• Title/Summary/Keyword: 댐유입량

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Effect of Tributary Inflow on Downstream Water Level of the Han River (한강하류부 지천의 유입량이 한강수위에 미치는 영향 분석)

  • Lee, Jong Kyu;Jang, Ki Hwan;Yang, Hee Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1366-1370
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    • 2004
  • 한강은 남한 제1의 하천으로 지리적으로 한반도의 중심부에 위치하여 동에서 서로 흐르는 대하천이다. 매년 발생하는 홍수에 대한 한강하류부의 홍수관리는 대단히 중요하다. 본 연구는 한강의 지천유입량이 한강본류 수위에 미치는 영향을 수리학적 홍수추적 모형을 이용하여 분석하였다. 수리학적 홍수추적 모형은 하천의 지형적 특성과 여러인자들을 반영하여 하천의 흐름을 해석하기 때문에 하천에 설치되어 있는 교량, 수중보, 지천유입량, 조도계수 등을 적절히 반영하였을 때 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 1차원 부정류 흐름으로 해석하였으며 미국 NWS(National Weather Service)에서 기존의 DWOPER 모형과 댐파괴 모형인 DAMBRK 모형을 통합하여 개선한 FLDWAV 모형을 사용하였다. 이 모형의 지배방정식은 연속방정식과 운동량방정식으로 구성되어 확장된 Saint-Venant 방정식이고, 수치기법으로는 가중4점음해법을 이용하려 비선형 연립방정식을 Newton-Raphson 방법으로 해석한다. 모형의 상류경계는 팔당댐 시간 방류량을 하류경계로는 전류수위표 지점의 수위를 이용하였다. 한강하류부에는 많은 지천들이 흘러들어 유입되고 있는데 지천유입량이 한강수위에 미치는 영향을 분석하기 위하여 비교적 유역면적이 큰 왕숙천, 탄천, 중랑천, 안양천 등의 지천유입량을 고려하였다. 2000년과 2001년에 발생한 2개의 실측사상을 FLDWAV 모형을 이용하여 계산된 수위값과 검증해 본 결과 실측수위를 잘 재현하고 있는 것을 알 수 있었다. 검증된 모형을 가지고 동일한 사상에 대해서 지천 유입량을 고려하지 않고 모의를 한 결과 지천유입량을 고려하였을 때와 고려하지 않았을 때의 지천유입량에 대한 수위상승량은 $1\~5cm$ 정도로 나타났다. 지천유입량에 의한 수위상승이 어느정도 일어나고 있지만 홍수기간에 이 정도의 수위상승은 한강의 흐름이나 한강하류부에 설치된 구조물의 침수피해에 크게 영향을 주지않을 것으로 판단되었다. 한강하류부의 수위는 지천유입량의 영향보다는 팔당댐의 방류량에 의해서 좌우되고 있고 홍수시에는 한강의 수위상승으로 인하여 지천에 미치는 배수영향이 훨씬 더 클 것으로 판단된다.

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Assessment of water supply stability for Boryeong dam using future RCP climate change scenarios (RCP 기후변화 시나리오를 이용한 보령댐의 미래 용수공급 안정성 평가)

  • Kim, Wonjin;Kim, Jinuk;Kim, Seongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.43-43
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    • 2020
  • 보령댐은 충남 서부지역 8개 시·군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 최근 우리나라에서 발생한 연속적인 가뭄으로 2015년에는 저수율이 7.5 %까지 감소하여 제한급수가 시행되었다. 본 연구에서는 가뭄으로 인한 물 공급 부족에 취약함을 보인 보령댐 유역(297.4 ㎢)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하였다. SWAT 모형을 활용하여 보령댐의 물수지를 모의하기 위하여 보령댐의 실측 유출량, 저수량, 방류량으로 보령댐 유입량과 저수량을 보정(2002~2004) 및 검정(2005~2007)하였으며, 실측 저수량을 기반으로 미래 댐 운영을 모의하였다. 검·보정 결과, 댐 유입량과 저수량의 PBIAS(%)는 -0.04, -0.09, NSE(Nash and Sutcliffe Efficiency)는 0.52, 0.96, RMSE(Root Mean Square Error)는 1.80 mm/day, 0.67 × 106㎥로 분석되어 신뢰성 있는 모의 결과를 보였다. 보정된 SWAT 모형으로 가뭄 사상이 반영된 기후변화를 모의하기 위하여 APCC의 26개 CMIP5 GCM 시나리오를 SPI (Standardized Precipitation Index)와 연속 이론(Runs theory)으로 분석하여 6개의 극한 가뭄 시나리오 (RCP 4.5, 8.5 CMCC-CM, INM-CM4, IPSL-CM5A-MR)를 선정하였으며, 선정된 시나리오를 모형에 적용하여 가뭄 사상을 반영한 보령댐의 미래 내한능력을 평가하였다. 내한능력평가 및 분석 기간은 Historical(1980~1999; 1990s), Present(2000~2019; 2010s), 그리고 미래 기간 (2020~2039; 2030s, 2040~2059; 2050s, 2060~2079; 2070s, 2080~2099; 2090s)으로 나누었으며, 취약성(Reliability), 회복성(Resilience), 위험성(Vulnerability), 세 가지 지표로 내한능력 평가를 수행하였다. 평가 결과, 미래 취약성은 2050s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.803까지 감소하였으며, 회복성과 위험성은 2070s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.003, 3,567.6 × 106㎥까지 감소하였다.

