도심하천은 도시의 쾌적한 환경과 수생태계의 유지 및 다양한 문화공간을 조성할 수 있는 중요한 기능을 한다. 본 연구에서는 광주천의 유량부족으로 인하여 하천유지용수를 사용하고 유량의 변동이 큰 상황에서 현재 하천 수질모델에 다양하게 활용되고 있는 QUALKO모델을 광주천에 적용하여 도심하천에 대한 모델의 적용성을 평가하고자 하였다. 수질측정 및 비교지점은 광주천의 하천유지용수 유출구 4개소를 포함한 광주천 상류구간으로부터 중류, 하류 구간까지 주요지점 8곳으로 영산강·섬진강 수계관리 위원회에서 지정하여 측정한 자료를 이용하였다. 소유역별 영본B09, 영본B10 + 영본B14, 영본B11, 영본B17의 BOD 배출부하량은 각각 191.5, 190.5, 467.3, 2.6 kg/day로 나타났고, TN의 경우 85.4, 54.3, 220.4, 1.0 kg/day, T-P의 경우 5.1, 5.1, 11.7, 0.6 kg/day로 나타났다. QUALKO 모델을 이용하여 실측 BOD, TN, TP와 모의 BOD, TN, TP를 보정한 결과 결정계수(...
도심하천은 도시의 쾌적한 환경과 수생태계의 유지 및 다양한 문화공간을 조성할 수 있는 중요한 기능을 한다. 본 연구에서는 광주천의 유량부족으로 인하여 하천유지용수를 사용하고 유량의 변동이 큰 상황에서 현재 하천 수질모델에 다양하게 활용되고 있는 QUALKO모델을 광주천에 적용하여 도심하천에 대한 모델의 적용성을 평가하고자 하였다. 수질측정 및 비교지점은 광주천의 하천유지용수 유출구 4개소를 포함한 광주천 상류구간으로부터 중류, 하류 구간까지 주요지점 8곳으로 영산강·섬진강 수계관리 위원회에서 지정하여 측정한 자료를 이용하였다. 소유역별 영본B09, 영본B10 + 영본B14, 영본B11, 영본B17의 BOD 배출부하량은 각각 191.5, 190.5, 467.3, 2.6 kg/day로 나타났고, TN의 경우 85.4, 54.3, 220.4, 1.0 kg/day, T-P의 경우 5.1, 5.1, 11.7, 0.6 kg/day로 나타났다. QUALKO 모델을 이용하여 실측 BOD, TN, TP와 모의 BOD, TN, TP를 보정한 결과 결정계수(R2)가 각각 0.81, 0.71, 0.63으로 나타났고, 검정결과 결정계수가 각각 0.80, 0.89, 0.65로 나타났다. 보정에 이용하여 수질모의 후 결정계수 결과가 T-P항목에서 낮은 결과를 보였으나 매개변수의 보정을 통한 수질모의농도의 조정이 어려운 항목으로 나타났다. 그리하여 수질 실측농도의 개수를 증가시켜 모의값과 비교하여 모의결과의 정확도를 향상시켜야 할 필요성이 나타났다. 매개변수를 통한 모의결과의 오차가 크기 때문에 이러한 매개변수를 통한 조정으로 한계가 나타나는 항목의 경우에는 유달율의 조절을 통하여 사용자가 농도를 적절히 조절하는 작업이 중요하게 나타났다. 또한 QUALKO모델과 기존의 QUAL2E모델을 동일한 매개변수를 적용시켜 수질모의 경향을 비교한 결과로서 QUALKO 모델이 광주천 구간별 모의치의 BOD, TN, TP가 구간별 실측치의 BOD, TN, TP의 경향을 잘 반영하는 것으로 나타나 QUAL2E 모델보다 광주천 수질 모의를 위한 적용성이 높은 것으로 나타났다.
