초록 ▼

Ⅲ. 연구 개발 수행내용 및 결과
제 1 절 지류 용존성 수질오염물질 혼합해석을 위한 추적자 실험
1. 추적자실험 지류 선정 및 실험방법
가. 수질오염사고 지류 선정
현장실험을 수행하기 위하여 사행이 발달되고, 하상 및 하안이 비교적 자연상태인 구간을 포함하는 중규모 하천을 선정했다. 안정적인 실험수행을 위해 하도 내에 하중도가 적고 하천내의 구조물이나 흐름에 방해요소가 적은 하천으로 선정했다. 또한 하폭 대 유량비가 크며 사행도가 1.5 ~ 2.5인 구간을 실험우선구간으로 선정했다. 수질오염사고가 우려되는 하

Ⅲ. 연구 개발 수행내용 및 결과
제 1 절 지류 용존성 수질오염물질 혼합해석을 위한 추적자 실험
1. 추적자실험 지류 선정 및 실험방법
가. 수질오염사고 지류 선정
현장실험을 수행하기 위하여 사행이 발달되고, 하상 및 하안이 비교적 자연상태인 구간을 포함하는 중규모 하천을 선정했다. 안정적인 실험수행을 위해 하도 내에 하중도가 적고 하천내의 구조물이나 흐름에 방해요소가 적은 하천으로 선정했다. 또한 하폭 대 유량비가 크며 사행도가 1.5 ~ 2.5인 구간을 실험우선구간으로 선정했다. 수질오염사고가 우려되는 하천의 혼합특성을 분석하기 위해 상류의 오염물질 배출원 존재여부, 과거 수질 오염사고의 발생여부에 따라 실험구간을 선택했다.

나. 실험대상 지류의 추적자 실험
(1) Rhodamine WT 연구 및 안정성
본 연구에서 사용할 추적자 물질은 Rhodamine WT로 20% 농도로 제조된 시약을 이용했다. Rhodamine WT는 아질산과 결합하여 발암물질인 DENA를 생성할 수 있지만 반감기가 3시간이며 수계에서는 아질산이 50 μg/L를 넘지 않는 것으로 나타나, 식수에 사용할 경우 Rhodamine WT은 10 μg/L까지 허용이 된다. Biological effects 경우 현 국내 생태독성 시험방법인 물벼룩(Daphnia magna)에 대헤서도 200,0000 μg/L에 일주일 이상 노출시켜도 특별한 위해성을 보이지 않는 것으로 나타나고 있다(USGS, 2004).

(2) 추적자 실험 절차
2차원 추적자 실험을 위해 횡 혼합이 완료되는 거리 내에 측선을 설치하여 추적자물질의 농도를 측정했다. 하천의 흐름방향과 직각으로 측선을 설치하며 하천 양안에 말뚝을 박아 로프를 연결했다. 설치한 측선은 GPS좌표로 위치 보정을 한 후 Rhodamine WT 주입지점을 선정했다. 그리고 각 측선의 유속을 ADV 또는 소하천용 ADCP를 이용하여 측정했다. 추적자 주입은 실린더를 이용하여 순간주입했고, 측정시간 간격 및 농도 측정 범위를 결정하여 센서를 설치했다.

(3) 농도 측정
Rhodamine WT 추적자물질의 농도는 YSI-600OMS 센서로 측정하며 각 측선에 6개의 센서를 설치하여 실시간 농도를 측정했다. 오염운이 도달하기 전 측정을 시작하여 5분 동안 기저농도를 측정하고, 농도가 올라가는 시점으로부터 최대농도가 통과한 후 기저농도로 감소될 때 까지 농도를 측정한다.

