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학술저널
저자정보
우소영 (건국대학교 공과대학 사회환경플랜트공학과) 정충길 (건국대학교 공과대학 사회환경플랜트공학과) 김진욱 (건국대학교 공과대학 사회환경플랜트공학과) 김성준 (건국대학교 공과대학 사회환경플랜트공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제51권 제10호
발행연도
2018.1
수록면
863 - 874 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

SWAT 및 random forest를 이용한 기후변화에 따른 한강유역의 수생태계 건강성 지수 영향 평가
우소영 ,  정충길 ,  김진욱 외 1명 한국수자원학회논문집 2018.01 학술저널
SWAT을 이용한 기후변화에 따른 한강유역의 수생태계 영향 평가
우소영 ,  정충길 ,  김진욱 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2018.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.
#수생태 건강성 #기후변화 #수질

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Ahn, S. R. / 2017 / Assessment of integrated watershed health based on the natural environment, hydrology, water quality, and aquatic ecology / Hydrology and Earth System Sciences 21(1):5583~5602 Crossref 안광국 / 2005 / 유등천에서의 생태학적 건강도 평가 및 수질양상 / 생태와 환경 38(3):341~351 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32 Crossref 이진환 / 2008 / 한강하류의 환경학적 연구 IIX. 갈수기 부착돌말류의 유기오탁지수 (DAIpo index)에 의한 수질 평가 / 환경생물 26(3):233~239 dbpia 김용진 / 2009 / 부착규조류를 이용한 달천과 섬강의 생물학적 수질평가 / 한국물환경학회지 25(4):606~614 dbpia

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