초록 ▼

Ⅳ. 결론
1. 지류 및 본류 추적자 실험
본 연구에서는 수질사고 발생 우려가 있는 낙동강의 지류 및 본류의 혼합특성을 해석하기 위해 추적자 실험을 수행하였다. 지천에서는 용해성 오염물질의 혼합을 모의하기 위해 로다민 WT를 이용한 2차원 추적자 실험을 실시하였고 낙동강 본류에서는 유류오염물질과 같은 부유성 오염물질의 혼합현상을 모의하기 위해 GPS부자를 이용한 추적자 실험을 시행하였다. 수리량 측정결과, 지류의 규모에 따라 하폭 대 수심비는 14 ~ 148.4, 단면평균 유속은 0.08 ~ 0.6 m/s로 측정되었다.

Ⅳ. 결론
1. 지류 및 본류 추적자 실험
본 연구에서는 수질사고 발생 우려가 있는 낙동강의 지류 및 본류의 혼합특성을 해석하기 위해 추적자 실험을 수행하였다. 지천에서는 용해성 오염물질의 혼합을 모의하기 위해 로다민 WT를 이용한 2차원 추적자 실험을 실시하였고 낙동강 본류에서는 유류오염물질과 같은 부유성 오염물질의 혼합현상을 모의하기 위해 GPS부자를 이용한 추적자 실험을 시행하였다. 수리량 측정결과, 지류의 규모에 따라 하폭 대 수심비는 14 ~ 148.4, 단면평균 유속은 0.08 ~ 0.6 m/s로 측정되었다. 그리고 2차원 추적자 실험결과, 첨두농도는 대체로 최대유속 발생지점에서 나타났으며 하천 지형 및 여울, 소 구조에 의해 발생되는 농도-시간 곡선의 비대칭적 농도분포는 하류방향으로 이동함에 따라 감소하였다.

지류 추적자 실험결과로부터 종, 횡 방향 분산계수를 산출하였다. 그 결과, 대곡천에서는 무차원 횡 분산계수가 0.24 ~ 0.62로 나타났으며 종 분산계수는 20.47로 나타났다. 감천에서 횡 분산계수는 0.34 ~ 1.02, 종 분산계수가 12.2 ~ 26.5로 계산되었다. 한천에서는 횡분산계수가 0.38 ~ 0.73, 종 방향 분산계수는 22.8로 계산되었다. 그리고 금강의 지류인 미호천에서는 횡 방향 분산계수가 0.12 ~ 0.77, 종 방향 분산계수가 35.9 ~ 15.9로 계산되었다.

이를 통해, 분산계수 계산결과로부터 종 방향 혼합이 횡 방향 보다 약 30 ~ 100배 더 큰 것으로 계산되었으며 Elder(1959)에 의해 제안된 무차원 종 분산계수 5.93보다 큰 것으로 나타났다.

1차원 지류지천 사고대응예측시스템의 검정을 위해 주요 매개변수인 1차원 종 분산계수를 경험식을 이용하여 계산하였다. 지천 수리량 측정 결과로부터 종 분산계수를 산정하여 W/H, U/ U* 에 따라 종 분산계수의 변화를 도시하였다. 그 결과, W/H의 증가에 따라 종 분산계수가 지수적으로 증가하고 있으며 마찰항의 영향보다 W/H의 변화가 더 중요한 것으로 나타났다. 계산된 종 분산계수를 이용하여 1차원 지류지천시스템에 적용하여 로다민 WT 추적자 실험결과와 비교하였다. 비교 결과, 로다민 WT 추적자 실험결과보다 수치모의결과의 종 방향 혼합이 더 많이 진행되었다. 이는 로다민 WT 추적자 실험은 횡 혼합이 완료되기 전에 측정이 되었기 때문이다. 1차원 지류지천 시스템은 횡 혼합이 완료되는 거리 이후에 적용 가능하며 하폭에 따라 0.6 ~ 17.4 km까지 횡 혼합완료거리에 차이가 발생한다. 따라서 1차원 지류지천 시스템은 수심방향 및 하폭방향 혼합이 완료된 이후에 적용할 수 있다.

2. 추적자 실험결과를 이용한 수치모형 검증
본 연구에서는 유류유출을 비롯한 부유성 오염물질에 의한 수질사고를 모의하기 위해 다중 Layer 사용 시 EFDC 모형의 흐름해석 결과에 영향을 미치는 Layer수와 바람의 영향을 분석했다. Layer 수에 따라 수표면 Layer의 유속흐름이 달라지기 때문에 Layer 수에 따른 민감도 분석을 수행했다. 단일 Layer를 사용한 경우 수심평균 된 유속모의결과를 나타내고 Layer수가 많아질수록 수표면 유속에 근접하며 포물선형 유속분포에 따라 더 큰 유속을 갖게 된다. Layer수가 많아질수록 수심평균 시 그 정확도가 증가하기 때문에 3차원 흐름모의를 위해서는 10개 이상의 Layer를 사용할 필요가 있다. 다중 Layer를 사용하여 수치모의를 진행했을 때 풍속의 변화에 따른 수표면 유속변화를 알아봤다. 그 결과 풍속이 증가할수록 하천 양안에 발생되는 와류의 크기가 증가하고 수표면 흐름에 따라 입자분포에 영향을 줬다. 따라서 현장관측 자료를 통해 정확한 풍속을 입력하여 수치모의의 오차를 줄여야 한다.

