The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

영산강을 대상으로 1992년부터 2009년까지 18년 동안 수집된 환경부 물환경정보시스템의 수질측정망 자료를 이용하여 수질 변동에 대한 장기적 경향을 통계 분석하 였다. 영산강 본류에 위치한 9개 지점(우치, 광주1, 광주2, 광산, 나주, 영산포, 함평, 무안1, 무안2)에서 월별로 표층 수에서 수질항목에 대해 측정하였고, 클로로필 a, 전기전 도도, BOD, TN, TP 자료를 시계열 형태로 정리, 분석하 였다. 경향분석은 MYSYSTAT 12 통계패키지를 이용하여 계절 맨-켄달 검정법과 LOWESS 검정법을 실시하였다. 경향분석 결과, 최상류 지점인 우치 정점에서 수질 항목 들의 수치가 증가하는 것으로 나타났으나 나머지 정점에 서는 전체적으로 클로로필 a와 더불어 수질이 개선되고 있는 것으로 확인되었다. 다만 클로로필 a (조류 발생), BOD, COD 등은 2007년 이후인 최근에 다시 수치가 증 가하는 것으로 나타나 이에 대한 원인조사와 대책마련이 필요할 것으로 사료된다.

최근 많은 연구에서 수리해석과 수질해석을 다루고 있는 EFDC 모형을 낙동강에 적용하여 수질해석의 적용성을 평가하고자 하였다. 낙동강 중하류에 해당하는 낙본 GH 구간과 HI 구간을 대상으로 2008년과 2009년의 수리해석과 수질해석을 수행하였다. 수질해석의 결과는 수온, COD, TOC, DO, TN, TP에 대해 실측자료와 비교하였으며, BOD의 경우 EFDC 모형에서 직접적으로 계산되지 않아 COD와 BOD의 환산식을 유도하여 환산된 BOD를 실측자료와 비교하였다. 금번 연구 결과를 실측자료와 비교하였을 때 EFDC 모형이 하천수리해석 뿐만 아니라 수질해석에서도 높은 재현성을 가지고 있는 것으로 판단되나 향후 국내 수질해석에 활용성을 높이기 위해서는 COD나 TOC와 관련된 BOD의 정확한 환산에 관한 연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 저유량에서 발산하는 문제를 해결하여 다양한 흐름과 불규칙한 하도단면을 반영하는 안정적이고 정교한 동적수질해석모형을 개발하는데 있다. 이에 본 연구에서는 기존 모형들의 저유량에서 발산하는 문제를 해결하고자 확산파 운동방정식 기법을 이용하여 수리해석모형인 DyHYD를 개발하였으며, 수질해석모형은 자생 BOD와 수온, DO, TN, TP 등 12가지 수질농도를 계산할 수 있는 DyQUAL을 개발하였다. 개발된 모형의 적용성을 검토하기 위하여

신뢰도 높은 수질 모의를 위해서는 유역 내 정확한 유출 모의가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 연속방정식과 운동파 근사에 의한 Manning의 식이 결합된 비선형 저류방정식에 근거한 하도추적법과 금일 강수량을 고려하여 시간적으로 가중 평균된 유출곡선지수를 산정하도록 개선된 지표유출계산 모듈이 수질 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 대표적 준분포형 모형인 SWAT에 탑재하여 충주댐 유역에 적용하여 각 개선모듈별 독립적인 분석과 전체 개선의 효

This study was conducted to evaluate characteristic of water quality in coastal sea of Incheon using a multivariate analysis. The analysis data in coastal sea of Incheon was aquired by the NFRDI data which was surveyed from March 1997 to November 2003. Eleven water quality parameters were determined on each survey. The results were summarized as follow ; Water quality in Incheon coastal sea could be explained up to 64.62% by three factors which were included in loading of fresh water and nutrients by the land(36.98%), seasonal variation(16.19%), and internal metabolism (11.24%). The results of time series analysis by factor score, in case of factor 1, station 1 influenced by Han river was shown to high factor score and station 3 located by outer sea was shown to low factor score. In case of factor 2, station 1 was appeared to high variation and station 3 was appeared to low variation. The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, station 1 which affected by Han river and station 4 which affected by sewage treatment plant was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In yearly cluster analysis, three group was classified and water quality in 2003 years due to high precipitation was different to another year. It could be suggested from these results that it is important to control discharge of fresh water by Han river and sewage treatment plant for water quality management of coastal sea of Incheon.

