the direction of nonpoint source management such as monitoring and management period by pollution source was derived. Peak Water Quality Concentration is the concept that utilizes the extreme value as the concentration of non-point pollution control standard with the highest water quality in the rainwater runoff. Using this method, the evaluation factors such as cumulative precipitation(total precipitation), peak water quality concentration, cumulative precipitation up to peak water quality concentration, time to peak water quality concentration, and EMC to peak water quality concentration were examined and long- Rainfall runoff characteristics of nonpoint sources were analyzed. The results of the analysis suggested proper monitoring and management method to manage nonpoint source.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.963-967
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2006
어떤 강우사상에 대해서 특정유역으로부터의 오염물질 유출특성은 첨두농도, 산술 평균농도, 첨두 오염물질 부하량, 평균 오염물질 부하량 또는 총 유출 부하량 등으로 나타낼 수 있다(이재수 등, 2001). 그러나, 대부분의 경우 강우시 발생하는 총 부하량이 개개의 농도 또는 첨두 부하량보다 더욱 중요하다. 그 이유는 유출사상이 비교적 짧고, 강우 유출수가 유입되는 수체, 특히 저수지나 댐 내에서는 어느 정도의 혼합 현상이 수반되므로 저수지내의 오염물질 농도는 강우로 인한 유출수(저수지로 유입되는)내 개개의 농도변화보다는 결국 총 부하량의 반응이기 때문이다. 특히, 저수지나 호수에서 질소와 인과 같은 영양염류에 대해서 총 부하량은 가장 중요한 수질영향 및 결정 변수일 수밖에 없다. 이와 같은 이유로 강우사상에 대한 평균농도 또는 유량가중 평균농도(EMC, event mean concentration)는 비점원 오염물질의 유출을 평가하는데 가장 적절한 인자로 인식되고 있으며, 가장 널리 이용되고 있다 (EPA, 1983). 본 연구에서 소하천 유역을 대상으로 유량과 수질농도를 실측하여 대상하천에 대한 수문자료를 구축하고, 오염부하모의 모형을 통해 대상유역에서의 강우사상별 오염부하량을 모의하였는데 모형의 보정은 실측된 유량자료를 활용하였으며, 실측된 수질농도자료와 유량자료로 산정한 오염부하량 자료를 통해 검증하였다. 검증된 모형에 대하여 100개의 강우사상에 대한 무작위 모의를 수행하였고, 결과자료를 활용하여 대상하천에 대한 강우-오염부하량의 상관관계식을 도출하였다.
An ILLUDAS-NPS model was developed which is able to compute pollutant loadings and the concentrations of water quality constituents. This model is based on the existing ILLUDAS model, and added for use in the water quality analysis process during dry and rainy periods. For dry period, the specifications of coefficients for discharge and water quality were used. During rainfall, we used the daily pollutant accumulation method and the washoff equation for computing water quality each time. According to the results of verification, the ILLUDAS-NPS model provides generally similar outputs with the measured data on total loadings, peak concentration and time of peak concentration for three rainfall events in the Hong-je Basin. In comparison with the SWMM and STORM models, it was shown that there is little difference between ILLUDAS-NPS and SWMM.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.482-486
