표제지
목차
Ⅰ. 연구개요 10
1.1. 연구배경 및 필요성 10
1.1.1. 수질(조류) 예측 10
1.1.2. 수질오염사고대응 예측 19
1.2. 연구목적 및 연구내용 21
Ⅱ. 수질(조류) 예측 기술 향상 24
2.1. 수질(조류) 예측 기법 및 체계 향상을 위한 발전방향 제시 24
2.1.1. 수량-수질-수생태계 통합 예측을 위한 장단기 추진과제 24
2.1.2. 수질(조류) 예측 모델과 최신모델 분석 35
2.1.3/2.1.2. 수질(조류) 예측 체계 개선 방법 54
2.2. 수질(조류) 예측체계 현행화 및 연계체계 개선 58
2.2.1. 수질예측 연계체계 개선을 위한 기존 연계체계의 데이터구조분석 58
2.2.2. EFDC-NIER 모델링을 위한 기왕관측 입력자료의 통합구축 70
2.2.3. 기존 EFDC-NIER Viewer에 통합 73
2.2.4. 3차원지형정보 구축 75
2.3. 수질(조류) 예측 시 장기 기상전망 예측자료 활용 기법 마련 77
2.3.1. 장기예측 자료 활용 로드맵 제시 77
2.3.2. APCC 예측자료 기반 상세화 기법 개선 83
2.3.3. 장기 예측자료 기반 범용적 시간 상세화 기법 연구 89
2.4. 수질(조류) 개선에 따른 경제적 효과 평가 방법 발굴 98
2.4.1. 경제적 효과의 개념 및 구분 98
2.4.2. 경제적 효과 평가 방법론의 구분 100
2.4.3. 경제적 효과 평가 방법론의 적용 방안 106
2.5. EFDC-NIER과 Delft3D 모델의 녹조예측 결과 비교 125
2.5.1. EFDC-NIER와 Delft3D의 조류 모델 개요 125
2.5.2. Delft3D의 조류 모델(BLOOM) 125
2.5.3. 조류 모델 결과 비교 133
Ⅲ. 수질오염사고대응예측 기술 향상 140
3.1. 수질오염사고대응예측 기법 및 체계 향상을 위한 발전방향 제시 140
3.2. 지류-본류 연계 모의 가능하도록 체계통합 및 기법 개선 183
3.2.1. 지류-본류 수질오염사고 대응예측시스템 통합 개발 183
3.2.2/3.2.3. 지리정보 데이터 최신화 205
3.3. 유역단위 분포형 모델과 하천단위 수리모델 결합 오염사고추적모델 개발 206
Ⅳ. 요약 218
4.1. 수질(조류) 예측 기술 향상 218
4.2. 수질오염사고대응예측 기술 향상 219
참고문헌 220
[부록] Deltares, Harmful algal bloom forecasting models state-of-the-art 225
1. Introduction 230
2. Methodology 231
3. Approaches 232
4. Process-based models 234
4.1. General PB models 234
4.2. PB models Deltares 236
5. Data-driven models 242
6. Developments at Deltares 246
7. HAB forecasting examples 247
8. Advice to NIER and GEOSR 251
References 253
〈표 1.1-1〉 조류경보제와 수질예보제 비교 12
〈표 1.1-2〉 비교대상 모델별 주요특성 분석 18
〈표 2.1-1〉 연산서버 사양 26
〈표 2.1-2〉 예측장비 구축 계획 27
〈표 2.1-3〉 수질(조류) 및 수질오염사고대응 예측 통합시스템 구축 27
〈표 2.1-4〉 수질(조류) 예측 모델 대상 하천ㆍ호소 확장 구축 28
〈표 2.1-5〉 수질오염사고대응 예측 모델 확장 구축 29
〈표 2.1-6〉 신규 예측 모델 도입(Process & Data 기반 모델) 30
〈표 2.1-7〉 장기 수질(조류) 예측을 위한 기후예측 상세화 및 활용 체계 구축 31