2. 추적자 실험결과
가. 복하천
복하천 실험은 죽당천 합류점부터 흥천대교까지의 구간 내에서 수행되었으며, 1차 실험(BH-R41)과 2차 실험(BH-R42)을 각각 8월 13일과 14일에 수행하였다. 두 실험 모두 동일하게 로다민 170 ml (20,000 ppm)을 주입하고 총 4개의 측선에서 수리량과 농도량을 측정하였다. 수리량은 2차원 ADV를 이용하여 0.5 m 또는 1 m간격으로 유속과 수심을 측정하였다. 로다민의 농도는 수질측정기인 YSI-600OMS를 이용하여 각 측선별 6개씩, 2개의 측선에 12개를 설치하여 측정하였다.
BH-R41의 평균 유량은 4.47 cms, 평균 유속은 0.56 m/s, 평균 수심은 0.26 m, 평균하폭은 31.5 m이다. 모래하천의 특성상 사주가 크게 발달하여, 소구간 내에서 사행이 발생하고 최대 유속과 수심이 좌우로 이동하며 변화되는 것을 확인할 수 있었다. 농도는 측선 1번에서 최대 120 ppb로 측정되었으며, 측선 4번에서 최대 농도가 57 ppb까지 감소하였다.
BH-R42는 BH-R41 실험구간의 상류 약 500 m 지점에서 수행되었으며, 평균 유량은 4.04 cms, 평균 유속은 0.55 m/s, 평균 수심은 0.33 m, 평균 하폭은 23.3 m이다. 사주가 발달하고 소구간 내에서 사행이 발생하여 최대 유속과 수심이 좌우로 이동하였다. 또한 하류로 유하할수록 하폭이 증가하고 수심이 낮아졌다. 농도량은 측선 1번에서 최대 180ppb로 측정되었으며, 하류로 유하할수록 시간변화에 따른 농도분포가 고르게 잘 나타났다.

나. 미호천
미호천 추적자 실험(MH-R41)은 10월 9일~11일동안 1차례 수행되었으며, 로다민 1,420ml (20,000 ppm)을 주입하고 총 6개의 측선에서 수리량과 농도량을 측정하였다. 평균 유량은 3.04 cms, 평균 유속은 0.10 m/s, 평균 수심은 0.87 m, 평균 하폭은 39.0 m이다. 만곡도가 큰 실험 구간의 특성상 흐름의 중심이 초기에는 좌안에서 형성되었다가 하류단으로 이동할수록 우안으로 변화되었다. 농도량은 측선 1번에서 최대 145 ppb로 측정되었으며, 수심이 깊고 유속이 매우 느리기 때문에 하류로 유하할수록 최대농도가 급격히 낮아지고 측정 농도값에 많은 변차가 발생하였다.

다. 분산계수 산정결과
각 실험의 측선에서 측정된 수리량과 농도량을 이용하여 모멘트법과 추적법을 적용하여 분산계수를 산정하였다. 본 연구에서 적용한 모멘트법은 단순모멘트법(SMM)과 유관모멘트법(STMM)을 적용하였으며, 이는 각 측선별 횡방향 농도량의 분산도를 계산하고, 분산도에 따른 기울기를 이용하여 2차원 횡방향 분산계수를 산정하는 방법이다. 추적법은 상류 측선의 측정 농도를 이용하여 하류단 측선의 농도를 계산하고, 이를 하류단 측선의 측정 농도와 비교하여 2차원 분산계수를 산정하는 방법이다. 유관추적법(STRP)은 모멘트법과 동일하게 횡분산계수만을 산정할 수 있으며, 2차원 유관추적법(2D STRP)은 종・횡분산계수를 산정할 수 있다.
모멘트법과 추적법을 적용한 결과, BH-R41의 D_T/HU^*는 0.93~1.98이며 D_L/HU^*는 21.15으로 산정되었다. BH-R42의 경우 D_L/HU^*는 0.39~0.81이며 D_L/HU^*는 26.64로 산정되었다. BH-R41을 BH-R42와 비교하면 종분산계수는 비숫하게 산정되었지만 횡분산계수는 수리량의 차이로 인하여 약 2배 정도 크게 나타났다. 마지막으로 MH-R41의 D_L/HU^*는 0.91~1.20, D_L/HU^*는 18.45으로 산정되었다. 사행이 매우 발달한 구간의 특성상 횡분산계수는 크게 산정되고 종분산계수는 상대적으로 작게 산정되었다

제 2 절 본류구간의 추적자 실험기법 개발
1. 실험구간 선정 및 실험방법
가. 실험구간 선정
본 연구에서는 공단지역과 인접해 있고, 수질오염사고 발생확률이 높은 금호강과 낙동강 합류부를 실험구간으로 선정하였으며 강정고령보 하류 ~ 달성보 구간에서 현장실험을 수행했다. 본 실험 구간에서 금호강 및 진천천에서 유입되는 수질평가 지표에 대한 농도 추적실험을 수행했다.

