Kim, Jang-Gyeong;Moon, Soo-Jin;Nam, Woo-Sung;Kang, Shin-Uk;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.76-76
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2021
물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.33
no.4
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pp.52-60
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1991
This study was conducted to investigate the appropriate operation method minimizing the deviation between irrigation water demand and release from the reservoirs, and the simulation technique was used in the operation model. This model was applied to the grouped reservoirs system consisted of Dongsang, Daia and Keungchun reservoirs and Eowoo-weir in Chonbuk FLIA district. The results obtained in this study are summarized as follows; 1.The area above the Eowoo weir point was divided into 6 small watersheds, and daily inflows from each watershed were calculated by Tank model. It showed that the average annual runoff ratio was 40-60% respectively. 2.Based on the Blaney-Criddle formula daily water requirement of Chonbuk FLIA irrigation area was estimated, mean water requirement for paddy field during the irrigation period was 818.lmm. 3.Using the basic data such as inflow and water demand, four different release types were selected. Through the simulated operation the difference between intake water required at Eowoo-weir point and release from the 3 reservoirs was estimated. The best result was obtained when Daia and Keungchun reservoirs are operated parallelly at fixed release ratio and the release of Dongsang reservoir was determined according to the storage of Daia reservoir.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.379-379
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2023
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도는 느리지만, 장기간 지속되는 특징을 지녀 경제·사회·환경 전반에 막대한 규모의 피해를 유발하는 심각한 자연재해이다. 국내 가뭄의 발생 빈도는 점차 증가하는 경향을 보이며, 기후변화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도와 강도는 점차 심화될 것으로 전망된다. 우리나라는 '댐 용수공급 조정기준'과 '댐 가뭄 단계별 실행계획'을 가이드 라인으로하여 가뭄으로 인한 물 부족 문제에 대응하고 있다. 가뭄 대책의 경제적 편익 산정은 물 공급의 효율성과 안정성 평가 및 정책의 개정을 위해 선행되어야 할 기초연구 중 하나이지만, 가뭄 대책의 시행에 따라 발생하는 경제적 편익을 고려한 연구는 현재 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내에 위치한 17개 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책의 시행에 따른 경제적 편익을 산정하여 현재 시행하고 있는 가뭄 대책의 경제성 평가를 실시하였다. 경제적 편익의 산정은 용수의 사용 목적에 따라 구분하여 추정하였으며, 개별 가뭄 대책에 따른 용수별 공급량 가능량을 계산하기 위해 각각의 저수지 운영 모형을 구축하였다. 마지막으로 경제적 편익 산정 과정에서 부족한 시계열 자료로 인한 문제점들을 개선하고, 다양한 가뭄 환경에서의 경제성을 평가하기 위해 추계학적 기법을 활용한 모의 유입량을 사용하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 가뭄 대책별 경제적 효용은 향후 물관리 시스템 구축에 기반이 될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1708-1712
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2008
본 연구에서는 낙동강 수계 안동댐과 임하댐의 홍수시 연계운영시스템을 구축하여 안동댐과 임하댐의 하류부인 안동시에서의 피해를 최소화하기 위해서 HEC-5모형을 이용한 모의기법을 통해 해석을 실시하였다. 모의운영을 실시하여 얻어진 결과를 FLDWAV모형에 적용하여 댐하류부의 홍수추적을 실시하였다. 홍수시 안동댐과 임하댐의 연계운영을 위해 안동댐과 임하댐에 대해서 각각 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용하여 분석을 실시하였다. 저류지 모의기법을 적용한 모의운영을 위해서 안동댐의 경우 안동댐 치수능력 증대사업 기본 계획보고서에서 제시된 일정률-일정량 방식의 댐 운영률을 이용하였고, 임하댐의 경우는 임하댐 치수능력 보고서에 제시된 일정률-일정량 방식을 적용하였다. 하류부 하천 제방의 여유고를 확보하기 위해 안동댐 운영의 대안으로서는 기존의 일정률을 조정하여 100년 및 200년 빈도하에서 기존 3,800m3/s를 3,490m3/s으로 최대 방류량을 변경한 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용 분석하여 댐의 방류량을 결정하였다. 댐 하류부의 홍수추적을 위해서 안동댐 및 임하댐 하류부로부터 지보수위표 지점까지의 53.9 km 구간에 대해서 FLDWAV 모형을 적용한 부정류 해석을 실시하였다. 댐 하류부에서의 시나리오별 홍수위를 산정하여 기존의 제방고와 비교함으로써 안동시 구간에서의 제방 안전성을 평가하였다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.3_4
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pp.48-60
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1995
A flood - flow forecasting system model of river basins has been developed in this study. The system model consists of the data management system(the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system), the flood runoff simulation system, the reservoir operation simulation system, the flood forecasting simulation system, the flood warning system and the user's menu system. The Multivariate Rainfall Forecasting model, Meteorological factor regression model and Zone expected rainfall model for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood - flow forecasting. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, 7 streamfiow and other hydrological data during the past flood periods.