ILLUDAS-NPS 모형은 초기강우에 의한 수질항목별 오염부하량 및 농도계산을 위하여 개발하였다. 이 모형은 국내의 도시지역 유출해석에 주로 사용되는 ILLUDAS 모형에 건기 및 우기시의 수질해석 과정들을 추가한 것으로써 건기시의 경우 유량 및 수질 계산은 계수지정법을 사용하였으며, 우기시의 경우 유량 계산은 기존 ILLUDAS 모형의 알고리즘, 수질 계산은 일일 오염물 축적법과 쓸림방정식을 적용하여 계산시간별 오염물질 부하량 및 농도 등을 계산하였

This study was conducted to evaluate water quality in the Mankyung River using multivariate analysis. The analysis data which was surveyed from January 1996 to December 2002 in Mankyung river was aquired by the ministry of environment. Twelve water quality parameters were determined on each survey. The results were summarized as follow ; Water quality in the Mankyung River could be explained up to 74.90% by four factors which were included in loading of organic matter and nutrients by the tributaries(43.28%), seasonal variation(10.40%), loading of pathogenic bacteria by domestic sewage of Gapcheon (12.41%) and internal metabolism in river(8.81%). The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, Iksan river was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In monthly cluster analysis, three group was classified by seasonal characteristics. Also, in yearly cluster analysis, three group was classified. It is necessary to control the pollutant loadings by domestic sewage and livestock waste for water quality management of Mankyung river.

하천에서 동수역학적 흐름해석 및 오염물질의 이송-확산 해석을 수행하고, 불확실도 해석기법을 이용하여 신뢰도 해석을 수행할 수 있는 2차원 수질관리모형인 UUWQM(Unsteady/Uncertainty Water Quality Model) 모형을 개발하였다. 본 모형의 실제 적용을 위해 낙동강 중류부의 성주에서 현풍까지 35km 구간에 대하여 2차원 동역학적 흐름해석과 수질해석이 실시되었다. 민감도 분석을 통해 수질모형에 기여도가 큰 입력변수들을 결정하였

하천에서의 수질변동을 예측하기 위해 FOEA(First-Order Error-Analysis)와 Monte Carlo 모의를 적용한 추계학적 모형을 개발하였다. 영향메트릭스(Influential matrix)를 이용한 민감도 분석을 실시하여 주요 반응계수를 결정하였고, BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 최적화 기법을 사용하여 주요 반응계수 값을 산정하였다. 본 모형을 확정론적 수질해석과 동일한 실제 하도구간에 적용하여

환경문제에 대한 유동시뮬레이션은 수체에서의 오염 물질의 거동에 대한 정확한 예측과 보다 나은 이해를 위해 국지적인 상세한 분석이 종종 요구된다. 이 연구는 연안의 개발 및 거대항만개발계획이 야기하는 연안지역의 변화가능성을 발견하기 위한 2차원흐름과 분산모형의적용을 다루고 있다. 유한요소법은 복잡한 연안의 기하학을 실제와 유사하게 다를 수 있는 능력과 유연성 때문에 매력적인 방법이라 할 수 있는데, 본 모형은 유한요소법과 Galerkin의 가중잔차법에 의한 접근을 그 기초로 하였고, 개발된 모형은 부산 신항만지구에 적용되었다. 모형의 결과는 관측수심과 대상해역의 4개 지점에 비교하였으며, 모의된 흐름 패턴은 건설장소로부터 멀리 떨어져서 흐름의 영향을 받지 않는 지점에서의 관측자료와 유사한 양상을 보였다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터 이 모델이 항만계획과 관리 목적을 위한 다른 다수의 연구, 특히 흐름이 매우 복잡한 근해에 있어서의 오염확산과 흐름분석에 대해서 유용한 수단이 돌 수 있음을 알았다.

