1. Title & Journal
- Developing a flow control strategy to reduce nutrient load in a reclaimed multi-reservoir system using a 2D hydrodynamic and water quality model / Science of the total environment, Vol. 466-467, 871-880 (2014)
2. Author's Background
- Yongeun Parka, Kyung Hwa Chob, Joo-Hyun Kangc, Seung Won Leea, Joon Ha Kima*
a) School of Environmental Science and Technology, Gwangju Instituete of Science and Technology (GIST),
b) School of urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)
c) Department of Civil and Environmental Engineering, Dongguk University
3. Summary.
- 본 논문을 리뷰하게 된 계기는, CE-QUAL-W2 모델에 대한 이해를 높이고, 모델에 이용되는 파라미터들에 대한 값들에 대한 정보를 얻기 위해서이다. 또 아직 내가 시도하지 못하는 시나리오 분석등을 배울 수 있을 수 있는 점이 유익할 것이라고 생각되었다. 본 논문을 보면서 관심을 가지고 보게 된 부분은 모델의meaningful parameters를 민감도 분석을 이용해서 찾은 것, 그리고 optimize parameters를 pattern search를 이용해서 찾은 점이다. 또 flow control에 따른 시나리오 분석을 통해 최적 flow 조건에서 총질소와 총인을 각각 27.2%와 6.6%를 줄일 수 있음을 시뮬레이션 하였다. flow control은 호소의 클로로필-a 농도를 고려하여 조절되었다. 본 논문은 부영양화의 영양염류인 총질소와 총인의 저감을 위해 영산, 영암, 금호호의 배수갑문 및 연락수로를 효과적으로 통제할 수 있는 방법을 제시하였다.
4. method
- 연구지역 : 연구대상지역은 우리나라 서남부에 위치한 영산강의 하구에 위치한 영산, 영암, 금호호이다. 세 호소는 연락수로로 연결되어 있으며, 해수와의 교류가 가능한 배수갑문을 가지고 있다. 효과적으로 통제되는 물은 대부분이 농업용수로 이용되며, 홍수 방지 목적으로 이용된다.
- 데이터 획득 : 영산, 영암, 금호호의 수질데이터는 환경부 산하의 수질통합관리센터에서 자료를 제공해준다. 이 수질 데이터에는 약 23개의 수질 파라미터들을 가지고 있으며, 본 연구에서는 부영양화와 관련되어 있는17개의 수질 파라미터들을 이용하여 CE-QUAL-W2 모델을 시뮬레이션하였다. bathymetric data는 ADP를 이용하여 얻어낸 데이터로부터 CAD를 이용하여 세 호소의 bathymetric data를 구하였다. 또 배수갑문 및 연락수로의 조작 현황 및 유량의 변동에 관한 데이터는 한국농어촌공사 영산강사무소에서 제공받았다.
- Default values : 파라미터 값들의 산정에 있어서, 본 논문은 Chung et al., 2007; 과 Thomas and Dorothy, 1999)의 논문을 참고하여 산정하였는데, 이를 이용해서 얻은 파라미터들의Default값은 다음과 같다.
COMmn/TOC = 1.09
TOC/TOM = 0.45
TOM = {( COMmn/1.09)/0.45}
- 민감도 분석 : 본 논문에서는 LH-OAT (Latin Hypercube and one-factor-at-a-time이라는 보편적인 민감도 분석방법을 이용하였다. 이 방법의 원리는 먼저 각각의 민감도를 알고 싶은 대상 파라미터들에 임의의 번호를 부여한다. 그러면 이 번호를 부여받은 파라미터들은 무작위로 재 배열되며 이 때 부여받은 번호와 파라미터들은 함께 묶이게 된다. 이때 하나의 파라미터는 고정되고 나머지 파라미터들은 시간의 변화와 함께 변동하게 된다. 하나의 파라미터는 고정이 된 상태로 이들의 부분적인 민감도 영향을 계산하게 되고, 이는 루프문을 통해서 반복된다. 최종 민감도는 부분적인 감도를 평균하여 추정한다. 결국 하나의 파라미터를 고정시키고, 시뮬레이션 시킨 후 어떤 파라미터를 고정시켰을 때 시뮬레이션 결과가 가장 크게 변동하는 지에 대한 감도를 추정하는 작업이다. 민감도 분석의 결과는 RMSE (root mean square error)로 나타내었다.
- 시나리오 분석 : 시나리오 분석의 첫 번째 목적은 TN과 TP load를 줄이는 데 관한 것이다. 본 시나리오 분석에서는 currunt flow의 50%, 100%, 150%, 200%, 250%, 300%, and 350% 증가 유량을 통해서 최대 practical channel flow를 고려하였다. 또 다른 시나리오는 최적의 channel flow를 결정하는 것이다. currunt flow의 350%증가 시킨 다음, 최적의 flow를 찾는 연구가 선행되어 참고되었다. 클로로필 농도를 25ppb로 놓고 이를 초과하는 날짜의 수를 고려하였다. 즉 예를 들면, 평균농도가 25ppt를 넘는 날들의 수가 전체 시뮬레이션 된 날짜에서 30%를 넘는지 넘지 않는지를 기준으로 하였다.
5. Result
민감도 분석 결과는 TN이 가장 중요한 파라미터로 나타났다. 또한 암모늄 제거율도 중요한 것으로 나타났다. POM (입자성유기물)은 TP를 보정하기 위한 가장 중요한 파라미터로 나타났다 (POM N LPOMDK N LDOMDK). 또, 조류 파라미터에서는 조류 소멸계수 AS가 가장 높은 민감도를 나타냈고, AG, AT순이었다.
시나리오 분석결과는 최대로 제거되는 TN과 TP 비율은 37.4% 과 7.9% 였으며, 최적 flow에서는 TN과 TP가 각각 27.2% and 6.6% 제거되었다.
6. Creativity
- 언급한 논문 리뷰 정보 외에도, 각각의 파라미터들의 default 값들을 알 수 있는 정보를 획득해서 유익했고, 영암호 CE-QUAL-W2 시뮬레이션에도 많은 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.
Reviewer : 박지환 (jhjeeh@gist.ac.kr)