나. 실험대상 구간의 수질측정
낙동강 본류에서는 금호강 및 감천에서 유입되는 EC, 수온 및 pH를 측정하여 지류에서 유입된 오염물질의 본류 내 혼합거동을 분석했다. 본류에서의 EC 측정은 지천에서 유입되는 전기전도도의 혼합과정과 연속성을 갖기 때문에 지류와 본류 모두 수리량 및 수질을 측정했다. 지류에서 유입되는 오염물질은 연속적으로 주입되어 정상상태에 도달했다고 가정하고 각 측선에서 농도의 시간적 변화는 없다고 가정한 후, 횡방향으로의 공간적 분포만을 측정했다.
지류 합류부 하류지점에 위치한 낙동강 본류에서는 하폭이 매우 크기 때문에 측선설치 없이 보트를 이용하여 흐름방향에 직각인 방향으로 이동하며 측선 상에서 연속적으로 농도를 측정했다. GPS를 이용해 측선 양 끝의 위치 및 측정점의 위치를 기록하고 각 측점에서의 수리량 및 농도를 측정했다.

2. 농도추적실험 및 결과분석
가. 수리량 측정 및 농도추적실험결과
ADCP를 이용한 수리량 측정결과 낙동강 본류의 유량의 분포는 64.4 ~ 464.0 m³/s , 수심 분포는 4.91 ~ 5.67 m, 유속 분포는 0.19 ~ 0.25 m/s 로 나타났다. 이외에 낙동강 본류로 유입되는 진천천의 유량의 분포는 6.9 ~ 38.6 m³/s, 수심 분포는 2.19 ~ 2.28 m, 유속 분포는 0.18 ~ 0.2 m/s로 나타났으며 금호강의 유량의 분포는 19.9 ~ 135.9 m3/s, 수심 분포는 2.24 ~ 4.23 m, 유속 분포는 0.18 ~ 0.24 m/s로 나타났다. 수리량 자료분석 결과, 상류에 위치한 강정고령보의 방류량에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
진천천의 경우, 구라수문 합류 후 지점에서 EC값이 731~896 μS/cm의 높은 값을 나타냈으나, 이를 비슷한 지점에 설치되어 있는 성서 수질 관측소의 EC값과 비교해보면 약 100~200 μS/cm정도 낮은 것으로 나타났다.
추적자 실험 결과 본류 횡 방향 농도 분포의 경우 Case ND-EC1의 경우 농도의 최대값이 흐름방향으로 진행됨에 따라 중앙으로 이동하였으며 농도의 분산 값이 증가하였다. 나머지 3가지 Case의 경우 농도의 최대값이 흐름방향으로 진행됨에 따라 변하지 않고 계속 좌안쪽에 위치하였으며 Sec. 5까지의 경우 횡 방향 분산이 점점 증가하는 경향을 보였지만 그 이후 Sec. 6 ~ Sec. 9에는 지류 유입 및 저수 효과로 인하여 불안정한 횡 분산값을 나타내었다.

나. 횡 분산계수 산정결과
실험결과로부터 계산된 농도곡선을 이용하여 횡 분산계수(D_T)를 산정했다. 분산계수 산정법으로서 만곡부를 포함하고 하폭이 변화하는 단면에 적용 가능한 유관 모멘트법을 사용했다. D_T를 계산한 결과 D_T/HU^* = 0.53~1.19로 계산되어 Rutherford(1994)가 제안한 완만한 사행수로의 횡분산계수 범위인 0.3 ~ 0.9에 근접하는 값을 보였다.

