우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부자료를 이용하여 검보정한 결과 $R^2$이 0.7 이상으로 적정수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐 방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질 농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부자료를 이용하여 검보정한 결과 $R^2$이 0.7 이상으로 적정수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐 방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질 농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner co...
In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner commensurate with the attention to the climate change. This study is intended to forecast the changes in the flow and water quality of the Nam river resulting from the future climate changes in the Nam river basin using a watershed and water quality model. An SWAT model, as a watershed hydrologic model, was established after estimating a climate scenario using an artificial neural network method, and the established model was verified and adjusted using date from the Ministry of Environment to evaluate the applicability of the model. As a consequence, $R^2$ showed more than 0.7 in the simulation test, which satisfies the minimum required level. Results from the SWAT model and the future Namgang dam discharge calculated by HEC-ResSIM is used as input date for QUALKO. The results showed a huge variation in BOD depending on the annual flow of the river, which recorded a maximum difference of 2 mg/L between a rainy season and a dry season. It can be deduced that because rainfall and the runoff of a basin significantly account for the water quality of a river, higher water concentrations are recorded in a dry season in which the flow is not as much as that in a rainy season. It also can be said that water should be reserved in advance to secure water in the Nam river downstream for a dry season and be controlled in an effective and efficient manner to provide better water quality.
In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner commensurate with the attention to the climate change. This study is intended to forecast the changes in the flow and water quality of the Nam river resulting from the future climate changes in the Nam river basin using a watershed and water quality model. An SWAT model, as a watershed hydrologic model, was established after estimating a climate scenario using an artificial neural network method, and the established model was verified and adjusted using date from the Ministry of Environment to evaluate the applicability of the model. As a consequence, $R^2$ showed more than 0.7 in the simulation test, which satisfies the minimum required level. Results from the SWAT model and the future Namgang dam discharge calculated by HEC-ResSIM is used as input date for QUALKO. The results showed a huge variation in BOD depending on the annual flow of the river, which recorded a maximum difference of 2 mg/L between a rainy season and a dry season. It can be deduced that because rainfall and the runoff of a basin significantly account for the water quality of a river, higher water concentrations are recorded in a dry season in which the flow is not as much as that in a rainy season. It also can be said that water should be reserved in advance to secure water in the Nam river downstream for a dry season and be controlled in an effective and efficient manner to provide better water quality.
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문제 정의
(2009)은 GCM의 미래 기후정보를 이용한 기후변화가 낙동강 유역 유황에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 또한 Son et al. (2010)은 SWAT을 이용하여 기후변화에 따른 낙동강 유역의 하천유량 변화에 대하여 검토한 바 있으나 본 연구에서는 기후변화에 따른 유출량 변화 분석에 그치지 않고 수자원의 변화와 그로 인한 수질영향을 파악해 보고자 남강유역을 대상으로 유역모형과 수질모형의 연계를 통해 통합모형을 구축 하고자 하였다. 인공신경망 기법을 적용하여 남강유역의 미래 기후시나리오를 예측하였고, 유역모형인 SWAT을 이용하여 남강댐을 기준으로 상·하류를 연계하여 모의하였으며 수질모형으로는 QUALKO 모형을 적용하였다.
본 연구에서는 남강댐 하류하천의 오염이 가중화되고 있는 가운데 기후변화로 인한 남강댐 상류유역의 수문환경의 변화가 남강댐 하류하천의 수질에 주는 영향을 분석하고자 하였다. 유역기반의 장기유출모형인 SWAT은 현재 기후변화에 대한 관심이 높아진 가운데 기후변화와 연계하여 다양한 연구에 활용되고 있으며, 국내에서 유출모형으로 광범위하게 사용되는 것 중의 하나가 SWAT 모형(Neitsch et al.
본 연구에서는 남강유역을 대상으로 기후시나리오를 적용하고 유역유출 모형인 SWAT모형과 수질모형을 연계하여 남강하류 하천의 수질영향을 관찰하고자 하였다. 이를 통해 도출한 결론은 다음과 같다.
매개변수의 보정은 시행착오법을 이용하였다. 시행착오법은 많은 시간과 노력이 요구되므로 선행연구들의 매개변수의 범위를 참고하여 오차의 범위를 줄이고자 하였다.
제안 방법
1) 먼저 인공신경망기법을 적용하기 위하여 티센을 적용한 해당기상관측소의 자료를 이용하여 미래기후에 대하여 강우, 습도, 최고기온, 최저기온에 대하여 예측하였다. 예측결과 기후에 가장 민감하게 반응하는 강우의 경우, 미래로 갈수록 전체적으로 증가하는 경향을 보였다.
