본 연구에서는 낙동강 유역 오염총량관리대상지역의 수질오염물질간의 상관관계를 분석을 통해 하나의 오염 자료를 이용하여 다른 외부 오염자료의 평가에 대한 적용성을 검토하였다. 이를 위해 낙동강 유역의 수질관측 자료를 수집 정리하고 이를 이용하여 지점별 분석을 거쳐 관측지점을 군집화와 수질오염물질간 의 상관관계를 분석하였다. 낙동강유역환경청에서 제공하는 수질관측지점별 pH, DO, BOD, COD, SS, TN, TP의 1989년부터 2009년까지의 월별 자료를 수집하여 정리하였으며 안동1, 안동2, 예천, 상주 등 12개 지점의 월별 BOD 측정 자료를 이용하여 오염측정지점 간에 상관분석을 실시하였고 군집분석을 수 행한 결과 1군은 안동1, 안동2, 예천, 2군은 상주, 상주2, 상주3, 고령, 현풍, 합천, 남지, 3군은 구미와 달성으로 분류되었다. 수질오염물질간 상관분석에서는 오염총량관리대상지역으로 지정되는 구미 지점과 남지 지점에 대해 수질항목별 비강우시와 초기강우시 그리고 이틀간 10 mm이상의 강우시로 구분하여 상 관관계를 분석하였다. 그 결과 비강우시와 초기강우시에 두 지점에서 일관성 있는 상관관계를 나타낸 항 목은 없었으나 이틀간 강우량이 10 mm이상의 강우시에 구미 지점에서 COD-SS와 COD-TP에서 각각 0.735, 0.563로 높은 상관관계가 있었으며 남지 지점에서도 COD-SS와 COD-TP에서 0.888, 0.788로 높 은 상관관계를 나타내 낙동강 유역에서의 수질항목별 상관관계에서 앞서 연구된 새만금 하구 담수호로 유 입되는 하천수의 수질항목별 상관관계 분석과 유사한 경향을 보였다.

In this study, seasonal Mann - Kendall test method was applied to 12 stations of the water quality measurement network of Nam-River based on data of BOD, COD, TN and TP for 11 years from January 2005 to December 2015 The changes of water quality at each station were examined through linear trends and the tendency of water quality change during the study period was analyzed by applying the locally weighted scatter plot smoother (LOWESS) method. In addition, spatial trends of the whole Nam-River were examined by items. The flow-adjusted seasonal Kendall test was performed to remove the flow at the water quality measurement station. As a result, BOD, COD concentration showed "no trand" and TN and TP concentration showed "down trand" in regional Kendall test throughout the study period. BOD and TP concentration in "no trand", COD, and TN concentration showed an "up trand" tendency in Nam-River dam. LOWESS analysis showed no significant water quality change in most of the analysis items and stations, but water quality fluctuation characteristics were shown at some stations such as NR1 (Kyungho-River 1), NR2 (Kyungho-River 2), NR3 (Nam-River), NR6 (Nam-River 2A). In addition, the flow-adjusted seasonal Kendall results showed that the BOD concentration was "up trand" due to the flow at the NR3 (Nam-River) station. The COD concentration was "up trand" due to the flow at NR1 (Kyungho-River 1) and NR2 (Kyungho-River 2) located upstream of the Nam-River. The effect of influent flow on water quality varies according to each site and analysis item. Therefore, for the effective water quality management in the Nam-River, it is necessary to take measures to improve the water quality at the point where the water quality is continuously "up trand" during the study period.

As part of the Four Major Rivers Restoration Project, multifunctional weirs have been constructed in the rivers and operated for river-level management. As the weirs play a role in draining water from tributaries, the aim of this study was to determine the influence of the weirs on the water level of the Nam River, which is one of the Nakdong River’s tributaries. Self-organizing maps (SOMs) and a locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) technique were applied to analyze the patterns and trends of water level and quality of the Nakdong River, considering the operation of the Changnyeong-Haman weir, which is located where the Nam River flows into the Nakdong River. The software program HEC-RAS was used to find the boundary points where the water is well drained. Per the study results at the monitoring points ranging between the junction of the two rivers and 17.5 km upstream toward the Nam River, the multifunctional weir influenced the water level at the Geoyrong and Daesan observation stations on the Nam River and the water quality based on automatic monitoring at the Chilseo station on the Nakdong River was affected strongly by the Nakdong River and partly by the Nam River.

Ministry of Environment has been operating water quality monitoring network in order to obtain the basic data for the water environment policies and comprehensively understand the water quality status of public water bodies such as rivers and lakes. The observed water quality data is very important to analyze by applying statistical methods because there are seasonal fluctuations. Typically, monthly water quality data has to analyze that the transition comprise a periodicity since the change has the periodicity according to the change of seasons. In this study, trends, SOM and RDA analysis were performed at the Mulgeum station using water quality data for temperature, BOD, COD, pH, SS, T-N, T-P, Chl-a and Colon-bacterium observed from 1989 to 2013 in the Nakdong River. As a result of trends, SOM and RDA, the Mulgeum station was found that the water quality is improved, but caution is required in order to ensure safe water supply because concentrations in water quality were higher in the early spring(1~3 month) the most.

본 연구는 농촌소유역(1.21 )에서 다양한 공간입력자료의 해상도가 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문-수질 모의결과에 미치는 영향을 분석하고자 Case A(2 m DEM, QucikBird 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case B(10 m DEM, 1/25,000 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case C(30 m DEM, Landsat 토지이용도, 1/25,000 토양도)에 해당하는 해상

하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주

지금까지 국내에서는 도시하수, 공장폐수 등의 점오염원에 국한하여 수질관리를 시행하여 부분적으로 밖에 효과를 얻지 못하였다. 따라서 오염원에 대한 최적관리를 위해서는 유역의 토지특성 및 토양 형태에 따른 비점오염원에 대한 관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 유역의 특성별로 발생하는 오염원을 산정하기 위해 분포형 모형을 적용하였으며, 상세한 유역특성 자료를 구축하기 위해 GIS 기법을 응용하였다. 본 연구에서는 분포형 수질관리모형으로 연속 강우 사상에 대

삽교호유역에 위치한 19개 수질관측지점에서 측정된 월별수질자료를 이용하여 수질관측지점을 2개에서 7개의 수질특성으로 분류하였으며, 그에 따른 수질요인분석을 실시하였다. 군집분석결과 삽교호유역의 각 하천은 개개의 수질특성을 보이고 있으며, 삽교호, 삽효천, 무한천 및 곡교천의 4개 그룹으로 나눌 수가 있었다. 수질분석결과에 의하면 삽교호에서는 부유물질의 농도가 다른 하천보다 높았는데 이는 하천으로부터 유입되는 풍부한 영양염에 의한 식물플랑크톤의 생물량 증

The monthly water quality data measured at 14 stations located in the Geum-River watershed were clustered into 2 to 7 clusters. Furthermore, factor analyses were conducted on Gabcheon and Yugucheon to characterize the water quality, based on the information obtained from the results of cluster analysis. The results of cluster analysis show that the water quality characteristic of main stream of the Geum-River is somewhat different from that of substream of the Geum-River. Furthermore, the water quality characteristic of Gabcheon which is expected to have the most serious water quality problems in the Geum-River watershed shows the most different water quality characteristic from Yugucheon. Based on the factor loadings in each factor, Gabcheon and Yugucheon have their own water quality characteristics. This is mainly because of composite factors such as different population density, industrial activities, and land use conditions in Gabcheon and Yugucheon subwatersheds.