환경시스템 분석 1 장

환경시스템 분석 1 장

환경공학과20060155

황석주

1. 환경정보관리 및 시설제어에 관련된 내용을 인터넷에서 검색하여 제출하라

1.1 유비쿼터스의 개념과 정의 유비쿼터스 (Ubiquitous) 란 라틴어로 ' 편재하다 (

보편적으로 존재하다 )' 라는 의미이다 . 모든 곳에 존재하는 네트워크라는 것은 지금처럼 책상 위 PC 의 네트워크화 뿐만 아니라 휴대전화 , TV, 게임기 , 휴대용 단말기 , 카 네비게이션 , 센서 등 PC 가 아닌 모든 비 PC 기기가 네트워크화 되어 언제 , 어디서나 , 누구나 대용량의 통신망을 사용할 수 있고 , 저요금으로 커뮤니케이션 할 수 있는 것을 가리킨다 .

모든 것은 유비쿼터스 적인 관점에서 새롭게 해석되어야 하며 그 분야는 특정 분야가 아니며 기존의 사회에 구성되어 있는 모든 분야를 포함한다 . 컴퓨터가 있을 때와 모든 분야에서 컴퓨터가 적용될 때를 생각하면 비슷할 것이다 .


1.1.1 하천범람예보서비스 지역 내 범람위험이 있는 하천에 USN, 센서

기술을 적용해 하천 범람에 대한 위험을 사전 감지하고 해당 정보를 활용 , 전파해 피해를 예방하는 서비스다 . 여기에는 수위 , 유속 측정과 센싱 , 주파수를 통한 알림 기능을 추가해 실시간 감시체계를 구축하는 것이다 .


1.1.2 산불예방관리서비스 산불이나 화재 발생이 빈번한 높은 지역에

산불감지 센서를 부착 , 센서노드와 감시 카메라를 설치하고 소방시스템과 연계해 실시간 산불을 감시하고 초기 진압 대응체계를 구축하는 서비스다 . 산불의 위치를 GIS(지리정보시스템 ) 으로 파악하고 현장과 본부간 지휘 통신은 모바일 (PDA) 를 활용한 내용이다 .


1.1.3 환경 정보 관리 서비스 • 개요 : 도시에서 발생하는 각종 환경 정보를 종합적으로

모니터링하고 분석해 예방 및 대응 , 복구가 가능한 통합 환경 정보 관리 시스템을 구축함으로써 시민의 삶의 질을 향상시키기 위한 서비스

•서비스 구현 기술 : RFID, SoC 및 MEMS 기반의 모니터링 센서 , 유무선 통합네트워크 , GIS/LBS, 웹 /모바일

• 기대효과 ①. 도시 내 오염물질 실시간 모니터링 ②. 배출원 감시 및 위험요소 사전예방 ③. 도시민의 쾌적한 생활환경 제공 ( 도시 가치 상승 ) ④. 관련 유지보수 조직의 업무 및 비용 절감 • 적용 사례 : 전주 , 인천


1.1.4 산업 폐기물 관리 서비스 • 개요 : 사업장에서 발생한 산업폐기물에 RFID 를 부

착 , 폐기물의 현황을 모니터링해 적기에 취합처리하고 , 처리이동경로를 추적 , 관리하기 위한 서비스

• 서비스 구현 기술 : BcN, RFID, 휴대인터넷 , 휴대단말 • 기대효과 ①. 산업폐기물 처리의 투명성 확보로 탈법적 , 불법적

재활용 근절 ②. 공익적 차원의 산업폐기물 재활용 ③. 원활한 산업 폐기물 관리를 통한 환경보호 실현


1.1.4 상하수도 시설물 관리 서비스 • 개요 : 하수처리 시설의 지속적인 보강과 기존

시설물의 체계적인 유지관리를 통해 수질 뿐 아니라 깨끗한 생활환경을 보전하기 위한 서비스

• 서비스 구현 기술 : GIS • 기대효과 ①. 시설물의 체계적이고 과학적인 관리 ②. 대민 서비스 향상

2. 환경모형 및 모델링이 필요한 이유를 설명하라 .

2.1 화학 물질의 반응 , 종형성 , 이동에 대한 정량화를 통하여 그 물질의 수명 및 이동에 대한 좀 더 정확한 이해를 도출하기 위함 .

