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.
적설 및 융설모의를 포함하여 소양강댐과 충주댐에 대한 유출모의를 수행하였다. 사용한 모의모형은 탱크모형의 수정 형태로서 직렬 3단 탱크와 맥동 응답함수로 이루어져 있다. 매개변수의 추정에는 컴플렉스 혼합진화 (SCE-UA) 전역최적화 기법을 사용하였다. 적설 및 융설모의를 위하여 유역을 고도별로 4개 영역으로 구분하였으며 고도에 따른 기온감률은 0.6$^{\circ}C$/100m로 하였다. 모의 결과 12∼2월 사이에 이 지역에 내리는 강수는 대부분 눈으로 쌓여 있다가3∼4월에 녹아서 유출되었다. 소양강댐의 3∼4월 평균 유출량은, 융설모의를 하는 경우가 하지않는 경우에 비하여 관측 유출량의 약 1/5이 증가되었다. 충주댐의 경우는 융설 모의로 인하여 관측 평균 유출량의 약 1/4에 이르는 유출량이 증가되었다. 그렇지만 두 댐 모두, 융설을 포함하여 유출을 모의하 였음께도 불구하고, 모의 유출량이 관측 유출량보다 작았다.
효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
This work deals with the numerical modeling of dam-break flow over erodible bed. The mathematical model consists of the shallow water equations, the transport diffusion and the bed morphology change equations. The system is solved by central upwind scheme. The obtained results of the resolution of dam-beak problem is presented in order to show the performance of the numerical scheme. Also a comparison of central upwind and Roe schemes is presented.
Because of the Keumkangsan-Dam and the Peace-Dam constructed in recent years, it is expected that the peak flood discharge and the peak flood stage at the Hwachun-Dam site have been changed. In this study, two methods were used to simulate and compare the effects of the upstream dam construction on the change of the discharge and the stage. One is the storage function method widely used for the hydrological routing in the country. The other is the DWOPER(Dynamic Wave Operational Model) package conducted on four different scenarios: (1) before the construction of the Keumkangsan-Dam and the Peace-Dam; (2) the exclusion of the Keumkangsan-Dam watershed (before the construction of the Peace-Dam); (3) the exclusion of the Keumkangsan-Dam watershed (after the construction of the Peace-Dam) ; (4) the exclusion of the Peace-Dam watershed. The results of the four test cases from the two methods show that the peak flood discharge and the peak flood stage at the Hwachun-Dam site are reduced due to the construction of the Peace-Dam. From these findings, it is suggested that the operational criteria for the optimal dam-operation of the Hwachun-Dam need to be modified.
점진적인 댐파괴는 흙댐에서 piping이나 overtopping에 의해 시작된다. 점진적 파괴에서는 물의 침식작용에 의해서 파괴부가 형성되고 확대되며 이 과정은 매우 복잡하고 매우 유동적이다. 본 연구에서는 Singh과 Scalatos의 수학적 모형과 Fread의 물리적 모형을 검증하고 비교하였다. Fread의 모형은 많은 입력자료를 필요로하며 충분한 자료가 주어질 때 관측치와 근사함을 보여주었다. Singh과 Scarlatos의 모형은 간단한 입력자료만으로 댐파괴를 근사적으로 모의함을 볼 수 있었다.
In this study, flood influence analysis in the downstream of Sung-Ju dam was simulated using HEC-RAS model. Input data for the simulation was which measured water level, water velocity, stream section etc. HEC-RAS model could be applied to steady flow or gradually varied flow in natural or artificial stream. HEC-RAS model which can simulate real-time changing water level and compute water surface curve was supplied to show the standard influent amount of Sung-Ju dam. Through this study the submerged damage of Sung-Ju dam's downstream would be minimized.
A new displacement-based transmitting boundary is developed for the transient analysis of dynamics interactions between flexible dam body and reservoir impounding compressible water The mechanical model is derived analytically in time domain from the kernel function, Bessel function, appearing in the convolution integral and corresponding mechanical model is developed that consists of mass, damping and stiffness matrices. The resulting system of, equations uses displacement degrees of freedom. Hence it can be coupled directly with the displacement-based solid finite element model of dam body, linear of nonlinear. The method was applied to the rigid and flexible dam models. The results showed very good agreement : with the semi-analytic frequency domain solutions.
This study is to examine how well the hydrologic model reproduces the dam collapse. To do this, A hydrologic model FLO-2D is being operated to reproduce dam collapse with rainfall data and surface data in a small dam. In order to examine the performance of the model, the simulation was compared and reviewed with the data collected through the field survey. The results show that it takes about 2 hours to reach 1 km downstream. Inundation areas are about 188,640 m2 by the simulation and the difference from the field investigation is about 6.1%. Ten representative points were selected from the areas where the simulation and the field survey did not match. The discrepancy is less than about 0.08 m and does not appear to be significant. This study will present basic information on disaster preparedness operation and planning to minimize damage caused by sudden collapse of agricultural soil dams in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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