A Study on Factors Affecting the Stormwater Pollutant Removal Performance of Urban Green Infrastructures = 도시 그린 인프라의 호우 오염 물질 제거 성능에 영향을 미치는 요인에 관한 연구
저자
발행사항
서울 : 건국대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원 : 사회환경플랜트공학과 사회환경플랜트공학전공 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
47 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박대룡
UCI식별코드
I804:11004-200000578053
소장기관
The quality of water has deteriorated due to urbanization and the occurrence of urban stormwater runoff. To solve this problem, this study investigated the pollutant reduction effects from the geometric and hydrological factors of green infrastructures (GIs) to more accurately design GI models, and evaluated the factors that are required for such a design. Among several GIs, detention basins and retention ponds were evaluated. This study chose the inflow, outflow, total suspended solids (TSS), total phosphorus (TP), watershed area, GI area (bottom area in detention basins and permanent pool surface area in retention ponds), and GI volume (in both detention basins and retention ponds) for analysis and applied both ordinary least squares (OLS) regression and multiple linear regression (MLR). The geometric factors do not vary within each GI, but there may be a bias due to the number of stormwater events. To solve this problem, three methods that involved randomly extracting data with a certain range and excluding outliers were applied to the models. The accuracies of these OLS and MLR models were analyzed through the percentage bias (PBIAS), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), and RMSE-observations standard deviation ratio (RSR). The results of this study suggest that models which consider the influent concentration combined with the hydrological and GI geometric parameters have better correlations than models that consider only a single parameter.
더보기도시화로 인한 도시 우수 유출의 발생으로 수질은 악화되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 그린 인프라 모델을 보다 정확하게 설계하기 위해 그린 인프라의 구조적, 수문학적 요인으로부터 오염물질의 저감 효과를 조사하고 이런 설계에 필요한 요인들을 평가하였다. 여러 그린 인프라 중 저류지와 저류연못을 평가하였다. 이 연구에서 유입수, 유출수, 총부유사량 (TSS), 총인 (TP), 유역면적, 그린 인프라의 면적 (저류지의 바닥 면적 및 저류 연못의 영구적인 면적) 및 그린 인프라 (저류지와 저류연못)의 부피를 요인으로 선택했다. 이 요인들을 조합하여 Ordinary Least Squares regression (OLS) 모델 및 Multiple Linear Regression (MLR) 모델에 모두 적용했다. 구조적 요인은 각 그린 인프라 내에서 다양하지 않지만 호우사상의 수로 인해 편향이 있을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 특정 범위의 데이터를 무작위로 추출하고 이상값을 제외하는 방법을 포함한 세가지 방법을 모델에 적용했다. 이러한 OLS 및 MLR 모델들의 정확도 분석을 위해 Percent bias (PBIAS), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), and RMSE-observations standard deviation ratio (RSR)를 통해 평가했다. 본 연구의 결과는 그린 인프라의 구조적 및 수문학적 매개변수 모두와 결합된 유입수 농도를 고려하는 모델이 단일 매개변수만을 고려하는 모델보다 더 나은 상관관계를 갖는다는 것을 알 수 있다.
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