본 연구는 인천광역시의 주요 하천인 승기천의 현재 오염현황과 특성, 오염원을 분석하고 승기천 회복방안 마련을 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 승기천을 5 구간으로 나누어 10 회에 걸친 시료채취를 하였으며, 유량, pH, DO, SS, $BOD_5$, $COD_{Cr}$, T-P, TKN 등과 Zn, Cd, Cu, Cr 원소의 농도를 측정하여 강우와 무강우시 승기천으로 유입되는 각 구간별 오염부하특성, 연간 오염부하량을 선정하였다. 남동공단이 밀접해 있는 하류구간으로 갈수록 구간별 유입부하가 매우 컸으며 전 구간에 걸쳐 하천 수질 환경기준을 크게 상회함을 알 수 있었고, 인천연안 오염에 큰 영향을 끼칠 것이 우려되었다. 이를 해결하기 위한 방안으로 승기 하수처리장 처리수, 승기 하수처리장 처리수의 URC(ultra rapid coagulation) 재처리수의 순환과 승기천으로 직접 유입되는 하폐수를 차집 처리하는 것을 가정하여 수질을 예측해 봄으로써 승기천의 하천으로서의 역할 회복 방안을 모색해 보았다.
농업지역에서 발생한 오염부하량을 결정하기 위해 여러 토지이용형태 중에서 벚나무 재배지(단위 비점오염원)에서 발생하는 오염부하 특성을 조사하였다. 유출시 발생된 강우사상에서는 강우량과 유출수량의 상관계수가 0.5로 낮게 나타나 투수성을 예측할 수 없는 수준이었다. 강우량 20mm 미만인 경우에도 강우강도가 8.8 mm/hr 수준으로 높은 경우에는 유출이 발생하였으나 강우량이 47.4 mm로 많은 경우라 할지라도 긴 무강우일수와 약한 강우강도를 보인 경우에는 유출이 발생하지 않았다. 강우사상시 발생된 유출량과 SS, BOD, COD, TN 및 TP 오염부하량과의 상관계수는 SS에서 최저값 0.71을 보인 것 이외에는 모두 r ${\geq}$ 0.92로 매우 유의한 값을 나타냈다. 한편 SS와 다른 오염물질간의 오염부하상관성도 모두 r ${\geq}$ 0.73의로 유의한 값을 나타내었으므로 SS관리를 통해 유기물질과 영양염에 대한 제어도 가능함을 알 수 있다. 최고 TN농도는 시비활동에 의해 직접적 영향을 받은 Event의 유출수에서 발생하였다. 따라서 농경지에서 발생하는 유출수의 오염수준을 평가할 때에는 시비여부를 반드시 고려해야 할 것이다.
본 논문의 목적은 섬진다목적댐 유역의 하천을 대상으로 강우시에 단기 수질상태를 예측하기 위하여 병렬다중결선의 계층구조를 갖는 신경망이론을 이용하였다. 본 연구에 적용한 신경망이론의 학습알고리즘으로는 역전파알고리즘을 사용하였으며, 최적모형의 개발을 위해 모멘트법-적응학습율기법을 이용하였다. 하천 수질오염 부하량에 영향을 미치는 요소로서 상류로부터 유입되는 유입량과 수질인자인 BOD, COD, SS를 고려하였다. 섬진다목적댐 유역에 대해 단기 수질을 예측할 수 있는 다층신경망모형을 개발하기 위해 은닉층 노드수와 학습회수에 변화를 주어 각 수질인자별로 4가지씩 총 12개의 모형을 구성하여 학습을 실시하였다. 제안된 신경망모형의 검증을 위해 학습시키지 않은 수질자료를 예측한 결과 양호한 것으로 분석되었고, 하천수계의 단기 수질오염 예측에 활용할 수 있을 것으로 사료되었다.
