In this study, the SPI (Standardized Precipitation Index) of meteorological drought and SDI (Streamflow Drought Index) of hydrological drought for 1, 3, 6, 9, and 12 months duration were estimated to analyse the characteristics of drought using rainfall and dam inflow data for Chungju dam ($6,661.8km^2$) with 31 years (1986-2016) and Boryeong dam ($163.6km^2$) watershed with 19 years (1998-2016) respectively. Using the estimated SPI and SDI, the drought forecasting was conducted using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model for the 5 durations. For 2016 drought, the SARIMA had a good results for 3 and 6 months. For the 3 months SARIMA forecasting of SPI and SDI, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SPI12, SDI1, and SDI6 at Chungju Dam showed 0.960, 0.990, 0.999, 0.868, and 0.846, respectively. Also, for same duration forecasting of SPI and SDI at Boryeong Dam, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SDI3, SDI6, and SDI12 showed 0.999, 0.994, 0.999, 0.880, and 0.992, respectively. The SARIMA model showed the possibility to provide the future short-term SPI meteorological drought and the resulting SDI hydrological drought.
In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
본 연구에서는 국내 최대의 콘크리트댐인 충주댐의 실제 현장 계측치를 대상으로 거동해석 및 안정성 평가를 실시하였고, 현재까지 관리되었던 제3기 판정의 적합성을 판단하였다. 계측에 의한 거동해석결과로부터, 충주댐의 안전성 및 제3기 관리판정의 적합성을 평가하면 다음과 같다. (1) 누수량은 시간이 경과함에 따라 동시에 측정치의 값이 감소한다. (2) 양압력은 시간이 경과함에 따라 일정치를 유지하여 안정하고 있다. (3) 댐체의 변형은 상, 하류의 경우 시간과 동시에 거의 일정한 값이 유지하면서 그 변화의 비율이 시간과 동시에 감소하며, 좌, 우안의 경우 시간에 따라 감소하고 있다. 상기의 경향으로부터 충주댐은 매우 안정한 거동을 나타내어, 안전관리상태는 제3기에 적합한 상태라고 판단된다.
Changes of organic carbon after the entrance into dam reservoirs were investigated using water samples collected in May, September, and October in 2010 from the inflow sites and the outlets of four selected dam reservoirs-Soyang, Chungju, Chungju regulation, and Uiam. Increase of refractory dissolved organic carbon (R-DOC) was observed only for large dam reservoirs with long residence times whereas the trend was not found for relatively small reservoirs. The effects of residence times on organic carbon changes were further confirmed by significant positive correlations between monthly residence times and the relative increase of either dissolved organic carbon (DOC) or R-DOC concentrations. Comparison of spectroscopic characteristics of DOC revealed that the changes in the large reservoirs in May might result from in-lake processes. The inflow of terrestrial sources of DOM during storms appears to largely affect the DOC quality of the large reservoirs for the rest of the sampling periods. The mechanism, however, did not fully explain the behaviors of DOC for the small sized reservoirs. Our combined results suggested that both residence time and the input of allochthonous carbon sources might substantially influence the quantity of DOC as well as its quality in dam reservoirs.
Suspended wood waste was being inflow into the dam and the problem of waste disposal has been occurred. In this study, ethanol production using woody floater wastes was performed to estimate value in use for raw material of renewable energy. To achieve the goal, experiments of acid hydrolysis and ethanol fermentation using dam woody floater as raw materials for bioethanol was carried out. In the results of field survey in the chungju dam, kind of woody floater was mainly Japanese larch (Larix leptolepis) and hybrid poplar (Populus tomentiglandulosa). The results of sugar extraction showed that sugar content was higher in Larix leptolepis than Populus tomentiglandulosa. Extracted sugar from wood waste was effective consumed by yeast(P. Stipitis and S cerevisiae). In the experiment consumption of sugar including glucose, galactose and xylose, the consumption rate of S. cerevisiae is faster than that of P. stipitis. and efficiency for ethanol production is higer in S. cerevisiae than P. stipitis. Also it can be confirmed that resource as ethanol production using wood waste was available.
