낙동강, 섬진강, 영산강, 그리고 금강 권역의 충적 대수층에서 해안선을 통하여 바다로 유출되는 지하수 해안유출량이 평가되었다. 증반산, 하천 유출과 같은 수문학적 주요 인자와 양적으로 비교하면 지하수 해안유출량은 상대적으로 많은 양이 아니다. 하지만 수문순환 과정에서 최하류라는 특징에 의하여 지하수 해안 유출의 개발은 환경적인 영향을 상대적으로 적게 받으며, 현재 물 부족으로 어려움을 겪고 있는 많은 해안지역에서 유용하게 사용될 수 있는 중요한 수자원이다. 유출량 평가를 위하여 기 조사된 지하수위 조사 자료와 Darcy의 법칙에 기반을 둔 평가방법을 이용하였다. 주요 변수의 산정에는 해안선의 복잡성과 해수쐐기의 영향을 고려할 수 있는 기술을 적용하였다. 연구결과 조사 대상 4개 하천 권역의 지하수 해안 유출량은 연간 18억$m^3$에 달하는 것으로 나타났다. 이는 권역별 강수총량의 2.3%에 이르는 수치이다. 지하수 개발 측면에서 는 낙동강 권역이 가장 유리한 것으로 나타났다.
As part of the Four Major Rivers Restoration Project, multifunctional weirs have been constructed in the rivers and operated for river-level management. As the weirs play a role in draining water from tributaries, the aim of this study was to determine the influence of the weirs on the water level of the Nam River, which is one of the Nakdong River's tributaries. Self-organizing maps (SOMs) and a locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) technique were applied to analyze the patterns and trends of water level and quality of the Nakdong River, considering the operation of the Changnyeong-Haman weir, which is located where the Nam River flows into the Nakdong River. The software program HEC-RAS was used to find the boundary points where the water is well drained. Per the study results at the monitoring points ranging between the junction of the two rivers and 17.5 km upstream toward the Nam River, the multifunctional weir influenced the water level at the Geoyrong and Daesan observation stations on the Nam River and the water quality based on automatic monitoring at the Chilseo station on the Nakdong River was affected strongly by the Nakdong River and partly by the Nam River.
본 연구는 만경강 유역의 수질 보전을 위한 기초자료를 얻기 위하여 만경강 본류와 이에 유입되는 지천을 선정하여 2001년 5월부터 11월까지 매월 수질 모니터링을 실시하였다. 만경강 유역내 본류 및 지천의 유기물과 영양염류 함량을 조사한 결과, 본류의 T-N은 3.78$\sim$12.68 mg/L였으며, 지천중 축산폐수가 유입되는 익산천의 농도가 가장 높았다. 본류의 T-P와 BOD는 각각 0.043$\sim$0.864 mg/L와 2.59$\sim$13.29 mg/L였으며, 지천중 익산천이 가장 높았다. 본류의 COD는 12.9$\sim$l19.5 mg/L였으며, 지천중 도시생활하수가 유입되는 추천이 가장 높았다. 만경강 유역 수질저하의 주 원인은 축산폐수였으며, 도시생활하수가 그 다음으로 중요한 원인으로 평가되었다. 만경강 본류의 T-N과 T-P는 하천의 유량이 증가하는 홍수기인 7$\sim$8월보다 장마전 갈수기인 5$\sim$6월에 높았고, COD는 장마전 갈수기보다 홍수기에 높았으며 장마가 완전히 끝난 영농후 갈수기인 9$\sim$11월에도 수질저하가 지속되었다. 만경강에 유입되는 지천중 전반적으로 수질오염이 심각한 익산천과 추천은 영농후 갈수기에 수질이 가장 저하되었고 상대적으로 홍수기에는 양호하였다.
Benthic macroinvertebrate communities and environments at the upper and lower sites of levees in the middle reaches of paenae stream, a tributary of the naktong river,were investigated in four seasons from August 1989 to may 1990. Current velocities were significantly fast at the loer sites than the upper sites of levees. Substratum compositions were also different between these two sites. Abundances of major species of benthic macroinvertebrates occurring in four seasons were primarily dtermined by temperature. in each location of levees, however, current velocities and substratum particle sizrs were important in determining species were generally higher than upper sites of levees. Biological indices were also high at the lower sites of levees. diversity, evenness and dominance indices were positively correlated with the quantity of the middle-sized large pebbles(3∼5cm in diameter) in stream bed.
4대강사업은 수자원 확보, 홍수방지, 수질개선 및 생태계 회복, 지역경제활성화 등의 다 목적성을 띤 사업으로 시작되었다. 그러나 본 사업의 적합성 및 타당성에 관한 사회적 논쟁은 아직도 진행 중에 있다 하겠다. 본 연구에서는 4대강사업에 대한 평가는 지속적으로 이루어져야 할 사안으로 보고 물관리시스템의 진화과정적 측면에서 분석하였다. 장기적 관점에서 현재의 물관리 시스템을 통합적 유역관리시스템을 구현하는 방향으로 개선하여야 할 필요성을 강조하고 유역을 단위로 하는 수생태계 통합관리방향으로 가야 한다. 이를 위하여 물관리기본법의 조속한 제정이 필요할 것이다. 물관리기본법(가칭)을 제정하기 위해 각 지자체별 조례제정과 내부 조직 개편이 필요하며, 통합 물 관리 체제 시스템구축을 위해 우선 중앙정부 부처 간의 이해관계와 사회적 합의가 필요하다는 점을 강조하였다.