〈표 2.1-8〉 유역모델 지류조건 산출 고도화 연구 32
〈표 2.1-9〉 데이터기반 모델 활용 지류 경계값 산출 연구 33
〈표 2.1-10〉 초분광 영상자료 활용 초기조건 산출 연구 34
〈표 2.1-11〉 모니터링 고도화 34
〈표 2.1-12〉 수질(조류) 예측 정확도 향상을 위한 선행 과제 35
〈표 2.1-13〉 수질(조류) 예측 모델 개선 이력 36
〈표 2.1-14〉 PB와 DD 모델의 장단점 38
〈표 2.1-15〉 다수 PB 모델 개요 39
〈표 2.1-16〉 다수 사용되는 DD모델 개요 45
〈표 2.2-1〉 FEWS-NIER의 workflows 60
〈표 2.2-2〉 forcastDB-DMHR TABLE 구조 62
〈표 2.2-3〉 forcastDB-DMHR TABLE 데이터 62
〈표 2.2-4〉 forecastDB-WLOBSIF TABLE 데이터 63
〈표 2.2-5〉 forecastDB-FLOBSIF TABLE 데이터 63
〈표 2.2-6〉 forecastDB-WLHR TABLE 구조 64
〈표 2.2-7〉 forcastDB-FLHR TABLE 구조 64
〈표 2.2-8〉 forcastDB-BOHR TABLE 데이터 64
〈표 2.2-9〉 forcastDB-TMS_HOURDATA TABLE 구조 65
〈표 2.2-10〉 비점오염원별 농도데이터의 단위 및 데이터보정방법 66
〈표 2.2-11〉 HSPF Input data 66
〈표 2.2-12〉 기상관측자료 수집방법 67
〈표 2.2-13〉 기상예측자료 수집 67
〈표 2.2-14〉 기상관측 및 예측자료의 HSPF입력파일 생성시 각 데이터항목별 단위변환 방법 68
〈표 2.2-15〉 WMDUtil을 활용한 WDM to ASCII 프로그램의 Main Source 69
〈표 2.3-1〉 현업적 활용을 고려한 다중 예측모형 기반 장기예측 서비스 78
〈표 2.3-2〉 APCC MME 참여 기후 모형별 제공 변수 87
〈표 2.3-3〉 실시간 예측을 위해 사용 가능한 기후인자 리스트 88
〈표 2.4-1〉 설문지의 구성요소 및 내용 111
〈표 2.4-2〉 가상적인 수질개선사업에 대한 대체비용 산정 결과 122
〈표 2.4-3〉 가상적인 수질개선사업에 대한 경제적 편익 산정 결과 123
〈표 2.5-1〉 BLOOM 모델의 조류 모의 종 126
〈표 2.5-2〉 조류 유형별 주요 특성 비교(Los, 2009) 129
〈표 2.5-3〉 생분해성과 난분해성 입자의 구성비(국립환경과학원, 2010) 135
〈표 3.1-1〉 물환경정보시스템 DB 연계 테이블 목록 140
〈표 3.1-2〉 물환경정보시스템 DB 연계 테이블 정보 141
〈표 3.1-3〉 수질예보 DB 데이터 목록 151
〈표 3.1-4〉 수질예보 DB 데이터 정보 151
〈표 3.1-5〉 사고대응 DB 데이터 목록 153
〈표 3.1-6〉 사고대응 DB 데이터 정보 155
〈표 3.1-7〉 EFDC 모델 실행 시 활용되는 입력파일 목록 180
〈그림 1.1-1〉 수질예보 절차 10
〈그림 1.1-2〉 EFDC의 GUI 프로그램 EFDC Explorer 13
〈그림 1.1-3〉 EFDC-NIER GUI의 모델 결과 출력 예시 15
〈그림 1.1-4〉 EFDC-NIER GUI의 모델 결과 출력 예시 16
〈그림 1.1-5〉 하천구간 위성지도자료 구축 예시 16
〈그림 1.1-6〉 수질오염사고대응예측시스템 19
〈그림 2.1-1〉 수질(조류) 예측 및 수질오염사고대응 예측 체계 향상을 위한 장단기 추진과제 로드맵 25
〈그림 2.1-2〉 IJsselmeer 호의 chl-a 농도 공간 분포(좌: 관측, 우: 모델) 42
