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한국수자원학회 / v.36, no.1, 2003년, pp.117-128 
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비점원오염모델을 이용한 오염총량모의시스템의 개발 및 적용
( Development and Application of Total Maximum Daily Loads Simulation System Using Nonpoint Source Pollution Model ) |
| 강문성;박승우; 서울대학교 농업생명과학연구원;서울대학교 농업생명과학대학 생물자원공학부;
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| 초 록 |
| 본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다. |
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| The objectives of this study are to develop the total maximum daily loads simulation system, TOLOS that is capable of estimating annual nonpoint source pollution from small watersheds, to monitor the hydrology and water quality of the Balkan HP#6 watershed, and to validate TOLOS with the field data. TOLOS consists of three subsystems: the input data processor based on a geographic information system, the models, and the post processor. Land use pattern at the tested watershed was classified from the Landsat TM data using the artificial neutral network model that adopts an error back propagation algorithm. Paddy field components were added to SWAT model to simulate water balance at irrigated paddy blocks. SWAT model parameters were obtained from the GIS data base, and additional parameters calibrated with field data. TOLOS was then tested with ungauged conditions. The simulated runoff was reasonably good as compared with the observed data. And simulated water quality parameters appear to be reasonably comparable to the field data. |
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| 키워드 |
| 오염총량;인공신경망;위성영상;지리정보시스템;TMDL;SWAT;Artificial neural networks;RS;GIS; |
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한국수자원학회논문집 / v.36, no.1, 2003년, pp.117-128
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200311921555694)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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