영농지역에서 비점오염원인 농약의 살포가 수질환경에 미치는 영향과 유출량을 평가 하였다. 충북 괴산군 괴산읍 능촌리 일대 폐쇄권역에서 소수계내 물 중 잔류농약은 20종의 성분이 검출되었으며, 살균제 4종, 살충제 10종, 제초제 6종이었고, 검출범위는 0.008${\sim}$7.59 ppb 수준으로 배출수 기준보다 훨씬 못 미치는 수준이었다. 대하천 유입전 소수계 물 중 시기별 잔류농약 성분은 살균제가 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월 및 제초제는 5${\sim}$7월에 주로 검출되었고, 밭에 사용하는 농약보다 수도용 농약이 검출 빈도가 높았다. 또한 강우강도가 높을 때는 밭토양의 토사 유출로 밭에 사용하는 농약이 상대적으로 높게 검출되었다. 작물 재배조건별 검출된 잔류농약성분은 고추밭 토양 6종, 과수원 토양 4종, 참깨밭 토양 3종 및 논토양 5종으로 총 13종이 검출되었으며, 검출 범위는 0.001${\sim}$0.109 ppm 수준이었다. 공주시 정암면 고성리 영농지역의 소수계내 물 중 농약잔류성분은 13종(살균제2, 살충제6, 제초제5)의 성분이 검출되었으며 검출범위는 0.01${\sim}$7.21ppb 수준으로 잠정 배출수 기준보다 못 미치는 수준이었다. 농약 종류별 검출양상은 살균제는 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월, 제초제는 5${\sim}$6월에 주로 검출되었으며 강우시간별 물 중 농약잔류량은 강우시작 3${\sim}$5시간에 최고농도가 검출되었고 수도용 농약의 검출 빈도가 높았다.
연약지반 공사는 설계단계에서 고려하지 못한 변수들이 시공단계에서 발생되어 구조물의 안정성과 설계변경에 따른 공사비 증가의 원인이 된다. 본 연구는 충청북도 오창지역에 조성되는 산업단지 진입도로 조성구간을 연구대상으로 하며, 연약지반 처리공법으로 암버럭을 이용한 치환공법 및 사용하중을 고려한 과재성토를 연약지반 처리대책으로 선정, 구조물의 안정성 및 공기 단축으로 공사비 절감효과 분석에 목적이 있다. 연구구간의 연약지반 두께는 사질토 및 점성토 연약지반으로 2.4~5.5m로 규모가 작으나 지표하 1.5~5.9m의 지층사이에 불균등하게 분포하며, 침하발생은 크지 않으나 장래 부등침하와 단차 발생이 예상되어 연약지반 처리후 현장 계측결과를 분석하여 장래 침하거동을 예측하였다. 또한, 치환재료는 지역특성 및 경제성을 고려하여 양질토사를 암버럭으로 치환하여 안정성 증가, 공기단축 등으로 공사비 29%를 절감하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 제체내 간극수압 소산, 지하수위 변동 등의 예측과 실제 계측된 연약지반의 압밀과의 관계 등에 대한 추가적인 연구를 수행할 경우, 다양한 현장조건에서 연약지반 거동을 정확히 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
The objective of this research was to develop a relational database management system(RDBMS) to collect, manage and analyze data on agricultural non-point source(NPS) pollution. The system consists of the relational database for agricultural NPS data and data process modules. The data process modules were composed of four sub-modules for data input, management, analysis, and output. The data collected from the watershed of the upper Cheongmi stream and Geunsam-Ri were used in this study. The database was constructed using Apache Derby with meteorological, hydrological, water quality, and soil characteristics. Agricultural NPS-Data Management System(ANPS-DMS) was developed using Oracle Java. The system developed in this study can deal with a variety of agricultural NPS data and is expected to provide an appropriate data management tool for agricultural NPS studies.