〈그림 2.1-3〉 EWACS 모델의 도식화 43
〈그림 2.1-4〉 AlgaeRadar의 HAB 예측 예시(빨간 실선은 예측치, 파란 점은 관측치, 영역은 예측주변의 불확실성) 47
〈그림 2.1-5〉 HAB 및 예측에 관한 NOAA-GLERL 웹사이트 49
〈그림 2.1-6〉 위성이미지와 모델 예시 50
〈그림 2.1-7〉 Lake Erie에 대한 HAB 예측 시스템의 구성 요소(Rowe et al. 2016) 50
〈그림 2.1-8〉 Paterswoldsemeer에 위치한 초분광 카메라 52
〈그림 2.1-9〉 식수 생산(왼쪽)과 보(오른쪽)에 사용되는 호수 내 모니터링 정점 위치 53
〈그림 2.1-10〉 수질(조류) 예측시스템 모식도 54
〈그림 2.1-11〉 향후 수질(조류) 예측 시스템 모식도 55
〈그림 2.1-12〉 본 과업 수행 수질(조류) 예측체계 개발 57
〈그림 2.1-13〉 모델 수행에 필요한 DB 항목 57
〈그림 2.2-1〉 FEWS-NIER 초기화면 FEWS Explorer 58
〈그림 2.2-2〉 FEWS Client-Server System 58
〈그림 2.2-3〉 FEWS 의 설정파일 예(ImportOracle.xml) 59
〈그림 2.2-4〉 FEWS 연계DB 데이터 연동 현황 61
〈그림 2.2-5〉 wdm파일에서 ASCII로 추출된 파일 70
〈그림 2.2-6〉 기상파일, 풍향/풍속 입력파일 생성 프로세스 70
〈그림 2.2-7〉 기상정보 및 풍향/풍속정보 입력파일 생성모듈 GUI 71
〈그림 2.2-8〉 유량, 수온, 수질 입력파일 생성 프로세스 71
〈그림 2.2-9〉 유량, 수온, 수질정보 입력파일 생성모듈 GUI 72
〈그림 2.2-10〉 보구조물 입력파일 생성 프로세스 72
〈그림 2.2-11〉 기상정보 및 풍향/풍속 정보파일 생성모듈 GUI 73
〈그림 2.2-12〉/〈그림 2.2-11〉 EFDC-NIER Viewer의 유속벡터 및 농도공간분포 예시 73
〈그림 2.2-13〉/〈그림 2.2-12〉 EFDC-NIER Viewer의 종단면분포 예시 74
〈그림 2.2-14〉/〈그림 2.2-13〉 통합된 EFDC-NIER Viewer 사용자 UI 74
〈그림 2.2-15〉/〈그림 2.2-14〉 EFDC-NIER 프로그램에서 금강구간 3차원지형자료를 로딩한 화면 75
〈그림 2.2-16〉/〈그림 2.2-15〉 금강구간의 하도를 확대한 화면 75
〈그림 2.2-17〉/〈그림 2.2-16〉 EFDC-NIER 프로그램에서 영산강구간 3차원지형자료를 로딩한 화면 76
〈그림 2.2-18〉/〈그림 2.2-17〉 영산강구간의 하도를 확대한 화면 76
〈그림 2.3-1〉 APCC의 2.5° 예측자료와 NMME의 1.0° 예측자료의 한반도 인근 공간 분포 78
〈그림 2.3-2〉 APCC 예측자료 참여 모형 및 기후변수 포함 상세 정보 79
〈그림 2.3-3〉 NMME 예측자료 참여 모형 및 제공 기후변수 리스트 80
〈그림 2.3-4〉 CDS 예측자료 참여 모형 및 제공 기후변수 리스트(CDS 자료 다운로드 사용자 웹 인터페이스) 81
〈그림 2.3-5〉 장기 수질예측을 위한 기후예측 상세화 및 활용 체계 로드맵 82
〈그림 2.3-6〉 기상청 종관기상 관측 지점(빨강) 및 ERA5 격자점(노랑) 84
〈그림 2.3-7〉 인근 기상관측소 및 ERA5 시간 자료와의 상관성 비교(서울 관측소) 85
〈그림 2.3-8〉 서울기상관측소 시간단위 자료 시계열(위: 강수, 아래: 기온) 86
〈그림 2.3-9〉 전지구 기후예측 자료 86
〈그림 2.3-10〉 월 단위 예측자료로 부터 생산된 시간단위 상세화 자료 91
