신경망모형을 이용한 새만금호 수온 예측
The Prediction of Water Temperature at Saemangeum Lake by Neural Network
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초록
지:지구 온난화의 영향으로 해수면과 기온이 상승하고, 이의 직접적인 영향으로 수온이 증가하고 있다. 지구온난화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서는 수온에 대해 이해하고 수온의 변화를 예측할 필요가 있다. 이 연구에서는 수온의 변화를 예측하기 위하여 기온과 수온자료를 입력자료로 하여 수온의 예측을 실시하였다. 2012년에서 2014년까지 환경부의 수질환경관측소에서 관측한 새만금호내의 신시, 가력, 만경, 동진4개 지점의 수온자료와 기상청에서 같은 기간에 관측한 부안의 자동관측 기온 자료를 활용하였다. 신경망이론을 이용하여 최고 및 최저 수온을 예측한 결과 4개 지점의 모든 결과에서 아주 높은 상관계수를 가지고 있다.
Abstract
The potential impact of water temperature on sea level and air temperature rise in response to recentglobal warming has been noticed. To predict the effect of temperature change on river water quality and aquaticenvironment, it is necessary to understand and predict the change of water temperature. Air-water temperaturerelationship was analyzed using air temperature data at Buan and water temperature data of Shinsi, Garyeok,Mangyeong and Dongjin. Maximum and minimum water temperature was predicted by neural network and theresults show a very high correlation between measured and predicted water temperature.
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