Abstract
It is a main concern for sustainable development in water resources management to evaluate adaptation capability of water resources structures under the future climate conditions. This study introduced the Fuzzy Inference System (FIS) to represent the change of release and storage of reservoirs in the Han River basin corresponding to various inflows. Defining the adaptation capability of reservoirs as the change of maximum and/or minimum of storage corresponding to the change of inflow, the study showed that Gangdong Dam has the worst adaptation capability on the variation of inflow, while Soyanggang Dam has the best capability. This study also constructed an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for the more accurate and efficient simulation of the adaptation capability of the Soyanggang Dam. Nine Inflow scenarios were generated using historical data from frequency analysis and synthetic data from two general circulation models with different climate change scenarios. The ANFIS showed significantly different consequences of the release and reservoir storage upon inflow scenarios of Soyanggang Dam, whilst it provides stable reservoir operations despite the variability of rainfall pattern.
변화할 것으로 예측되고 있는 기후환경에서 현재 수공구조물의 적응능력을 평가하고 지속가능한 시스템을 만들고자 하는 것은 최근의 수자원 관리의 핵심이다. 본 연구에서는 한강수계 5개의 댐을 대상으로 다양한 유입량에 따른 방류량 및 저류량의 변화를 퍼지 추론 시스템을 이용하여 분석하였다. 유입량의 변화에 대한 최대 저류량 및 최소 저류량의 변화를 저수지의 적응능력이라 정의하여 분석한 결과, 저류용량이 상대적으로 작은 광동댐은 유입량의 급격한 증가를 감당하기 어려우며, 소양강댐은 강우량 변화에 대한 적응능력이 가장 뛰어난 것으로 판단되었다. 그러나 퍼지 추론 시스템은 소속함수를 임의로 지정하고, 과거 자료를 이용하여 검증하기가 용이하지 않으므로, 보다 정확하고 효율적인 모의를 위해 소양강댐을 대상으로 적응 신경망-퍼지추론 시스템을 구축하여 적응능력을 평가하였다. 과거 자료의 빈도분석 결과와 기후변화 시나리오를 바탕으로 구축된 9개의 강우 시나리오에 대해 소양강댐의 방류량 및 저류량을 모의한 결과, 유입 시나리오에 따라 매우 상이한 저수지 운영결과를 나타냄을 알 수 있으며, 적응 신경망-퍼지 추론 시스템이 변화하는 강우량과 패턴에도 불구하고 안정적으로 저수지를 운영함을 알 수 있었다.
