섬진강 상류에 위치한 옥정호의 연직 수온 분포 계절 변화에 대한 시변화 모델 연구를 수행하였다. 미공병단에서 개발한 CE-QUAL-W2모델 구조에 기초하여 호수를 3개의 지류, 50개의 상하류 구획 그리고 49개의 수층으로 구성하였으며 일년동안의 연직 수온 및 유속 분 포를 시뮬레이션하였다. 호수내 5개 지점에서 매월 측정된 연직 수온 분포 자료를 이용하여 보정하고 검증하였다. 또한, 시뮬레이션한 연중 수위 자료 변화를 관측된 자료와 비교하여 호수내 물수지를 확인하였다. 모델 예측값은 실측값과 적절한 일치를 보였으나 7월 관측 자료에서 다소 차이를 보였다. 이것은 우리나라에서 여름 장마동안 급격한 수리 현상 변화를 모델이 표현할 수없는 점과 이 기간동안 사용된 기온자료의 정확성이 부족하였기 때문인 것으로 사료된다. 모델 결과는 옥정호대부분 수역에서 연중 $4^{\circ}C$ 이상을 유지하여 계절에 따른 전도현상이 없는 것을 보여준다. 그러나 상류 얕은 수역 (수심 20미터 이내)에서는 수온이 $4^{\circ}C$ 이하로 떨어지며 겨울에 물이 얼어 흔합이 일어나는 것으로 나타났다. 본 연구로부터 옥정호는 빈혼합 호수라는 결론을 얻었다. 이러한 결론은 위도 $20^{\circ}C$ 부터 $40^{\circ}C$ 사이에 위치한 호수는 일회혼합이라는 일반적 경향과는 크게 다르다. 시뮬레이션한 유속 분포를 검토한 결과 여름 장마기간동안 상류에서 유입되는 물은 수온에 의한 밀도 차이로 인하여 호수 중층으로 유입되는 것이 확인되었다.
As meteorology is the driving force for lake thermodynamics and mixing processes, the effects of climate change on the physical limnology and associated ecosystem are emerging issues. The potential impacts of climate change on the physical features of a reservoir include the heat budget and thermodynamic balance across the air-water interface, formation and stability of the thermal stratification, and the timing of turn over. In addition, the changed physical processes may result in alteration of materials and energy flow because the biogeochemical processes of a stratified waterbody is strongly associated with the thermal stability. In this study, a novel modeling framework that consists of an artificial neural network (ANN), a watershed model (SWAT), a reservoir operation model(HEC-ResSim) and a hydrodynamic and water quality model (CE-QUAL-W2) is developed for projecting the effects of climate change on the reservoir water temperature and thermal stability. The results showed that increasing air temperature will cause higher epilimnion temperatures, earlier and more persistent thermal stratification, and increased thermal stability in the future. The Schmidt stability index used to evaluate the stratification strength showed tendency to increase, implying that the climate change may have considerable impacts on the water quality and ecosystem through changing the vertical mixing characteristics of the reservoir.
본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기후변화시나리오를 이용하여 기후변화와 유역유출특성에 따른 환경영향을 평가하였다. SWAT모형을 이용한 미래 댐 유입량 평가, HEC-ResSim 모형을 이용한 댐 안전성 평가 및 하류 유황분석을 수행하였다. 또한, 기존 수질관측자료를 이용하여 Seasonal-Kendall Test를 통해 수질변화 추세에 대해 분석하였고, SWAT과 HEC-ResSim 모형으로 도출된 방류량 및 지류유출량을 Qual2E모형에 적용하여 미래 수질변화 추세에 대해 분석하였다. 다음과 같은 유역 통합환경검토 기법은 하천환경에 대한 과학적 물환경 관리 체계를 확보하고, 기후변화 등 새로운 환경문제에 선제적으로 대응하기 위한 지침을 마련할 수 있을 것이다.
하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.
The Doam lake watershed was designated as a non-point pollution management area in 2007 to improve water quality based on watershed management implementation. There have been studies of non-point source reduction with respect to the watershed management impacting the pollutant transport of the reservoir. However, a little attention has been focused on the impact of water quality improvement by the management of the dam operation or the guidelines on the dam operation. In this study, the impact of in-lake management practices combined with watershed management is analyzed, and the appropriate guidelines on the operation of the dam are suggested. The integrated modeling system by coupling with the watershed model (HSPF) and reservoir water quality model (CE-QUAL-W2) was applied for analyzing the impact of water quality management practices. A scenario implemented with sedimentation basin and suspended matter barrier showed decrease in SS concentration up to 4.6%. The SS concentration increased in the scenarios adjusting withdrawal location from EL.673 m to the upper direction(EL.683 m and EL.688 m). The water quality was comparably high when the scenario implemented all in-lake practices with water intake at EL.673 m. However, there was improvement in water quality when the height of the water intake was moved to EL.688 m during the summer by preventing sediments inflow after the rainfall. Therefore, to manage water quality of the Doam lake, it is essential to control the water quality by modulating the height of water intake through consistent turbidity monitoring during rainfall.