The purpose of this study is to develop a grid based model for calculating the critical nonpoint source (NPS) pollution load (BOD, TN, TP) in Nak-dong area in South Korea. In the last two decades, NPS pollution has become a topic for research that resulted in the development of numerous modeling techniques. Watershed researchers need to be able to emphasis on the characterization of water quality, including NPS pollution loads estimates. Geographic Information System (GIS) has been designed for the assessment of NPS pollution in a watershed. It uses different data such as DEM, precipitation, stream network, discharge, and land use data sets and utilizes a grid representation of a watershed for the approximation of average annual pollution loads and concentrations. The difficulty in traditional NPS modeling is the problem of identifying sources and quantifying the loads. This research is intended to investigate the correlation of NPS pollution concentrations with land uses in a watershed by calculating Expected Mean Concentrations (EMC). This work was accomplished using a grid based modelling technique that encompasses three stages. The first step includes estimating runoff grid by means of the precipitation grid and runoff coefficient. The second step is deriving the gird based model for calculating NPS pollution loads. The last step is validating the gird based model with traditional pollution loads calculation by applying statistical t-test method. The results on real data, illustrate the merits of the grid based modelling approach. Therefore, this model investigates a method of estimating and simulating point loads along with the spatially distributed NPS pollution loads. The pollutant concentration from local runoff is supposed to be directly related to land use in the region and is not considered to vary from event to event or within areas of similar land uses. By consideration of this point, it is anticipated that a single mean estimated pollutant concentration is assigned to all land uses rather than taking into account unique concentrations for different soil types, crops, and so on.
