• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.953-956
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• 2009

본 연구는 농업용저수지유역을 대상으로 분포형 강우-유출모형을 적용해 봄으로서 차후 본 연구대상유역의 분포형 강우유출모형을 이용한 설계홍수량 산정에 활용해 보기 위한 사전연구이다. 농업용저수지유역을 대상으로 모의하기 위하여 자동수위계를 통하여 저수지 수위자료가 주기적으로 기록되고 있는 계룡저수지 유역($15.4km^2$)을 선정하였으며, 주요 공간매개변수는 30m 격자해상도로 구축하였다. 관측유량자료는 수위-내용적-방류량 관계곡선에 의하여 수위변화에 따른 내용적 변화량을 유입량으로 가정하여 환산토록 하였으며, 곡선의 진동이 다소 작고 상태가 양호한 3개 강우사상을 대상으로 분석하였다. 대상유역의 2개 강우관측소(복룡, 반포)의 강우량을 IDW 방법에 의해 공간분포시켜 적용하였으며, 모형의 분석결과, 결정계수($R^2$)는 평균0.88, 용적보존지수(VCI)는 평균 0.14, 첨두유량의 상대오차 ($EQ_p$)는 평균 $0.11m^3/s$로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.213-213
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• 2017

저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.37 no.5
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• pp.73-80
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• 1995

The uses of stage-storage curve function are diverse in irrigation reservoirs. The curve functions would be used to determine the optimal size of spillway length and the inundation area above full water level based on the flood routing in reservoirs. In addition, the curve function would he used to transform the stage to the storage for the reservoir water management, in which the storage is the supply water. Besides those, the curve is necessary for the planning of dredging, the estimation of the effective and the dead storage, the drought management by reservoir, etc. The curve function data, however, are almost unavailable for these purposes. According to the statistics, about 74% of the 2, 900 resevoirs which are maintained by Farm Land Improvement Association have no more effective data. Therefore, the simulation of the curve function could be better alternative. The curve functions were simulated derivating the regression equations based on the basin relief ratio and the effective depth. The results of the verification show the enough reliability of the application to generate the curve function in some reservoirs which do not have the surveyed stage-storage data. Also, even though the averaged curve function would be applicated without the basin relief ratio data, the result shows that the simulated curve is closer to the real one than the linear function by only the existing effective storage data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.44-44
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• 2020

최근 기후변화의 기온 상승 및 강수량 증가의 영향으로 농업용수 수요량이 증가하고 있다. 이에 따라 농업용수의 약 60%를 공급하는 농업용 저수지의 용수 수요의 변화와 그에 따른 공급능력에 대한 평가가 필수적이다(한국농어촌공사, 2019). 본 연구에서는 기후변화 시나리오를 기반으로 농업용저수지 물수지 모의 프로그램인 DIROM(Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형을 활용하여 우리나라 미래 필요수량 변화에 따른 농어촌용수 수요 변화를 분석하고, 가뭄대책단계별 관리수위를 활용해 공급능력을 평가하고자 한다. 필요수량 분석을 위해 2018년 농업생산 기반시설 통계연보의 논면적 자료 및 농어촌용수 이용 합리화계획(2015~2024)의 수로손실, 삼투량 자료를 구축하였고, 공급능력 평가를 위해 한국농어촌공사 관할 3,666개 저수지 중 저수지 시설규모, 수혜면적 등을 고려하여 선정한 426개 저수지를 대상으로 농업기반시설관리시스템(RIMS)의 저수지 제원, 내용적 곡선 및 평년저수율 자료를 수집하였다. 기후변화 시나리오는 기상청으로부터 제공받은 HadGEM3-RA RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 시나리오를 이용하였으며 기후변화 시나리오 기간을 S1(2021-2040), S2(2041-2070), S3(2071-2099)로 구분하여 분석하였다. 전국 필요수량을 산정한 결과 평년(1981-2005) 대비 S1, S2, S3에서 각각 12.0%, 9.1% 16.4 % 증가하여 미래로 갈수록 증가하는 경향이 나타났다. 426개 저수지에 대한 물수지 분석을 통해 저수율을 산정하고 평년저수율을 통해 산정한 가뭄대책단계별 관리수위를 기준으로 용수공급능력을 파악한 결과 저수율이 40% 미만 일이 평년대비 S1, S2, S3에서 15.9일, 11.8일, 18.1일로 증가하였다. 본 연구의 결과는 미래 기후변화에 따른 농업용 저수지 용수관리계획 및 의사결정 자료로 활용 될 것이라 판단된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.1
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• pp.20-30
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• 2008

This study is to analyse the hydrological behavior of agricultural reservoir using SWAT model. For the upsteam watershed of Gongdo water level gauge station in Anseongcheon watershed, the streamflows at 2 reservoir (Gosam and Geumgwang) locations and Gongdo station were simulated with reservoir inclusion and exclusion. The daily water surface area and storage have been calculated considering the stage-storage curve function of the reservoir. Afterwards, the reservoir operation module in SWAT was modified from original module in SWAT for daily reservoir discharge simulated by water balance equation. Model validation results were Nash-Sutcliffe model efficiency coefficients value of 0.55, root mean square error value of 2.33 mm/day. On the other hand, the simulation results of two reservoir exclusion were Nash-Sutcliffe model efficiency coefficients value of 0.37, root mean square error value of 2.91 mm/day. The difference of Nash-Sutcliffe model efficiency coefficients between the simulation results of two reservoir inclusion and exclusion at Gongdo station was 0.18. This is caused by the storage and release operation of agricultural reservoirs for the runoff occurred at 2 reservoir watersheds.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.121-135
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• 2010

This study is to assess the effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water supply using the SLURP. Before the future analysis, the SLURP model was calibrated using the 6 years daily streamflow records (1998-200398 and validated using 3 years streamflow data (2004-200698 for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang8 and Gosam98located in Anseongcheon watershed. The calibration and validation results showed that the model was able to simulate the daily streamflow well considering the reservoir operation for paddy irrigation and flood discharge, with a coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from s 7 to s 9 and 0.5 to s 8 respectively. Then, the future potential climate change impact was assessed using the future wthe fu data was downscaled by nge impFactor method throuih bias-correction, the future land uses wtre predicted by modified CA-Markov technique, and the future ve potentiacovfu information was predicted and considered by the linear regression bpowten mecthly NDVI from NOAA AVHRR ima ps and mecthly mean temperature. The future (2020s, 2050s and 2e 0s) reservoir inflow, the temporal changes of reservoir storaimpand its impact to downstream streamflow watershed wtre analyzed for the A2 and B2 climate change scenarios based on a base year (2005). At an annual temporal scale, the reservoir inflow and storaimpchange oue, anagricultural reservoir wtre projected to big decrease innautumnnunder all possiblmpcombinations of conditions. The future streamflow, soossmoosture and grounwater recharge decreased slightly, whtre as the evapotransporation was projected to increase largely for all possiblmpcombinations of the conditions. At last, this study was analysed contribution of weather, vegetation and land use change to assess which factor biggest impact on agricultural reservoir and stream watershed. As a result, weather change biggest impact on agricultural reservoir inflow, storage, streamflow, evapotranspiration, soil moisture and groundwater recharge.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.107-120
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• 2010

The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.