우선 우리는 “모든 화학물질들이 어디로 가는지 ?”를 알기를 원한다 . 그 물질들이 인간과 영원히 공존하는지 ? 아니면 그러한 물질들은 얼마나 빨리 분해가 되는지 ? 이러한 의문들에 대한 결과는 환경에서의 화학물질들에 대한 특성 , 이동 , 수명 등과 관계가 있다 . 전형적인 모형에서는 지표수나 지하수에 함유되어 있는 일반적인 오염물질 , 부영양화 , 독성유기물 , 금속물질들을 해석한다 . 최근의 수학적 모형들은 화학분야에 대해서 더욱더 발전을 하였다 . 화학 반응 모형은 역학적 이동모형과 결합된다 .


2.2 과거 , 현재 그리고 미래의 인류와 수생 유기물에 대해서 어느 정도의 화학물질의 노출 농도를 결정하기 위해서이다 .

화학물질의 노출 농도를 측정하기 위한 것이다 . 노출 농도는 유기체의 성장에 있어서의 중요한 인자로 작용을 한다 . 이것은 화학적 오염물질의 영향을 평가하는 것과 관계되어진다 . 새로운 수질기준은 배출이 발생하는 빈도나 그것이 지속되었을 경우의 만성의 효과정도를 설명하기 위해서 선정되었다 .

독성에 노출되었을 때는 위해성을 판단하기 위해 빈도 -시간관계가 개발될 수 있었던 것은 , 테스트하고 적절히 개발될 수 있는 세부적인 수학적 모형이 있었기에 가능하다 .


2.3 다양한 부하 조건이나 대체적 관리 사업하에서 장래의 조건을 예측하기 위함

: 미래의 다양한 부하 초안이나 궁극적인 관리 정책을 예측하기 위한 것이다 . 오염부하분배나 위험성 평가를 위한 배출모형이 이러한 범주안에 포함된다 . 아무것도 개의치 않고 많은 감시용 자료들을 얻을 수 있는 방법을 사용하게 된다면 각각의 서로 다른 상태에서의 화학적인 농도를 항상 예측할 수 있을 것이다 . 또한 " 후방특색 "이 예측 되어지는 미래의 오염부하 개요에 대한 결과 , 혹은 재구성되어진 변천 , 지면에 대한 아무런 자료가 없는 최종적인 대지에 대한 평가를 수행할 수 있게 될 것이다 .

3.호수의 물수지 분석을 수행하라 .

물 수지 계산을 위한 유입과 유출이 있는 호수의 구조도


3.1 물질수지에 있어 중요한 요소 3.1.1 명확히 정의된 검사 체적 3.1.2 검사 체적의 경계를 통과하는 유입 및 유출에

대한 지식 3.1.3 검사 체적의 내부와 경계를 넘나드는

이동특성에 대한 지식 3.1.4 검사 체적 내부에서의 반응역학에 대한 지식


수계가 단열조건이라면 물수지는 유입량과 유출량에 의해 결정된다 . ⇨ 유입량 : 지류와 지표유동의 유입 유량 . 유량계로

계측된다 . ⇨ 유출량 : 수체로 부터의 모든 유출 유량 . 유량계로

계측된다 . ⇨ 직접강우 : 수표면으로 직접 떨어지는 물 . 강우계로

계측된다 . ⇨ 증발 : 수표면으로부터 대기로 증발되는 양 . 증발팬으로 계측된다 .

⇨ 지하수 : 지하수의 유입이나 유출이 있을 경우에는 지하수위에 대한 계측이 필요하다 .

3.호수의 물수지 분석을 수행하라

Q= 유량 m3d-1 I= 강우강도 md-1 A= 수표면적 , m2 E= 증발속도 md-1

∆t=시간간격 days V= ∆ 부피변화량 , m3

4. 모형에 관련된 용어를 설명하라 .

4.1 수학적 모형 -화학적 , 물리적 , 생물학적 과정의 양에 관한 공식은 계를 모형화 한다 .

4.2 상태 변수 -종속 변수는 모형화 되어질 것이다 ( 전후 관계상 , 보통 화학 물질의 농도 ).

4.3 모형 매개변수 -모형의 계수는 물질평형식( 예 : 속도상수 , 평형상수 , 화학양론적 비율 )공식화 하기 위해서 사용된다 .