'영산강살리기사업'은 하천의 원래 모습을 되살리고 새로운 수변공간을 조성하는 사업이다. 4대강살리기사업의 일환인 이 사업은 2009년 시작되었다. 2011년 10월 승촌보와 죽산보가 완공되었고, 하천양안에는 자전거 도로를 비롯하여 70개소의 수변공원이 조성되었다. 이 연구의 목적은 영산강살리기사업으로 조성된 수변공간과 자전거 도로를 이용하는 방문객의 이용행태와 만족도, 영산강살리기사업에 대한 평가 등을 분석하는 것이다. 방문객들은 산책, 자전거 타기 등과 관련한 여가 레저 활동을 목적으로 수변공간을 주로 이용하였고, 수변공간과 자전거 도로에 대한 만족도는 비교적 높았다. 영산강살리기사업에 대한 평가도 긍정적이었다. 그렇지만 수변공간 내의 편의시설 부족과 안내시설 개선이 주요 문제점으로 도출되었다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제5권1호
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pp.21-27
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2024
Harmful pet insects, if not controlled, can negatively affect people, plants and their surrounding environment. In Vietnam, all crops are regularly impacted by pest insects. In serious cases, crops can be totally destroyed by insect pests. Harmful insects that damage crops often grow fast and increase rapidly. Therefore, research on insects is crucial for managing pests, protecting crops, and forecasting pest situation in the following years. This study aimed to collect data regarding changes of pests on rice and corn as two main crops in four provinces in Red River Delta of Vietnam, including Thai Binh, Nam Dinh, Ha Nam, and Hung Yen, from 2018 to 2022. Primary data were collected from reports of government agencies and official statistics. Based on these data, this study evaluated changes of pest insects in five years, discussed reasons for such changes and response methods, and forecasted pest's behavior in the following years. Significant findings of this study include the fact that Vietnam has to face many difficulties to develop its agricultural sector. For insect management, an essential action is to do ground surveys to gather all related data including weather data, pesticide data, crop yield, and product quality. This information is meaningful for finding out causes of changes, understanding relationships between insects and surrounding factors, and predicting the situation in the following years.
본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 상관분석, 주성분 및 요인분석, 군집분석과 같은 통계분석을 통해 수질 특성을 분석하였다. 유기물질과 영양물질은 높은 상관관계를 가지고 있으며 봄철 및 가을철에 높게 나와 해당 계절에 대한 집중적인 수질 관리가 필요한 것으로 나타났다. 주성분 및 요인분석 결과 전체 분산의 82%를 유기물질, 영양물질, 자연, 기상 등 4개의 주성분으로 설명할 수 있으며 BOD, COD, TOC, TP 항목이 주요 영향요인으로 분석되었다. 군집분석 결과 계절별 유기물, 영양물질의 오염도를 고려하여 4개의 군집으로 분류하였으며 금호강 유역은 사계절 높은 오염특성을 나타내고 있었다. 따라서 지류 하천의 효과적인 수질 관리를 위해서는 시공간적 특성을 고려한 대책이 필요하며 다변량 통계기법은 수질 관리 및 정책 수립에서 유용하게 활용 가능할 것으로 분석되었다.
Drought is a natural disaster that can have serious social impacts. Drought's impact ranges from water supply for humans to ecosystems, but the impact of drought on river water quality requires careful investigation. In general, drought occurs meteorologically and is classified as agricultural drought, hydrological drought, and environmental drought. In this study, the BOD environmental drought is defined using the bivariate copula joint probability distribution model between the meteorological drought index and the river BOD, and based on this, the environmental drought condition index (EDCI-BOD) was proposed. The results of examining the proposed index using past precipitation and BOD observation data showed that EDCI-BOD expressed environmental drought well in terms of river BOD water quality. In addition, by classifying the calculated EDCI-BOD into four levels, namely, 'attention', 'caution', 'alert', and 'seriousness', a practical monitoring stage for environmental drought of BOD was constructed. We further estimated the sensitivity of the stream BOD to meteorological drought, and through this, we could identify the stream section in which the stream BOD responded relatively more sensitively to the occurrence of meteorological drought. The results of this study are expected to provide information necessary for river BOD management in the event of meteorological droughts.
The Yeongsan River, one of the four largest rivers in South Korea, has been facing difficulties with water quality management with respect to algal bloom. The algal bloom menace has become bigger, especially after the construction of two weirs in the mainstream of the Yeongsan River. Therefore, the prediction and factor analysis of Chlorophyll-a (Chl-a) concentration is needed for effective water quality management. In this study, Chl-a prediction model was developed, and the performance evaluated using machine and deep learning methods, such as Deep Neural Network (DNN), Random Forest (RF), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Moreover, the correlation analysis and the feature importance results were compared to identify the major factors affecting the concentration of Chl-a. All models showed high prediction performance with an R2 value of 0.9 or higher. In particular, XGBoost showed the highest prediction accuracy of 0.95 in the test data.The results of feature importance suggested that Ammonia (NH3-N) and Phosphate (PO4-P) were common major factors for the three models to manage Chl-a concentration. From the results, it was confirmed that three machine learning methods, DNN, RF, and XGBoost are powerful methods for predicting water quality parameters. Also, the comparison between feature importance and correlation analysis would present a more accurate assessment of the important major factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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