• Title/Summary/Keyword: 충주댐유역

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Application of SWAT-K Model for the Evaluation of Hydrological Variation of Chungjudam Watershed Considering Future Climate, Vegetation and Land Use Changes (미래 기후 식생 토지이용 변화를 고려한 충주댐 기후, 식생, 유역의 수문변동 파악을 위한 SWAT-K 모형의 적용)

  • Park, Min-Ji;Shin, Hyung-Jin;Ahn, So-Ra;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.189-193
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    • 2008
  • 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 미래의 기후변화, 그에 따른 식생상태, 그리고 미래의 토지이용 변화를 고려한 상태에서 SWAT-K 모형에 의한 수문순환인자들의 변화가 댐의 유입량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. SWAT 모형의 검보정은 6년간($2000{\sim}2006$, 2001년 제외)의 댐유입량 자료를 이용하여 실시하였으며, Nash_Sutcliffe 모형효율은 $0.52{\sim}0.88$의 범위로 검보정되었다. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM들 중에서 CCCma CGCM2의 A2, B2 시나리오를 이용하였으며, 댐유역의 기후변화를 모의하기 위하여 과거 30년간($1977{\sim}2006$)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2030년, 2060년, 2090년 전후의 각 30년간의 미래 정보를 재생산하였다. 미래의 식생정보는 7년($2000{\sim}2006$)간의 MODIS 위성 영상에 의한 엽면적 지수를 월단위로 구축하여 엽면적 지수와 평균기온간의 상관회귀식을 도출하여 미래 기후변화에 따른 식생의 활력도를 예측하였다. 미래의 토지이용 변화는 CA-MArkov 기법을 개선, 적용하여 총 9개의 토지이용 항목에 대하여 각 항목별 예측을 실시하였다. 2000년의 기상자료 및 댐유입량을 기준으로 이상의 미래기후, 식생, 토지이용 에측 정보를 적용하여 미래의 댐유입량을 모의한 결과를 분석하였다. 그 결과 강수량 및 온도의 변동이 가장 크게 영향을 주어 유입량의 변화가 모의되었으며, 이에 따른 수문인자의 변동은 2000년 기준으로 증발산량, 토양수분의 변동을 분석하였다. 미래의 수문순환에 가장 큰 영향을 주는 수문인자는 토양수분으로 나타나, 미래에는 산림지역 및 토지이용 개발에 따른 토양수분의 함양량 유지를 위한 유역관리가 중요한 요인이 될 것으로 나타났다.

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A Tank Model Application to Soyanggang Dam and Chungju Dam with Snow Accumulation and Snow Melt (적설 및 융설 모의를 포함한 탱크모형의 소양강댐 및 충주댐에 대한 적용)

  • Lee, Sang-Ho;An, Tae-Jin;Yun, Byung-Man;Shim, Myung-Pil
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.36 no.5
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    • pp.851-861
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    • 2003
  • Snow accumulation and snow melt was simulated and included in the computation of the watershed runoff for Soyanggang Dam and Chungju Dam. A modified Tank Model was used for the simulation, which has three serial tanks and a pulse response function. The model parameters were estimated through the global optimization method of Shuffled Complex Evolution-University of Arizona (SCE-UA). A watershed was divided into four zones of elevation. The temperature decrease of the zones was a rate of -0.6$^{\circ}C$/100m. Almost all precipitation from December to February become accumulated as snow, and then the snow melts and runs off from March to April. The average runoff with snow melt was greater than the average runoff without snow melt during the period from March to April. The improved amount from snow melt simulation was about one fifth of the observed one for Soyanggang Dam. The increased amount for Chungju Dam was about one fourth of the observed average runoff during the same period. Although the watershed runoff was simulated including snow melt, it was less than the observed one for both of the dams.