4.4 모형 입력 -모형을 실행하기 위해서 요구되는 촉진 기능이나 상수 ( 예 : 유량 , 유입되는 화학물질의 농도 , 온도 , 일광 ).


4.5 보정 -모형의 결과와 현장 측정사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 ; 모형의 자료를 수정이나 조정하여 문헌상에서 발표된 실험 결정값들 범위안에 들도록 하여야 한다 .

4.6 검증 -모형의 결과와 서로 다른 연도에 대한 현장측정이나 서로다른 지형에 대한 측정사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 ; 모형 매개변수는 고정되어 있으면 수정할 수가 없다 다면 보정 과정이 끝난 후에는 가능하다 .

4.7 시뮬레이션 -어떠한 입력자료 ( 비록 가상의 입력이라 할지라도 ) 의 구성으로도 모형사용이 가능하며 현장자료에 대한 보정이나 검증 필요하지 않다 .


4.8 확인 (Validation) -정확한 수용 (1) 모형은 모든 중요하고 특징적인 과정을 포함해야 한다 . (2) 과정들이 정확하게 공식화되어야 한다 . 그리고 (3) 모형은 사용자가 의도한 목적에 맞도록 적당하게 관찰된 현상들을 설명해야 한다 .

4.9 Post 심사 -시간에 따른 현장측정과 미래의 모형예측에 대한 비교 .

4.10 감도 분석 - 수적이 시뮬레이션이나 수학적인 기술을 통해서 결과상의 모형 매개변수들에 있어서 잔돈의 효과를 판단 .

4.11 불안정성 분석 -모형의 매개변수 , 입력자료 , 혹은 확률론적인 기술을 통한 초기상태등의 불확실성(표준편차 ) 때문에 예상되어지는 값 (평균 )들의 불안정성에 대한 판단 .

5. 모형의 보정 및 검증에 대해서 설명하라 .

모형의 보정과 검증을 수용하기 위한 통계학적인 기준은 시뮬레이션을 수행하기 전에 우선적으로 구축되어야 한다 . 모형의 결과가 얼마나 신뢰할 만한가는 모형이나 예측의 올바른 사용에 의존한다 . 또한 모형의 보정과 검증의 수용기준은 모형을 사용한 목적에 의존하기도 한다 .

모형의 보정과 검증의 수용은 모형 자체가 법적으로 확인이 된 상태라면 반드시 수행하여 할 필요는 없다 . 모형이 하나의 설정된 환경에서 잘 실행되는 것은 가능하지만 또 다른 환경에서는 미약한 부분이 있을 수 있다 . 모형은 다양한 지역에 대해서 다른 상태로 적용된다 . 따라서 모형의 확고함과 모형의 신뢰성을 갖추어야 한다 . 정확하게 모형의 심도 있는 확인이 이루어 진 경우와 불안정한 상태가 안정화되었을 경우는 비슷한 문제이다 .

이것은 단계적인 과정이다 . 모형을 사용하였을 경우에는 다른 어떠한 방법들보다도 융통성이 있으며 , 더 나아가서는 모형의 타당성과 공식 등을 시험해 볼 수 있다 . 모형 결과에 대한 Post 심사는 모형의 효용성을 검사해 보기 위해서 중요하다 . 이 심사는 모형 예측이 수행된 후에 이루어지며 미래의 자료로 활용할 수 있도록 만들어 준다 . 문헌의 경우를 살펴보면 post 심사에 대한 부분은 아주 미약하다 . 따라서 더욱더 많은 연구가 필요하다 .

6. 모형의 결과를 통계적으로 검증하는 방법을 설명하라 .(교과서에 있는 내용에 통계학책에 있는 내용을 부가하여 설명할 것 .)

6.1 통계적 검증방법 수많은 관찰의 결과로써 얻어지는 숫자이며 일정한

때와 일정한 때와 장소에서 발생하는 일정한 집단적 현상을 그 현상의 부분 하나하나에 대해 대량으로 관찰 , 계량하여 그 결과를 수치로 나타내는 일을 뜻한다 .


6.2.1 Chi-square( 카이자승법 ) : 분포를 기초로 한 검정법 (chi- square test,(

카이자승법 )) 은 여러 가지 응용법을 가진 통계법이며 , 특히 빈도 비교법이라고 불리울 만큼 자료가 빈도로 주어졌을 때 가장 많이 쓰이는 통계법이다 .

