낙동강 실측자료 기반 간편탁도예측모형 Py_STPS의 적용성 검토 (An Applicability Review on Simplified Turbidity Prediction Model Py_STPS Using the Measured Data of the Nakdong River)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 24권 / 2호 / 521 ~ 529페이지
· 저자명 : 이남주, 김창성

초록

이 연구는 낙동강의 금호강 합류부를 대상으로 기존 수문관측소의 수위 자료와 자동수질 관측자료의 탁도 자료의 특성을 분석하고, 이 결과를 이용하여 Py_STPS 모형을 검증하였다. 일평균 탁도자료, 일평균 유량, 일평균수 위 자료를 사용하여 Py_STPS 모형으로 준정상 탁도 모의를 수행하고 검증하였다. 모의 기간(2017.12.10.~2018.02.27.)의 고령 수질 자동측정소의 평균 탁도는 3.0 NTU인데, 계산값의 평균은 1.8 NTU로 예측되었다. 오차의 평균은 1.2 NTU이고, 평균 상대오차는 39%이다. 탁도 예측의 정확도가 낮은 원인으로 탁도 유발 물질의 이동 특성과 단순화된 모형의 한계로 예상된다. 일반적으로 탁도 유발 물질이 수중에 부유 상태로 있고 하천 전반에 걸쳐 탁수가 유동되는 홍수기에는 해당 모형의 정확도가 비교적 높지만, 자연 하천 내의 토사 입자 거동은 흐름의 특성에 따라 침강과 부유하는 특성이 있고 하천 횡단면에 걸쳐 탁도의 공간적 비균질성을 가진 비홍수기의 경우 관측지점의 실측값과 차이를 보일 수밖에 없어 이러한 오차를 갖는 것으로 판단된다. 향후 정확도를 확보하기 위해서는 생성-소멸항 도입이 필요하며, 2차원적 해석을 시도하는 것도 중요해 보인다.

영어초록

This study analyzed the characteristics of the water level data of an existing hydrological observatory and the turbidity data of automatic water quality observation data and verified the Py_STPS model using the results at the confluence of the Nakdong and Geumho Rivers. A quasi-steady turbidity simulation was performed and verified by the Py_STPS model using the daily average turbidity data, daily average flow rate, and daily average water level data. The average turbidity of the elderly automatic water quality measurement station during the simulation period (2017.12.10. - 2018.02.27.) was 3.0 NTU, and the average calculated value was predicted to be 1.8 NTU. The average error was 1.2 NTU, and the average relative error was 39%. The model accuracy was relatively high during the flood season when turbidity-inducing substances were suspended in water, and turbid water flowed throughout the river. The soil particles in natural rivers exhibited sedimentation and floating characteristics depending on the flow characteristics and spatial heterogeneity of turbidity over the cross-section of the river. The model results verified for the non-flood season have an error because they inevitably differ from the measured data. Hence, a sink-source term and two-dimensional analysis are needed to secure future accuracy.

참고자료

· 없음