제 3 절 수질오염물질의 혼합예측을 위한 모델구축 및 검증
1. 지류 수질오염사고 대응모델 구축
가. 1차원 지류지천 수질오염사고대응예측 시스템의 개요
1차원 지류지천 수질오염사고대응예측 모델의 계산결과에 중요한 영향을 미치는 1차원 종분산계수식을 결정하기 위해 1차원 종분산계수 경험식들을 비교했다. 국내하천에서 측정된 수리량을 이용하여 경험식을 계산해본 결과, W/H 에 대한 회귀계수가 큰 Fischer(1967)의 경험식과 Kousis와 Rodriguez(1988)의 경험식이 W/H증가에 따른 종분산계수를 과대 산정하는 경향이 나타났다. 국내하천에서는 W/H가 크기 때문에 W/H에 대한 회귀계수가 상대적으로 작은 Seo와 Cheong(1998)의 경험식, Disley 등(2014)의 경험식을 이용하는 것이 유리하다.
무차원 수리량 변화에 따른 1, 2차원 종분산계수 경험식을 그래프로 도시하여 비교했다. 국내하천의 U/U^*=10, W/H=100 에 대하여 1차원 모형 종분산계수는 2차원 모형 종분산계수와 비교하여 약 60배 정도 크게 나타났다. 또한, 2차원 모형 종분산계수는 Elder (1959)가 제안한 값보다 약 6배 정도 크게 나타났다. Fischer(1975)이 제시한 경험식은 W/H ≒ 40 이상인 경우에는 Seo와 Cheong(1998), Deng 등(2001)이 제시한 경험식에 비해 과대산정하고, W/H ≒ 40 이하인 경우에는 적절한 값을 제시하였다.
1차원 모형은 하폭방향 혼합이 완료되는 1차원 혼합구간에 적용가능하며 횡 혼합 완료거리는 하폭, 유속, 횡 분산계수에 따라 변화한다. 본 연구에서 수행된 추적자 실험결과를 이용하여 한강, 금강, 낙동강 지류의 횡 혼합완료거리를 계산했다. 그 결과, 한강의 지류 복하천에서는 횡 혼합 완료거리가 2.96 ~ 3.82 km, 금강의 지류인 미호천에서는 1.22 ~ 5.51 km, 낙동강의 지류인 대곡천과 한천에서는 0.38 ~ 0.65 km로 나타났다. 하폭이 넓고 유황에 따른 유속변화가 큰 감천의 경우 평수기에 횡 혼합 완료거리가 2.14 km으로 나타나는 것에 반해 풍수기에는 이송이 지배적인 혼합이 발생되어 17.4 km로 매우 크게 나타났다.

나. 1차원 시스템 적용결과
W/H 에 대한 회귀계수가 1 이하인 1차원 종분산계수 경험식을 이용하여 1차원 시스템의 계산결과를 비교했다. 복하천과 미호천에서 측정된 수리량을 이용하여 종 분산계수를 계산한 결과 1차원 시스템에서 계산하는 1차원 종분산계수가 다른 경험식들에 비해 작게 나타났다. 따라서 농도곡선의 최대값이 1차원 시스템에서 이용 중인 종분산계수가 가장 큰 것으로 나타났다.
같은 수리량 자료를 이용해 계산하더라도 1차원 종분산계수의 계산결과는 2 ~ 4배 차이를 보였으며 종분산계수의 변화는 농도계산결과에 큰 영향을 미쳤다. 따라서 1차원 시스템에 적용할 종분산계수의 경험식에 대한 검토가 필요하며 국내하천에 적합한 졍험식을 적용해야 한다.

