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        오염총량관리 시계열 수질 및 유량 자료를 활용한 수체손상 분석

        남범식(Beom Sik Nam),황하선(Ha Sun Hwang),조무환(Moo Hwan Cho) 대한환경공학회 2018 대한환경공학회지 Vol.40 No.9

        총량관리 핵심 요소는 유량조건 및 계절조건에 따른 수체손상을 분석하여 유역특성에 맞는 최상의 삭감방안을 마련하고 이행하는 것이라 할 수 있다. 시계열 측정자료는 수체손상 분석에 이용될 수 있으며 총량관리를 위해 단위유역 하단에서 8일 간격으로 수질과 유량이 동시에 측정되고 있다. 본 연구의 목적은 시계열 자료를 이용한 수체손상 분석 과정 및 결과를 시각적으로 표현하는 방법을 정립하고, 단위유역 하단 수체의 다양한 조건에서 손상율을 분석하여 총량관리를 위한 삭감계획 수립 등에 기초자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 4대강수계 121개 단위유역 하단에서 측정된 시계열 수질 및 유량자료를 이용하여 유량조건 및 계절조건에 따른 수체손상을 BOD, COD, TOC, SS, T-N, T-P 6개 오염물질에 대하여 분석하였다. 그 결과 총량관리 단위유역 하단 수체에서 오염물질별 손상조건 및 손상율은 수체마다 매우 다양하게 나타나 합리적인 수질개선 대책 마련 및 안정적인 목표수질 달성을 위해서는 손상원인을 해결할 수 있는 적절한 삭감대안이 마련되어야 할 것으로 판단된다. 또한 특정 수체에서만 손상된 오염물질에 대하여 현 총량관리의 대상물질로 관리하기 어려운 경우에는 손상수체만을 맞춤형으로 관리할 수 있는 지류총량제 등의 적용 가능성에 대한 추가적 검토가 필요할 것으로 판단된다. A key element of the TPLMs is to analyze the impaired waterbodys according to flow and seasonal conditions to establish and implement the best reduction measures for watershed characteristics. The purpose of this study is to provide impaired waterbody analysis process using time series data and to visualize the analysis results and analyze the impaired rate according to various conditions to provide basic data such as reduction planning for TPLMs. For this purpose, impaired waterbody according to the flow and seasonal conditions were analyzed for BOD, COD, TOC, SS, TN, and TP pollutants using the time series water quality and flow data measured at 121 unit watersheds. As a result, the impaired condition and the impaired rate of each pollutant in the unit watershed vary widely from waterbody. In order to achieve reasonable water quality improvement measures and achieve stable target water quality, appropriate reduction measures should be provided to solve the cause of damage do. In addition, if it is difficult to manage the contaminants damaged only in certain water bodies as the current TPLMs, additional research of Tributary TPLMs that can manage only the damaged water bodies in customized manner will be needed.

      • KCI등재
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        수체손상분석을 위한 총량 측정자료의 하천 대표성 분석에 관한 연구

        남범식(Beom Sik Nam),황하선(Ha Sun Hwang),조무환(Moo Hwan Cho) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회지 Vol.42 No.4