2) SWAT모형을 이용하여 총 24개의 소유역으로 분할하고 상류 2개 지점, 하류 1개 지점에 대하여 시행착오법을 통하여 검보정을 실시하였다. 모형의 결정계 수인 R²이 0.
3) 미래의 댐운영 모의를 위해 HEC-ResSim을 이용하여 최저수위 32 m, 계획홍수위 46 m, 상시만수위 41 m로 설정하고 2100년까지의 남강댐 방류량을 예측 하였다. 그 결과, 미래로 갈수록 강우가 증가함에 따라 저수지의 수위 또한 증가하게 되고 댐 방류량 역시 증가하는 것을 확인할 수 있다.
4) 수질모형은 정체수역이 많은 하천에서 일어날 수 있는 반응기작을 모의할 수 있도록 보완된 QUALKO를 선정하여 유로연장 100 km에 대해서 모형을 구축하였고, BOD, T-N, T-P의 항목에 대하여 물환경연구소에서 측정한 2008년 3월의 수질자료를 이용하여검·보정하였다.
11∼13은 각 시나리오에 대한 수질모형의 결과를 나타낸 것으로 HEC-ResSim을 이용하여 모의한 미래의댐 방류량 및 SWAT모형을 이용한 유역의 유량과 수질 자료를 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. BOD, T-N, T-P의 수질항목에 대하여 앞서 선정한 저수기, 평수기, 풍수기로 구분하고 해당 연도별로 분석하였다. 저수기, 평 수기, 풍수기에서 대부분 유사한 경향을 띠고 있는 것으로 나타났으며 상류에서 약 20 km 부근에서부터 수질이 높아지는 있는 것을 확인할 수 있다.
1 mm 증가하는 것으로 나타났다. Fig. 1은 남강유역에 미래 예측강우를 등강우선으로 나타낸 것으로 미래 전망기간을각 30년 단위로 나누어 계절별로 분석하였다. 특히 사계절 중 여름에 가장 큰 폭으로 증가하는 경향을 띠고 있다.
SWAT 모형의 모의기간은 안정화 기간을 고려해 총 16년(1995∼2010년)으로, 각각의 소유역에 위치한 환경기초시설의 방류량은 전국오염원 조사 자료를 사용하였으며, 댐 방류량은 한국수자원공사의 일 방류량을 수집하여 모델에 적용하였다.
2는 유역모형을 구축하기 위한 입력자료로 소유역분할, 수치고도모델(DEM), 토지이용도, 토양도이다. SWAT 모형의 소유역 자동분할 기능을 사용하여 하천도 및 유역의 경계를 통해 총 24개의 소유역으로 분할하였다. DEM은 NGIS (National Geographic Information System)의 1/5,000 수치지도로 격자크기 100 × 100 m을 사용하였다.
남강댐을 기준으로 상류에 2지점, 하류에 1지점을 선택하였으며 각 지점별 수위-유량관계곡선식을 이용해 유량을 산정하고 검·보정 값으로 사용하였다.
즉, 수질모델은 수체 내의 수질변화 과정을 설명할 수 있으며, 장래 여건 변화에 따른 수체내의 수질변화를 예측하고 자정능력을 산출하여 배출허용량을 결정 함으로서 합리적인 수질관리대책을 수립하는데 사용된다 (Ban, 2012). 본 논문에서는 다양한 수질모델 중 QUAL2E 모형을 근간으로 WASP5의 장점들을 접목시켜 bottle BOD의 반응기작, 조류의 생산에 의한 유기물 증가, 탈질화 반응 등 실제 정체수역이 많은 하천에서 일어날 수 있는 반응기작을 모의할 수 있도록 보완된 QUALKO를 선정하여 남강하류 하천에 대한 수질모델을 구축하였다.
해당 기상관측소의 과거자료를 이용하였으며 인공신경망 모의기간은 1971∼2100년까지로 설정하였고 강수량, 상대습도, 최고기온, 최저기온, 풍속 등을 일평균 간격으로 모의 하였다.
대상 데이터
2012). 기후시나리오예측을위하여남강유역에 티센을 적용하여 해당되는 지상관측소 8개(장수, 거창, 함안, 산청, 합천, 밀양, 진주, 마산)를 선정하였다. 해당 기상관측소의 과거자료를 이용하였으며 인공신경망 모의기간은 1971∼2100년까지로 설정하였고 강수량, 상대습도, 최고기온, 최저기온, 풍속 등을 일평균 간격으로 모의 하였다.