Out of the total 17,000 reservoirs in Korea, 13,600 small agricultural reservoirs do not have hydrological measurement facilities, making it difficult to predict water storage volume and appropriate operation. This paper examined univariate and multivariate long short-term memory (LSTM) modeling to predict the storage rate of agricultural reservoirs using remote sensing and artificial intelligence. The univariate LSTM model used only water storage rate as an explanatory variable, and the multivariate LSTM model added n-day accumulative precipitation and date of year (DOY) as explanatory variables. They were trained using eight years data (2013 to 2020) for Idong Reservoir, and the predictions of the daily water storage in 2021 were validated for accuracy assessment. The univariate showed the root-mean square error (RMSE) of 1.04%, 2.52%, and 4.18% for the one, three, and five-day predictions. The multivariate model showed the RMSE 0.98%, 1.95%, and 2.76% for the one, three, and five-day predictions. In addition to the time-series storage rate, DOY and daily and 5-day cumulative precipitation variables were more significant than others for the daily model, which means that the temporal range of the impacts of precipitation on the everyday water storage rate was approximately five days.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.313-313
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2022
일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
Eutrophication has occurred due to the inflow of various water pollutants in many Korean reservoirs with low depth, and algal blooms of surface layer and low oxygenation of deep layer have repeated every year. There are several existing technologies to alleviate the stratification of reservoirs, but it is difficult to apply them in field sites due to the necessity of electric power and low economic efficiency. In this study, a non-powered water circulation system using natural energy of wind and water flow has been developed, and two test-beds constructed in the reservoirs with different conditions and examined its field applicability. Through computational fluid dynamics (CFD) simulation, it has been shown that the water circulation system could induce the downward flow to mitigate the stratification between surface and deep layers, and its influence radius could reach about 30 m. As a result of long-term monitoring of the test-beds, various water quality improvement effects have been observed such as moderation of DO fluctuation by water circulation, reduction of DO supersaturation and prevention of excessive pH rising. In order to improve the applicability of the water circulation system, it is considered necessary to review countermeasures against flood and depth conditions of each reservoir.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.797-800
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2005
RRFS를 개발하기 위해 NWSRFS 모형, SSARR 모형 및 TANK 모형 등에 대한 유출모형 현황 조사 및 특성 분석을 실시하여 실용성, 합리성, 적절성 중심의 기반모형으로 "수문학적 수문유출성분과 저수지 운영기법이 결합된" SSARR 모형을 선정하였다. 수계내 기상청, 건설교통부, 수자원공사에서 관할하는 강우관측소를 대상으로 관측시점부터 현재까지의 일강우자료 수집하였다. 12개 소유역에 대한 주요지점별 수위자료와 수위-유량 곡선식을 수집, 검토하여 수계 상하류에 위치한 수위관측소의 유출량 비교를 통해 적정 수위-유량곡선식을 선정하였다. 수계내 양수장, 보, 댐, 저수지 등 주요 수리시설물 현황조사를 실시 하였으며, 유역유출분석을 위한 유출모식도는 수자원공사내 DB 구조 및 유역유출 모의 시스템의 입출력 관계 등을 분석하여 구성하였다. 유출모형의 실시간 유역관리의 적용성을 파악하기 위해 과거 생공용수 및 농업용수의 수요량을 조사하였으며, 이들을 고려한 농업용수 수요 예측 시스템을 구축하였다. 유역유출 모의를 위해 SSARR모형의 매개변수 초기치 설정과 모형 보정을 위한 GUI를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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