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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김계웅 (서울대학교 지역시스템공학과) 강문성 (서울대학교 지역시스템공학과) 송정헌 (서울대학교 농업생명과학연구원) 박지훈 (APEC 기후센터 응용사업본부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제51권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
151 - 163 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2018

유역특성에 따른 LOADEST 회귀모형 매개변수 추정
김계웅 ,  강문성 ,  송정헌 외 1명 한국수자원학회논문집 2018.01 학술저널

2016

LOADEST와 SWAT 모형을 이용한 유역단위 오염부하량 모의
김계웅 ,  강문성 ,  송정헌 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

2015

미계측 유역 오염부하량 모의를 위한 LOADEST 회귀모형 매개변수 추정
김계웅 생태조경·지역시스템공학부 2015.01 학위논문
유역특성을 고려한 오염부하량 모의 회귀식 개발
김계웅 ,  강문성 ,  송인홍 외 2명 한국수자원학회 학술발표회 2015.01 학술대회자료

2014

유역 유출량 추정을 위한 TANK 모형의 매개변수 최적화에 따른 적용성 평가
김계웅 ,  송정헌 ,  안지현 외 4명 한국농공학회논문집 2014.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 미계측 유역에서 오염부하량 모의를 위해 LOADEST (LOAD Estimator) 기반 회귀모형의 최적 매개변수를 추정하고, 다중회귀분석 기법을 이용하여 유역특성에 따른 회귀 모의 모형의 매개변수 추정 방법을 개발하였으며, 개발된 모형의 적용성을 평가하였다. 오염부하량 모의모형으로, T-N (Total-Nitrogen)은 LOADEST의 5번 회귀모형을, T-P (Total-Phosphorous)는 3번 회귀모형을 선택하였다. 모의결과, T-N, T-P 모두 선택된 회귀모형이 실측치를 잘 반영하였으나, 두 물질 모두 오염부하량이 과소 모의되어 실측치와 편의가 발생하는 것으로 나타나, 분위사상법을 이용하여 모의치의 편의보정을 실시하였다. 보정결과, 모형의 정확도는 크게 변하지 않았으나, 오염부하량이 과소 모의 되는 경향이 감소하는 것으로 나타났다. 다중회귀분석을 이용하여 회귀모형 매개변수와 유역특성간의 회귀식을 개발하였으며, 개발된 식을 평가한 결과, 실측치를 잘 반영하여 모의할 수 있는 것으로 나타났으며, 기존 매개변수에 의한 모의치와 유사한 모의능력을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 매개변수 추정방법은 실측자료가 확보되지 않은 소유역에 대한 오염부하량 모의와 정책결정을 위한 스크린 모델로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
#회귀모형 #오염부하량 #다중회귀

목차

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참고문헌 (31)

참고문헌 신청
안지현 / 2015 / TANK 모형 매개변수 추정을 위한 회귀식 개발 / 한국농공학회논문집 57(4):121~133 dbpia Arnold, J. G. / 1998 / Large area hydrologic modeling and assessment. Part I: Model development / Journal of the American Water Resources Association 34(1):73~89 Crossref Carey, R. O. / 2011 / Nutrient discharges to Biscayne Bay, Florida: trends, loads, and a pollutant index / Science of the Total Environment 409(3):530~539 Crossref Das, S. K. / 2013 / Effects of climate and landuse activities on water quality in the Yarra River catchment / Proceedings 20th International Congress on Modeling and Simulation :2618~2624 google schola Donigian, A. S. Jr. / 1984 / Application guide for Hydrological Simulation Program: Fortran (HSPF) google schola

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