매년 수질안전관리와 관련한 사건사고는 끊임없이 발생하고 있으며, 과거의 여러 사례에서 보여지듯이 수질오염으로 인한 피해는 후대까지 지속되는 인류의 끔찍한 재앙을 낳았다. 물은 인간을 비롯한 모든 생태계에 있어 가장 밀접하고도 필수적인 요소이기 때문에 철저한 유지 및 관리가 필요하다. 하지만 인간의 물 공급원인 호수나 하천은 지형적 특성상 오염 후 회복이 어려우며, 경제적인 부분은 물론, 획기적인 수질정화기술이 제시됨에도 불구하고 인구증가와 활발한 인간활동으로 그 수준을 따라가지 못하는 실정이다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자의 편의를 위해 Matlab GUI로 제작한 수질의 오염정도를 간단히 예측해 볼 수 있는 수질 예측 모델에 대해 소개하고자 한다. 본 연구에서 소개하는 수질 예측 모델은 well-mixed, steady state라는 가정 하에 자연수역의 형태와 외부 오염 유입 등을 고려하여 알고자하는 지점의 수질 위험정도 판단이 용이하다. 또한 편리한 조작과 간단한 데이터 입력만으로도 수질오염정도의 판단 기준이 되는 여러 지표로 분석 가능하기 때문에 환경공학도들의 자가학습 툴(Self-Learning Tool)로도 효과적일 것으로 기대된다.

오염발생부하량을 억제하고 환경 친화적으로 지역을 개발할 수 있는 유역중심의 수질관리정책으로 수질오염 총량관리제를 도입하게 되었다. 하지만 총량 관리제의 시행에도 불구하고 낙동강 주요지천인 남강 하류부의 수질이 2005년 이후 지속적으로 악화되고 있는 실정이다. 남강 하류수계는 주변의 도시와 산업지역에 비점오염원이 산재하고, 하류수계의 물의 흐름이 더욱 완만해짐에 따라 수질 악화가 가속화되고 부영양화 현상이 발생되고 있다. 부영양화된 수역에서 BOD 농도는 유역으로부터 발생한 미처리 하수가 수역으로 유입되는 영향도 있지만 하천내에서 미처리된 영양염을 이용한 식물플랑크톤의 생산에 의해 공급되는 자생 BOD의 영향도 크게 작용한다. 남강하류의 수질관리를 위해서 유입 BOD와 자생 BOD의 기여도를 파악하여 오염 원인물질을 줄이기 위한 수질관리 방안이 설정되어야 한다. 본 연구에서는 조류 생산 및 사멸에 의한 내부생산 유기물 증가를 고려하도록 국내에서 개발된 QUALKO2와 미국 EPA의 QUAL2E를 이용하여 자생 BOD의 영향을 분석하였다. QUALKO2 모형에서 Chl.a의 영향을 받는 구간에서 BOD 농도가 QUAL2E 모형의 BOD 농도보다 증가하고, 실측값과의 상관관계를 분석해 본 결과 QUALKO2 모형에서 상관관계가 높게 나타났다. 남강 하류의 수질악화 문제를 해결하기 위하여 댐 방류량의 증가와 하수처리장 방류수질 개선 등에 의한 Chl,a의 저감 방안을 모색하여 자생 BOD를 관리할 수 있을 것이다.