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2005
불투수지역의 증가에 따른 도시지역의 비점오염원 해석 및 예측은 수자원 관리측면에서 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 실측자료의 부족, 오염물질 발생경로의 불명확, 간헐성, 강우 및 유역특성에 따라 오염부하량 및 첨두농도 등의 변화가 심하므로 인하여 연구에 어려움이 많은 실정이다. 이를 극복하기 위해서는 장기적인 자료수집과 국내실정에 맞는 모형개발이 이루어져야 할 것이다. 따라서, 본 연구에서는 초기강우에 의한 수질항목별 오염부하량 및 농도계산이 가능한 ILLUDAS-NPS 모형을 개발하였다. 본 모형은 국내의 도시지역 유출해석에 주로 사용되는 ILLUDAS 모형에 건기 및 우기시의 수질해석 과정들을 추가하여 해석되어 진다. 건기시의 경우 유량 및 수질 계산은 계수지정법을 사용하였으며, 우기시의 경우 유량계산은 기존 ILLUDAS 모형의 알고리즘을 이용하였고, 수질 계산은 일일 오염물 축적법과 쓸림방정식을 적용하여 계산시간별 오염물질 부하량 및 농도 등을 계산하였다. 모형의 검정을 위하여 홍제천 시험유역의 총 3가지 강우사상을 대상으로 검토한 결과 총부하량, 첨두농도, 첨두농도 발생시간 등에서 전반적으로 실측치와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, ILLUDAS-NPS 모형과 SWMM, STORM 등의 기존 도시유출$\cdot$수질 모형들에 의한 결과들의 비교에서 SWMM 모형과 다소의 차이는 있으나 대부분 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 추후, 합리적이고 보다 정확한 비점오염 해석을 위하여 도시지역의 건거시 오염물질의 축적율 및 초기강우에 의한 오염물질 쓸림량 등에 관한 실험 및 현장자료 축적이 필요하다.월이 긴 것으로 나타났다. 이러한 현상은 유입수가 저수지로 유입되면서 초기수위가 높은 경우에 운동량이 상대적으로 많이 소멸되기 때문으로 판단된다. 또한 탁수층의 두께도 8월 성층의 경우가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 이는 중층의 8월 수온분포 또는 밀도분포가 상대적으로 균일하기 때문에 연직방향 이송$\cdot$확산이 많이 이루어졌기 때문으로 판단된다.이는 토성간의 침투속도 및 투수속도의 경향이 반영된 것이다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 지수적으로 감소하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $I(mm)=I_{10}{\times}1.17{\times}e^{-0.0164s(\%)}$로 나타났다. 같은 조건에서 강우량과 유거수의 관계는 $Ro_{10}(mm)=5.32e^{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1229-1233
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2005
본 연구는 도시지역의 강우-유출로 인한 비점오염물질의 유출특성 및 배출부하량을 조사하기 위하여 영산강권역의 풍영정천을 대상으로 조사하였다. 대상 유역의 토지이용별 구분은 논지역, 하류공단 및 논$\cdot$산지 복합 토지 이용특성, 공단 지역, 도시 분류식 지역, 소유역 출구지역으로 구분하였다. 시료의 채취는 강우시 4회에 걸쳐 조사하였으며, 매회 시료 채취 주기는 강우유출이 발생하기 전부터 시작하여 첨두유출량이 발생때까지 $1\~2$시간 간격으로 채취한 후 강우 종료 후 유출량 변화가 없을 때까지 $9\~12$단계로 세분하여 유출량과 pH, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P의 농도를 측정 하였다. 토지이용별 비점오염물질의 유량가중평균농도(EMC : Event Mean Concentration)를 살펴보면, BOD의 EMC는 $4.43\~14.22mg/{\ell}$의 분포를 보였으며, 도시 합류식 토지이용 특성을 지닌 P-4지점에서 가장 큰 농도를 보였을 뿐만 아니라 타 토지이용 특성에 비하여 두드러지게 초기 오염물질 유출 현상을 나타내었다. COD의 EMC는 $8.27\~18.81mg/{\ell}$의 분포를 보였으며, BOD 수질농도와 같이 P-4 지점에서 가장 큰 농도를 갖는 것으로 나타났다. SS의 EMC는 $35.76\~358.86mg/{\ell}$의 분포를 보였으며, 소유역의 중간지점이면서 논$\cdot$산지$\cdot$공단지역의 토지이용 특성을 지닌 P-2 지점에서 가장 큰 농도를 나타내었다. 이는 조사기간(Event 1, Event2) 동안 상류의 자연형하천 제방공사로 인한 토사유출로 인하여 다소 높게 나타난 것으로 판단된다. 또한, 대상유역 전반적으로 초기 오염물질 유출 현상을 보였으며, BOD와 COD 수질농도의 분포양상과는 다르게 강우량 및 강우강도에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. T-N의 EMC는 $1.61\~7.13mg/{\ell}$의 분포를 보였으며, T-P는 $0.03\~0.46mg/{\ell}$의 분포를 갖는 것으로 나타났다.