6.2.2 Kolmogorov-Smirnovtest( 스미느로프 검증 ) : 두 모집단이 서로 동일한 부호를 가지는 지를

알아보기 위한 검증이다 .


6.2.3 T-test : 두 집단간의 평균의 차이가 통계적으로 유의한지를 파악할 때

필요한 통계적 기법이다 . 일반적으로 두 집단의 평균을 비교하는 분석방법은 Z-test 와 T-test 로 나뉘는데 Z-test 는 모집단의 분산을 알고 있는 경우에만 사용된다 . 그러나 모집단의 분산을 알고 있는 경우는 거의 없기 때문에 T-test 를 사용하게 된다 .

6.2.3.1 독립표본과 대응표본 T-test - 독립표본 T-test : 두 집단간의 차이를 알아보기 위해 사용하는 방법이다 . - 대응표본 T-test : 동일한 집단에 있어 처치 전후의 차이를 알아보기 위해 주로

사용한다 .


6.2.4 분산분석 (Analysis of variance, ANOVA) : 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할때 집단내의 분산 , 총 평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F 분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이다 . 종류에는 일원변량분석 , 이원변량분석 , 다변량분석 , 공변량분석 등이 있다 .

6.2.4.1 일원변량분석 (one-way ANOVA) 독립변인은 1 개이며 , 독립변인의 집단이 2 개 이상인 경우이다 . 예 ) 학력에 따른 의복구매 정도의 차이 학력 -독립변인 , 학력의 집단 - 중졸 , 고졸 , 대졸 등으로 2 개 이상 변량분석의 경우 독립변인의 집단이 2 개 이상이므로 사후분석을 실시한다 . 6.2.4.2 이원변량분석 (two-way ANOVA) 독립변인의 수가 두 개 이상일 때 집단간 차이가 유의한지 검증하는 데

사용한다 . 독립변인 2 개 , 종속변인이 동일 예 ) 학력 , 성별에 따른 의복관심도의 차이 학력 , 성별 -독립변인 , 종속변인 -의복관심도 이원변량분석은 주효과와 상호작용효과를 볼 수 있습니다 . 주효과 -성별 (a), 학력 (b) 상호작용효과 -a*b


6.2.4.3 다변량분석 (MANOVA) 단순 ANOVA 를 연장해서 두개 이상의 종속변인이 관계된 상황에

적용시킨 것으로서 둘 이상의 집단 간 차이를 검증 할 수 있다 . 6.2.4.4 공변량분석 (ANCOVA) 다원변량분석에서 특정한 독립변인에만 초점을 두고 다른 독립변인은 통제변수로 하여 분석하는 방법이다 . 즉 , 특정한 사항을 제한을 한 후 ANOVA 분석을 한다 .

6.2.4.5 F 분포 : 분산의 비교를 통해 얻어진 분포비율이다 . 이 비율을 이용하여

각 집단의 모집단분산이 차이가 있는지에 대한 검정과 모집단평균이 차이가 있는지 검정하는 방법으로 사용한다 . 즉 F = (군간변동 )/(군내변동 ) 이다 . 만약 군내변동이 크다면 집단간 평균차이를 확인하는 것이 어렵다 . 분산분석 (ANOVA) 에서는 집단간의 분산의 동질성을 가정하고 하기 때문에 만약 분산의 차이가 크다면 그 차이를 유발한 변인을 찾아 제거해야 한다 . 그렇지 못하면 분산분석의 신뢰도는 나빠지게 된다 .


6.2.5 요인분석 (factor analysis) 여러 변인간의 관계성이나 패턴을 파악하고 변인들이 갖고

있는 정보를 잠재된 적은 수의 구조 (construct) 로 축약하거나 요약하기 위해 사용하는 통계기법이다 . 따라서 요인분석을 통해 수많은 변인들의 상호 관련성을 분석할 수 있고 , 이러한 관련성을 기초로 각 변인들이 공통으로 측정하고 있는 차원 ( 잠재적인 요인 ) 을 파악하고 설명할 수 있다 . 또한 요인분석은 과학이 추구하는 절약성의 원리(principle of parsimony) 를 가장 충실히 따르는 분석방법 가운데 하나이다 . 요인분석을 통해 추출된 요인( 차원 ) 은 무수히 많은 관찰변인들의 특성을 가장 잘 대표하는 개념이기 때문에 현상을 단순하고 명료하게 설명하는 효율성을 갖는다 .