수질모델링에 필요한 다양한 입력데이터는 관련 정보의 확보방안 및 표준화가 되어 있지 않아 수질모델링 결과 및 수질분석에 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수질모델링을 위해 정확한 수리·수문데이터를 기반으로 한 수질모델링의 기초자료 데이터베이스인 한국형 Reach File을 설계하였다. 한국형 Reach File은 동일한 수리학적 특색을 가지는 구간(Reach)에 대한 위치정보 기반의 수리학 데이터베이스로써, 각 구간을 대표할 수 있는 Reach 코드와 Catalog Unit, Segment, Marker Index의 위상정보를 갖고 있으며 하천명이나 하천코드와 같은 기존 코드와의 연계를 고려하여 설계되었다. 설계방안을 토대로 경기도 광주시의 경안천을 대상으로 시범 구축을 통하여 본 설계안을 검토한 결과, 수질모델링에 필요한 기초데이터를 하나의 기준으로 체계화하여 하천정보를 데이터베이스화하고 기 구축 데이터베이스와의 연계 및 활용방안도 마련할 수 있었다. 또한, 각 구간별로 정의된 Reach 코드를 이용하여 수질기초시설, 오염원 데이터, 관리기관 등 기존 데이터베이스와 연계를 통해 보다 체계적인 수질의 관리가 가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Reach 코드를 하천공간데이터의 국가표준데이터로 선정할 수 있도록 하천 정보 표준화에 관한 연구가 필요하며, 전국 모든 하천에 Reach 코드를 부여하여 보다 많은 데이터베이스와의 연계할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.

This study aims to test the feasibility of combined use of EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) hydrodynamic model and WASP7.3 (Water Quality Analysis Program) model to improve accuracy of water quality predictions of the Yongdam Lake, Korea. The orth

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 충주댐 유역(6,585.1 km)의 하천수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제공하는 A2, A1B, B1 배출시나리오를 포함하는 ECHAM5-OM 모형의 결과를 과거 30년(1977-2006, baseline period) 기후자료를 바탕으로 편이보정(bias correction)과 Change Factor

This study estimated response of water quality and pollutant behavior according to the discharge and reuse of treated wastewater by three-dimensional eco-hydrodynamic model, and suggest plan that water quality management and environmental restoration in the coastal area including urban stream of Yeosu, Korea. Dispersions of low-saline water and COD by treated wastewater loads (design facility capacity, about 110,000 m3/d) were very limited in near of effluent site. Nutrients, however, increase compared to the other water quality factors, especially total nitrogen was very sensitive to input loads. When reuse some of treated wastewater to Yeondeung stream, nitrogen was big influence on estuarine water quality. Although current characteristics of treated wastewater such as discharge and water quality were negligible to the change of marine environment, effluent concentration of COD, TN and TP, especially 40% of TN, are reduced within the allowable pollutant loads for satisfy environmental capacity and recommended water quality criteria. Also, controls of input point/non-point sources to Yeondeung stream and base concentration of pollutants in coastal sea itself are very necessary.

하천을 따라 분포된 비점 오염원을 하천 수질모형의 매개변수들과 동시에 추정하는 체계적인 방법을 제안하였다. 수립된 방법을 QUAL2E 모형과 함께 충주댐 하류의 남한강 구간에 적용하여 모형의 반응계수와 비점 오염 부하량에 대한 최적 추정을 수행하였다. 민감도 분석 결과로부터 선정된 반응계수들에 대한 초기 추정 결과에 따르면 하천 시스템에 대한 질량수지가 만족되기 위해서는 질소와 인의 비점 오염 부하량의 입력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 총질소와

National Agricultural Pesticide Risk Analysis (NAPRA) WWW 시스템 (http://pasture.ecn.purdue.edu/~napra)은 각기 다른 영농방법이 지표수질, 유사, 그리고 지하수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 개발되었다. 이 NAPRA WWW 시스템은 Total Maximum Daily Loads와 같은 수질 요건을 만족시킬 수 있는 최적영농 방법이 무엇인지 찾는데, 그리고 수질측

This study aims at the development of the model for a forecasting of water quality in river basins using artificial neural network technique. Water quality by Artificial Neural Network Model forecasted and compared with observed values at the Sangju 1 and Dalsung stations in Nakdong river basin. For it, a multi-layer neural network was constructed to forecast river water quality. The neural network learns continuous-valued input and output data. Input data was selected as BOD, DO, discharge and precipitation. As a result, it showed that method Ⅲ of three methods was suitable more than other methods by statistical test(ME, MSE, Bias and VER). Therefore, it showed that Artificial Neural Network Model was suitable for forecasting river water quality.