The estimation of delivery ratio is a essential part of Korean Total Maximum Daily Loads (TMDL) procedure which needs a number of observed stream flow and pollutants data. If observed data were not sufficient, researchers have to find other alternatives. One of them is to make indirect data by using watershed models, such as Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and Hydrological Simulation Program - FORTRAN (HSPF) and so on. In this study, indirect daily data was made by using SWAT model. To build the Byongseong-SWAT model accurately, crop cultures are reflected by handling the MGT.file in SWAT model. Especially, mass of manure and schedule of crop culture are inputted through investigating domestic research papers as well as fieldwork. After calibrating SWAT model in comparison with the 22-years flow and pollutants observed outlet data, the delivery ratio of Byongseong watershed is calculated by using daily simulated data during 2004-2007. Empirical equations for delivery ratio through multi-regression analysis are developed by using meteorological and physical factors such as flow, watershed area, stream length, catchment slope, curve number (CN) and subbasin's pollutant discharge loads.
According to the technical guideline of water pollutant load management, the rainfall captured ratio which can be estimated by the empirical formula is an important element to estimate reduction loads of non-point pollutants water quality control basin. In this study, the rainfall captured ratio is altered to stormwater captured ratio considering its meaning in the technical guideline of water pollutant load management, and the new empircal formula of stormwater captured ratio is suggested. In order to do this, we calculate stormwater captured ratio by using the hourly rainfall data of seven urban weather stations (Busan, Daegu, Daejeon, Gangreung, Seoul, Gwangju, and Jeju) for 43 years. The regression coefficients of the existed empirical formula cannot reflect the catchment properties at all, because they are fixed values regardless of regions. However the empirical formula of stormwater captured ratio has flexible regression coefficients by runoff coefficient(C), so it is allowed to consider the characteristics of runoff in catchment. It is expected that reduction loads of storage based water quality control basin can be more reasonably estimated than before.
본 논문에서는 유역과 강우특성을 통합하여 오염물질 부하량을 계산할 수 있는 접근방법을 제시하였다. 이 기법의 기본적인 개념은 특정유역에서 강우시 발생하는 오염물질의 유량 가중평균 농도, 즉 EMC 변화는 오로지 강우패턴에 의해 결정된다는 가정에 기초하고 있다. 이러한 가정은 적어도 유역의 토지이용에 급격한 변화가 없고(적어도 강우가 집중되는 경작기간동안) 점 오염원이 적은 농촌유역에서는 타당하다. 따라서, 다양한 농촌유역과 강우 패턴 조건에서 조사된 많은 EMC 자료가 있다면 EMC와 토지이용, 그리고 강우특성 사이의 유용한 경험적인 관계식을 도출할 수 있을 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 9개의 서로 다른 유역에서 51개의 독립적인 강우사상에서 조사된 EMC 자료를 이용하여 강우시 발생하는 EMC 값을 예측할 수 있는 도구를 개발하였다. 통계학적인 검토결과 개발된 경험식은 실제 측정한 EMC 값을 양호한 수준에서 예측할 수 있는 것으로 판명되었을 뿐만 아니라 EMC 자료와 유효 강우량에 기초하여 강우일, 주, 월, 년 단위의 부하량을 산출이 가능하였다. 또한, EMC 값과 유효 강우량에 의해 계산된 부하량으로부터 산출한 원 단위를 기존의 잘 알려진 경험적 원 단위와 비교 평가하였다.
Pollutants from urban pavement consists various kinds of substances which are originated from dry deposition, a grind out tire, corrosive action of rain to pavement and facilities and raw materials of the road etc.. These are major pollutants of urban NPS (Non-point source) during rainfall period. However there is not enough information to control such pollutants for appropriate management of natural water quality. In this study of transportation areas, three monitoring stations were set up at trunk road, urban highway and national road in Gyeongnam province. Runoff flow rate was measured at every 15minutes by automatic flow meters installed at the end of storm sewer pipe within the road catchment area for water quality analysis. Data was collected every 15 minutes for initial two hours of rainfall. Additional samples were collected 1-4 hours interval till the end of rainfall. The monitoring parameters were $COD_{Mn}$, SS, T-N & T-P and heavy metals. The average EMCs of TSS and $COD_{Mn}$ were 62.0 mg/L and 24.2 mg/L on the city trunk road, which were higher than those of urban highway and national road, indicating higher pollutant loads due to activities in the city downtown area beside the vehicle. On the other hand, the average EMC of T-N and T-P were in the range of 2.67-3.23 mg/L and 0.19-3.21 mg/L for all the sampling sites. Heavy metals from the roads were mainly Fe, Zn, Cu and Mn, showing variable EMCs by the type of road. From the TSS wash-off analysis in terms of FF(first flush) index, first flush phenomenon was clearly observed in the trunk road(FF : 0.89-1.43). However, such mass delivery behavior was not apparently shown in urban highway(FF : 0.90-1.11) and national road(FF : 0.81-1.41).
