Optimized BMP plans for controlling water quality using the Pareto trade-off surface curve in upper basin of Namgang Dam is proposed. The proposed alternatives consist of BMP installation scenarios in which the reduction efficiency of non-point pollutants is maximized in a given budget. The multi-objective optimization process for determining the optimal alternatives was performed without direct implementation of a watershed model such as SWAT analysis, thereby reducing the time taken. The shortening of the calculation time further enhances the applicability of the multi-objective optimization technique in preparing regional water quality management alternatives. In this study, different types of BMP are applied depending on the land use conditions. Fertilizer input control and vegetative filter strip are considered as alternatives to applying BMP to the field but only control of fertilizer input can be applied to rice paddies. Fertilizer input control and vegetative filter strip can be installed separately or simultaneously in a hydrologic response unit. Finally, 175 BMP application alternatives were developed for the water quality management of the upper river basin of Namgang dam. The proposed application alternative can be displayed on the map, which has the advantage of clearly defining the BMP installation location.
축산폐수처리에 광촉매공정을 적용하였을 때 운전변수 중 자외선 조사거리, 반응면적, 부유고형물(SS)농도, 컬럼직경이 처리율에 미치는 영향을 실험실 규모의 광촉매반응기를 사용하여 실험하였다. 최적운전조건은 자외선 조사거리 3 cm (7 cm 이하 권장), 반응면적 $3.6\;m^2$, SS농도 40 mg/L (300 mg/L이하 권장), 컬럼직경 5 mm (10 mm 이하 권장)로서 COD, 색도, coliform 제거율이 반응시간 300 min에서 각각 49%, 53% 100%로 나타났다. 최적운전조건에서 난분해성 COD의 제거율은 57%로 나타나 광촉매반응이 난분해성 유기물제거에 어느 정도 효과가 있는 것으로 나타났다.
해안지역에서 지하수 해수침투 저감을 위하여 해수 양수 관정을 가동할 때 해수정으로 많은 양의 담수가 낭비되는 사례가 있다. 해수 침투를 저감시키고 낭비되는 담수를 유용하게 활용하기 위하여 이중 양수정이 제안된 바 있다. 이중 양수정은 해수 양수를 위한 해안 쪽의 해수정과 담수 양수를 위한 내륙 쪽의 담수정으로 구성된다. 선행 연구에서는 담수정의 해수 비율을 최소화시키기 위한 해수정의 양수량을 산정하였으나 담수정의 해수비율이 1~15% 범위로 나타나 담수정에서 담수를 확보하기 어렵다고 판단하였다. 본 연구에서는 이송이 지배적인 상황에서 이중 양수정의 효과를 분석하였다. 연구 결과 담수정에서 저염도 지하수를 확보할 수 있음을 밝혔다. 또한 해안 유역 차원의 적정 지하수관리를 위해서는 담수정의 해수비율을 최소화하는 것 외에도 해수정으로 낭비되는 담수량을 최소화하는 것도 함께 고려해야한다.
효과적인 수질관리를 위해서는 수질정보의 기대수준에 맞는 신뢰성 있는 수질자료가 확보되어야 한다. 이런 점에서 볼 때 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정주기 등이 성패의 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해지고 있었기 때문에 수질 대표성이 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축 시 문제점을 과학적인 통계기법을 적용하여 개선한최적수질측정망구축시스템으로제시하였다. 구축된 최적수질측정망 구축시스템은 SAS 프로그램 버전 9.2를 기반으로 만들었으며, 이용자의사용편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 분석 데이 터형식은 자료 입출력 및 관리가 용이한 엑셀데이터를 사용하도록 하였으며, 관측지점별 데이터는 시트로만 구별하게 하였다. 시스템에서는 시계열 분석과 유사성계산을 하여, 각 수질의 변화패턴을 고려할 수 있는 상관계수를 활용한 다차원척도법을 적용하여 그 결과를 덴드로그램으로 제시하며, 그 결과를 활용하여 군집 개수를 결정한다. 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되며, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하면 된다.
Cho, Sohyun;Bak, Jonghun;Lee, Yeong Jae;Kim, Kyunghyun;Jung, Kang Young
한국환경과학회지
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제28권10호
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pp.873-885
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2019
In this study, a load duration curve was applied to the Jangseongcheon, one of the tributaries of the Yeongsan River, to assess whether the target water quality was achieved. In addition, pollution of the water body was investigated to develop and suggest the optimal management time with respect to polluted flow sections and monthly conditions. The average flow rates of sections JS1 and JS2 were $0.25m^3/s$ and $1.08m^3/s$, respectively. The BOD and T-P for water-quality standards at JS1 were rated at II, whereas the COD and TOC were rated at III, thus indicating a fair level of water quality. By contrast, the BOD at JS2 was rated at III, the T-P at IV, and the TOC at V, indicating poor water quality in this section. The load duration curve was plotted using the actual flow data measured in eight-day intervals for eight years from 2011 to 2018 at locations JS1 and JS2 in the Jangsungcheon Basin. In an assessment using the load duration curve on whether the target water quality was met at location JS1, all of the water quality parameters (BOD, COD, TOC, T-N, T-P, and SS) satisfied the target water quality. By contrast, at location JS2, parameters COD, TOC, T-N, and T-P exceeded target values by more than 50%, indicating the target water quality was not met. The discharge loads of locations JS1 and JS2 were analyzed to identify the reasons the target water quality was exceeded. Results revealed that the land system contributed considerably. Furthermore, the discharge load of JS2 accounted for more than 80% of the load on the entire basin, excluding that of JS1. Therefore, the best method for restraining the inflow of pollutants into the stream near location JS2 must be applied to manage the water quality of the Jangsungcheon.