도심하천은 도시의 쾌적한 환경과 수생태계의 유지 및 다양한 문화공간을 조성할 수 있는 중요한 기능을 한다. 본 연구에서는 광주천의 유량부족으로 인하여 하천유지용수를 사용하고 유량의 변동이 큰 상황에서 현재 하천 수질모델에 다양하게 활용되고 있는 QUALKO모델을 광주천에 적용하여 도심하천에 대한 모델의 적용성을 평가하고자 하였다. 수질측정 및 비교지점은 광주천의 하천유지용수 유출구 4개소를 포함한 광주천 상류구간으로부터 중류, 하류 구간까지 주요지점 8곳으로 영산강·섬진강 수계관리 위원회에서 지정하여 측정한 자료를 이용하였다. 소유역별 영본B09, 영본B10 + 영본B14, 영본B11, 영본B17의 BOD 배출부하량은 각각 191.5, 190.5, 467.3, 2.6 kg/day로 나타났고, TN의 경우 85.4, 54.3, 220.4, 1.0 kg/day, T-P의 경우 5.1, 5.1, 11.7, 0.6 kg/day로 나타났다. QUALKO 모델을 이용하여 실측 BOD, TN, TP와 모의 BOD, TN, TP를 보정한 결과 결정계수(R2)가 각각 0.81, 0.71, 0.63으로 나타났고, 검정결과 결정계수가 각각 0.80, 0.89, 0.65로 나타났다. 보정에 이용하여 수질모의 후 결정계수 결과가 T-P항목에서 낮은 결과를 보였으나 매개변수의 보정을 통한 수질모의농도의 조정이 어려운 항목으로 나타났다. 그리하여 수질 실측농도의 개수를 증가시켜 모의값과 비교하여 모의결과의 정확도를 향상시켜야 할 필요성이 나타났다. 매개변수를 통한 모의결과의 오차가 크기 때문에 이러한 매개변수를 통한 조정으로 한계가 나타나는 항목의 경우에는 유달율의 조절을 통하여 사용자가 농도를 적절히 조절하는 작업이 중요하게 나타났다. 또한 QUALKO모델과 기존의 QUAL2E모델을 동일한 매개변수를 적용시켜 수질모의 경향을 비교한 결과로서 QUALKO 모델이 광주천 구간별 모의치의 BOD, TN, TP가 구간별 실측치의 BOD, TN, TP의 경향을 잘 반영하는 것으로 나타나 QUAL2E 모델보다 광주천 수질 모의를 위한 적용성이 높은 것으로 나타났다.
Urban rivers are important parts of the ecosystem. It is the habitat to the diversed species of organisms in fresh water and a marker to our healthy environment. This study evaluates the application of QUALKO as the water quality simulation model for the Gwangjucheon river. Water quality has been me...
Urban rivers are important parts of the ecosystem. It is the habitat to the diversed species of organisms in fresh water and a marker to our healthy environment. This study evaluates the application of QUALKO as the water quality simulation model for the Gwangjucheon river. Water quality has been measured, then data can be compared during a specific time frame (Gwangjucheon upscale). It cover eight major points from the Seomjin river to the Yongsan river. In addition, it can include the Gwangjucheon four water outlets such as the Youngbon B09, Youngbon B10, Youngbon B14, and Youngbon B11. BOD of the Youngbon B17 were 191.5, 109.5 and 467.3 found in 2.6 kg/day. TN were 85.4, 54.3, and 220.4 in 1.0 kg/day. TP were 5.1, 5.1, and 11.7 appeared in 0.6 kg/day. As result of QUALKO model using the measured BOD, TN, TP, simulated BOD, COD, TN and TP can present the correction coefficient of determination (R2) as 0.81, 0.71, 0.63, and 0.80, respectively. Each factor was determined in the test results of 0.89 and 0.65. The simulation showed a relatively low coefficient determination result in TP. However, the higher water level in the simulation process resulted in the improvement the accuracy of the simulation results. In a case of simulates results compared with the actual measured, the analysis in the result resents the big differences between of them. Although the task of the user with the controlled input data was different, this study showed the methmetical. The results between QUALKO model and existing QUAL2E model using the same parameters were compared to the simulated water tends. QUALKO model shows that the value reflects the tendency of measured values. Application appeared in QUALKO is higher than the result is the Gwangjucheon QUAL2E water quality model for the Gwangjucheon. As a conclusion, application of QUALKO water quality simulation model can be used as the proper model for the Gwangjucheon river.
Urban rivers are important parts of the ecosystem. It is the habitat to the diversed species of organisms in fresh water and a marker to our healthy environment. This study evaluates the application of QUALKO as the water quality simulation model for the Gwangjucheon river. Water quality has been measured, then data can be compared during a specific time frame (Gwangjucheon upscale). It cover eight major points from the Seomjin river to the Yongsan river. In addition, it can include the Gwangjucheon four water outlets such as the Youngbon B09, Youngbon B10, Youngbon B14, and Youngbon B11. BOD of the Youngbon B17 were 191.5, 109.5 and 467.3 found in 2.6 kg/day. TN were 85.4, 54.3, and 220.4 in 1.0 kg/day. TP were 5.1, 5.1, and 11.7 appeared in 0.6 kg/day. As result of QUALKO model using the measured BOD, TN, TP, simulated BOD, COD, TN and TP can present the correction coefficient of determination (R2) as 0.81, 0.71, 0.63, and 0.80, respectively. Each factor was determined in the test results of 0.89 and 0.65. The simulation showed a relatively low coefficient determination result in TP. However, the higher water level in the simulation process resulted in the improvement the accuracy of the simulation results. In a case of simulates results compared with the actual measured, the analysis in the result resents the big differences between of them. Although the task of the user with the controlled input data was different, this study showed the methmetical. The results between QUALKO model and existing QUAL2E model using the same parameters were compared to the simulated water tends. QUALKO model shows that the value reflects the tendency of measured values. Application appeared in QUALKO is higher than the result is the Gwangjucheon QUAL2E water quality model for the Gwangjucheon. As a conclusion, application of QUALKO water quality simulation model can be used as the proper model for the Gwangjucheon river.
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