Park Sung Chun;Oh Chang Ryol;Lee Youn Gil;Jung Chun Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1333-1337
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2005
본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 영산강 유역의 도시하천이며 합류식 배수계통을 갖는 용봉천을 대상으로 SWMM 모형을 적용하였다. SWMM 모형의 매개변수 최적화 및 검증자료로 사용하기 위하여 강우시 2회에 걸쳐 조사하였으며, 매회 시료 채취 주기는 강우유출이 발생하기 전부터 시작하여 첨두유출량이 발생때까지 $1\~2$시간 간격으로 채취한 후 강우 종료 후 유출량 변화가 없을 때까지 $9\~12$단계로 세분하여 유출량과 pH, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P의 농도를 측정하였다. 모형의 입력자료는 국립지리원의 지형도, 환경부의 환경지리정보, 농업과학기술원의 정밀토양도 등을 기초로 각 배수구역의 소유역을 분할하여 물리학적$\cdot$수리학적 매개변수에 해당하는 입력자료를 산출하였으며 그림1과 같다. 모형의 보정자료는 2004년 6월 17일에 실측한 자료를 이용하여 침투능 계수 및 축적계수와 지수, 쓸림계수를 보정하였고, 검증자료로는 2004년 7월 7일에 실측한 자료를 이용하여 검증자료로 사용하였다. SWMM 모델을 적용해서 강우유출에 의한 hydrograph와 pollutograph를 도출하여 부하량을 산정 하였다.
The purpose of the study is to analyze the sensitivity of the parameters that affect the runoff and water quality in the studied drainage basins. SWMM model is applied to the four drainage basins located at Namgazwa and Sanbon in Seoul and Gray Haven and Kings Creek in the USA. first of all, the optimum values of the parameters which have least simulation error to the observed data, are detected by iteration procedure. These are used as the standard values which are compared against the procedure. These are used as the standard values which are compared against the varied parameter values. In order to catch the effectiveness of the parameters to the computing result, the parameters are changed step by setp, and the results are compared to the standard results in flowerate and quality of the sewer. The study indicates that the discharge is greatly affected by the types of runoff surface, i.e., impervious area remarkably affects the peak flow and runoff volume while the surface storage affects the runoff volume at mild sloped basins. In addition, the major parameters affecting the pollution concentrations and loadings are the contaminant accumulation coefficient per unit area per time and the continuous dry weather days. Furthermore, the factors that affect the water quality during the initial rainfall period are the rainfall intensity, transport capacity coefficient and its power coefficient. Consequently, in order to simulate the runoff-water quality, it is needed to evaluate previous data in the research performed for the studied basins. To accurately estimated from the tributary areas and the rational computation methods of the pollutants calculation should be introduced.
Kim, Ji-Yeon;Kim, Jee-Hyun;Jung, Min-Kyoung;Ji, Yong-Dea;Hwang, Jae-Yup;Park, Soo-Young;Yu, Jay-Jung;Kim, Tae-Seung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.287-287
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2011
모니터링 자료의 부족으로 인하여 다양한 토지이용에서 발생하는 비점오염물질의 관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 환경부에서는 현행 토지계의 원단위를 세부적으로 분류하여 재산정하기 위하여 지목별로 장기 모니터링이 수행되고 있다. 특히, 산림 지역의 경우 도시 및 축산지역에 비하여 강우유출수의 농도는 낮더라도 유량적인 측면에 보았을 때 전체 수계에 대한 부하량 기여도는 매우 높다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 장기모니터링의 일환으로 산림지역에 대한 비점오염물질 유출 특성을 파악하기 위하여 모니터링 및 분석을 실시하였으며, 이러한 결과는 향후 비점오염원 평가기반을 마련하고자 한다. 본 연구는 활엽수지역을 대상으로 2010년 4월부터 10월까지 총 16회에 걸쳐 모니터링이 수행되었으며, 시료의 성분 변화를 막기 위해 냉장기능이 있는 자동채수기를 이용하여 시료를 채취하였다. 수질분석항목은 BOD, COD, DOC, SS, T-N, $NO_3$-N, $NH_3$-N, T-P, $PO_4$-P로 총 9가지 항목을 분석하였다. 강우사상에 대한 모니터링 결과, 총강우량은 7.0~76.5mm, 강우지속시간은 1~30hr, 평균 강우강도는 0.88~18.50mm/hr의 범위를 보이고 있으며, EMC(Event Mean Concentration, 유량가중평균농도)결과 BOD는 0.4~2.4mg/L, T-N은 1.156~14.777mg/L, T-P는 0.009~0.562mg/L인 것으로 나타났으며, SS는 1.8~71.9mg/L 로 비교적 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 농도 변화 및 유출경향의 패턴을 볼 때, 유량이 증가함에 따라 농도도 점점 증가하여 첨두유량이 발생된 후 감소하는 경향을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 우리나라의 경우, 시험유역을 대개 산지 소유역에 설치하는 경우가 많아서 일반적으로 지연시간이 짧은 경우가 많기 때문에 이 지역 역시 강우가 내린 후 계류유출량의 증가에 영향을 주는 강우의 유출속도는 비교적 빠른 것으로 나타났다. 그리고 단기 수문곡선상에서 강우량이 많을 시 유출이 빠르게 일어나 첨두 유량에 도달하는 시간이 짧고, 강우량이 적을 시에는 첨두 유량의 출현시간이 늦어지는 것을 볼 수 있었다.