For this study the 4 sub-watersheds Okdong A, Hankang B, Jecheon A and Hankang C which are the main streams of the Han River within the mid-level region of Chungju Dam are selected and the analysis of soils has been carried out through the soil basic survey. When it comes to the soil erosion amount the soil nutrient load has been calculated by utilizing the RUSLE erosion equation. In case of the data related to the measurement of water flow and quality the information available from the "Water Information System" one of the websites run by the Ministry of Environment has been used to calculate the water pollution load. The correlation between the soil nutrient load and the water pollutant load has been analyzed through making comparison. According to the results related to the soil nutrient load of each sub-watershed the Hankang C shows the highest values TOC 29,986.92 ton/yr, TN 3,860.33 ton/yr and TP 973.97 ton/yr respectively. Even when it comes to the loads related to water quality the Hankang C shows also comparatively high values TOC 6,625.64 ton/yr, TN 7,335.01 ton/yrand TP 145.49 ton/yr respectively. The soil nutrient loads of the sub-watersheds are shown to increase towards the lower stream meaning the load increases in the order of Hankang CHankang B and Okdong A. When it comes to the water pollutant load the value goes up along down the water system meaning the load gets higher in the order of Hankang C, Hankang B and Okdong A while utilizing the mainstream within the mid-level region of Chungju Dam as the basis. The correlation study showed that the nutrient content of soil is proportional to the pollutant load in water with the strongest positive correlation with TOC.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was selected as a tool for assessing the effect of pollutant sources on the total loads from the Chungju Dam upstream watershed. The model was constructed through calibration of parameters related to nitrogen (N) and phosphorus (P), which was based on the runoff and sediment modeling performed in the previous research. Using this, the spatial and temporal pollutant loadings by source type were investigated. Results of this study indicated that in most forested upstream sub-watersheds, pollutant loadings from point sources were very low, and total loadings by point and non-point sources were also insignificant. On the other hand, in #14 sub-watershed including Jecheon city, the loadings by point source were relatively considerable. For the whole watershed, non-point sources accounted for 99% of sediment, 97% of N, and 93% of P loads. And monthly non-point source loadings were concentrated on rainy summer season, while point source loadings of N and P kept nearly constant throughout the year and were high on dry winter season relative to non-point source.
본 연구는 다목적댐 기본계획 입안에 있어서 노력과 시간을 가장 많이 소비하는 $\ulcorner$사업으로부터의 산출량 산정$\lrcorner$의 합리화를 연구대상으로 삼았다. 봉 논문에서 제안한 전산 program에 의하여 충주댐 최적계획 입안의 합리화를 이룩할 수 있었다. 본 방버은 충주댐과 유사한 타사업의 산출량산정에도 적용 가능하다.
The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.
This study was to investigate phytoplankton communities and to evaluate the effects of hydrological and physical-chemical environmental factors in major five dam reservoirs in the Han River water system. Annual average of chlorophyll a concentration in Lake Paldang, Lake Cheongpyeong and Lake Doam was higher than that of Lake Chungju and Lake Hoengseong. The opposite seasonal variation patterns of phytoplankton growth were observed in dam reservoirs; the highest biomass in spring of dry season in Lake Paldang, Lake Cheongpyeong which are the river-type reservoirs and Lake Doam where turbidity was high throughout the year, and in summer and autumn of rainy season in Lake Chungju and Lake Hoengseong which are the lake-type reservoirs, indicating that the seasonal pattern for growth of phytoplankton in on-river reservoirs is mainly determined by hydrologic characteristics. The dominant species of phytoplankton in Lake Paldang, Lake Cheongpyeong and Lake Doam, where the concentration of nutrients was relatively high, were Bacillariophyceae such as Stephanodiscus hantzschii, Aulacoseira granulata var. angustissima in Lake Paldang and Lake Cyeongpyeong and Nitzschia spp. in Lake Doam throughout all season. The dominant species of phytoplankton in Lake Chungju and Lake Hoengseong which showed the oligo-mesotrophic state, were Bacillariophyceae such as Stephanodiscus hantzschii, Cyclotella pseudostelligera in spring and winter, but Cyanophyceae such as Microcystis spp. in summer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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