7. 독성학적 기준을 설정함에 있어서 주의하여 할 점을 설명하라 .

7.1 환경오염으로 인한 피해와 오염물질 농도와의 상호관계를 알아내어 준거치를 마련한다 .

7.1.1 준거치 : 인체피해 , 동식물피해 또는 물질적인 피해에 대해

어떠한 피해대상이 어떠한 물질에 얼마동안 노출되었을 때 어떠한 피해가 생기는가에 대한 과학적인 근거자료이다 .

7.2 이러한 준거치로부터 건강상의 피해나 재산상의 피해가 없이 쾌적한 환경을 유지하며 살 수 있는 오염농도 수준을 환경목표치로 정한다 .

7.3 이러한 환경목표치를 달성하기 위해 가까운 장래에 달성 가능한 수준을 환경기준으로 정하며 대상항목 , 측정항목 등에 대한 기준도 함께 마련되어야 한다 .

8. 자연수체에서의 주요 유기독성물질 및 그와 관련된 반응을 설명하라 .

8. 자연수체에서의 주요 유기독성물질 및 그와 관련된 반응을 설명하라 .

현대 문명의 도구와 산업들은 아주 짧은 기간 내에 중요한 변화를 일으킬 수 있다 .

산업화된 국가에서는 , 단위면적당 인위적인 에너지 흐름이 광합성 작용을 약 10배 정도 초과한다 . 산업에 의해 생산된 유기화학제품(150 kg/ 인 /년 혹은 or 40 g/m2 년 l)들은 자연적 주요 생산 (300 g/m2 /년 ).18-20의 10배 이내이다 .

인간은 더 많은 영역 ( 연안뿐 아니라 대양의 물 , 도시의 공기뿐 아니라 성층권의 공기 , 지표수뿐 아니라 깊은 지하 대수층 ) 에 영향을 끼치고 있다 .

집중적인 연구에도 불구하고 대기 , 육지 그리고 수계에서 화학오염물들이 어떻게 이동하는지와 이동하는 동안 어떻게 변환이 일어나는 지 부분적으로만 이해되고 있다 . 1000-1500종의 새로운 화합물이 매년 제조되고 60,000종의 화합물이 매일 사용된다 . 이런 화합물의 대부분은 유기 화학물이다 .

8. 다매체 ( 대기 , 물 , 토양 ) 에서의 오염물의 이동 및 변환과정을 설명하라 .

환경을 통한 오염물의 경로 . 환경에서 오염물의 분포는

종의 속성에 의존한다 . 특히 , 생태적 관련성이 농후하거나 lipophilicity이다 . 즉 , lipophilic 물질은 유기체와 먹이사슬에 축적된다 . 반면 , 생물학적 분해와 화학 또는 광화학적 분해는 체류시간과 체류농도를 감소시킨다 .

9. 예제풀이(9.1 호수 물 수지 분석 )

가뭄 기간 내 호수의 부피를 계산하라 . 모든 유입량의합은100m3s-1 이고 , 유출량은 110m3s-1 , 증발과 물 수요의 합은 1 m3s-1 임 . 호수의 초기부피는 1×109 m3.( 모든 단위는 일에서 초로 변환 .)

9. 예제풀이(9.1 호수 물 수지 분석 )

가뭄 기간 내 호수의 부피변화

9. 예제풀이(9.2 호수 내 독성화합물질에 대한 대수학적 물질 평형 )

호수내 독성물질에 대한 정상상태의 농도 계산 . 정상상태 (dC/dt= 0), 부피는 일정 (Qin = Qout ). 분해속도는 50 kg d-1.

초기조건 Cin=100μgL-1, 경계조건 Qin=Qout=10m3s-1 .

해 : 검사체적에 대한 물질평형식은 축적 = 유입율–유출율 ±반응율 정상조건에서는 축적율 = 0, 따라서 유출율 = 유입율 - 반응율 축적량 = 0 ( 정상 상태 ) 따라서 , 유출량 = 유입량 - 변화량 ( 반응율 )

9. 예제풀이(9.2 호수 내 독성화합물질에 대한 대수학적 물질 평형 )

9. 예제풀이(9.3 가상 하천에서의 용존산소 모형의 보정과 기준의 검증 )

0.0 ㎞에서 생화학적 산소 (BOD) 가 요구되는 폐수의 유출은 흐름내 (D.O. 곡선이 낮아진다 .) 의 용존산소 (DO) 의 고갈을 야기한다 . 모형 보정 (D.O. 모형 ) 의 결과들은 ㎎ /L 단위의 농도로 표시되는 현장 측정치 (현장 D.O.) 와 모형 결과치를 함께 표로 나타내었다 . 만약 모형의 보정이 적당하게 이루어졌다면 아래의 통계학적 기준에 의해 판단하라 .

