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표종철,박상훈,조경화,백상수,Pyo, Jongcheol,Park, Sanghun,Cho, Kyung-Hwa,Baek, Sang-Soo 대한상하수도학회 2020 상하수도학회지 Vol.34 No.6
Deep learning models, which imitate the function of human brain, have drawn attention from many engineering fields (mechanical, agricultural, and computer engineering etc). The major advantages of deep learning in engineering fields can be summarized by objects detection, classification, and time-series prediction. As well, it has been applied into environmental science and engineering fields. Here, we compiled our previous attempts to apply deep learning models in water-environment field and presented the future opportunities.
사연호 수질 예측을 위한 2차원 수리·수질모델 구축 및 시나리오 분석
표종철,이상현,김민정,조경화,조홍제 한국방재학회 2015 한국방재학회논문집 Vol.15 No.5
This study estimated water quality constituents especially in CBOD, TN, TP, and Chlorophyll-a in Sayeun reservoir by using CEQUAL-W2 model. With water quality data in surface, middle, and bottom of water body, the model calibration was implemented by changing water quality parameters in the model. Using the calibrated model, we performed scenario analysis to investigate the variation of water quality in respond to different elevations. CBOD, TN, and Chlorophyll-a concentration predicted by the model showed a good agreement with the measured the trend of the concentrations. However, TP estimated was relatively low tendency by the model. We found that water quality (i.e., CBOD, TN, TP, and chlorophyll-a) at both water surface and middle layer was degraded in respond to the decrease of water level by 6.8m. Although results of CBOD in both surface and middle layers decreased to about 2% and 1%, respectively, in the surface layer, TN, TP, and Chlorophyll-a increased to about 4%, 3%, and 51% and, in the middle, TN and TP increased up to 12% and 3%, respectively. In the middle layer, especially, water quality degraded mainly due to increased organic matter from growth, mortality, decay, and sedimentation of algae and anaerobic release of nutrients from sediment. This study demonstrated that water quality could be influenced by controlling water surface elevation, implying that there is a need to control nutrient inflow and re-suspension from sediment in the reservoir. 본 연구는 2차원 수질 모델인 CE-QUAL-W2 모델을 이용하여 사연호의 CBDO, TN, TP, 그리고 Chlorophyll-a를 모의하였다. 모의하기 전 사연호의 상층, 중층, 하층부의 수질 실측값을 모델 보정을 위해 사용하였고 모델 내의 수질 보정계수들을 변화시켜가며 모델 보정작업을 실행 하였다. 뿐만 아니라 반구대암각화가 있는 사연호의 특색을 고려하여 수위변화 시나리오를 적용시켜 수질변화양상을 예측하여 보았다. 모델의 결과에서, CBOD, TN, 그리고 Chlorophyll-a는 실측 값을 잘 모의 하였지만 TP는 상대적으로 실측값의 시계열 변화를 잘 모사하지 못하였다. 사연댐 방류량을 10%증가 시켰을 때 수질 변화양상은 표층에선 2% 감소된CBOD제외한 TN, TP, 그리고 Chlorophyll-a가 각각 약 4%, 3%, 그리고 51% 증가함으로써 수질이 악화되는 결과를 보였고 중층에서도 마찬가지로 CBOD농도는 약 1% 감소하였고 TN과 TP의 농도가 12% 와 3%로 증가 하였다. 또한 하상으로부터의 영양염류 유출과 조류의 침전량이 증가되는 내부부하 현상을 확인하였다. 따라서 수위변화 시나리오를 통해, 사연호의 수위가 감소할 때 전반적으로 수질 악화 현상이 나타나는 것을 확인하였다.