기수역은 하천의 종횡단 방향으로 수질 하안 저질 재료 및 미지형이 변화하는 환경변화가 매우 큰 공간으로 이러한 환경의 질적 차이에 의하여 생물 서식처가 달라지는 특수한 공간이다. 본 연구는 신곡 수중보의 건설과 수중보 하류의 과도한 준설 등이 수리적인 여건 변화를 제공하였고 이로 인하여 사주 변화가 급격히 진행된 한강의 장항습지를 대상으로 하구습지의 공간적 변화 추이와 장항습지의 물리 생태적 특성을 분석하여 사주부 식생의 정착과 확장과정을 규명하였다. 그 결과 장항습지의 사주면적은 1985년과 비교하여 2006년도에는 6배정도로 습지가 확장되었고, 갈대군락은 점차 감소하는 반면 선버들 군락은 증가하였다. 또한 토층분석 결과 장항습지는 하천의 영향을 받아 형성되었으며, 습지의 중류역에서부터 목본류가 정착하여 상하류로 확산된 것으로 분석되었다.
최근 상수원 수질관리에 있어서 팔당호 수질악화에 직접적으로 영향을 주는 경안천 유역관리에 대한 관심이 증가하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 SWAT 모델을 적용하여 유역 내 점 비점오염원에 따른 오염물질 발생 특성을 평가하고자 하였으며, 연구결과는 향후 경안천 유역의 효율적인 수질관리를 위한 기초자료로서 도움이 되고자 한다. BASINS는 유역의 오염현황을 신속하고 용이하게 파악가능하고 예측모형의 입력자료를 자동적으로 생성해주기 때문에, BASINS 적용을 위한 공간입력자료인 유역 경계와 하천도, DEM, 토지 이용도, 토양도 등을 tool 형식에 맞게 변환하고 입력하여 SWAT과 같은 유역모델을 연구목적에 맞게 적용할 수 있었다. 연구목적에 맞게 모델을 적절히 적용하기 위하여 유량, SS, TN, 그리고 TP순으로 2004년부터 2008년까지 일별로 검 보정 하였고, 모델 통계 치와 효율 산정 및 산포도 작성을 통해 모델의 정량적, 정성적 모의특성을 판단하였다. 유량의 경우 실측값에 대한 모의 경향이 잘 반영 되었으며, SS, TN, TP의 경우 특정기간에서 과대 또는 과소평가 되었으나 유역이라는 광범위하고 복합적인 특성과 그 안에서의 복잡한 수질기작 등을 고려해 볼 때 허용할 수 있는 범위에서 실측값을 적절히 묘사한 것으로 판단되었다. 그러나 결과의 정확한 해석과 적용을 위해서는 보다 상세한 측정자료 확보 및 검 보정 작업이 필요하며, 특히 점오염원 배출현황에 대한 관측자료의 검증을 통해 이상 치들의 정확성을 개선할 필요가 있다. 년간 오염부하량을 산정한 결과, SS와 TP의 경우 강우량이 증가함에 따른 유출량 변화가 비점오염부하량 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. TN은 점오염부하량이 매년 유사한 범위에서 산정되였으나, 유량증가에 따른 질소성분의 희석이나 산화효과로 인하여 질소농도 감소가 비점오염부하량 감소로 나타났다. 수계오염총량관리 기술지침에 의해 산정된 배출부하량과 비교한 결과, 총량에서는 본 연구결과가 2${\sim}$3배 가량 더 작으며, 비점오염 부하량의 경우 더 큰 것으로 나타났다. 원단위를 이용하여 부하량을 산정할 경우 유달개념이 고려되지 않고 단순 강우유출비만을 고려하기 때문에 나타나는 결과라고 판단되였다. 연중 일정하게 나타나는 점오염원의 특성파는 달리, 비점오염원에 의한 부하량은 강우가 집중되는 6${\sim}$9월에 61.8${\sim}$88.7%수준으로 크게 증가하며 강우유출량에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었으나, TN과 TP는 평수기 및 저수기 (10${\sim}$5월)에 점오염원에 의한 영향이 크게 나타났다. 이는 저수기에 흐르는 경안천 유량의 많은 양이 용인시와 광주시에 위치한 환경기초시설의 방류량이며, 이에 따라 하절기 비점오염뿐만 아니라 저수기의 수질개선을 위한 관리 또한 적절히 필요한 것으로 판단되었다.
다목적 여과저류지에서 모래여재의 여과수 여과능, 적정한 표층폐색 제거주기 그리고 오염제거효율 등 설계와 운영요소를 파악하기 위하여 서로 다른 3가지 입경의 낙동강 준설토를 채운 파일럿 규모의 테스트베드를 운영하였으며, 여과저류지에서의 다양한 인공하천의 유속을 모사하기 위하여 표류수 유속을 0~40 cm/sec로 단계적으로 변화시켰다. 운영결과 여재표층의 슬러지를 7~13일의 주기로 제거함으로써 여과수량을 5~3 $m^3/m^2-day$로 유지할 수 있었고, 여과수량과 여재입경 그리고 표류수 유속 등의 차이에 의한 여과수의 수질차이가 없음을 알 수 있었다. 대부분의 오염제거는 표층 50 cm 부근에서 발생함을 알 수 있었고, 여과거리 2.4 m에서의 오염제거율은 탁도 80~95%, COD 20~30%, BOD 75~90%, T-N 5~20% 그리고 T-P 20~60%로, 주로 입자성 오염물의 제거율이 높은 것으로 나타났다.