Concentration, mg L-1 Concentration ㎎ L-1

Distance, ㎞ D.O. Model D.O. Field Distance, ㎞ D.O. Model D.O. Field

0 8.0 8.0 40 5.1 4.5

5 6.3 6.6 50 5.5 5.2

10 5.4 5.5 60 6.0 6.0

20 4.58 4.4 80 6.7 7.0

30 4.64 4.6 100 7.2 7.3


유의수준 0.10 ( 90% 신용도 ) 에서 Chi-square 적합도 검정

용존산소 모형과 현장 관측치 비교


관측치는 현장자료 , 예측치는 모형의 결과임 . α 는 신뢰구간 , χ 02 는 자유도

n-1 일 때 chi-square 분포값임 . χ 02 =4.17, n = 10, α = 0.9임 . χ 02 = 4.17은

자유도 9(n-1) 와 P = 0.10에 대하여 chi-square 분포의 통계표로부터 결정되었음 . 다음의 표는 0.1254≤4.17임을 보여줌 . 따라서 , 모형은 0.1 유효구간에서의 적합도 검증을 통과함 .

9. 예제풀이(9.3 가상 하천에서의 용존산소 모형의 보정과 기준의 검증

di 는 두개의 자료 i 의 수치적인 차임 . n-1자유도에 대한 t 검정의 수용기준은

9.3.2 유의도 p=0.1 에서의 Pairedt-test( 평균과 0 사이의 차이 )

D.O. 모형의 기준은 수치 1.833 은 자유도 9 와 P = 0.10 일 때 t 검정의 표로부터 결정됨 . 표에 의하면

시험 통계는 다음과 같이 계산될 수 있음 .

모형 결과가 현장자료와 크게 차이가 나지 않는 이유는 0.3699≤1.833 때문임 .


9.3.3 r2 > 0.8 인 측정된 현장 자료 (y 축은 D.O. 의 현장 자료 ) 에 대한 모형결과 (x 축은 D.O. 의 모형 결과값 ) 를 선형 최소자승 회귀분석

완벽한 모형의 예측치

D.O. 모형은 r2>0.8 의 선형회귀기준에 도달함 . 모형을 검증하기 위해서는 좀 더 많은 관측치가 필요하다 .3 가지 검증 모두 n→30 개의 자료로 갈 때 매우 강력해 진다 .

10. 환경모형에 대해서 인터넷에서 관련된 정보를 검색하여 제출하라

1. 비점원오염의 예측과 예측모형 - 특정지역 비점원오염 배출량 예측 : 여러가지

수식을 이용한 비점원 오염모형 -> 단순한 회귀식 모형 -> 수문학적 과정과 오염물질의 이동과정을

수식으로 오염물질의 배출량 추정 -> 하천수질 , 유사량 , 영양염류 농도 등 예측


1.1 비점원 오염모형의 분류 1.1.1 통계적 회귀모형 : 단순히 배출부하량을 추정 및 토지이용과 같은 주요변수를 이용하여 원단위로 오염물질량 추정

1.1.2 확정적 모형 : 구체적인 계산을 통해 오염물질의 배출과정을 설명

-> 오염물질의 발생 및 이동과정을 각종 지배방정식으로 구체적 기술

-> 시간에 따라 변화하는 배출량 등 추정 -> 대상유역 , 오염원 및 오염물질과 관련된 많은 입력자료 요구

-> 오염물질이동이나 변화과정을 회귀식이나 경험식을 이용


1.1.3 비점원 오염모형 : 강우사상모형과 장기모형

1.1.3.1 강우사상모형 : 특정강우의 유출과정과 오염물질의 발생 및 이동과정 예측

1.1.3.2 장기모형 : 비강우기간의 기저유출과 유역내 오염물질의 장기간 변화과정

( 수문모형 : 강우사상모형과 장기모형 )


