하구 및 호소 수질모형인 WASP4를 사용하여 수도권 상수취수 대안지점들에서의 장래수질을 모의하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환요소들, 인 순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였다. 1986년부터 1990년까지의 월별 댐유입량 및 방류량 자료를 사용한 계절별 물수지 분석에 의하여 모형의 경계단에서의 계절평균 유량 입력자료를 산정하여, QUAL2E 모형에 의하여 모의된 수질 입력자료와 함께 장래수질의 히절별 모의에 사용하였다. 또한 장래 오염부하량 및 취수 대안지점에서의 취수에 따른 민감도 분석을 수행하였다. 장래수질의 모의 결과, 여러 대안지점들 중 북한강 하류단 지점의 수실이 보든 수질항목에 대하여 가장 양호하며, 남한강 하류단 지점이 가장 불량한 것으로 나타났다. 또한, 북한강 대안지점에서 취수가 기손 취수지점에서의 오염도를 다소 증가시키나 그 정도는 미미한 것으로 나타났다.
2004 년 8월 목포 주변해역의 8개 지점에서 COD를 조사한 결과, 북항 앞바다에서 6.8 ppm, 영산강 하구둑 부근 해역에서 4.4 ppm, 신안비치 호텔 앞 해역에서 4.6 ppm으로 나타나 해양환경 기준치의 3 동급을 초과하고 있었고 나머지 지점에서는 2-3 등급 수준을 보였다. 총 질소 농도는 1.23-3.56 ppm으로 전 지점에서 3등급이상이었고, 총인의 농도는 0.07-0.12 ppm으로 2-3 등급 수질을 보였다. 이와 같은 수질 은 수산생물의 서식, 양식 및 해수욕 등의 해양레저활동을 하기에 부적합하며 공업용수와 선박의 정박 등에 이용 할 수 있는 수질 상태를 보였다. 육상으로부터의 목포 내항으로 유입되는 12개 지점의 점원 유입 부하량과 그 기여율을 조사한 결과, 전체 유입양중 영산강으로부터 유입되는 총질소의 양이 $49\sim89%$, 총인의 유입량도 85%를 차지하고 있어 목포 내항의 수질개선을 위해서는 영산강의 수질개선이 급선무이며, 다음으로 북항 하수처리장, 임암천, 남해 하수처리장의 방류수 중의 질소와 인을 우선적으로 제어해야 될 것으로 판단되었다.
2004년 강수량이 많았던 8월 목포 주변해역의 8개 지점에서 COD를 조사한 결과, 북항 앞바다에서 6.80 ppm, 영산강 하구둑 부근 해역에서 4.42 ppm, 신안비치 호텔 앞 해역에서 4.60 ppm으로 나타나 해양환경 기준치의 3등급을 초과하고 있었고 나머지 지점에서는 2-3등급 수준을 보였다. 총질소 농도는 1.23-3.56 ppm으로 전 지점에서 3등급 이상이었고, 총인의 농도는 0.07-0.12 ppm으로 2-3등급의 수질을 보였다. 이와 같은 수질은 수산생물의 서식, 양식 및 해수욕 등의 해양레저 활동을 하기에 부적합하며 공업용수와 선박의 정박 등에 이용 할 수 있는 수질 상태를 보였다. 육상으로부터의 목포 내항으로 유입되는 12개 지점의 점원 유입 부하량과 그 기여율을 조사한 결과, 전체 유입양 중 영산강으로부터 유입되는 총질소의 양이 70-93 %, 총인의 유입량도 31-91%를 차지하고 있어 목포 내항의 수질개선을 위해서는 영산강의 수질개선이 급선무이며, 다음으로 북항 하수처리장, 임암천, 남해 하수처리장 순으로 방류수 중의 질소와 인을 우선적으로 제어해야 될 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 수질오염 관리 측면에서 유역의 취약성을 평가하고 우선 관리가 필요한 지역을 선정하는 기법을 수립하고자 한다. 수질은 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 오염의 취약성을 평가하기 위해 다기준 분석 기법을 적용하였다. 다기준 평가기법은 다양한 평가 항목이 포함되는 의사결정 문제에 유용하다. 연구 절차는 평가 항목 및 가중치 결정, 항목별 평가자료 구축, 수질오염에 대한 취약성 평가 후 수질오염 관리가 필요한 유역 선정의 단계로 구성하였다. 