초록

3. 연구내용 및 방법
가. 대청호 조류발생 특성
나. EFDC-WASP 연계모형구축
다. ELCOM-CAEDYM 구축
라. 신경망 기법 조류예보 예측모형 구축
마. 조류차단막 효과분석
라. 소옥천 인 부하분석

Abstract ▼

In this study, field investigation results were analyzed to examine phytoplankton development in the Daecheong reservoir prominent during summer seasons in 2001 and 2006 which were with different hydrological characteristics. Accordingly, EFDC and ELCOM models(three dimensional hydrological behavior

In this study, field investigation results were analyzed to examine phytoplankton development in the Daecheong reservoir prominent during summer seasons in 2001 and 2006 which were with different hydrological characteristics. Accordingly, EFDC and ELCOM models(three dimensional hydrological behavior models) were constructed to simulate hydrological behaviors in the years. The effect of chronic phytoplankton blooming area located at the upstream Chooso point(tributary) to the mainstream Daecheong reservoir was characterized by trace analysis. Trace simulation results by both models reflected the field investigation results fairly well. A neural network method was used for the predication of short term phytoplankton development in the upstream Chooso area. Results showed that water quality in the Chooso point influenced well to the phytoplankton development in the Hoenam point located in the mainstream Daecheong reservoir. Effect of installing prevention curtain in the Chooso point was simulated. Result of the simulation by trace analysis showed that installation of prevention curtain would be effective for the solution of phytoplankton problem in the Daechong reservoir. Reduction amount of phosphorus through the So-Ok-Chun basin management plan was also calculated to lower the phytoplankton development in the Chooso area.
During the study, we have experienced many trials and errors because of the shortness in the previous studies on EFDC (EPA version) and ELCOM models in Korea. The problem was especially prominent when these models were applied to the Daecheong reservoir which is with complex morphology implying possibility of errors during the numerical interpretations. Result of the study by both models showed slight discrepancies because of the differences in the methods used for applying horizontal and vertical lattices.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• Abstract ... 9
• 목차 ... 11
• Ⅰ. 서 론 ... 20
• Ⅱ. 연구내용 및 방법 ... 23
• 1. 대청호 조류발생 특성 ... 23
• 2. EFDC-WASP7 모형의 구축 ... 24
• 가. EFDC 격자망의 구성 ... 24
• 나. EFDC-WASP 연계 모델링 ... 24
• 3. ELCOM 모형구축 ... 25
• 가. ELCOM 모형의 개요 ... 25
• 나. CAEDYM 모형의 개요 ... 27
• 4. 조류확산억제 효과분석 ... 30
• 가. 차단막 시나리오 구성 ... 30
• 나. 차단막 시나리오 적용 범위 ... 31
• 5. 신경망기법을 활용한 조류발생 예측 ... 31
• 가. 모형의 개요 ... 31
• 나. 신경망 구조의 설계 ... 34
• 다. 모의 수행 ... 35
• 6. 소옥천 유역 부하분석 ... 36
• Ⅲ. 연구결과 ... 37
• 1. 대청호 조류번동 특성 ... 37
• 가. 대청호 수질변동 ... 37
• 나. 대청호 조류변동 특성 ... 53
• 2. EFDC-WASP 모형 구축 ... 71
• 가. 격자망의 개선 ... 71
• 나. 유속 분포 분석 ... 75
• 다. 추적자 모의 및 분석 ... 79
• 라. 수질모의 ... 82
• 3. ELCOM-CAEDYM 모형 ... 102
• 가. ELCOM-CAEDYM 구축 ... 102
• 나. 추소 수역 영향 분석을 위한 모형 적용 결과 ... 111
• 다. 추적자 모의 및 분석 ... 148
• 라. 적용된 3차원 모형의 차이점 ... 163
• 4. 신경망 기법 조류예보 예측모형 구축 ... 168
• 가. 회남수역 조류발생 모델 구축 ... 168
• 나. 민감도 분석에 따른 수질인자의 기여도 평가 ... 174
• 5. 조류확산 차단막 ... 175
• 가. 차단막 시나리오 결과 ... 175
• 6. 소옥천 유역 부하분석 ... 190
• 가. 소옥천 유역 오염원 및 부하 현황 ... 190
• Ⅳ. 결론 ... 194
• 참고문헌 ... 195