본 연구에서는 댐 건설 전후 수문기상자료의 변화에 대해 분석하고, 댐 건설이 국지 수문기상변화에 미치는 영향과 그 영향 범위에 대해 알아보았다. 모형화를 통해 댐 건설 전후의 수문기상변화에 대한 정량화를 수행하고자 하였으며, 댐의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 섬진강댐, 소양강댐, 안동댐, 충주댐 등에 적용하였으며, 실제 댐 건설로 인한 수문기상학적 영향이 미치는 한계 범위를 파악하였다. 댐의 범위별로 산정된 알베도와 재순환계수의 상관관계를 분석한 결과 댐 건설 후 격자별 알베도와 재순환계수는 상당히 높은 상관관계(상관계수 0.88)를 가지고 있는 것으로 나타났으며, 댐 건설에 따른 토지이용의 변화가 궁극적으로 수분의 재순환에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 평가되었다. 또한, 수문기상학적 영향범위와 댐 건설 후 생성되는 저수면적과 비교를 통해 저수면적과 영향범위는 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었으며, 신규 댐의 건설시에 댐 건설로 생성이 예상되는 저수면적을 이용해서 수문기상학적 영향의 범위를 추정할 수 있을 것으로 판단되었다.
A method of estimating pollutant delivery ratios considering watershed physical and meteorological characteristics and flow conditions using SWAT-K watershed model was described, and pollutant delivery characteristics during dry and rainy seasons, for monthly and seasonally, and with flow regimes were investigated for the Chungju dam watershed. Delivery ratios for sediment, T-N, and T-P showed higher values over 100% during dry and winter seasons with low pollutant loads and flows, and showed relatively uniform ones under 100% during rainy and summer seasons with concentrated loads and flows. It was found that mainly wet flows during summer seasons played very important roles in investigating the delivery characteristics of total or nonpoint pollutant loads, because more than 90% of total loads were influenced by nonpoint source, and discharged with the flows. From the results, we could find out the delivery characteristics with various watershed and flow conditions which are difficult to consider by actual measurement, and could get a foothold of estimating more reasonable and scientific allocated loads for water quality standard using the reliable method of estimating delivery ratios with a watershed model.
This study is to assess the reduction of nonpoint source pollution by applying Best Management Practice (BMP) in Chungju-dam watershed (6,585.1 $km^2$) using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). The model was calibrated using 3 years (1998-2000) daily streamflow at 3 locations and monthly water quality of sediment (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P) data at 2 locations and validated for another 3 years (2001-2003) data. The 5 BMPs of streambank stabilization, porous gully plugs, recharge structures, terrace, and contour farming were applied to stream and area with the specific criteria of previous researches. Through the parameter sensitivity analysis, the farming practice P-factor and Manning's roughness of stream were sensitive. Overall, the NPS reduction effect was high for streambank stabilization, terrace, and contour farming. At the watershed outlet, the SS, T-P, and T-N were reduced by 64.4 %, 62.8 % and 17.6 % respectively.
Reliable long-term flows by SWAT-K model were applied to the relationship between stream flow and pollutant load derived from 8-day measured data of Ministry of Environment (MOE) in order to obtain continuous loadograph and evaluate accuracy in water quality modeling for the Chungju dam watershed. The measured flow were compared with flow duration curve from the model, and it showed that measured values corresponded to the almost full range of stream flow conditions except at Odae A. And there was significant relationship ($R^2=0.60{\sim}0.97$) between measured flow and water quality load at all unit-watersheds. Applying this relationship to simulated flows, continuous loadograph was obtained and compared with modeled pollutant loads. Although there were some differences during some dry and flood seasons, those were not significant and overall trend showed a good agreement. From the results, we would be able to derive a continuous loadograph based on measured data at total maximum daily loads (TMDLs) unit-watersheds on a national scale, in which stream flow and water quality have been measured at 8-day intervals since 2004, and this could be helpful to utilize distributed water quality models with difficulty in calibrating and validating parameters from lack of measured data at present.
Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.
