본 연구는 하천에서 가뭄으로 인해 나타나는 갈수현상 을 단기간의 유량의 감소로 모사하여 수질 및 부착돌말류 군집에 미치는 생태학적 영향을 인공수로에서 분석하였 다. 아크릴로 제작한 실내 인공수로에 부착돌말 인공기질 로는 슬라이드글라스를 설치하고, 부영양 저수지의 표층 수를 유입시켜 실험수로 이용하였다. 실험기간 중 부착돌 말 군체형성기 동안 모든 실험군의 유량은 6 L min-1, 이 후 유량감소기 동안 각 실험군의 유량은 NDF(No depletion of flow rate (Control): 6 L min-1), LDF (Low depletion of flow rate: 3 L min-1), 그리고 HDF (High depletion of flow rate: 1 L min-1)로 설정하였다. 유량감소의 영향을 비교하기 위하여 16일간의 실험기간 동안 유입수와 배출 수의 수온, 전기전도도, 용존산소, pH, 탁도, 부유물질, 영 양염 및 Chl-a 농도를 분석하였으며, 또한 부착기질의 Chl-a와 AFDM(ash free dry matter), 그리고 부착돌말류 의 조성과 세포밀도를 1일 간격으로 분석하였다. 광도는 처리 유량이 적어질수록 유의하게 증가했다(F=229.5, p= 0.000). NH4-N는 NDF보다 HDF에서 현저하게 높은 농 도를 유지하였다. 유입수의 SS 농도(100%) 대비 배출수의 SS 농도는 HDF에서 88%로 감소하였으며 LDF (97%)와 NDF (99%)에 비하여 높은 감소율을 보였다. 기질의 Chla는 NDF에 비하여 유량감소 처리군에서 약 2배 이상 유의하게 증가하였다(F=8.399, p=0.001). 또한 기질의 AFDM과 부착돌말류 총밀도는 NDF에 비하여 두 처리군 에서 유의하게 증가하였다(F=9.390, p=0.001; F=6.088, p=0.007). 실험기간 동안 대조군과 처리군 모두에서 Aulacoseira ambigua, Achnanthes minutissima, Aulacoseira granulata 등 총 3종의 부착규조류가 총 밀도의 10% 이 상을 보인 우점종으로 나타났고, 제1 우점종인 A. ambigua 는 LDF에서 가장 높은 밀도를 보였으며 HDF, NDF순 으로 생물량이 낮았다(F=8.551, p=0.001). 본 연구 결과, 인공 하천생태계에서 가뭄(갈수) 효과는 수질과 부착돌말 류 현존량에 유의한 변화를 야기하였으며, 특히 부착돌말 류 현존량이 유의하게 증가하였다. 이는 실제 하천에서 가뭄에 의한 생태계의 변화를 이해하는데 유용한 기초자 료를 제공할 것으로 사료된다.

This study aims at the examination of the relative characteristics of discharge and water quality in river basins using statistical methods. For it, water quality and discharge data was collected in observed stations of Nakdong river and carried out correlation analysis, regression analysis, factor analysis and cluster analysis. And it was investigated the applicability of water quality prediction using Nearest-neighbor method. As a result, it grasped a trenditional characteristics and mutual relations between discharge an water quality data. Therefore, this results were suggested the comprehensive data and methods for a management of water quality, effective operation and policy development in Nakdong river basin

수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MD

This study was carried out to measure the amount of outlet discharge and analyse the water quality from an agricultural reservoir. Joongpyong reservoir was selected as the monitoring site. Daily discharge was determined by measured water level data of delivery canal and the stage-discharge relation curve. The measured water discharge through culvert outlet of Joongpyong reservoir was 593,200m3 which was equivalent to irrigation depth 1,186mm during irrigation period in 1999. And water samples were taken from the surface water of reservoir and delivery canal, periodically. Temporal variation of water quality constituents such as water temperature, pH, EC, total nitrogen, total phosphorus were investigated. The result showed that pH was ranged 6.9 7.8, total nitrogen 1.39 4.11mg/L, total phosphorus 0.007 0.036 mg/L, respectively.