The completely mixed flow and plug flow (CAP) water quality model was developed for streams with discontinuous flows, a condition that often occurs in low base flow streams with in-stream hydraulic structures, especially during dry seasons. To consider the distinct physical properties of each reach effectively, the CAP model stream network can include both plug flow (PF) segments and completely mixed flow (CMF) segments. Many existing water quality models are capable of simulating various constituents and their interactions in surface water bodies. More complicated models do not necessarily produce more accurate results because of problems in data availability and uncertainties. Due to the complicated and even random nature of environmental forcing functions, it is not possible to construct an ideal model for every situation. Therefore, at present, many governmental level water quality standards and decisions are still based on lumped constituents, such as the carbonaceous biochemical oxygen demand (CBOD), the total nitrogen (TN) or the total phosphorus (TP). In these cases, a model dedicated to predicting the target concentration based on available data may provide as equally accurate results as a general purpose model. The CAP model assumes that its water quality constituents are independent of each other and thus can be applied for any constituent in waters that follow first order reaction kinetics. The CAP model was applied to the Geum River in Korea and tested for CBOD, TN, and TP concentrations. A trial and error method was used for parameter calibration using the field data. The results agreed well with QUAL2EU model predictions.
A long-term resuspension of small particles, called persistent turbidity, is one of the most important water quality concerns in the dam reservoirs system located in North Han River. Persistent turbidity may incur aesthetic nuisance and harmful effect on the ecosystem health, in addition to elevated water treatment costs for the drinking water supply to the Seoul metropolitan area. These sufferings have been more intensified as the strength and frequency of rainfall events increase by climate change in the basin. This study was to analyze the effect of an extreme turbidity flow event that occurred in 2006 on the serial reservoirs system (Soyang-Uiam-Cheongpyung-Paldang) in North Han River. The CE-QUAL-W2 model was set up and calibrated for the river and reservoirs system using the field data obtained in 2006 and 2007. The results showed that Soyang Reservoir released turbid water, which was classified as the TSS concentration is greater than 25 mg/L, for 334 days with peak TSS of 264.1 mg/L after the extreme flood event (592.7 mm) occurred between July 10 and 18 of 2006. The turbid water departed from Soyang Reservoir reached at the most downstream Paldang Reservoir after about 20 days and sustained for 41 days, which was validated with water treatment plant data. Since the released water from Soyang Reservoir had low water temperature and high TSS, an underflow formed in the downstream reservoirs and vertically mixed at Paldang Reservoir due to dilution by the sufficient inflow from South Han River.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
In recent years the human impact on the environment becomes increasing lift threatening, calls for the better management of resources. In field of water quality of river flow, the best way to conserve water quality is specific efforts to control the pollutant loadings and treat the loadings in the basin to reduce the discharge of pollutant loadings to river. But in general the water quality influenced by the dam discharge. Especially in dry season, it is more dominant way to improve the water quality which contaminated with the pollutant loadings from the basin. The dam discharge amounts of the 2 dams in the Keum River that maintain the down stream water quality were estimated for the year of 1999, 2001, 2006, 2011, in case of irrigation and non-irrigation seasons. The pollutant loadings for the basin are estimated with the planning of treatment plants construction schedule for every sub-basins. The river flow rates were considered low flow as 2.33 year low flow and 10 year low flow. The QUAL2E model was used as a tool of simulation.
Kumar, Sunil;Sarkar, Mahasweta;Gurajala, Supraja;Matyjas, John D.
Journal of Information Processing Systems
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제4권2호
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pp.41-52
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2008
In this paper, we discuss a novel reservation-based, asynchronous MAC protocol called 'Multi-rate Multi-hop MAC Protocol' (MMMP) for multi-hop ad hoc networks that provides QoS guarantees for multimedia traffic. MMMP achieves this by providing service differentiation for multirate real-time traffic (both constant and variable bit rate traffic) and guaranteeing a bounded end-to-end delay for the same while still catering to the throughput requirements of non real time traffic. In addition, it administers bandwidth preservation via a feature called 'Smart Drop' and implements efficient bandwidth usage through a mechanism called 'Release Bandwidth'. Simulation results on the QualNet simulator indicate that MMMP outperforms IEEE 802.11 on all performance metrics and can efficiently handle a large range of traffic intensity. It also outperforms other similar state-of-the-art MAC protocols.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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