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| 수질 및 수문인자의 상관성을 고려한 중단기 수질예측모형 구축에 관한 연구 |
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김미은, 김재문, 예성제, 박재범, 윤미연, 신현석 |
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| A Study on Water Quality Prediction Model over Midterm Considering Correlation between Water Quality and Hyrologic Factors |
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Mi eun Kim, Jae moon Kim, Sung jae Ye, Jae beom Park, Mi yeon Yun, Hyun suk Shin |
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| Abstract |
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Runoff and water quality factors generated from the watershed show strong nonlinear characteristics on their interrelationship. A study of prediction of water quality might be essential with correlation analysis among hydrologic and water quality factors affected by inflow in a watershed. The study selected Nakbon K located in downstream of Nakdong River. A prediction model of water quality based on back propagation algorithm considered nonlinear correlation between water quality observed under Ministry of Environment and hydrologic factors. The established models through qualitative analysis among the various factors showed good results between observed and simulated values. The model could be seen from previous models and improved the prediction accuracy comparing with the previous models. |
| Key Words:
Artificial neural network; Prediction of water quality variables; Midterm prediction; 8-day interval observed data |
| 요지 |
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유역 내에서 발생하는 유출 및 수질자료는 비선형성이 강한 자료의 특성을 보인다. 유역 내에서 발생되는 강우에 의한 유출과 수질인자 간의 상관성 분석을 통한 수질예측 연구는 중요하다. 본 연구에서는 낙동강유역 하류부에 위치해 있는 낙본K를 대상지역으로 선정하여 수질예측 모형을 적용하였다. 환경부에서 관측하고 있는 수질 측정자료의 다양한 인자 및 수문인자의 비선형적인 상관성을 고려하여 역전파알고리즘 기반의 인공신경망 수질예측모형을 구축하였다. 다양한 수질 및 수문인자 간의 정성적 분석을 통하여 각 수질요소별로 예측모형을 구축하였다. 구축된 모형은 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며 기존의 인공신경망 모형에 비하여 예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. |
| 핵심용어:
인공신경망; 수질예측모형; 중단기 예측; 8일간격 측정자료 |
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