A study on the assessment of hydrological safety using Climate change scenario on Chungju dam (기후변화 시나리오를 적용한 충주댐의 수문학적 안전성 평가)

  • Park, Jiyeon;Gwon, Ji-Hye;Kwon, Ji-Hye
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.479-479
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    • 2017
  • 전지구적으로 진행 중인 기후변화 및 토지이용변화 등으로 강우량 및 유출량의 증가는 지속적으로 전망되고 있지만 현재 댐 시설물의 설계 및 유지관리에 대한 기준 및 제도에는 이러한 기후변화 영향에 대한 대책 및 적응방안이 포함되어 있지 않다. 기후변화로 인해 지속적 증가로 예상되는 피해에 대응하기 위하여 댐 수문학적 안전성 재평가가 필수적이고, 그에 따른 각종 위험도 및 취약성 평가가 함께 수반되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기후변화 시나리오를 적용하여 미래에 대한 댐의 수문학적 안전성 평가를 수행하고자 한다. 이를 평가하기 위하여 IPCC AR5 RCP 4.5/8.5시나리오를 사용하여 충주댐 유역의 가능최대강수량(PMP)와 가능최대홍수량(PMF) 산출 및 댐의 월류 및 여유고 확보 여부를 판단하였다. 그 결과를 사용하여 기후변화에 따른 전 기간(2040, 2070, 2100)에 대한 수문학적 안전성평가를 수행하여 향후 미래에 대한 안전성을 검토하고자 한다.

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Evaluation of Potential Amount of Groundwater Development in Chungju Basin by Using Watershed Hydrologic Model and Frequency Analysis (유역수문모형과 빈도해석을 이용한 충주댐 상류유역 지하수 개발가능량의 평가)

  • Lee, Jeong-Eun;Kim, Nam-Won;Chung, Il-Moon;Lee, Jeong-Woo
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.41 no.4
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    • pp.443-451
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    • 2008
  • Memon(1995) pointed out that the groundwater recharge from the precipitation is affected by various factors such as the occurrence, intensity, duration, and seasonal distribution of rainfall; air temperature, humidity, and wind velocity; the character and thickness of the soil layer above the water table; vegetated cover, soil moisture content, depth to the water table, topography; and land use. To reflect above factors, groundwater recharge in Chungju basin is computed by using the SWAT-K which is a longterm continuous watershed hydrologic model. Frequency analysis is adopted to evaluate the existing values of potential amount of groundwater development which is made by the 10 year drought frequency rainfall multiplied by recharge coefficient. In this work, the recharge rates of 10 year drought frequency in subbains were computed and compared with the existing values of potential amount of groundwater development. This process could point out the problems of existing precesses used for computing potential amount of groundwater development.

Dam Effects on Spatial Extension of Flood Discharge Data and Flood Reduction Scale I (홍수 유출자료의 공간확장과 홍수저감효과에 대한 댐 영향 분석 I)

  • Kim, Nam Won;Jung, Yong;Lee, Jeong Eun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.3
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    • pp.209-220
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    • 2015
  • In this study, the effects of changed environment on spatial extension of flood discharge data which is generating discharge data at ungauged watersheds. Especially, effects of dams on spatial extensions of flood discharge data and on natural flow generation were studied. This is somehow an intial trial of flood discharge data generation for heterogeneous watersheds because of dam installation. Data extensions have been performed based on the flood discharge data from YeoJoo water gauge station located on the Nam-Han River. For the evaluation of flood discharge data spatial extension under dam effects and producing natural flow, 41 flood events associated with YeoJoo water gauge station were selected from 1986 to 2010. When flood discharge data were extended based on YeoJoo water gauge station, 77% of selected flood events were over the satisfaction ranges (NSE>0.5) of Nash-Sutcliffe Efficiency for model validation. Extended flood discharge data at Yangpyung has 0.84 NSE obtained from spatial data extension based on YeoJoo water gauge station. Generated natural flow at YeoJoo was influenced strongly by Chungju Dam which has larger effects on streamflow at YeoJoo than Hoangsung Dam. Observed peak discharges after the 1986 of Chungju Dam installation were smaller than those of the obtained natural flow. Through these results, spatial extension of flood discharge data with installed dams works efficiently for ungauged watersheds and natural flow can be generated using extended flood discharge data.

Improvement of the GRM model for Continuous Runoff Simulation (연속형 유출모의를 위한 GRM 모형의 개선)