2. EFDC의 정확도 검증 및 기법 개발
가. EFDC 모형의 민감도 분석
EFDC의 흐름 및 농도모의결과에 중요한 영향을 미치는 수평, 연직 동점성계수를 변화시키며 수치모의결과의 민감도를 분석했다. 수평동점성계수는 Background A_H와 Smagorinsky 상수 C_s의 입력에 따라 변화하며 각 매개변수에 대한 흐름 및 농도의 횡분포 변화를 비교했다. 그리고 연직 동점성계수는 Mellor와 Yamada(1982)의 2차 난류폐쇄기법에 의해 계산되며 Background A_v를 변화시켜 농도의 연직분포 변화를 비교했다. 민감도 분석을 위해 연직방향으로 10개의 Layer를 이용했고 격자크기에 의한 수치분산을 최소화하기 위해 dx = 26 m, dy = 48 m으로 유한차분격자를 구성했다.
Background A_H를 0.05 ~ 0.4 m2/s로 변화시킨 결과 유속분포의 표준편차가 ∆σ = 8 × 10^-4 m/s, ∆σ = 10^-3 m/s로 나타나, 유속변화에 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났으나 대체로 A_H가 증가함에 따라 유속분포의 횡 방향 편차가 감소하는 경향을 보였다. 반면 농도분포의 변화는 Background A_H의 변화에 따라 농도 최대값의 차이가 55~ 150 ppm까지 나타나 A_H의 변화에 대한 민감도가 큰 것으로 나타났다. 그리고 A_H가 증가함에 따라 농도분포의 횡 방향 편차가 감소했다.
Smagorinsky상수 Cs를 0.1 ~ 2.0 까지 변화시킨 결가 유속분포의 표준편차가 ∆σ = 3 × 10^-3 m/s, ∆σ = 4 × 10^-3 m/s로 계산되어 유속분포에 큰 영향을 주지 못했다. 그러나 Background A_H보다 Cs 변화에 따른 유속분포의 민감도가 더 큰 것으로 나타났다. Cs의 변화에 따라 농도 최대값은 단면별로 85 ~ 300 ppm까지 변화했고 Cs가 증가함에 따라 농도의 횡 방향 편차가 크게 감소했다. 농도분포 역시 Background A_H보다 Cs에 의해 더 민감하게 변화했다.
Background A_v를 6 × 10^-5 ~ 6 × 10^-2 m²/s로 변화시키며 농도의 연직분포의 변화를
검토했다. Background A_v가 증가함에 따라 연직 난류확산계수가 증가하며 연직 농도구배가 감소했다. 그러나 농도의 연직분포 변화가 3 ~ 8 ppm 정도로 나타나 Background A_v에 대한 농도곡선의 변화가 크지 않았으며 모형의 보정을 위해 A_v보다 A_H를 변화시키는 것이 효율적이다.

나. EFDC 모형의 검증결과
EFDC의 흐름 및 농도모의결과를 낙동강 본류에서 측정된 유속 및 EC와 비교했다. EFDC의 준 3차원 흐름모의를 위해 민감도 분석에 이용한 격자와 같이 10개의 Layer, dx = 26 m, dy = 48 m으로 유한차분격자를 구성했다. 수치모의를 위한 유량, 수위, EC 경계조건은 실측결과를 이용했고 EC를 보존성 오염물질, 정상상태 유입으로 가정하여 Dye 모의를 수행했다. Background A_H는 0.1 m2/s를 입력했고 C_s는 수리량에 따라 0.1 ~ 0.5의 값을 입력했다.
흐름모의결과와 ADCP 실측 유속을 비교한 결과 일부 구간에서 큰 차이를 보였으나 대체로 실측 유속과 유사한 패턴을 보였다. 그리고 Dye 모형 모의결과, 일부 구간에서 EC의 급격한 변화를 모의하지 못했으나 대체로 EC의 횡 방향 구배를 실측결과와 거의 유사하게 재현할 수 있었다. EFDC 모형의 검증결과, 모형에 입력한 C_s 값은 유량이 증가함에 따라 작게 입력하는 경향을 보였다. 이는 유량이 증가하여 이송이 지배적인 흐름이 발달하는 경우 횡 방향 혼합이 감소되며 난류확산계수를 작게 입력해야하기 때문이다.
EC실측결과와 비교를 통해 보정된 농도곡선으로부터 유관모멘트법을 이용하여 횡 분산계수 D_T를 계산했다. EC 실측결과로부터 계산한 D_T/HU^*는 0.53 ~ 1.19로 나타났고 수치모의결과를 이용한 경우 D_T/HU^* = 0.44~0.8로 계산되어 실험결과와 유사한 값을 제안했고 실측값과 10 ~ 33 %의 오차를 보였다.