8은 남강하류 하천의 모식도를 나타낸 것으로 남강 하류 하천을 대상으로 하수처리시설과 반성천, 석교천, 의령천 등의 지천, 그리고 농업용수와 취수시설 등을 포함하고 있다. 남강댐부터 낙동강 합류점까지의 구간으로 유로연장 약 100 km에 대해서 모델을 구축하였으며 REACH는 총 22개, Element는 1 km의 간격으로 총 100개를 생성하였다. 모델의 검·보정은 BOD, T-N, T-P의 항목에 대하여 물환경 연구소에서 측정한 2008년 3월의 수질 자료를 이용하여 단위유역 말단의 유량자료를 사용하였고, Head water는 월평균 댐 방류량 자료를 사용하였다.
모델의 검·보정은 BOD, T-N, T-P의 항목에 대하여 물환경 연구소에서 측정한 2008년 3월의 수질 자료를 이용하여 단위유역 말단의 유량자료를 사용하였고, Head water는 월평균 댐 방류량 자료를 사용하였다.
남강댐을 기준으로 상류에 2지점, 하류에 1지점을 선택하였으며 각 지점별 수위-유량관계곡선식을 이용해 유량을 산정하고 검·보정 값으로 사용하였다. 모형의 보정은 2003년부터 2006년까지, 검증은 2007년부터 2010년까지 수행하였다. Fig.
이론/모형
7보다 높은 것으로 보아 SWAT이 잘 모의 된 것으로 판단된다. 매개변수의 보정은 시행착오법을 이용하였다. 시행착오법은 많은 시간과 노력이 요구되므로 선행연구들의 매개변수의 범위를 참고하여 오차의 범위를 줄이고자 하였다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 남강유역의 강수 변화를 예측하기 위하여 IPCC에서 제공하는 SRES A1B 시나리오를 선정하고, 불확실성 분석을 최소화하기 위한 상세화기법(Downscaling) 중 인공신경망 기법을 사용하였다. 인공신경망은인간의두뇌를구성하고있는뉴런의복잡한인식과정을도입하여 수학적 모형으로 일반화시키기 위하여 개발된 병렬 정보처리시스템이다.
본 연구에서는 남강댐을 대상으로 미래기후변화 시나리오에 따른 남강댐 방류량을 산정하기 위하여 HEC-ResSim 모형을 이용하였다. HEC-ResSim은 기존의 HEC-5를 Next Gen Project에 의해 개발되었으며, 필요한 유역을 시스템화하여, 저수지, 하천, 조절점, 분기점 등으로 구분한 후 각각의 요소에 제약조건을 줌으로서 시스템 운영을 최적화한다.
인공신경망 기법을 적용하여 남강유역의 미래 기후시나리오를 예측하였고, 유역모형인 SWAT을 이용하여 남강댐을 기준으로 상·하류를 연계하여 모의하였으며 수질모형으로는 QUALKO 모형을 적용하였다.
DEM은 NGIS (National Geographic Information System)의 1/5,000 수치지도로 격자크기 100 × 100 m을 사용하였다. 토지이용도는 최대우도방법 (Maximum Likelihood Classification)을 적용하여 총 7개의 토지이용항목(수역, 도심지, 나지, 초지, 논, 밭, 산림)으로 분류하고, 토양도는 농촌진흥청에서 제공하는 1/25,000 정밀토양도를 이용하였다.
성능/효과
5) 특히 저수년에는 풍수년과는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2 mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수년에 비해 유량이 적은 저수년에 조금 더 수질농도가 높은 것을알 수 있다.
9 and 10은 모델의 검·보정 결과를 나타낸 것으로 BOD의 경우 결정계수의 값이 보정은 0.96, 검증은 0.75로 나타났으며 T-N은 0.88 T-P는 0.61의 값을 나타내어 잘 모의된 것으로 판단된다.
모형의 보정은 2003년부터 2006년까지, 검증은 2007년부터 2010년까지 수행하였다. Fig. 4에 나타낸 바와 같이 2003년부터 2010년까지 전반에 걸쳐 실측치와 예측치가 비교적 잘 일치하는 것을 알 수 있으며, 결정계수가 0.7보다 높은 것으로 보아 SWAT이 잘 모의 된 것으로 판단된다. 매개변수의 보정은 시행착오법을 이용하였다.