〈그림 2.3-11〉 비모수 통계적 시간상세화 기법 알고리즘 도식화 92
〈그림 2.3-12〉 월단위 강수량(좌)으로부터 생산된 시간단위 강수량(우) 예시 92
〈그림 2.3-13〉 과거 시간단위 관측자료로부터 월단위 관측자료 생산 예시(aggregation) 93
〈그림 2.3-14〉 생산된 시간단위 자료의 GA혼합과정 예시 94
〈그림 2.3-15〉 2008.10-2009.3 계절예측 자료와 관측자료의 공간상관성 평가 96
〈그림 2.3-16〉 2008.5-2008.10 계절예측 자료와 관측자료의 공간상관성 평가 97
〈그림 2.3-17〉 베리오그램을 통한 계절예측 자료와 관측자료의 공간상관성 평가 98
〈그림 2.4-1〉 경제적 효과 추정 방법론의 구분 100
〈그림 2.4-2〉 경제학적 접근법의 구분 101
〈그림 2.4-3〉 현시선호 평가법 및 진술선호 평가법의 종류 102
〈그림 2.4-4〉 조건부 가치측정법의 적용 절차 103
〈그림 2.4-5〉 선택실험법의 적용 절차 105
〈그림 2.4-6〉 수질 개선의 경제적 가치 평가 적용 방안 108
〈그림 2.4-7〉 경제학적 평가법을 적용한 수질 개선의 경제적 가치 추정 절차 109
〈그림 2.4-8〉 다목적댐과 환경기초시설에 의한 수질개선효과 개념도 109
〈그림 2.4-9〉 대체비용 접근법의 적용 절차 109
〈그림 2.4-10〉 표적집단토론에서 다룰 주요 내용 114
〈그림 2.5-1〉 환경변화에 따른 조류 내 탄소와 질소비 변동 특성 개념도 129
〈그림 2.5-2〉 BLOOM 모델의 조류내 탄소와 질소비 변동 특성 129
〈그림 2.5-3〉 수질측정망 자료와 Delft3D 상태변수 관계 134
〈그림 2.5-4〉 조류 종별 세포수 원시자료 예시 136
〈그림 2.5-5〉 조류 그룹별 비율 산정 절차 136
〈그림 2.5-6〉 클로로필-a 농도 시계열(EFDC-NIER, Delft3D) 137
〈그림 2.5-7〉 조류 종별 클로로필-a 농도 시계열(Delft3D) 138
〈그림 2.5-8〉 PO4-P 및 SS 농도, 순일차생산력, 조류 성장 제한인자, 조류 유형별 비율 시계열(Delft3D, 달성보) 138
〈그림 3.1-1〉 연계자료 형태별 분류 182
〈그림 3.1-2〉 데이터 수급 자동화 방안 182
〈그림 3.2-1〉 본류 수질오염사고대응예측시스템 메뉴구성 184
〈그림 3.2-2〉 본류 수질오염사고대응예측시스템 메인화면 184
〈그림 3.2-3〉 수리모델 실행 절차 185
〈그림 3.2-4〉 수리모델 실행정보 설정 화면 186
〈그림 3.2-5〉 수리모델 모델 실행조건 설정 화면 187
〈그림 3.2-6〉 수리모델 실행 화면 188
〈그림 3.2-7〉 수리모델 완료 메시지 표출 화면 188
〈그림 3.2-8〉 사고모델 실행 절차 189
〈그림 3.2-9〉 사고모델 실행정보 설정 화면 190
〈그림 3.2-10〉 사고모델 모델 실행조건 설정 화면 191
〈그림 3.2-11〉 물성조건 확인 화면 192
〈그림 3.2-12〉 유류조건 설정 화면 192
〈그림 3.2-13〉 감쇄정보 설정 화면 193
〈그림 3.2-14〉 사고모델 실행 화면 193
〈그림 3.2-15〉 사고모델 완료 메시지 표출 화면 194
〈그림 3.2-16〉 시나리오 모델 실행 절차 195
〈그림 3.2-17〉 시나리오 모델 실행정보 설정 화면 196
〈그림 3.2-18〉 시나리오 모델 실행조건 설정 화면 197
〈그림 3.2-19〉 시나리오 모델 댐보 정보 설정 화면 197
〈그림 3.2-20〉 시나리오 모델 실행 화면 198
〈그림 3.2-21〉 시나리오 모델 완료 메시지 표출 화면 199