Abstract ▼

Ⅲ. Research results
1. Tracer test for analysis of the dissolved pollutant mixing
To measure the transport and dispersion of pollutants, tracer tests were carried out using Rhodamine WT, which is fluorescent tracer that is low adsorbability, low risk and high preservation compared to other mat

Ⅲ. Research results
1. Tracer test for analysis of the dissolved pollutant mixing
To measure the transport and dispersion of pollutants, tracer tests were carried out using Rhodamine WT, which is fluorescent tracer that is low adsorbability, low risk and high preservation compared to other material. For the velocity and depth measurements were used ADCP (Acoutic Doppler Current Profiler) and ADV (Acoustic Doppler Velocimeter). Concentration was measured in real time using YSI-600OMS, by installing a 4~6 cross-section.
Bokha creek and Miho creek were selected, by considered the water quality accidents. Bokha creek occurs meandering within a small interval and appears well the characteristics of the sand river, and thus the maximum velocity and maximum depth was moving from side to side. Miho creek is mixed with gravel and sand. The test site of Miho creek were selected S-shaped curve, which the center of the flow moved from the left side to the right side, and the maximum velocity and maximum depth was caused through the thalweg.
Two-dimensional dispersion coefficients were evaluated using the moment methods and the routing procedures. The evaluated D_T/HU^* have the range of 0.81 ~ 1.23, and were increased as W/H , U/U^*, and S_n increase. The evaluated D_L/HU^* have the range of 18.45 ~ 21.15, and were also increased as W/H and U/U^* increase. However, the evaluated D_L/HU^* did not show a distinct variability about S_n.
The correlation for the hydraulic factor was analyzed by collecting the results of the two-dimensional field test. Using the correlation result, the characteristics of the dispersion and the factor affecting the behavior of the contaminant were investigated. By selecting the important factors about mixing of pollutant, the linear multiple regression formula was derived. Finally, the empirical equation was developed about the relation of two-dimensional dispersion coefficients, by applying the least square method.

2. Development of tracer test methods in the main channel
(1) Research area and experiment method
The water pollution accidents have occurred frequently in Nakdong River. For the countermeasure to the water pollution and accident, the tracer test was conducted for Nakdong River(Gangjeong weir to Dalsung weir) to analyze the mixing characteristics of mainstream of Nakdong River. Two tributaries of Geumho River and Jincheon Creek, merging to the left side of Nakdong River.
However, most of tracer tests were done using the artificial tracers, such as fluorescence dye, radioactive tracer, etc. The natural tracers, such as water temperature, electrical conductivity, can be a good alternative in case tracer tests using the artificial tracer are not viable in large rivers because of financial and environmental problems. In this research, tracer test using electrical conductivity as natural tracer was developed.
Measurement of hydraulic data was conducted by using ADCP and measurement of concentration data was conducted by using YSI-600XML and YSI-600OMS. Total 4 cases of tracer test was conducted in 6 months.

(2) Result
The result of hydraulic data measurement showed discharge of Nakdong River 64.4 ~ 464.0 m3/s, water depth 4.91 ~ 5.67 m, velocity 0.19 ~ 0.25 m/s. Discharge of Geumho River showed 19.9 ~ 135.9 m3/s, water depth 2.24 ~ 4.23 m, velocity 0.18 ~ 0.24 m/s. Discharge of Jincheon Creek showed 6.9 ~ 38.6 m3/s, water depth 2.19 ~ 2.28 m, velocity 0.18 ~ 0.2 m/s. Result showed release discharge of Gangjeong weir strongly affected hydraulic characteristic.
The inflow EC of Jincheon Creek showed 431 ~ 896 μS/cm, 100 ~ 200 μS/cm more underestimated than Seongseo water quality observation station.
For case ND-EC1, after two tributaries merged at the left side, the peak of concentration was observed in left side. However, as cloud was moving further downstream, peak of concentration moved to center. Other 3 cases showed peak of concentration was observed in left side and the transverse concentration gradient was decreasing gradually as cloud was moving further downstream. After passing section 5 (Sec.6 ~ Sec. 9), transverse concentration gradient showed unstable distribution due to inflow of tributaries and effect of water storage.
Transverse dispersion coefficient(D_T) was calculated by using tracer test result. Streamtube moment method was used to calculate transverse dispersion coefficient. Result showed, D_T/HU^* = 0.53~1.19 which was well fitted to range of transverse dispersion coefficient 0.3 ~ 3.0 which Rutherford (1994) suggested for meandering stream.

