The efficient operation and management strategies of reservoirs in irrigation periods of drought events are an essential element for drought planning and countermeasure. Korea Rural Community Corporation has developed the real-time water level observation system of agricultural reservoirs to efficiently operate reservoirs, however, it is not possible to predict drought conditions, and only provides information of current situation. Hence, it is necessary to evaluate accurate irrigation vulnerability and efficiently reservoir operation rules using current water level. In this paper, the improvement methods of reservoir operation planning were developed with water supply vulnerability characteristic curves comparing to automatic water gauge at agricultural reservoirs. The 11 reservoirs were simulated applying the reservoir operation rules which was determined by irrigation vulnerability characteristic curves criteria and real time water level, and evaluated water supply situation in 2012 year. The analysis of results can be identified probabilistic possibility of water supply failures compared with the existing reservoir operation criteria. These results of efficient reservoir operation rules can be achieved enable irrigation planners to optimally manage available water resources for decision making, and contributed to maintain the water supply according to demand strategy for agricultural reservoirs management.
The normalization on the characteristics of water level change at the upstream gauging station was attempted according to the operation of drainage sluice gate of the Geumgang estuary dam. The characteristics were normalized by the analysis of water level change and by the linear-regression of the water level data measured at the inner station of Geumgang estuary dam and upstream gauging station. The results of normalization may be referred to the management of Geumgang estuary lake, the operation of pumping and drainage stations in the shore of the lake. The mean response time of water level change on Ibpo, Ganggyeong and Gyuam water level station were 39,81 and 160 minutes, when sluice gate was opened respectively. The mean velocity of surface wave, the mean displacement of water level change, the mean time of water level change and the mean rate of water level change varied largely depending on the location of gauging station and the characteristics of stream section of the water level gauging station.
Rain data and water-level data are importantly used for dam operation at flood period. Because dams are directly controlled by the water-level data, the characteristic of the water-level gauges is necessary to be managed. Thus, we developed the standard test facility and method for testing the water-level gauges which are a float type, a supersonic type and a radar type. And we calculated the uncertainty of the standard test facility to maintain the accuracy of water-level gauges. Through development of this facility, we could obtain the characteristics and the calibration factor of the water-level gauges. And, this study showed that the standard test facility can be widely used for dam operation and basin management.
도시유역에서 발생되는 내수침수를 방어하는 수단으로 구조적 대책인 빗물펌프장이 있으나 현실적 적용에 어려움이 있기 때문에 비구조적 대책 등이 보안되어야 한다. 본 연구에서는 빗물펌프장 실무운영 담당자의 의견을 반영한 최소의 월류량을 가지는 펌프의 최적운영수위를 결정하였다. 빗물펌프장의 최적운영수위를 산정하기 위해 최적화 기법인 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였으며, 도시유역의 강우-유출 모형인 SWMM(Ver.5.1) DLL과 연계하였다. 제약조건으로는 펌프의 효율을 극대화하는데 까지의 걸리는 시간을 고려하였으며, 최적운영수위를 산정한 결과 전체적으로 기존운영수위보다 낮은 운영 수위에서 월류량이 감소하였다. 대부분 펌프의 경우 각 펌프 호기의 운영 범위에서 가장 낮은 운영 수위가 선정되었다. 초기 펌프의 운영하는 것이 월류량을 저감할 수 있는 것으로 판단되며 이 후 펌프 운영 조건 변경을 하여도 월류 저감에 변화는 없는 것으로 나타났다. 내수침수 저감정도는 약 1%~2%로 산출되었으며, 하류지역에서 발생되는 월류량을 저감하는 정도이지만, 펌프의 운영적 관점에서 기계적 및 실무적 관점의 접근에 따른 효과적인 운영이라 판단된다. 향후, 펌프의 운영조건 등을 고려한다면, 펌프의 효율을 증대하고 내수침수를 저감하는데 도움이 되리라 판단된다.