The MFFn(Mass First Flush) was analyzed for various rainy events(monitoring data from 2008 to 2009) in Transportation area(Highway, National road, Trunk road). Estimated MFFn using SWMM was evaluated by comparison with observed MFFn. MFFn was estimated by varying n-value from 10% to 90% on the rainy events. The n-value increases, MFFn is closed to '1'. As time passed, the rainfall runoff was getting similar to ratio of pollutants accumulation. The result of a measure of the strength of the linear relationship between observed data and expected data under model was good ($R^2$=0.89). Pollutants runoff loads by volume showed Highway 26.6%, National road 44.8%, Trunk road 35.0% at the MFF20(20% by total runoff). A case of MFF30, pollutants runoff loads by volume showed Highway 40.2%, National road 54.3%, Trunk road 46.8%. According to the results, Initial precipitation basis were Highway MFF30, National road MFF20, Trunk road MFF30 when the Non-Point source control facilities set up.
Nowadays, the importance of non-point source pollution treatment is being emphasized. Especially, the easy runoff characteristic of highly concentrated pollutants in the roads makes the circumstance more complicated due to impermeability of roads. When the pollutants flow into steam it could make water quality in stream worse and it also causes a bad influence in the aquatic ecosystem because the effluents of rainfall-runoff may contain indecomposable materials like oil and heavy metals. Therefore, we tried to figure out the property of non-point source pollution when it is raining and carried out an assessment for the property of runoff for non-point source pollution and EMC (Event Mean Concentrations) of the essential pollutants during this study. As the result of the study, the EMC was BOD 5.2~21.7 mg/L, COD 7.5~35.4 mg/L, TSS 71.5~466.1 mg/L, T-N 0.682~1.789 mg/L and T-P 0.174~0.378 mg/L, respectively. The decreasing rate of non-point pollutant in Chungyang-Hongsung road indicates the maximum decrease of 80% until 5 mm of rainfall based on SS concentration; by the rainy time within 20~30 minutes, the decreasing rate of SS concentration was shown as 88.0~97.6%. Therefore it was concluded that it seems to be possibly control non-point pollutants if we install equipments to treat non-point pollutants with holding capacity of 30 min. It is supposed that the result of this study could be used for non-point pollutants treatment of roads in Chungyang-Hongsung area. We also want to systematically study and consistently prepare the efficient management of runoff from non-point source pollution and pollutant loading because the characteristics of non-point source pollution runoff changes depending on different characteristics and situations of roads and rainfall.
This study analyzed the characteristics of stormwater runoff by rainfall type in orchard areas for two years. Effluents were monitored to calculate the EMCs and runoff loads of each pollutant. The runoff characteristics for nonpoint sources from vineyards were also inspected based on independent variables that affect runoff such as rainfall and rainfall intensity. The average runoff loads of each pollutant from vineyard_A and vineyard_B were found as follows: BOD 39.13 mg/$m^2$, COD 112.13 mg/$m^2$, TOC 54.98 mg/$m^2$, SS 1,681.8 mg/$m^2$, TN 18.29 mg/$m^2$, and TP 4.06 mg/$m^2$, which indicates that the COD's runoff load was especially high. The average EMCs from vineyard_A and vineyard_B, which represents the quality of rainfall effluent, were also analyzed: BOD 3.5 mg/L, COD 11.5 mg/L, TOC 5.2 mg/L, SS 211.7 mg/L, TN 1.774 mg/L, and TP 0.324 mg/L. This suggested that the COD, as an indicator of organic pollutants, is high in terms of EMCs as well. As rainfall increased, the EMCs of BOD, COD, TOC and SS kept turning upward. At a point, however, the high rainfall brought about dilution effects and began to push down the EMCs. Higher rainfall intensities led to the increase in the EMCs that displays the convergence of rainfall. Low rainfall intensities also raised pollutant concentrations, although the concentrations themselves were slightly different among pollutants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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