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Stochastic Prediction of Storage Considering Uncertainty of Inflow and Application to Drought Mitigation (저수지 유입량의 불확실성을 고려한 저수량의 확률론적 예측 및 가뭄 대응을 위한 활용 방안)

  • Kwon, Minsung;Shin, Ji Yae;Jun, Kyung Soo;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.98-98
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    • 2016
  • 본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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Identification of yearly variation in Hwacheon dam inflow using trend analysis and hydrological sensitivity method (경향성 분석과 수문학적 민감도 기법을 이용한 화천댐 유입량의 연별 변동량 규명)

  • Kim, Sang Ug;Lee, Cheol-Eung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.5
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    • pp.425-438
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    • 2018
  • Existing studies that analyze the causes and effects of water circulation use mostly rainfall - runoff models, which requires much effort in model development, calibration and verification. In this study, hydrological sensitivity analysis which can separate quantitatively the impacts by natural factors and anthropogenic factor was applied to the Hwacheon dam upper basin from 1967 to 2017. As a result of using various variable change point detection methods, 1999 was detected as a statistically significant change point. Especially, based on the hydrological sensitivity analysis using 5 Budyko based functions, it was estimated that the average inflow reduction amount by Imnam dam construction was $1.890\;billion\;m^3/year$. This results in this study was slightly larger than the those by existing researchers due to increase of rainfall and decrease of Hwacheon dam inflow. In future, it was suggested that effective water management measures were needed to resolve theses problems. Especially, it can be suggested that the monthly or seasonal analysis should be performed and also the prediction of discharge for future climate change should be considered to establish resonable measures.

Simulating inundation depth and area in paddy fields considering back flows (역류를 고려한 논 침수 모의 해석 방법)

  • Noh, Jaekyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.31-31
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    • 2021
  • 2020년 8월 7일부터 8월 8일까지 호우는 용담댐, 섬진강댐, 합천댐 등 하류 유역의 농경지에 막대한 침수피해를 일으켰다. 특히 논의 인삼재배 지역은 피해가 컸다. 지역에 따라 내수유입, 제방월류, 배수로 역류, 용수로 유입 등 유입량 과다의 침수 현상을 나타냈다. 여기서 이들 다양한 유입량 요소를 고려하여 제내지의 침수심, 침수면적을 모의할 수 있는 물수지 모형을 구축하였고, 하천 수위관측자료가 있는 금산 지역에 적용한 예를 제시하고자 한다. 물수지 모형의 구성은 저류량은 유입량과 방류량으로 구성되며, 유입량은 자체유입, 용수로 유입, 배수로 역류, 제방월류 등으로 구성하였고, 용수로, 배수로의 수문은 원형, 구형 두 가지로 개도에 따라 오리피스 공식을 적용하는 것으로, 제방월류는 여수로 공식의 계수를 조정 적용하는 것으로 하였다. 제내지 내용적은 1:1,000 지형도에서 DEM 자료를 추출하여 생성하였고, 자체유입량은 ONE 모형에 의해 10분 단위로 모의하는 것으로 하였다. 모형 적용 결과는 제원리 제내지 경우이며, 8월 6일 부터 8월 10일 까지 유역면적 322.1ha인 제내지의 10분 간격 물수지 분석 결과, 현장의 침수흔적 조사의 최고수위가 일치하도록 배수문과 배수통관의 방류시 개도율을 조정하며 분석하였다. 이 상태의 침수위 모의 분석결과는 월류고 EL.133.86 m, 월류길이 29m로 나타났다. 10분 최대 강우량 9mm, 1시간 최대 강우량 19mm, 총 강우량 225mm(724,725m3)였고, 10분 최대 유입량 5.619m3/s(3,371m3), 평균 1.264m3/s(758m3), 총545,933m3였다. 용수로 유입은 없었고, 배수문 역류 유입량은 13시간 50분 동안, 10분 최대 6,836m3, 총 28.26만m3였고, 제방월류 유입량은 9시간 30분 동안, 10분 최대 7,212m3, 총 33.15만m3였고, 배수문 방류량은 3일 20시간 20분 동안, 10분 최대 19,932m3, 총 116.13만m3였다. 하천수위는 최고 EL.134.45m, 최소 EL.128.51m, 평균 EL.130.69m였고, 내수위는 최고 EL.134.05m, 최소 EL.129.00m, 평균 EL.131.02m였다. 최고 침수위 EL.134.05m일 때 DEM으로부터 침수면적은 38.88ha로 분석되었다. 내수 유입에 의한 침수면적 19.54ha를 빼면 10.71ha가 배수문과 제방월류를 통해 유입된 수량으로 침수된 것으로 분석되었다.