The interest in hydrological modeling has increased significantly recently due to the necessity of watershed management, specifically in regards to lumped models, which are being prosperously utilized because of their relatively uncomplicated algorithms which require less simulation time. However, lumped models require empirical coefficients for hydrological analyses, which do not take into consideration the heterogeneity of site-specific characteristics. To overcome such obstacles, a distributed model was offered as an alternative and the number of researches related to watershed management and distributed models has been steadily increasing in the recent years. Thus, in this study, the feasibility of a grid-based rainfall-runoff model was reviewed using the flood runoff process in the Han River basin, including the ChungjuDam, HoengseongDam and SoyangDam watersheds. Hydrological parameters based on GIS/RS were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover, soil map and rainfall depth. The accuracy of the runoff analysis for the model application was evaluated using EFF, NRMSE and QER. The calculation results showed that there was a good agreement with the observed data. Besides the ungauged spatial characteristics in the SoyangDam watershed, EFF showed a good result of 0.859.
본 연구에서는 미계측 유역의 홍수 유출자료를 생성하는 공간확장법에 대한 주변여건 변화의 영향을 검토하였다. 특히, 댐이 있는 곳에서의 홍수 유출자료의 공간확장 가능성을 보이고 공간확장 된 자료를 활용한 자연유량의 생성에 대한 연구를 실시하였다. 이는 댐의 설치로 유역동질성이 손실된 미계측 유역의 유출자료생성을 위한 시도이다. 댐의 영향을 받는 유역의 홍수 유출자료 공간확장을 위해서 남한강에 위치한 여주 수위관측소를 중심으로 양평 수위관측소까지를 연구의 공간적 범위로 삼았다. 홍수 유출자료의 공간확장성을 분석하기 위해 1986년부터 2010년까지의 여주수위관측소의 홍수유량을 중심으로 41개의 홍수사상을 선정하였으며, 이를 통해 홍수 유출자료 공간확장성과 댐 영향을 제거한 자연유량을 산정 하였다. 홍수 유출자료의 공간확장 작업에서 여주의 관측유출량을 중심으로 공간확장 했을 때 77%이상의 사상이 Nash-Sutcliffe efficiency의 만족도 범위 내(NSE>0.5)로 분포 하였으며, 확장된 양평 수위관측소의 첨두홍수량(peak discharge)에 대해 0.84 NSE를 얻을 수 있었다. 홍수 유출자료의 자연유량은 여주수위관측소를 중심으로 구하였으며 충주댐의 영향이 횡성댐의 영향보다 커 충주댐의 유입량을 중심으로 자연유량을 확보하였다. 충주댐이 존재하는 1986년 이후의 자연유량은 관측 유량보다 첨두홍수량이 크게 나타나고 있다. 본 연구의 결과로 댐과 같은 구조물의 설치가 있는 곳에서도 홍수 유출자료의 공간확장이 가능하며 홍수 유출자료 공간확장된 자료를 활용하여 자연유량을 구할 수 있음을 보였다.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.
이상기후와 댐 시설의 노후화로 인해 댐에 대한 위험관리 요구가 증대되고 있다. 하지만 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획에서는 단일호우사상에 의해 댐 붕괴가 발생한 경우만을 다루고 있다. 이에 본 연구에서는 연속호우사상으로 인한 댐 하류부의 피해 발생 상황을 모의하고, 각각의 상황에 대한 최적 대피소를 선정하여 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획 수립 방안을 제시하였다. 충주댐 유역을 대상으로 500년 빈도의 확률강우량이 연속적으로 발생하는 거대강우 시나리오를 정의하고, 이로 인해서 발생하는 거대홍수량을 산정하였다. 거대강우 시나리오가 충주댐에 발생하였을 때 무피해방류량 이상의 방류로 인해서 하류부에 침수피해가 발생하는 경우 (시나리오 A)와 댐 붕괴가 발생하는 경우 (시나리오 B)로 나누어 하류부에 발생하는 피해를 분석하였다. 2개의 시나리오에 따른 침수피해를 분석한 결과, 시나리오 A에서의 침수면적은 50.06 km2이며, 시나리오 B에서의 침수면적은 약 6.1배 큰 307.45 km2로 나타났다. 침수피해가 발생한 하류부 지역 중 시가화 지역의 비율이 높은 충주시를 대상으로 행정구역별 최적 대피소를 선정하였다. 국내·외 대피소 선정기준들을 이용하여 7가지 대피소 평가지표들을 설정하였으며, 계층화(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기법을 활용하여 대피소 대안들을 평가하였다. 각 시나리오별로 최적 대피소를 선정한 결과, 선정된 6개의 최적 대피소 중에서 5곳이 학교로 선정되었다. 본 연구에서는 기존의 비상대처계획에서 고려되지 않았던 연속호우 사상에 의한 상황을 추가적으로 고려하였으며, 본 연구의 결과는 추후 비상대처계획 수립 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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