농업 지역에서의 비점 오염원에 대한 기작과 발생을 해석하기 위해 많은 노력이 진행되고 있다. 또한 우리나라뿐 아니라 다른 나라에서도 수질 악화가 점점 심해지고 있는 것이 사실이다. 비점 오염물질은 직접유출과 기저유출로 분리되어 하천으로 이동된다. 보통 지하수는 지표수에 비여 수질이 양호하다고 여기지만 농업지역에서의 오염된 하천 주위의 지하수 오염은 심각할 수 있다. SWAT 모형은 용성 및 정확도가 높기 때문에 수문 및 수질 연구에 있어 국내외에서 널리 사용되고 있다. 하지만 SWAT 모형은 소유역별 수문학적 반응단위인 HRU를 이용하여 유역 내 수문 및 수질을 평가하는데, 소유역 내 HRU의 공간적인 정보를 표출하도록 되어 있지 않기 때문에 다양한 영농방법이 지표수 및 지하수에 미치는 영향을 공간적으로 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SWAT 모형의 단점을 개선할 수 있는 SWAT HRU Mapping module을 개발하였으며 이를 횡계 2리 유역에 적용하여 지하수 함양량 및 대수층 유입 $NO_3-N$ 부하량 및 농도를 분석하였다. 이에 따라 농경지에서 대수층으로 유입되는 $NO_3-N$ 부하량이 산림에 비해 상당히 많은 것으로 분석되었다. 또한 같은 밭 지역이라고 해도 재배되는 작물의 종류 및 시비량 등에 따라 대수층으로 유입되는 오염부하에는 상당히 다른 영향이 있을 수 있으며, 재배작물과 토양 특성에 따라 $NO_3-N$이 대수층으로 유입될 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 SWAT HRU Mapping module은 유역에서의 기저유출을 통한 오염원의 시공간적 분석을 하는 데 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
The Korean government has purchased land properties alongside any significant water bodies before setting up the buffers to secure water qualities. Since the annual budgets are limited, however, there has always been the issue of which land parcels ought to be given the priority. Therefore, this study aims to develop efficient mechanism for land acquisition priorities in stream corridors that would ultimately be vegetated for riparian buffer zones. The criteria of land acquisition priority were driven through literary review along with experts' advice. The relative weights of their value and priorities for each criterion were computed using the Analytical Hierarchy Process(AHP) method. Major findings of the study are as follows: 1. The decision-making structural model for land acquisition priority focuses mainly on the reduction of non-point source pollutants(NSPs). This fact is highly associated with natural and physical conditions and land use types of surrounding areas. The criteria were classified into two categories-NSPs runoff areas and potential NSPs runoff areas. 2. Land acquisition priority weights derived for NSPs runoff areas and potential NSPs runoff areas were 0.862 and 0.138, respectively. This implicates that much higher priority should be given to the land parcels with NSPs runoff areas. 3. Weights and priorities of sub-criteria suggested from this study include: proximity to the streams(0.460), land cover(0.189), soil permeability(0.117), topographical slope(0.096), proximity to the roads(0.058), land-use types(0.036), visibility to the streams(0.032), and the land price(0.012). This order of importance suggests, as one can expect, that it is better to purchase land parcels that are adjacent to the streams. 4. A standard scoring system including the criteria and weights for land acquisition priority was developed which would likely to allow expedited decision making and easy quantification for priority evaluation due to the utilization of measurable spatial data. Further studies focusing on both point and non-point pollutants and GIS-based spatial analysis and mapping of land acquisition priority are needed.
본 연구는 침엽수 인공림에서 강우와 유출에 따른 계류수 용존이온의 특성 밝혀보고자, 경기도 국립수목원 소재의 침엽수 시험림에서 강우, 유량, 용존이온을 조사하였다. 2005년 6월부터 2008년 9월까지 총 23개의 강수사상별 수질시료를 채수하여 분석한 결과 API 값이 낮을수록 유출량이 적었다. 유량변화에 따른 용존이온 특성으로는, $NH_4{^+}$, $K^+$, $Ca^{2+}$ 이온은 시계 방향, $Cl^-$, $NO_3{^-}$ 이온은 반시계 방향의 이력곡선을 나타냈으며, ${SO_4}^{2-}$, $Na^+$, $Mg^{2+}$ 이온은 이력현상을 보이지 않았다. $Cl^-$, $Na^+$, $NH_4{^+}$는 지하수의 영향으로 강수 이전 수준으로 농도가 유지되는 것으로, $NO_3{^-}$는 토양수의 영향으로 강수 이전 보다 높은 농도는 나타내는 것으로 판단된다. $Cl^-$, ${SO_4}^{2-}$, $Na^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$ 이온은 유출량 증가에 따라 강한 희석반응을 보였고, $NO_3{^-}$ 이온은 유출초기 희석 후 농도가 증가하였다. $NO_3{^-}$, $Ca^{2+}$ 이온은 강수 초기에 세탈효과를 나타냈다. 유출량 변화에 따른 이러한 농도변화 특성은 선행강수, 유출량, 지하수 등의 영향으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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