A study on the variational characteristics of water quality and phytoplankton biomass by principal component analysis(PCA) was carried out in Kogum-sudo from February to October in 1993. We analyzed PCA on biological factors such as chlorophyll α and phytoplankton cell numbers for centric and pennate diatoms, phytoflagellates, and total phytoplankton as well as physico-chemical factors as water temperature, salinity, transparency, dissolved oxygen(DO), saturation of DO, apparent oxygen utilization(AOU), chemical oxygen demand(COD), nutrient (ammonia, nitrite, nitrate, phosphate and silicate), N/P ratio and suspended solid(SS). The source of nutrients supply depended on the mineralization of organic matters and inputs of seawater from outside rather than runoff of freshwater. The phytoplankton biomass was changed within short interval period by nutrients change. And it was controlled by the combination of several environmental factors, especially of light intensity, ammonia and phosphate. The marine environmental characteristics were determined by the mineralization of organic matters in winter, by runoff of freshwater including high nutrients concentration in spring, by ammonia uptake and high phytoplankton productivity in summer, and phosphate supplied input seawater from outside of Kogum -sudo in autumn. And Kogum-sudo was separated with 2 regions by score distributions of PCA. That is to say, one region was middle parts of straits which was characterized by the mixing seawater and the accumulated organic matters, other one region was Pungnam Bay and the water around Kogum Island which was done by high phytoplankyon biomass and productivity year-round.

도시하천의 유출 및 수질특성을 홍제천 시험유역에서의 관측자료에 의하여 분석하였다. 시험유역의 수질은 건기시차집 관로에 의한 하수의 차단으로 비교적 양호한 수질을 보이는 반면, 이로 인하여 동기의 약 3-4개월동안에는 건천화의 현상을 보였다. 한편, 우기시에는 합류식 하수계통으로부터의 급격한 비점원 오염부하량의 증대를 보였다. 도시유출 및 수질을 해석하는 모형, SWMM, ILLUDAS, STORM, HEC-1 등을 적용하고 그 결과를 비교분석하였다. 또

This study was conducted to evaluate water quality in the Keum River estuary using principal component analysis. The results was summarized as follow; Water quality in the Keum River estuary could be explained up to 70.40% by three factors which were included in the inffluent loading by the Keum River and Kyungpo cheon(38.99%), seasonal variation and organic matter pollution(19.05%), sediment resuspension and internal metabolism(12.35%). For spatial variation of factor score, artificial pollutant loading is highest at st.1, below Keum River barrage, and decreases toward the outer sea. For annual variation of factor score, factor 1 was highly related to artificial pollutant loading, and it was greatly increased in 1994. Also, organic matter pollution, sediment resuspension and internal metabolism were increased to every year. is necessary to control the nutrient loading by Keum river and Kyongpo cheon for Water quality management of estuary.

낙동강 유역에서 수질예보시스템의 개발을 위해서 신뢰도해석 기법에 기초한 QUAL2E-AFOSM모형을 개발하였다. 왜관∼물금 구간에 대해 수리학적 부등류 해석을 실시하였고, 최적의 반응계수 추정을 위해 BFGS 기법을 사용하여 최적화 해석을 실시하였으며, 이를 기초로 하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 추계학적 해석을 위하여 AFSOM 기법을 적용한 신뢰도 해석을 수행하였다. 상류단과 주요 지류에서의 수질, 유량과 반응계수에 대한 변동성을 고려하였다.

During the last two decades, many industrial complexes for heavy and chemical industries have been established along the Korean coastline, thereby increasing the pollution materials burden on the coastal environment of seawater. Masan Bay is one of the most polluted coastal areas in Korea and the main soures of pollutants are domestic and industrial wastewater from Masan, Changwon. This study was aimed to evaluate relationships among the physicochemical parameters in the bottom water of Masan bay and to examine environmental factors affecting to pollutions of seawater by factor analysis. The factor loading, 1 is showed higher increasing inclination after 1989 year in station 1. The variance of pollutant materials is showed 43.7% in which the coastal inflow water is indicated external loadings(factor 1 : NO3- -N, TN, factor 4 : SiO2-Si) corresponded to domestic sewage, industrial wastewater, and earth-sands in the bottom water of Masan bay. And the internal loadings(factor 2 : SS, salinity, factor 3 : W.T., DO) are explained 33.8% corresponded the phenomena of sedimentary layer and oxygen concentration. Therefore, The external loadings are explained by the higher factor pollutantal variance in Masan bay.