1.2 비점원 오염모형의 종류 1.2.1 도시지역을 대상으로 하는 모형 1.2.1.1 Strom Water Management Model (SWMM) 1.2.1.2 Storage, Treatment, and Overflow Model (STORM) 1.2.2 농촌지역을 대상으로 하는 모형 1.2.2.1 Agricultural Chemical Transport Model (ACTMO) 1.2.2.2 Agricultural Runoff Management Model (ARM) 1.2.2.3 Unified Transport Model (UTM) 1.2.2.4 Chemicals, Runoff, and Erosion from Agricultural Management Systems (CREAMS)

1.2.2.5 Areal, Nonpoint Source Watershed Environment Response, Simulation Models (ANSWERS)

1.2.2.6 Agricultural Non-Point-Source Pollution Model (AGNPS) 1.2.2.7 Simulator for Water Resources in Rural Basin-Water Quality

(SWRRBWQ)


2.1. 수질관리모형 2.1.1 Vollenweider 모형 대상 저수지를 정상상태하에 완전혼합으로 가정하였을 뿐만 아니라 호수 내 인이 호수 내 각종 식물성 프랭크톤의 성장을 제어하는 유일한 영양염류로 가정하여 총 인의 농도를 기준으로 호수의 부영양화 정도를 판단하였다 .

수체 내에서 발생하는 각종 영양염류와 부영양화 단계의 주요 지표인 식물성 플랭크톤과의 관계를 제외하여 계절의 변화에 따른 식물성 프랭크톤의 농도를 예측할 수 없는 문제점이 있다 . 또한 인을 식물성 프랭크톤의 성장을 제어하는 영양염류로 가정하였기 때문에 질소 혹은 실리카가 성장제어 영양염류인 경우에는 사용할 수 없다 . 그러나 이 모형은 사용이 간단하여 부영양화 현상을 규명하기 위한 첫 단계에서는 비교적 널리 사용되고 있다 .


2.1.2 QUAL2E 모형 미국 EPA 에서 개발되었으며 우리 나라

한강종합개발사업 등에 적용된 바 있다 . 이 모형은 여러 개의 부프로그램 (subrutine) 으로 구성되었으며 입력자료의 검사와 수정이 용이하고 출력결과에 대한 분석도 간편하다 . 하천의 구조가 다른 많은 하천에 적용할 수 있도록 구성되어 있으며 DO, BOD, 수온 , Algae의 엽록소 -a, NH3-N, NO2-N, NO3-N, P, 대장균 , 비보존성 물질 1 종 , 보존성 물질 3 종 등 13 종류의 수질인자를 동시에 고려할 수 있는 특징을 갖고 있다 .


2.1.3 WQRRS 모형 1974년 미육군공병단 HEC 모형으로서 일차원 동적모형이며

하천부분과 저수지부분으로 나누어 있다 . 이 모형은 QUAL2E 모형에 비하여 하천의 수질 ·수문학적 특성이 광범위하게 고려되고 있어 수심이 얕고 체류시간이 짧은 하천형의 저수지보다는 수심이 매우 깊고 체류시간이 긴 인공저수지에 비교적 성공적으로 사용할 수 있을 것으로 알려지고 있다 . 이 모형은 생태학적 모형이기 때문에 생물학적 인자와 수질인자를 모의발생할 수 있으며 어류 , 저서생물 , 식물성 프랭크톤 , 동물성 프랭크톤 , 부유고형 유기물(detritus), 유기침전물 , 무기부유고형물 , 무기침전물 , 용해성 인 혹은 인산 , 총무기탄소 ,암모니아성 질소 , 질산성 질소 , 아질산성 질 , BOD, 대장균군 , 알카리도 , 총 용존고형물 , pH 등 예측할 수 있다 .


2.1.4 WASP-5 모형 WASP-5 (Water Quality Analysis

Simulation Program-5) 모형은 WASP 모형(1983, USEPA) 의 최신형으로 개발된 동적 수질예측 모형으로 부영양화 현상을 해석하는데 자주 사용되고 있다 . 이 모형은 동수역학적 흐름모형인 DYNHYD5, 생태학적 수질예측 모형인 EUTRO5와 유독성 유기물 및 중금속에 대한 수질예측 모형인 TOXI5 로 구성되어 있다 .

환경시스템 분석 1 장

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