• 한국물환경학회지
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• 제30권1호
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• pp.31-43
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• 2014

Recently, Andong Reservoir and Imha Reservoir located in Nakdong River basin (Korea) are being connected by a tunnel (length 2km, diameter 5.5m) for a conjunctive use. The objectives of this study were to construct a two dimensional(2D) laterally-averaged model for two reservoirs, and examine the effects of connection on the water transportation and temperature stratification in the reservoirs. The 2D models for each reservoir were calibrated using field data obtained in 2006, and applied to the linked system for the year of 2002 when a severe flood intruded into Imha Reservoir during the typhoon Rusa. Simulation results showed that 364 million $m^3$ of water can be conveyed from Imha to Andong, while 291 million $m^3$ of water from Andong to Imha after connection. It resulted in 1.38 m increase of annual averaged water level in Andong Reservoir, whereas 3.75 m decrease in Imha Reservoir. The structures of thermal stratification in both reservoirs were influenced in line with the flow exchanges. In Andong Reservoir, the location of thermocline moved upward about 10 m compared to an independent operation. The results imply that the persistent turbidity issue of Imha Reservoir might be shifted to Andong Reservoir during a severe flood event after connection.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.195-209
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• 2003

본 연구에서는 낙동강 상류유역의 병렬 다목적댐군인 안동 및 임하다목적 댐의 장기간 유입량을 산정하는데 공간추계 신경망모형이 사용되었다. 공간추계 신경망모형은 역전파 알고리즘으로 LMBP와 BFGS-QNBP를 각각 사용하였다. 공간추계 신경망모형의 구조는 입력층, 은닉층 및 출력층의 3개의 층과 차례대로 8-8-2개의 노드로 구성되어 있다. 입력층 노드는 안동 및 임하다목적 댐의 월평균유입량, 월면적강우량, 월별 증발접시 증발량과 월평균기온으로 구성되어 있으며, 자료시계열은 시간적으로 차이가 있다. 공간추계 신경망모형의 훈련을 위하여 추계학적 모형중 하나인 PARMA(1,1)에 의해서 훈련자료를 모의발생시켰으며, 모의발생된 자료는 공간추계 신경망모형의 훈련에 사용되었다. 훈련을 통하여 공간추계 신경망모형의 매개변수인 최적연결강도와 편차를 산정하였다. 산정된 매개변수는 안동 및 임하다목적 댐의 실측자료를 이용하여 공간추계 신경망모형의 검증에 이용되었으며, 통계분석과 수문곡선의 비교를 통하여 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 공간추계 신경망모형은 낙동강 상류유역의 병렬저수지군의 장기간 연계운영기법 개발을 위하여 기초적인 자료를 제공하고, 용수분배 및 관리에 도움을 줄 것이다.