• Title/Summary/Keyword: 저수지 유입량

Search Result 419, Processing Time 0.032 seconds

Evaluation of Irrigation Reservoir Operation using SWAT Model (SWAT 모형을 이용한 농업용저수지 거동 분석)

  • Park, Ki-Wook;Oh, Seung-Tae;Jo, Jin-Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2010.05a
    • /
    • pp.1672-1680
    • /
    • 2010
  • 본 연구는 수자원의 지속적 확보기술 개발의 기본 모형인 SWAT 모형의 농촌용수지구 적용을 통해, 모형의 적용성을 평가하고, 지속적인 개선을 목표로 한다. 우리나라의 농촌용수지구인 이동 저수지 상류유역인 농업소유역에 SWAT 모형을 적용하였다. 단위유역에 대한 모형의 적용결과 분석은 미산저수지내 관개량 입력자료와 저수지 운영자료로부터 모형의 거동 분석을 실시하였다. 이동저수지 유역에 포함된 단위유역에 대한 토지이용도, 토양도, 강우관측자료 등 입력자료를 구축하였으며, 논에서의 관리성분 및 저수지 관리성분을 각각 DB화하여 구축하였다. SWAT 모형의 개선을 위하여 모형을 구성하고 있는 논지대에 대한 관리성분을 관개량 측정자료로부터 일별 관개량을 고려할 수 있도록 제시하였다. 단위 유역에 대한 SWAT 모형의 적용결과 관측된 일별 저수량과 SWAT모형과 AGRIMAN모형에 의해 산정된 저수량의 변화가 유사한 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다 이 지구는 관개지구의 환원수량, 저수지의 여수로 방류량 및 용수 사용량 등에 따라 저수지의 유입하천 및 하류하천의 장기유출량에 복잡한 형태로 영향을 미치고 있다. 이러한 농업용수 이용에 따른 농촌유역의 유출량, 저수량, 관개량 등 각 수문요소에 대한 정량적 분석이 필요하다. 본 연구에서는 단위유역에 대한 모형의 거동을 분석한 결과 농촌유역내에서의 수문성분의 검토가 가능하였으며, 이로부터 본 연구에서 목표로 하고 있는 농촌용수의 물수지 해석 및 수원공의 적정운영을 위한 기초기술이 개발이 가능할 것으로 판단되었다.

  • PDF

Turbidity One-System for River and Reservoir (하천-저수지 탁수 일원화 모델 )

  • Seokil Jeong;Eun Ji Kim;Cheol Seo Ki;;EJae Kwon;Hwa Young Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2023.05a
    • /
    • pp.510-510
    • /
    • 2023
  • 집중호우의 증가는 저수지 내 탁수의 증가로 이어지며, 저수지에서의 탁수 배제는 하천의 탁수 문제로 연결될 수 있다. 탁수의 발생은 정수처리 비용 증가와 하천 생태계 문제 등을 발생시키므로, 이에 대한 해결책이 지속적으로 요구되고 있다. 특히 낙동강 유역의 임하호는 태풍 및 집중호우 발생 시 고탁수의 유입 빈도가 높다. 탁수가 임하호에 유입되면 일반적으로 저수지 탁수 예측 수치해석을 수행하여 탁수의 저수지 내 탁수 거동과 방류량에 따른 탁수 저감 정도를 파악하고, 탁수 배제를 위한 저수지 운영계획을 수립한다. 그러나 방류된 고탁수의 하천 거동에 대한 수치해석은 국내에서는 수행하고 있지 않은 실정이다. 임하댐 하류에서 내성천합류부까지는 약 0.325 m3/s의 물을 취수하고 있으므로(2022년 기준), 하천의 탁수도 저수지 탁수와 동시에 고려되어야 할 필요가 있다. 저수지와 하천의 유사 거동 분석에 대해 격자 구성 등의 이유로 일반적으로 각각 다른 tool을 사용하고 있으나, 모델구축 및 입□출력 data의 변환 등 구축, 구동, 분석 과정 모두 효율적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 하천과 저수지에서의 탁수 거동을 동시에 예측할 수 있는 일원화된 수치해석 모델을 구축(임하호~낙본C)하였다. 준3차원 모델인 EFDC를 이용하였으며, 격자는 저수지는 직사각격자, 하천은 Curvlinear를 적용하였다. 연직방향으로는 저수지와 하천의 수심 차이가 크므로 EFDC 내에 탑재되어 있는 𝜎-z(uniform)레이어 옵션을 선택하여, 저수지 연직 레이어는 40개, 하천은 2개로 구축되었다. 하천에서의 탁수 거동 예측은 지류의 유량, 탁도 등의 경계조건 data를 얻기가 쉽지 않기 때문에, 유량은 임하호 유입유량에 유역면적비를 적용하였으며, 탁도는 TSS(Total Suspended Solid)-SSC(Suspended Sediment Concentration)-유량의 관계를 각각 회귀분석 등을 통해 도출하여 연구 범위 내 7개 지류하천에 적용하였다. 모의 시기는 2개의 태풍으로 연속적인 탁수가 발생한 2020년 08~10월로 결정하였다. 모의 결과 저수지와 하천의 PBIAS는 각각 13.6과 8.4로(Very Good 등급) 하천과 저수지를 동시에 모의하는 탁수 예측의 적용 가능성은 충분한 것으로 확인되었다. 그러나 이벤트별 지류의 유량과 탁도는 일정한 관계로 계산될 수 없으므로, 향후 유역 모델과 연계하여 지류 유입 유량 및 탁도의 정확도를 개선할 것이다.