주운수로 홍수기 수위 산정을 위하여 미 공병단에서 개발한 HEC-RAS 모형을 적용하였다. 아라뱃길은 다양한 수리구조물의 조작을 통하여 선박운항 및 홍수처리가 이루어지며 유입홍수, 한강수위, 그리고 서해조위 변동과 연계하여 귤현보, 서해배수문, 체절수문, 그리고 배수펌프장등의 대표적인 구조물 운영을 지원할 수 있는 홍수위 계산모형이 필요하다. 특히 서해배수문의 개도를 결정하기 위하여 외조위와 내수위 변동을 동시에 고려한 수문운영이 필요하여 HEC-RAS의 Rule-script 기능을 적용하여 이러한 특성을 반영하였다. 모형의 검보정을 위하여 2010년 9월 홍수사상을 적용하였으며 모형으로부터 계산된 수위값과 관측된 수위값이 서로 잘 일치함을 확인하였다. 본 연구에서 구축된 HEC-RAS모형은 홍수기 주운수로 운영에 기여할 것으로 판단된다.
Currently, the operation rule of agricultural reservoirs in case of drought events follows the drought forecast warning standard of agricultural water supply. However, it is difficult to preemptively manage drought in individual reservoirs because drought forecasting standards are set according to average reservoir storage ratio such as 70%, 60%, 50%, and 40%. The equal standards based on average water level across the country could not reflect the actual drought situation in the region. In this study, we proposed the improvement of drought operation rule for agricultural reservoirs based on the percentile approach using past water level of each reservoir. The percentile approach is applied to monitor drought conditions and determine drought criteria in the U.S. Drought Monitoring (USDM). We applied the drought operation rule to reservoir storage rate in extreme 2017 spring drought year, the one of the most climatologically driest spring seasons over the 1961-2021 period of record. We counted frequency of each drought criteria which are existing and developed operation rules to compare drought operation rule determining the actual drought conditions during 2016-2017. As a result of comparing the current standard and the percentile standard with SPI6, the percentile standard showed severe-level when SPI6 showed severe drought condition, but the current standard fell short of the results. Results can be used to improve the drought operation criteria of drought events that better reflects the actual drought conditions in agricultural reservoirs.
홍수기중 최적의 저수지운영을 위해 서로 상반되는 이수와 치수를 조화시키기 위한 전반적이고 체계적인 운영방안을 제안하였다. 본 연구는 비홍수기의 용수수요 보장을 고려히 홍수기중 저수지의 제한수위를 결정하기 위한 것이다. 단기간별요 가변제한수위(VRWL)와 최소 확보저수위 (MRWL)를 적용하여 저수용량의 재할당으로 최적 운영방안이 유도되었다. 또한 갈수빈도해석에 따른 저수지운영분석으로 비홍수기의 용수공급을 위해 확보되어야 할 홍수기말 저수지의 수위조건에 관하여 대청과 충주 다목적댐을 대상으로 적용하고 그 결과를 분석하였다.
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for irrigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. And the objective or this study is to develop a Daily Irrigation Reservoir Operation Model(DIROM) combining the inflow and the release models which depicts the daily water level fluctuations of an irrigation reservoir, and to evaluate the applicability of the model. DIROM was applied to four reservoirs and daily water levels were simulated and compared to the observed data. The model behaviour was also compared with that of a ten - day based model, Reservoir Operation Study(ROS) which has been applied for determining the design capacity of reservoirs. Various combinations of measured and simulated inflow and release rates for tested reservoirs were used to define the daily water level fluctuations. Simulated release rates and measured inflow data resulted in larger errors, and simulated inflow and release rates produced the smallest errors in water level comparison. Two resevoir operation models, DIROM and ROS were applied to the same reservoir and the simulation results compared. The computational errors of DIROM ware smaller than those of ROS, and DIROM was more sensitive to meteorological conditions. DIROM demonstrated its potenial applicability in water management and operation.
Ground water source heat pump system is the oldest one of the ground source heat pump systems. Despite of this, little formal design information has been available until recently. The important design parameters for open system are the identification of optimum ground water flow, heat exchanger selection and well pump. In this study, the capacity of 50 RT system of two well type ground water heat pump system was used. As a result, static water level was -7 m and the level during the heating operation was -32 m, cooling operation was -40 m. The initial static water level recovered within 48 hrs. The temperature of ground water is $15.6^{\circ}C$ for heating season and $16.2^{\circ}C$ for cooling season and does not depend on the outdoor temperature. Operation efficiency of the system shows that, COP 3.1 for heating and COP 4.2 for cooling.
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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