This study was carried out to reveal the influence of discharge change on matters and stream water quality between pH, EC and dissolved matters obtained by observation of long-term and short-term on stream water quality and separated runoff components from stream water by using HYCYMODEL. From January in 1998 to September in 1999, it was estimated by relationships of character of water quality and discharge for the experimental watershed in Mt. Palgong. The results were summarized as follows : 1. Annual average pH values of stream water in 1998 and in 1999 were 6.48(6.22~6.89) and 6.52(5.75~7.18), respectively. The observed annual average pH values were maintaining identical values in general, but pH values decreased continuously during the four months after thinning in the experimental watershed. So thinning is suspected of the major cause for the decrease. 2. Annual average EC values of stream water in 1998 and in 1999 were $26.69(17.95{\sim}33.5){\mu}S/cm$ and $25.19(17.5{\sim}33.8){\mu}S/cm$, respectively. The observed annual average EC values were maintaining identical values in general. 3. As a result of the comparison of average dissolved ions of rainfall and stream water, $Na^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, $NO_3{^-}$, and $SO_4{^{2-}}$ showed minus values between incomings and outgoings. $Na^+$ and $NO_3{^-}$ among the dissolved ions of stream water showed the highest concentration out of cations and anions respectively. 4. By the change of pH value in stream water due to rainfall events, pH value decreased with increasing runoff as pH value increased before and after peak flow. 5. By the change of EC value in stream water due to rainfall events, EC value decreased with increasing runoff of first rainfall as EC value changed with runoff before and after peak flow. 6. As the runoff increased, the concentration of $Na^+$, $Ca^{2+}$, $K^+$, total cation, $Cl^-$, and $SO_4{^{2-}}$ in stream water lowered. On the other hand, the runoff decreased, their concentration in stream water tended to get high. But in terms of $NO_3{^-}$ and total anion, they turned out vice versa. $Mg^{2+}$ produced no reaction. 7. The base flow among runoff components separated by using HYCYMODEL influenced greatly on pH, EC, concentration of cation and anion.
Recently the water quality management policy has been changed from managing the point source to controlling the nonpoint sources (NPSs) because of TMDL program. Most NPSs are accumulated on the surface during dry periods. These accumulated pollutants are washed-off during a storm event and highly impairing the water quality of the receiving water bodies. Usually NPS has high uncertainty and is hard to control because of the variability of the rainfall and watershed characteristics. Also, NPS is derived from various land uses. The Ministry of Environment (MOE) is studying and monitoring the pollutant loads from each land use since 2007 to determine the unit pollutant loads. This research was a part of long-term monitoring program conducted to characterize the washoff and provide the mean EMC of artificial grassland. The average EMCs result of BOD, COD, DOC, SS, TN, NH4-N, NO3-N, TP, and PO4-P of the artificial grassland were deterined to 8.2, 17.5, 11.3, 110.1, 3.07, 0.20, 0.75, 0.86 and 0.08 mg/L, respectively. The results of statistical analysis conducted showed a low correlation to the contaminants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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