〈그림 3.2-22〉 모델링 결과 조회 및 표출 메인 화면 199
〈그림 3.2-23〉 모델링 결과 조회 화면 200
〈그림 3.2-24〉 모델링 결과 표출 화면 201
〈그림 3.2-25〉 모델링 결과 그래프 표출 화면 201
〈그림 3.2-26〉 기준농도 적용화면 202
〈그림 3.2-27〉 보고서 표출 기능 화면 202
〈그림 3.2-28〉 보고서 표출 화면 203
〈그림 3.2-29〉 애니메이션 기능 예시 204
〈그림 3.2-30〉 QSer.Inp 생성 기능 204
〈그림 3.2-31〉 PSer.Inp 생성 기능 204
〈그림 3.2-32〉 DSer.inp 생성 기능 205
〈그림 3.2-33〉 지리정보 데이터 최신화 206
〈그림 3.3-1〉 하천단면을 적분한 1차원 하천수리 모형 개념도 206
〈그림 3.3-2〉 하천의 지류유입-합류부 형태 208
〈그림 3.3-3〉 오염물질 이송-확산 모듈 기초검증 u=0.1, €=0(t=0sec, t=4sec, t=8sec) 212
〈그림 3.3-4〉 하상단면자료 예시(국토해양부, 2009) 213
〈그림 3.3-5〉 낙동강 유역 보 현황 214
〈그림 3.3-6〉 낙동강 시나리오 모의 칠곡보 수문개도 높이 모의결과 215
〈그림 3.3-7〉 낙동강 시나리오 모의 결과 215
〈그림 3.3-8〉 낙동강 시나리오 모의 주요 지점별 농도 시계열 216
Table 3.1. Advantages and disadvantages of PB and DD models 233
Table 4.1. Overview of most used process-based models 240
Table 5.1. Overview of most used data-driven techniques 244
Figure 4.1. Spatial distribution of chlorophyll a in the IJsselmeer. A comparison is shown between measurements on the left and model prediction(DBS)... 237
Figure 4.2. Schematization of the EWACS model 238
Figure 5.1. Example of AlgaeRadar HAB forecasting. Red line is the prediction, blue dots are in situ data, grey areas represent the uncertainties...(원문불량) 242
Figure 7.1. NOAA-GLERL website on HABs and forecasts(원문불량) 247
Figure 7.2. Satellite imagery, forecasting and mixing model products 248
Figure 7.3. Components of the HAB forecasting system for Lake Erie(Rowe et al. 2016) 248
Figure 7.4/Figure 7.X. Animation of forecast in Lake Erie on August 31, 2021. Forecast made by NOAA 249
Figure 7.5. Hyperspectral camera located in Lake Paterswoldsemeer 250
Figure 8.1. Locations of monitoring stations in lakes, used for drinking water production (left) and at the weirs (right). Picture provided by GEOSR(원문불량) 251