3. Validation of numerical model for prediction of pollutant mixing
Empirical formulas for 1D longitudinal dispersion coefficient were compared for application to the 1D water pollution accident response management system. From the calculation results of 1D longitudinal dispersion coefficient, empirical formulas of Fischer (1967) and Kousis & Rodriguez (1988) which have large regression coefficient of W/H tend to overestimate the longitudinal dispersion coefficient. On account of rivers in Korea have large W/H, empirical formulas of Seo & Cheong (1998) and Disley et al. (2014) might be appropriate to use.
Applicable area of the 1D system is changed according to width, velocity, and transverse dispersion coefficient. From the calculation results of the complete mixing distance, the distance was 2.96 ~ 3.82 km in Bokhacheon, 1.22 ~ 5.51 km in Mihocheon, and 0.38 ~ 0.65 km in Daegokchoen and Hancheon respectively. In case of Gamcheon in which has large width and velocity, the complete mixing distance was 2.14 km in the normal flow and 17.4 km in the flood flow.
Using empirical formulas which the regression coefficient of W/H is less than 1, calculation results of 1D system was compared with the 1D system incorporated 1D longitudinal dispersion coefficient formula. 1D longitudinal dispersion coefficient in the 1D system was larger than other values using empirical formulas with field measurements in the Bokhacheon and Mihocheon. Thus, calculation results of the maximum concentration using the incorporated dispersion coefficient formula in the 1D system were larger than using other empirical formulas.

Sensitivity analysis of flow and mass transport model in EFDC were conducted
with changing the background A_H , the Smagroinsky constant, Cs and the background A_v . For the simulation, vertical layer was divided into 10 and horizontal computation mesh which has dx = 26 m, dy = 48 m was constructed. With changing the background A_H from 0.05 to 0.4 m2/s, standard deviation of the velocity distribution was calculated from ∆σ = 8 × 10^-4 m/s to ∆σ = 8 × 10^-3 m/s which means the velocity distribution deviation in transverse direction is decreased. The magnitude of velocity change was less than the change of concentration distribution with changing the background A_H . Smagorinsky coefficient Cs was changed from 0.1 to 2.0 and velocity distribution was changed from ∆σ = 3 × 10^-3 m/s to ∆σ = 4 × 10^-3 m/s while the concentration distribution was changed from 85 to 300 ppm. And, simulation results of flow and concentration distribution with changing the Smagorinsky coefficient were more sensitive than changing of the background A_H . The background A_v was changed from 6 × 10^-5 to 6 × 10^-2m2/s and vertical distributions of concentration were compared. Even though the vertical change of concentration distribution was small, concentration gradient was decreased with increasing of the background A_v .
Simulation results of EFDC were compared with the field measurements. For the quasi-three dimensional flow analysis, vertical layer was set to 10 and the computational mesh was constructed as dx = 26 m, dy = 48 m. And, the background A_H was 0.1 m2/s and Cs was 0.1 ~ 0.5 according to the flowrate. From the comparison results, velocity and concentration distributions were similar with the field measurements. And, the Cs was decreased with increasing of flowrate from the modification of the parameter. Using the simulatrion results, the transverse dispersion coefficients were calculated with the streamtube moment method. D_T/Hu^* with the field measurements was 0.53 ~ 1.19 and the values were 0.44 ~ 0.8 from the simulation results. Thus, the calculation results were similar with the field measurements and the error was 10 ~ 30 %.