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초록

영어

Blue-green algal bloom, or harmful algal bloom has a negative impact on the aquatic ecosystem and purified water supply system due to oxygen depletion in the water body, odor, and secretion of toxic substances in the freshwater ecosystem. This Blue-green algal bloom is expected to increase in intensity and frequency due to the increase in algae's residence time in the water body after the construction of the Nakdong River weir, as well as the increase in surface temperature due to climate change. In this study, in order to respond to the expected increase in green algae phenomenon, an algal bloom forecast system based on hydro-meteorological factors was presented for preemptive response before issuing a algal bloom warning. Through polyserial correlation analysis, the preceding influence periods of temperature and discharge according to the algal bloom forecast level were derived. Using the decision tree classification, a machine learning technique, Classification models for the algal bloom forecast levels based on temperature and discharge of the preceding period were derived. And a algal bloom forecast system based on hydro-meteorological factors was derived based on the results of the decision tree classification models. The proposed algae forecast system based on hydro-meteorological factors can be used as basic research for preemptive response before blue-green algal blooms.

한국어

남조류의 대량 발생은 담수 생태계에서 수체 내 산소 고갈, 악취 및 독성물질 분비로 인하여 수생태계 및 정수공급체 계에 악영향을 미친다. 이러한 녹조현상은 낙동강 보 건설 이후 조류의 수체 내 체류시간 증가와 더불어 기후변화로 인한 지표면 기온 상승으로 인하여 강도와 빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 예상되는 녹조현상의 증가 에 대응하기 위하여 조류경보 발령 이전에 선제적 대응을 위한 수문-기상인자 조류 예보체계를 제시하였다. 다연상관 분석을 통하여 조류예측 단계에 따른 기온 및 유량의 선행 영향기간을 탐색하였다. 머신러닝 기법인 의사결정나무 분 류를 통하여 선행 기간의 기온 및 유량에 따른 조류예측 단계 분류모델을 도출하였고, 분류모델 결과를 기반으로 수 문-기상인자 조류 예보체계를 도출하였다. 제시한 수문-기상인자 조류 예보체계는 녹조현상 발생 이전의 선제적 대 응을 위한 기초 연구로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 조류경보제(Algal bloom warning system) 및 조류예측(Algal bloom forecast)
2.2 대상지역 및 사용 데이터
2.3 의사결정나무(Decision tree)
3. 의사결정나무 분류모델 기반의 조류예보체계 제시
3.1 수문-기상인자의 선행 영향기간 탐색을 위한 상관관계분석
3.2 의사결정나무를 이용한 남조류 발생 특성 분석
3.3 의사결정나무 결과 기반 수문-기상인자 조류 예보체계도출 및 평가
4. 결론
감사의 글
References

키워드

저자

• 이태우 [ Taewoo Lee | 인하대학교 토목공학과 ]
• 김수전 [ Soojun Kim | 인하대학교 사회인프라공학과 ] Corresponding Author
• 이준형 [ Junhyeong Lee | 인하대학교 스마트시티공학전공 ]
• 김경훈 [ Kyunghun Kim | 인하대학교 토목공학과 ]
• 이호용 [ Hoyong Lee | 인하대학교 스마트시티공학전공 ]
• 김덕길 [ Duckgil Kim | LIG시스템 재난안전연구소 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국습지학회지 [韓國濕地學會誌]

• 간기

  계간

• pISSN

  1229-6031

• eISSN

  2384-0056

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 472 DDC 570