RUSLE는 강우침식, 토양침식, 지형적 특징, 경작관리 등과 같은 유역 토양유실량 산정에 널리 사용되어 왔다. RUSLE 관련 매개변수 중 강우침식인자는 가장 민감도가 큰 요소로 그 신뢰성을 높이는 것은 정확한 유역 토양유식량 산정을 위한 필수조건이다. 국내에서는 유역의 토양침식을 조절하고 토양유실량 산정을 위한 강우침식인자 산정에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않고 연평균 강우량과 침식인자의 관계식을 이용하거나 TRB에서 제안한 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 빈도분석을 이용하여 강우침식인자를 산정하는 절차를 제안하였다. 다양한 재현빈도와 지속기간에 대해 계산된 강우침식인자는 지속시간에 따라 정규분포 형태로 나타났기 때문에 확률분포함수를 이용해서 강우침식인자를 산정할 수 있도록 적합분포함수를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통하여 유역의 토양유식을 효과적으로 조절하고 구조물에 대한 설계토양유실량을 계산하기 위한 최적의 강우침식인자를 산정할 수 있을 것으로 사료된다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 도시유역의 물 관련 재해의 심각성이 증가함에 따라 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수피해를 줄이는 것은 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 다기준의사결정기법을 이용하여 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수 피해 저감 효율을 극대화하기 위해 투수성 포장 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정한다. 과거에 비해 도시화가 많이 진행된 목감천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 목감천 유역의 27개 소유역을 투수성 포장 시설의 설치 가능지역으로 하였다. 2개의 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오에 따른 Coupled Model Intercomparison Project 6(CMIP6)의 6개 전지구모형(General Circulation Model, GCM)을 사용하여 연구대상지의 미래 월 강수 자료를 추정했다. 투수성 포장의 우선순위를 결정하기 위한 수량 평가 기준은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) 체계를 토대로 선정하였으며, 평가 기준별 투수성 포장 시설의 평가값은 국가통계자료와 Storm Water Management Model의 모의 값을 사용했다. 최종적으로 Fuzzy TOPSIS 및 Minimax regret 방법을 사용하여 투수성 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정했다. 결국 우선순위가 높은 지역은 목감천 유역의 상류 유역에 비해 도시화가 많이 진행되었고 인구밀도가 높은 하류유역에 집중되었다.
수질분야에서 물재해 안정성 강화를 위해 과거와 현재의 수질을 분석하여 예측하는 기술을 지속적으로 고도화하는 것이 필요하며 데이터 기반의 예측 모형이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 데이터 기반 모형은 복잡하고 광범위한 자료의 양을 기반으로 구축되기 때문에 보다 신뢰도 있는 결과를 얻을 수 있는 입력자료의 조합을 위한 상관관계 분석방법의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 보다 신속하고 정확한 데이터 기반의 수질 예측 모형을 구성하기 위한 선행단계로 Gamma Test를 적용하였다. 먼저 팔당댐의 다양한 수문조건에 따른 해당 유역의 복잡성과 정밀성이 재현된 과거와 현재의 일단위 수질을 최대한 확보하고자 물리적 기반 모형 (HSPF, EFDC)을 구동하였다. 팔당댐 수질예측지점과 팔당댐으로 유입되는 주요 하천의 수질을 대상으로 Gamma Test를 수행한 후 해석결과 (Gamma, Gradient, Standar Error, V-Ratio)를 통해 최적의 자료조합을 선정하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 데이터 기반 모형 구축 시 반복적인 수행과정을 생략하여 시간을 단축하면서 보다 효율적으로 최적의 입력자료를 선정할 수 있는 정량적인 기준을 보여준다.
In Korea, 64% of the land is known as mountain area, but the definition and classification standard of mountain are not clear. Demand for utilization and development of mountain area is increasing. In this situation, the unclear definition and scope of the mountain area can lead to the destruction of the mountain and the increase of disasters due to indiscreet permission of forestland use conversion. Therefore, this study analyzed the variables and criteria that can extract the mountain boundaries through the questionnaire survey and the terrain analysis. We developed a mountain boundary extraction algorithm that can classify topographic mountain by using selected variables. As a result, 72.1% of the total land was analyzed as mountain area. For the three catchment areas with different mountain area ratio, we compared the results with the existing data such as forestland map and cadastral map. We confirmed the differences in boundary and distribution of mountain. In a catchment area with predominantly mountainous area, the algorithmbased mountain classification results were judged to be wider than the mountain or forest of the two maps. On the other hand, in the basin where the non-mountainous region predominated, algorithm-based results yielded a lower mountain area ratio than the other two maps. In the two maps, we was able to confirm the distribution of fragmented mountains. However, these areas were classified as non-mountain areas in algorithm-based results. We concluded that this result occurred because of the algorithm, so it is necessary to refine and elaborate the algorithm afterward. Nevertheless, this algorithm can analyze the topographic variables and the optimal value by watershed that can distinguish the mountain area. The results of this study are significant in that the mountain boundaries were extracted considering the characteristics of different mountain topography by region. This study will help establish policies for stable mountain management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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