        목적 : 본 연구는 총량 측정자료의 수체손상도 분석, 오염원 정밀 분석 등을 위한 기초자료로서의 활용성을 검증하기 위해 낙동강수계 금호A 단위유역 중 영천댐 하류유역에서 측정된 최근 6년간(2013~2018년)의 총량 측정자료를 이용하여 강우조건, 계절조건, 하천유량조건에 대한 대표성을 분석하였다. 방법 : 연구유역은 낙동강수계 금호A 단위유역 중 영천댐 방류 후부터 금호A 지점까지 유역인 영천댐 하류유역이며, 연구유역에 사용된 TPLM Data는 금호강 본류하천인 자호천 지점, 금호A 지점 그리고 지류하천인 고촌천, 신령천, 북안천에서 측정된 자료이다. 강우조건에 대한 대표성 분석은 영천기상대의 강우일 자료로부터 10 mm/day 이상인 날을 강우일로 하여 강우일과 비강우일로 구분하여 강우조건에 대한 대표성을 분석하였으며, 계절조건 대표성 분석은 3~5월을 봄으로 분류하고, 6~8월을 여름, 9~11월을 가을, 12~2월을 겨울로 구분하여 측정자료의 계절조건에 대한 대표성을 분석하고, 하천 유량크기에 대한 대표성 분석은 일유량을 시간적 순위에 관계없이 최대유량에서 최소유량까지 크기 순으로 배열한 후 하천유량의 크기를 표준화된 백분율 순으로 나타내어 유량을 표준화한 후 분석하였다. 이때, 하천의 일유량은 HSPF 유역모형을 이용하여 모의하였다. 결과 및 토의 : 최근 6년간 총량 측정자료 현황을 분석한 결과, 금호강 본류 하천인 자호천과 금호A 지점은 연간 35회에서 41회까지 다양하게 측정되었으나, 지류하천인 고촌천, 신령천, 북안천 지점은 매년 36회로 일정하게 측정되는데, 이는 본류 하천은 물환경연구소에서 위탁을 받아 전문 측정인력이 연속적으로 측정하고 있어 월별 일정한 측정자료가 확보되고 있으나, 영천시 이행평가를 위해 측정되고 있는 지류하천은 매년 입찰을 통해 재계약을 하는 구조적 특성으로 1~2월 및 12월에는 측정자료가 확보되지 못하는 것으로 나타났다. 총량 측정자료의 하천 대표성을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째 계절조건으로 분석 결과는 본류 하천인 자호천과 금호A는 봄이 28%, 여름이 25%, 가을이 28%, 겨울이 19%로 4계절을 대표하도록 측정되고 있으며, 지류하천인 고촌천, 신령천, 북안천은 봄이 29%, 여름이 32%, 가을이 34%, 겨울이 4%로 나타나 4계절 중 겨울철 하천 특성을 대변하지 못하는 것으로 나타났으며, 둘째 강우조건으로 분석한 결과 본류 하천인 자호천과 금호A의 경우 232개 측정자료 중 144개(62.1%) 가 비강우시 측정된 자료로 나타났고 88개(37.9%)가 강우자료로 나타났으며, 지류하천인 고촌천, 신령천, 북안천자료는 216개 측정자료 중 166개(76.9%)가 비강우시 측정된 자료로 나타났으며, 50개(23.1%)가 강우시 측정된 자료로 나타나 영천기상대 강우일수가 22%인 것과 비교하면 본류 측정자료의 강우일이 좀 더 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 하천유량크기 조건으로 분석한 결과 1년 단위의 총량 측정자료만으로 하천유량크기에 대한 대표성을 나타내기 어려운 것으로 나타났으며, 지류하천 총량 측정자료는 6년 누적으로도 전 수문에 대한 대표성을 나타내기는 어려운 것으로 나타나 총량 측정자료의 수체손상도 분석, 오염원 정밀 분석 등을 위한 기초자료의 활용 시 대표성에 대한 사전 검토가 필요할 것으로 판단된다. 결론 : TPLM Data는 TPLM 시행 및 많은 연구활동의 기초자료로 활용되고 있기 때문에, 측정자료의 하천 대표성은 매우 중요한 요소이며, TPLM Data의 하천 대표성을 높이기 위해서는 다양한 하천조건을 최대한 대표할 수 있는 모니터링 계획이 선행되어야 할 것으로 판단된다. 또한 하천조건 중 하천유량크기는 강우량, 강우강도, 선행강우일수, 댐 및 환경기초시설 등에 많은 영향을 받아 모니터링 전 예측이 어려우므로 이에 대한 추가연구가 필요할 것으로 판단된다. Objectives : This study assessed the applicability of the total pollutant load management (TPLM) data on the analysis of impaired waterbody and pollutant source characterization. To achieve the study objective, the TPLM data collected in the downstream of Yeongcheon-Dam within the Geumho A unit-basin, Nakdong River basin for 6 years (2013-2018) were used to analyze the accountability for precipitation conditions, seasons, and flow rates. Methods : The study area is the downstram of Yeongcheon Dam within the Geumho A unit-basin, Nakdong River basin. The TPLM data used in this study were obtained from the two monitoring stations in the mainstream of Geumho River (i.e., Jahocheon and Geumho A station) and the three tributary streams (i.e., Gochoncheon, Sillyeongcheon, and Bugancheon). Precipitation conditions were classified into rainy (>10 mm/day) and non-rainy days (≤10 mm/day) to assess the TPLM data accountability for the two precipitation conditions. Seasonal accountabilities of the TPLM data were assessed for spring (March-May), summer (June-August), autumn (September-November), and winter (December-February). The TPLM data accountability for stream flow rates was assessed using the standardized daily flow rates which were estimated by % of maximum flow rate. The daily flow rates were simulated using the Hydrologic Simulation Program-Fortran (HSPF). Results and Discussion : During the study period (2013-2018), TPLM data were collected 35-41 times throughout a year in the two Geumho River mainstream stations (i.e., Jahocheon, and Geumho A), while the tributary streams (i.e., Gochoncheon, Sillyeongcheon, and Bugancheon) were monitored 36 times per year excluding every January, February, and December. The tributary streams shown the missing data months because those stations were monitored through the implementation assessment for total maximum daily load (TMDL) management. But, the mainstream data were continuously collected by the Water Environment Research Institute. The accountability assessment results shown that 28%, 25%, 28%, and 19% of TPLM data for the two mainstream stations represents spring, summer, autumn, and winter seasons. The three TPLM station data in the tributary streams could not account for winter season with the seasonal data ratios of 29% for spring, 32% for summer, 34% for autumn, and 4% for winter. Secondly, 37.9% and 23.1% of TPLM data for the two mainstream stations and the three tributary streams, respectively, were collected during rainy days. Comparing to 22% of rainy days throughout the study period, the two mainstream stations were monitored more frequently during rainy days than the tributary stations. Lastly, accountability for stream flow rates shown that the annual TPLM data cannot account for mainstream flow conditions. For the tributary stream flow rates, six years composite TPLM data could not represent the flow conditions. Therefore, the TPLM data need to be carefully reviewed before assessing impaired waterbody and pollutant source characterization. Conclusions : TPLM data was widely used in TMDL implementation and research activities. Thus, detailed TPLM monitoring plans should be developed to improve accountability for various stream characteristics including precipitation, season, and flow rate, etc. In addition, further research is needed to represent wide ranges of flow rate which are hard to be predicted due to the large uncertainties induced by precipitation, precipitation intensity, precedent rain days, and other factors (e.g., dams, wastewater treatment plants, etc.).

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