  • PDF

A Study on Characteristics of Neural Network Model for Reservoir Inflow Forecasting (저수지 유입량 예측을 위한 신경망 모형의 특성 연구)

  • Kim, Jae-Hvung;Yoon, Yong-Nam
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
    • /
    • v.2 no.4 s.7
    • /
    • pp.123-129
    • /
    • 2002
  • In this study the results of Chungju reservoir inflow forecasting using 3 layered neural network model were analyzed in order to investigate the characteristics of neural network model for reservoir inflow forecasting. The proper neuron numbers of input and hidden layer were proposed after examining the variations of forecasted values according to neuron number and training epoch changes, and the probability of underestimation was judged by deliberating the variation characteristics of forecasting according to the differences between training and forecasting peak inflow magnitudes. In addition, necessary minimum training data size for precise forecasting was proposed. As a result, We confirmed the probability that excessive neuron number and training epoch cause over-fitting and judged that applying $8{\sim}10$ neurons, $1500{\sim}3000$ training epochs might be suitable in the case of Chungju reservoir inflow forecasting. When the peak inflow of training data set was larger than the forecasted one, it was confirmed that the forecasted values could be underestimated. And when the comparative short period training data was applied to neural networks, relatively inaccurate forecasting outputs were resulted and applying more than 600 training data was recommended for more precise forecasting in Chungju reservoir.

Analysis of Water balance at Kwoesan Dam(2019) (2019년 괴산댐 유역 물수지 분석)

  • Hwang-Bo, Jong Gu;Kim, Ji Hun;Kim, Ki Young;Shin, In Jong;Myung, Moon Soo;Kim, Min Gyu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2020.06a
    • /
    • pp.263-263
    • /
    • 2020
  • 댐 유역 수문자료는 댐의 효율적인 운영, 중장기 댐 운영 계획, 수자원 관리, 댐 저수량 예보 등에 사용된다. 댐의 주요 수문자료로는 일반적으로 유입량인 강수량과 유량으로 구성되어있으며 유출량인 방류량, 증발량, 토양수분량으로 구분한다. 현재 강수량, 유량, 방류량은 지속적으로 계측하고 있으나 증발산량과 토양의 저류량 등은 실제적으로 측정의 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 실측자료를 물수지 방정식에 대입해 발생한 잔차를 통해 산출한 증발산량과 비교적 정확성이 높다고 알려져 있는 GLDAS NOAH 지형 모형자료에서 산정된 증발산량간의 비교를 수행하였다. 또한 이렇게 각각 산정한 증발산량으로 월별로 물수지 분석을 정량화하여 분석하였다. 유량자료는 후영교 수위관측소의 자료, 강수량은 괴산군(청천면사무소) 강수량관측소 외 15개소 자료, 댐 방류량자료 등의 실측자료를 사용하였으며, 증발량은 GLDAS NOAH 지표면 model을 이용하여 산정하였다. 저수지 토양수분량은 자료가 없어 고려하지 않았다. 2019년 괴산댐 유역의 총 유입량은 218.54 백만㎥이며, 증발량을 고려한 총 유출량은 200.50 백만㎥으로 나타나 댐의 저류량은 18.05 백만㎥으로 나타났다. 그러나 실제 저수지의 수위-저수용량 곡선식을 이용하여 계산된 총 저류량은 0.06 백만㎥으로 상당한 차이를 보이고 있다. 이 원인으로 1. 증발량 추정자료 사용, 2. 토양저류량 미 고려, 3. 자료가 없는 취수량 미 고려 4. 유량, 방류량, 강수량 자료 오차 등이 있는 것으로 판단된다. 한편, GLDAS NOAH 지표면 model을 이용한 연 저수지증발량과 물 수지 방적식을 이용한 연 저수지증발량은 각각 0.79 백만㎥, 18.84 백만㎥으로 나타나, 역시 차이를 보인다. 이는 물 수지 방정식을 이용한 연 저수지증발량은 토양수분증발량 미 고려에 따른 것과 GLDAS NOAH 지표면 model자료는 직접적인 실측 자료가 아닌 추정 자료로 다소 오차가 있을 것으로 생각된다. 댐 유역 물의 이동을 추적하고 이를 정량적으로 나타내는 것은 결과적으로 효율적인 댐 운영을 가능하게 한다. 그러나 최근 실시되는 유량측정과는 달리 물 수지 분석의 주요 인자인 증발량과 토양수분량 등은 측정이 전무하여 여러 가지 방법으로 추정하는 현실이다. 추후 이러한 수문자료를 실측하여 제공한다면 댐 관리 및 중장기 댐 운영 계획 수립 등 효율적인 댐 운영에 대단히 유용할 것으로 기대된다.

  • PDF