평가 대상은 814개 소유역이다. 평가 프레임워크는 오염원, 확산 과정, 수자원 현황의 3개 그룹으로 구성되며, 각 그룹에 대한 하위 평가 항목을 선정하였다. 오염원 그룹은 중앙 및 지방 정부에서 제공하는 오염원 조사 결과, 농업 분야 자료, 토지 사용 현황 등을 적용하였다. 확산 과정 그룹은 강우, 토지 피복, 토양 등의 데이터를 사용하였으며, 수자원 현황은 하천의 흐름, 수질 및 수생 생태계 현황 등이 반영되었다. 유역 단위로 모든 항목에 대하여 가중치를 반영한 점수를 집계하고 취약지역을 선정하였다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
The distributions of chemical oxygen demand (COD) and suspended solid (SS) in Ulsan Bay were simulated and reproduced by a numerical ecosystem model for the practical application to the management of marine water quality and the prediction of water quality change due to coastal developments or the constructions of breakwater and marine facilities. Comparing the computed with the observed data of COD and SS in Ulsan bay the results of simulation were found to be good enough to satisfy the practical applications.
GIS와 하천수질 모델링과의 연계에 관한 연구는 점점 많아지고 계속되고 있는 실정이다. 그러나 해양모델링과 GIS와 연계한 연구는 많지 않다. 이번 연구에서는 해양모델을 GIS와 연계하는 측면을 고려해 보았다. 해양모델 중에 해수유동에 관한 모델 POM(princeton Ocean Model)을 선정하여 해양모델의 구동을 위해 자료를 만드는 것과 결과물을 도시하는 데 있어서 GIS를 사용한다. 그래서 기존의 해양모델을 사용하는 측면에서의 편이성을 도모하고, 또한 해양모델의 구동을 위해 자료 만드는 측면에서 정확성을 높이게 한다.
세끼투명도판에 의한 투명도의 측정은 무엇보다 취급이 간편하고 경제적이다. 투명도는 광량 및 광산란, 현탁물질, 수색 혹은 기초생물량 등이 복합적으로 반영되어 정해지는 것으로 알려져 있다(Buttenveld, 1995; Sanden and Hakanssen, 1996; Yajima, 1996). 투명도는 수질 측정항목에 거의 필수적으로 이용되고 있으나 자료가 정량적으로 분석되어 수질평가에 직접 이용된 사례는 비교적 적다. (중략)
대표적인 부영양화 해역인 일본의 뢰호내해를 대상으로 하여 해수ㆍ저질문의 욕존 산소와 영양염의 수수과정을 표현할 수ㆍ저질예측모델을 개발하여, 해역의 유입부하량과 수질의 응답특성, 부하량삭감의 영향해석 및 유입부하량과 수산자원의 관계 해석을 통하여 부영양화 해역의 수질관리방안에 대하여 연구하였다. 부하에 대응한 수질의 장기예측결과, 부하량과 수질의 응답특성이 해역에 따라 다르게 나타난다. 적상부하량의 간역추산방법으로서 인접해역의 부하영향 및 기여율을 포함한 부하삭감후의 수질예측에 대한 개산식을 제안하였다. 부하량 삭감효과의 수직계산결과 인(P) 뿐만 아니라 질소(N)의 부하삭감의 영향이 크게 기여함을 보였다. 유입부하량과 수산자원의 관계를 수질을 매개로 검토한 바, 뢰호내해와 같은 부영양화 해역에서는 유입부하량의 증가는 1차생산량의 증가에 반영되지만 2차생산 이후의 전송효율에도 한도가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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