  • Yun Seok Choi;Si Jung Choi
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.382-382
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    • 2023
  • 기존의 GRM(Grid based rainfall-Runoff Model)에서는 강우-유출 사상에 대한 유출 모의를 주요 대상으로 하였다. 본 연구에서는 GRM 모형에서 연속형 모의가 가능하도록 차단, 증발산, 융설을 모의할 수 있는 모듈을 개발하였다. 차단은 LAI의 연최댓값과 해당월의 값의 비율을 이용해서 계산하며, 증발산은 Blaney-Criddle, Hamon, Hargreaves, Priestly-Taylor 방법을 적용하였다. 융설은 Anderson에 의해서 제안된 방법을 적용하였다. 연속형 모의를 위한 모델 매개변수 설정 인터페이스를 추가하였으며, 기온, 일사량, 일조시간 등의 기상자료를 입력할 수 있게 하고, 계산된 각 수문성분을 출력할 수 있도록 GRM 모형의 입력과 출력 모듈을 개선하였다. 충주댐 유역을 대상으로 개선된 모형을 적용하였다. 공간자료의 해상도는 500m × 500m로 구축하였으며, 수문학적 지형정보와 토양도, 토지피복도를 구축하였다. 기상자료를 강수량, 일최고 기온, 일최저 기온, 일조시간, 일사량을 적용하였다. 증발산은 Hargreaves 방법을 이용하여 모의하였다. 모의 기간은 2001년 ~ 2018년이며, 이 중 2004년까지의 4년은 모델 warming up 기간으로 하고, 적합도 평가는 2005년 ~ 2018년의 모의결과를 이용하였다. 충주댐 유입량 모의결과를 관측값과 비교하였을 때 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient(NSE) 0.84, 상관계수 0.92, 총용적 오차는 0.26%를 나타내어 관측유입량을 잘 재현하였다. 그러므로 본 연구에서 개발된 차단, 증발산, 융설 모의 기법은 적절히 구현된 것으로 판단되며, GRM을 이용한 연속형 모의가 가능한 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 유역에 대해 GRM을 이용한 연속형 유출모의 결과를 평가할 필요가 있다.

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Assessment of Reservoir Operation Module in Swat Model (SWAT 모형의 저수지 운영모듈 평가)

  • Lee, Jeong Eun;Kim, Nam Won;Kim, Hyeonjun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.244-244
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    • 2020
  • 일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.

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Evaluating the impact of climate change on water resources in the Paldang Dam basin using the integrated LSTM and VIC models (LSTM과 수문모형을 통합 활용한 팔당댐 유역의 수자원에 대한 기후변화 영향 평가)

  • Kim, Yongchan;Kim, Dongkyun;Cho, Huidae;Choi, Hyojeong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.33-33
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    • 2022
  • 팔당댐 유역은 수도권 2600만 인구의 상수원으로, 수도권 전체 물 소비량의 90.2%에 달하는 물을 공급하고 있어 중요성이 상당히 크다. 하지만 기후변화로 한반도에 극한기후의 발생 빈도가 증가하면서 미래 수자원 관리가 더욱 어려워질 전망이다. 이에 본 연구에서는 모형 구축을 통해 기후변화가 팔당댐 유역의 수자원에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 본 연구는 저수량이 높은 다목적댐이자 상류에 위치하는 소양강댐, 충주댐의 유역의 유입량을 수문모형인 VIC model로 모의하였다. 댐의 존재에 따른 하류의 유량 교란을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 LSTM 예측 모형을 활용하였고 각 댐의 방류량을 예측하였다. 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대한 방류량 예측 모형의 NSE는 0.9407, 0.6449로 높은 예측성능을 보였다. 팔당댐 유입량 예측에도 LSTM이 활용되었고 소양강댐, 충주댐의 방류량과 두 유역을 제외한 잔여유역의 기상변수인 강우량, 온도, 풍속이 입력되었다. 팔당댐 유입량 예측 모형의 NSE는 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대해 각 0.9990, 0.7878로 유입량을 정확도 높게 예측하였다. 기후변화의 영향을 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP4.5의 상세화된 고해상도(1km) 미래 기상자료를 구축된 모형에 입력하여 미래의 팔당댐 유입량을 모의하였다. 모의 결과, 미래 기간에는 팔당댐 일 유입량의 변동성이 증가하면서 유황이 불안정해지고 극한에 해당하는 빈도 갈수량이 크게 감소하는 것으로 예측되었다. 따라서 극한기후로 인해 물 공급이 제한되는 재난 상황에 대비하여 물 공급에 대한 자립성을 높일 수 있는 새로운 물관리 정책이 필요할 것이다.

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Future Inflow Simulation Considering Climate Change in Chungju Dam Basin (기후변화를 고려한 충주댐 유역의 미래 유입량 모의)

  • Park, Ji-Yeon;Shin, Ju-Young;Kim, Tae-Rim;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.125-125
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    • 2012
  • 최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

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