GPS부자실험결과를 이용하여 LPT모형에 입력할 수 있는 수평난류확산계수를 산정했다. 먼저 GPS 부자실험결과로부터 얻은 부자의 경로를 농도장으로 변환하고 2차원 추적법을 적용하여 종, 횡 방향 난류확산계수를 산정했다. 그 결과, 보의 방류로 인한 흐름에 영향을 받는 구간에서는 입자가 주 흐름선을 따라 유하하며 확산보다는 이송에 지배적인 영향을 받았다. 따라서 LPT모의를 위해서는 보 사이 구간에서는 KH/hu*를 0.24 ~ 0.35, 보의 방류에 영향을 받는 구간에서는 0.12 ~ 0.22의 값을 적용할 필요가 있다.

(출처 : 요약문 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Conclusions
1. Tracer tests in tributary channels
In this research, tracer tests were conducted to analyze the mixing behavior in the Nakdong River and tributaries. The two-dimensional tracer tests using the Rhodamine WT were conducted in tributaries of the Nakdong River and experiments usi

Ⅳ. Conclusions
1. Tracer tests in tributary channels
In this research, tracer tests were conducted to analyze the mixing behavior in the Nakdong River and tributaries. The two-dimensional tracer tests using the Rhodamine WT were conducted in tributaries of the Nakdong River and experiments using GPS floaters were conducted to investigate the floating pollutant mixing in the Nakdong River. In the tributaries, W/H ranges 14 ~ 148.4 and the velocity was 0.08 ~ 0.6 m/s. From the tracer test results using the Rhodamine WT, the peak concentration was measured at the maximum velocity occurrence position and the skewness of the concentration distributions due to channel irregularities was decreased. The longitudinal and transverse dispersion coefficients were calculated using the concentration measurements. In Daegokcheon, dimensionless transverse dispersion coefficient was 0.24 ~ 0.62 and the longitudional dispersion coefficient was 20.47. In Gamcheon, the transverse dispersion coefficient ranged 0.34 ~ 1.02 and the longitudinal dispersion coefficient was 12.2 ~ 26.5. And, in Hancheon, the transverse dispersion coefficient ranged 0.38 ~ 0.73 and the longitudinal dispersion coefficient was calculated as 22.8. In the Mihocheon which is a tributary of the Geum River, the transverse dispersion coefficient ranged 0.12 ~ 0.77 and the longitudinal dispersion coefficient was 15.9 ~ 35.9. From these results, the longitudinal mixing was 30 ~ 100 times larger than the transverse mixing.

For the verification of the one-dimensional water pollution accident response management system, the one-dimensional dispersion coefficient, K was calculated using the empirical equations. From the calculation results of K, W/H which is much wide variation than the friction effect in the Nakdong River was dominant to determine K. Using K, simulation results of the one-dimensional water pollution accident response management system were compared with the Rhodamine WT tracer tests. Comparison results show that the stream-wise mixing was overestimated in the simulation results, because the field measurements were conducted before the completion of transverse mixing. Therefore, the one-dimensional model is available only after the completion of the transverse mixing which has distance from 0.6 to 17.4 km according to the width of streams.

2. Verification of the tracer test results using the EFDC
Effects of the number of layer and wind velocity on the simulation results were analyzed to simulate the floating pollutant mixing. With increasing of the number of layer, velocity profile was approached to the logarithmic distribution and the accuracy of the three-dimensional flow analysis results was increased. However, the computation time was also increased with increase of the number of layer. Thus, 10 layers might be reasonable to simulate the surface velocity. Surface velocity induced by wind velocity show the rotating flow in both channel banks and trajectories of particles were changed due to surface velocity.

Position data from the field observations using GPS floaters were converted to the concentration field and the horizontal diffusion coefficients were calculated using the two-dimensional routing procedure. Near the weir, flow was affected by the discharge at the weir and particle dispersant show the advection-dominant mixing. Therefore, KH/hu* was 0.24 ~ 0.35 in the diffusion-dominant flow region and KH/hu* was 0.12 ~ 0.22 near the weir.

(출처 : Summary 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 2요 약 문 ... 3Summary ... 8목차 ... 14표목차 ... 19그림목차 ... 21C O N T E N T S ... 25제 1 장 서 론 ... 30 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 ... 30 제 2 절 연구의 목적 및 방법 ... 31제 2 장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 32 제 1 절 수질오염사고 우려 지류 선정 및 추적자 실험 ... 32 1. 수질오염사고 우려 지류 선정 ... 32 2. 수리량(수위, 유속, 유량 등) 조사 ... 46 3. 추적자(Rhodamine-WT) 실험 ... 67 4. 분산계수 결정법 ... 94 5. 실험대상 지류의 규모 및 특성별 종·횡분산계수 산출 ... 110 6. 1차원 지류지천 사고대응예측시스템 적용 ... 131 제 2 절 본류 구간의 추적자 실험기법 개발 ... 140 1. 수질오염사고 우려 지류 선정 ... 140 2. 수리량(수위, 유속, 유량등) 조사 ... 149 3. 표면부자(GPS Floater) 실험 ... 161 4. 실험결과 해석방법 개발 ... 172 제 3 절 추적자 실험결과를 적용한 수치모형 검증 ... 176 1. EFDC 모형의 개요 ... 176 2. 2, 3 차원 EFDC 모형의 인자 적용 및 비교분석 ... 186 3. 수평 확산계수의 일반화 ... 194제 3 장 결 론 ... 243 제 1 절 지류 및 본류 구간의 추적자 실험 ... 243 제 2 절 추적자 실험결과를 적용한 수치모형 검증 ... 244참 고 문 헌 ... 245끝페이지 ... 246