QUAL2E, QUAL2K 및 CAP 모델을 이용한 금강 하류 하천구간 정상상태 수질모델링 결과 비교 분석 Comparative Analysis of QUAL2E, QUAL2K and CAP Steady State Water Quality Modeling Results in Downstream Areas of the Geum River, Korea원문보기
하천의 수질은 하천 흐름, 오염원 유입 그리고 하천내부의 수질변화 기작에 따라 변화한다. 일반적으로 하천의 수질모의는 시간의 흐름에 영향을 받지 않는 정상상태에 대하여 실시하나, 실제로 이러한 상황은 존재하지 않는 것이 현실이다. 따라서 하천의 수질상태에 대한 각종 정보가 정확하다고 하여도 수질모델에서 가정하는 근본적인 조건이 다른 경우 오차의 발생은 필연적인 사실이 된다. 본 연구는 하천의 수질모델링에 자주 사용되는 QUAL2E와 미국환경부에서 새로 개발하고 있는 QUAL2K 그리고 저자들이 개발한 CAP 수질모델을 금강의 대청댐 하류 약 30 km 구간에 대한 집중적인 현장 실측을 통해 확보한 자료를 이용하여 적용하여 모델링 결과를 비교하고 해당 지역의 수질모델링에 나타나는 오차의 원인을 밝혀내고자 수행되었다. 전체적으로 BOD5 및 COD의 경우 실측치보다 약간씩 낮게 모의되는 경향을 나타내었으며 TN과 TP의 경우 상대적으로 양호한 모의결과를 보이고 있다. 모델별로는
$BOD_5$와 TP의 경우 QUAL2E모델이, TN의 경우 QUAL2K모델이 가장 작은 오차를 나타내었으나 모델별로 오차정도의 차이가 유의성이 있다고 판단하기는 어렵다고 본다. 본 연구에서 모델링 오차의 가장 큰 원인에는 첫째, 정상상태 수질 모형이 하천의 수리동역학적 유동특성을 잘 반영하기 어렵다는 것과, 둘째, 현장에는 육안으로는 발견되지 않는 수많은 오염원이 존재하며 아직까지는 이를 체계적으로 추적하지 못하고 있다는 것, 셋째, 수질분석을 위해 하안에서 시료채취를 유입지천 또는 오염원이 완전하게 혼합되지 못한 상태에서 시행할 수 있는데 이에 대한 고려가 충분하지 못한 것을 들 수 있다.
하천의 수질은 하천 흐름, 오염원 유입 그리고 하천내부의 수질변화 기작에 따라 변화한다. 일반적으로 하천의 수질모의는 시간의 흐름에 영향을 받지 않는 정상상태에 대하여 실시하나, 실제로 이러한 상황은 존재하지 않는 것이 현실이다. 따라서 하천의 수질상태에 대한 각종 정보가 정확하다고 하여도 수질모델에서 가정하는 근본적인 조건이 다른 경우 오차의 발생은 필연적인 사실이 된다. 본 연구는 하천의 수질모델링에 자주 사용되는 QUAL2E와 미국환경부에서 새로 개발하고 있는 QUAL2K 그리고 저자들이 개발한 CAP 수질모델을 금강의 대청댐 하류 약 30 km 구간에 대한 집중적인 현장 실측을 통해 확보한 자료를 이용하여 적용하여 모델링 결과를 비교하고 해당 지역의 수질모델링에 나타나는 오차의 원인을 밝혀내고자 수행되었다. 전체적으로 BOD5 및 COD의 경우 실측치보다 약간씩 낮게 모의되는 경향을 나타내었으며 TN과 TP의 경우 상대적으로 양호한 모의결과를 보이고 있다. 모델별로는
$BOD_5$와 TP의 경우 QUAL2E모델이, TN의 경우 QUAL2K모델이 가장 작은 오차를 나타내었으나 모델별로 오차정도의 차이가 유의성이 있다고 판단하기는 어렵다고 본다. 본 연구에서 모델링 오차의 가장 큰 원인에는 첫째, 정상상태 수질 모형이 하천의 수리동역학적 유동특성을 잘 반영하기 어렵다는 것과, 둘째, 현장에는 육안으로는 발견되지 않는 수많은 오염원이 존재하며 아직까지는 이를 체계적으로 추적하지 못하고 있다는 것, 셋째, 수질분석을 위해 하안에서 시료채취를 유입지천 또는 오염원이 완전하게 혼합되지 못한 상태에서 시행할 수 있는데 이에 대한 고려가 충분하지 못한 것을 들 수 있다.
Major factors affecting water quality in rivers are transportation, input of pollutant loads and kinetic transformation of pollutants. Government level decision makings on water quality management are based on steady state water quality modeling. However, it is more than often that such a steady sta...
Major factors affecting water quality in rivers are transportation, input of pollutant loads and kinetic transformation of pollutants. Government level decision makings on water quality management are based on steady state water quality modeling. However, it is more than often that such a steady state assumption is far from real situations in rivers. Therefore, it is unavoidable to have modeling errors in water quality modeling especially for steady state modeling for longer period of time. Authors attempted to identify sources of errors in results of steady state models and thus tried to find out ways to minimize those errors. Three water quality models, QUAL2E (Brown et al., 1983), QUAL2K (Chapra et al., 2006) and CAP (Seo and Lee, 2000) were applied to the lower stream of the Geum River. $BOD_5$ and COD tend to underestimate observed data while TN and TP showed relatively smaller errors. QUAL2E model provided best calibration results for BOD5 and TP and QUAL2K model showed best calibration results for TN. Since these errors are only relative values, it was difficult to conclude which model is better performing in certain situations. The most probable reasons for errors in water quality modeling are; 1) inappropriate consideration on flow characteristics, 2) lack of information on incoming pollutant load and 3) inappropriate location of sampling for water quality analysis.
Major factors affecting water quality in rivers are transportation, input of pollutant loads and kinetic transformation of pollutants. Government level decision makings on water quality management are based on steady state water quality modeling. However, it is more than often that such a steady state assumption is far from real situations in rivers. Therefore, it is unavoidable to have modeling errors in water quality modeling especially for steady state modeling for longer period of time. Authors attempted to identify sources of errors in results of steady state models and thus tried to find out ways to minimize those errors. Three water quality models, QUAL2E (Brown et al., 1983), QUAL2K (Chapra et al., 2006) and CAP (Seo and Lee, 2000) were applied to the lower stream of the Geum River. $BOD_5$ and COD tend to underestimate observed data while TN and TP showed relatively smaller errors. QUAL2E model provided best calibration results for BOD5 and TP and QUAL2K model showed best calibration results for TN. Since these errors are only relative values, it was difficult to conclude which model is better performing in certain situations. The most probable reasons for errors in water quality modeling are; 1) inappropriate consideration on flow characteristics, 2) lack of information on incoming pollutant load and 3) inappropriate location of sampling for water quality analysis.
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