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Development of Realtime Dam's Hydrologic Variables Prediction Model using Observed Data Assimilation and Reservoir Operation Techniques (관측자료 동화기법과 댐운영을 고려한 실시간 댐 수문량 예측모형 개발)

  • Lee, Byong Ju;Jung, Il-Won;Jung, Hyun-Sook;Bae, Deg Hyo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.46 no.7
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    • pp.755-765
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    • 2013
  • This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.

Development of dam inflow simulation technique coupled with rainfall simulation and rainfall-runoff model (강우모의기법과 강우-유출 모형을 연계한 댐 유입량 자료 생성기법 개발)

  • Kim, Tae-Jeong;So, Byung-Jin;Ryou, Min-Suk;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.49 no.4
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    • pp.315-325
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    • 2016
  • Generally, a natural river discharge is highly regulated by the hydraulic structures, and the regulated flow is substantially different from natural inflow characteristics for the use of water resources planning. The natural inflow data are necessarily required for hydrologic analysis and water resources planning. This study aimed to develop an integrated model for more reliable simulation of daily dam inflow. First, a piecewise Kernel-Pareto distribution was used for rainfall simulation model, which can more effectively reproduce the low order moments (e.g. mean and median) as well as the extremes. Second, a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme was applied for the SAC-SMA rainfall-runoff model that is able to quantitatively assess uncertainties associated with model parameters. It was confirmed that the proposed modeling scheme is capable of reproducing the underlying statistical properties of discharge, and can be further used to provide a set of plausible scenarios for water budget analysis in water resources planning.

Monthly Dam Inflow Forecasts by Using Weather Forecasting Information (기상예보정보를 활용한 월 댐유입량 예측)

  • Jeong, Dae-Myoung;Bae, Deg-Hyo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.37 no.6
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    • pp.449-460
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    • 2004
  • The purpose of this study is to test the applicability of neuro-fuzzy system for monthly dam inflow forecasts by using weather forecasting information. The neuro-fuzzy algorithm adopted in this study is the ANFIS(Adaptive neuro-fuzzy Inference System) in which neural network theory is combined with fuzzy theory. The ANFIS model can experience the difficulties in selection of a control rule by a space partition because the number of control value increases rapidly as the number of fuzzy variable increases. In an effort to overcome this drawback, this study used the subtractive clustering which is one of fuzzy clustering methods. Also, this study proposed a method for converting qualitative weather forecasting information to quantitative one. ANFIS for monthly dam inflow forecasts was tested in cases of with or without weather forecasting information. It can be seen that the model performances obtained from the use of past observed data and future weather forecasting information are much better than those from past observed data only.

Change Analysis of Hydrologic Factors in the Dam Watershed on Major Storm Events (호우사상에 따른 댐 유역 수문사상 변화 분석)

  • Ryoo, Kyong-Sik;Choo, Tai-Ho
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.477-480
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    • 2008
  • 최근 지구 온난화에 따른 이상기후 변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있으며 홍수기 저수지 유입량은 비록 동일 양의 강우가 발생한 경우라도 선행강우량, 무강우일수, 호우발생전 초기유입량 등과 같은 수문사상들로 인해 많은 차이가 발생되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 신속함이 요하는 홍수기 저수지 운영시 신속한 의사결정을 돕기 위해 과거 홍수기댐 유입율과 유역 수문사상과의 관계를 분석하고자 한다. 이를 위해 한강수계내 다목적 댐인 소양강, 충주 및 횡성댐의 과거 호우사상을 대상으로 유역내 각종 수문사상들을 독립변수로 한 회귀분석을 실시하여 홍수 이벤트 발생전 유역상황을 토대로 예상되는 강우에 따른 예상 유출율을 산정한다. 과거 호우사상에 대한 유출율 산정은 직접유출과 기저유출을 분리한 후 직접유출이 종료되는 시점까지의 유출량과 강우량의 비로서 산정하였으며 직접유출과 기저유출 분리방법은 주파수 분리방법을 이용하고자 한다.

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A Study on Monthly Dam Infow Forecasts by Using Neuro-fuzzy System (Neuro-Fuzzy System을 활용한 월댐유입량 예측에 관한 연구)

  • Jeong, Dae Myoung;Bae, Deg Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1280-1284
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    • 2004
  • 본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

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