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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조영길
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 목포대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수14
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3차원의 물 이동과 수질 예측에 사용하는 EFDC 모델을 이용하여 영산강의 수질 모의를 실시하고, 모의결과와 관측 값을 통계지표를 통해 비교하여 EFDC 모델을 통한 모의의 타당성을 확인하였으며, 유량에 따른 영산강 수계의 환경 변화를 해석하였다.
연구 지역은 죽산보∼하굿둑으로 설정하였으며, 지형자료는 국립환경과학원의 영산강부도를 Grid Generator를 이용하여 구성하였고, 입력 자료는 물 환경 정보 시스템과 한국농어촌공사 영산강 사업소, 기상청의 2017년 1월~12월까지의 데이터를 사용하였다.
EFDC 모델을 통하여 모의한 결과를 실제 관측값과 통계지표를 통해 비교하고, 재현성을 검토하였다. 검증을 위한 통계지표로는 NSE, Bias, MAE, R2가 사용되었다. NSE 통계 결과는 Chl-a가 가장 좋은 결과를 보였으며, Bias와 MAE 지표에선 TP가 가장 좋은 결과를 보였다. 반면 Chl-a는 유의한 오차를 보이고 있었다. R2의 결과는 모두 양호한 통계를 보였으며 특히, Chl-a는 관측 값과 아주 유사한 결과를 나타냈다.
검증을 마친 후 유량에 의한 환경 변화를 풍수기(7월~10월)와 갈수기로 나누어서 살펴보았다. 갈수기엔 TN과 Chl-a 농도가 높아지며, 풍수기엔 TP와 TOC의 농도가 높아졌다. TP의 결과는 풍수기에 주변 농경지에서 배출되는 다량의 인이 강우와 함께 흘러들어오기 때문으로 추측되며, TN의 결과는 갈수기에 하수로 인하여 높은 농도를 나타내는 것으로 사료된다. Chl-a의 경우 영산강 내 겨울철 우점조류에 의한 영향으로 생각되며 또한 갈수기에 하수로 인해 부영양화가 악화되는 하천의 특성이 반영된 것으로 보인다.
연구 지역은 죽산보∼하굿둑으로 설정하였으며, 지형자료는 국립환경과학원의 영산강부도를 Grid Generator를 이용하여 구성하였고, 입력 자료는 물 환경 정보 시스템과 한국농어촌공사 영산강 사업소, 기상청의 2017년 1월~12월까지의 데이터를 사용하였다.
EFDC 모델을 통하여 모의한 결과를 실제 관측값과 통계지표를 통해 비교하고, 재현성을 검토하였다. 검증을 위한 통계지표로는 NSE, Bias, MAE, R2가 사용되었다. NSE 통계 결과는 Chl-a가 가장 좋은 결과를 보였으며, Bias와 MAE 지표에선 TP가 가장 좋은 결과를 보였다. 반면 Chl-a는 유의한 오차를 보이고 있었다. R2의 결과는 모두 양호한 통계를 보였으며 특히, Chl-a는 관측 값과 아주 유사한 결과를 나타냈다.
검증을 마친 후 유량에 의한 환경 변화를 풍수기(7월~10월)와 갈수기로 나누어서 살펴보았다. 갈수기엔 TN과 Chl-a 농도가 높아지며, 풍수기엔 TP와 TOC의 농도가 높아졌다. TP의 결과는 풍수기에 주변 농경지에서 배출되는 다량의 인이 강우와 함께 흘러들어오기 때문으로 추측되며, TN의 결과는 갈수기에 하수로 인하여 높은 농도를 나타내는 것으로 사료된다. Chl-a의 경우 영산강 내 겨울철 우점조류에 의한 영향으로 생각되며 또한 갈수기에 하수로 인해 부영양화가 악화되는 하천의 특성이 반영된 것으로 보인다.
목차
Ⅰ. 서 론 11. 연구배경 및 목적 12. 연구 동향 3Ⅱ. 재료 및 방법 41. 연구 대상 42. 연구 절차 63. EFDC 모델 83. 1. EFDC 모델 개요 83. 2. EFDC 모델의 방정식 123. 2. 1. 기본 방정식 123. 2. 2. 지배 방정식 134. 입력 자료 구성 204. 1. 지형 입력 자료 204. 2. 수리 입력 자료 225. 수질 예측 정확도 평가 23Ⅲ. 결과 및 고찰 241. 통계지표에 의한 검증 242. 강우에 의한 하천 수질 환경 34Ⅳ. 요약 및 결론 39Ⅴ. 참 고 문 헌 41
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