3) 미래의 댐운영 모의를 위해 HEC-ResSim을 이용하여 최저수위 32 m, 계획홍수위 46 m, 상시만수위 41 m로 설정하고 2100년까지의 남강댐 방류량을 예측 하였다. 그 결과, 미래로 갈수록 강우가 증가함에 따라 저수지의 수위 또한 증가하게 되고 댐 방류량 역시 증가하는 것을 확인할 수 있다.
댐 방류의 시기는 강우가 잦은 여름철에 집중되어 있다. 또한 저수기보다 풍수기에 만수위가 되는 횟수가 잦아져 방류하는 횟수와 유량이 증가하는 것으로 나타났다.
1) 먼저 인공신경망기법을 적용하기 위하여 티센을 적용한 해당기상관측소의 자료를 이용하여 미래기후에 대하여 강우, 습도, 최고기온, 최저기온에 대하여 예측하였다. 예측결과 기후에 가장 민감하게 반응하는 강우의 경우, 미래로 갈수록 전체적으로 증가하는 경향을 보였다.
BOD, T-N, T-P의 수질항목에 대하여 앞서 선정한 저수기, 평수기, 풍수기로 구분하고 해당 연도별로 분석하였다. 저수기, 평 수기, 풍수기에서 대부분 유사한 경향을 띠고 있는 것으로 나타났으며 상류에서 약 20 km 부근에서부터 수질이 높아지는 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 Fig.
Table 1은 남강유역의 예측 매개변수의 월별 평균값을 나타내었다. 전체적으로 증가하는 경향을 나타내고 있으며 기후변화에 가장 민감한 강우의 경우 저수기에는 3.7 mm 감소하지만 풍수기에는 87.1 mm 증가하는 것으로 나타났다. Fig.
577 mg/L의 높은 농도의 방류수를 남강으로 방류하고 있기 때문으로 판단된다. 점 오염원의 유입 후 하류로 갈수록 미미하지만 수질이 낮아 지는 것을 확인할 수 있는데 이는 남강 본류의 수질보다 낮은 평균 BOD 1.1 mg/L의 함안천 등 지천의 유입으로 인한 유량의 증가로 인해 점차 수질이 낮아지는 것으로 판단된다. 특히 저수년에는 풍수년과는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2 mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났으며, T-N과 T-P 역시 BOD와 같은 경향을 띠고 있다.
후속연구
6) 향후 본 연구의 결과는 남강댐의 저수기의 댐 운영방안을 이용해 남강하류 하천의 유지용수의 확보 방안과 수질모형을 통해 장래 수질을 예측하고 수질 향상을 위한 방안을 제시하여 남강하류의 효율적인 수질관리를 위한 정책 방향을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
BOD, T-N, T-P에서 모두 풍수년에 비해 유량이 적은 저수년에 수질농도가 더 높은 것을 알 수 있다. 미래기후 예측 시나리오 결과에 따른 강우량의 증가가 원인으로 판단되며 강우와 유역의 유출이 하천의 수질의 상당한 영향을 끼치기 때문에 미래기후 예측 결과를 토대로 강우량이 적은 저수기에 남강댐의 적절한 댐 운영으로 남강 하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지구온난화는 어떠한 요인들로 인해 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치는가?
6℃ 상승하였고, 이산화탄소의 농도는 산업혁명 이전 보다 30% 증가하였다고 설명하고 있다. 이로 인해 대기의 온도가 상승함으로써 발생 하는 지구온난화는 온도상승, 강수량 변화, 강우패턴 변화, 가뭄, 해수면 상승 등으로 인해 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치게 된다고 보고하고 있다.
남강댐하류하천은 어떠한 실정인가?
, 1998). 남강댐하류하천은 주변의 도시와 농경지로부터 물 사용량이 많은 관계로 하류로 갈수록 물의 흐름이 더욱 완만해지고 이로 인하여 수질 악화가 가속화되고 수역의 영양단계가 점점 높아 지는 부영양화 현상이 발생되고 있다(Heo and Kim, 1995).
남강유역의 상류는 어떠한 실정인가?
본 연구에서 대상유역으로 선정한 남강유역은 남강댐을 기준으로 상류와 하류로 나눌 수 있으며 하류하천은 주변 유역의 가축, 공장 등에서 발생되는 각종 생활 오수 및 폐수로 인해 수질오염이 매우 심각한 상황이다. 상류 유역에서도 일부 생활하수가 하천으로 방류되고, 축산폐수는 제대로 처리 되지 않고 방류되고 있는 실정이다(Park et al., 1998).
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