The impact and adaption on agricultural water resources considering climate change is significant for reservoirs. The change in rainfall patterns and hydrologic factors due to climate change increases the uncertainty of agricultural water supply and demand. The quantitative evaluation method of uncertainty based on agricultural water resource management under future climate conditions is a major concern. Therefore, it is necessary to improve the vulnerability management technique for agricultural water supply based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory. The objective of this study was to analyse the uncertainty of water resources under future climate change using probability distribution function of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. The uncertainty of future water resources in agricultural reservoirs was estimated using the time-specific analysis of histograms and probability distributions parameter, for example the location and the scale parameter. According to the uncertainty analysis, the future agricultural water supply and demand in reservoir tends to increase the uncertainty by the low consistency of the results. Thus, it is recommended to prepare a resonable decision making on water supply strategies in terms of using climate change scenarios that reflect different future development conditions.
Water supply capacity and operational capability in agricultural reservoirs are expressed differently in the limited storage due to seasonal and local variation of precipitation. Since agricultural water supply and demand basically assumes the uncertainty of hydrological phenomena, it is necessary to improve probabilistic approach for potential risk assessment of water supply capacity in reservoir for enhanced operational storage management. Here, it was introduced the irrigation vulnerability characteristic curves to represent the water supply capacity corresponding to probability distribution of the water demand from the paddy field and water supply in agricultural reservoir. Irrigation vulnerability probability was formulated using reliability analysis method based on water supply and demand probability distribution. The lower duration of irrigation vulnerability probability defined as the time period requiring intensive water management, and it will be considered to assessment tools as a risk mitigated water supply planning in decision making with a limited reservoir storage.
미래의 기후조건과 생활패턴의 불확실성으로 인해 미래용수수요 또한 불확실성을 가지며, 이는 충분한 용수공급을 목적으로 하는 댐 운영에 어려움을 초래한다. 따라서 가용 수자원을 최대한 활용하여 충분한 용수분배를 하는 동시에, 홍수와 가뭄에 대한 대비까지 가능한 댐의 운영은 매우 중요하다. 본 연구에서는 미래의 불확실한 용수수요량을 정확히 알지 못하는 상태에서 저수지의 운영을 통한 저류량을 1단계에서 결정하고, 2단계에서 용수수요에 따른 용수공급량과 하천유지유량을 결정하기 위한 최적화 모형을 2단계 추계학적 선형계획법을 이용하여 구축하고, 목표저류량과 실제 저류량의 차이, 용수공급과 하천유지유량의 부족량을 최소화하기 위한 저수지 운영 규칙을 최적화하였다. 또한 가뭄시 보다 현실적이고 효율적인 저수지 운영을 위해 댐저류량에 따라 댐 계획방류량을 일정비율 줄여주는 Hedging Rule을 사용하여 모형의 적절성과 적용성을 향상시켰다. 제안된 모형은 한강수계의 댐들 중 다목적댐인 충주, 횡성, 소양강 댐과 용수전용댐인 광동 댐, 그리고 발전용 댐이지만 비교적 큰 저류용량을 가진 화천 댐을 연계 운영 대상으로 하여, 미래 용수수요량 시나리오를 고려한 최적화를 실시하였다. 그 결과 모든 시나리오에서 생공용수, 농업용수, 하천유지용수 공급량을 대부분 만족시킬 수 있었고, 댐의 저류량 역시 갈수기 용수공급에 대비하여 홍수기인 6월 말에서 9월 중순에 저류량을 확보하면서도 홍수피해저감까지 고려하는 운영이 가능하였다. 이는 다목적 댐들의 연계운영을 위한 저수지 운영규칙결정에 매우 중요한 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.
For optimal reservoir operation and management, there are essential elements including water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. To estimate agricultural water demand and supply, many factors such as weather, crops, soil, growing conditions cultivation method and the watershed/irrigation area should be considered, however, there are occurred water supply impossible duration under the influence of the variability and uncertainty of meteorological and hydrological phenomenon. Focusing on agricultural reservoir, amount and tendency of agricultural water supply and demand shows seasonally/regionally different patterns. Through the analysis of deviation and changes in the timing of the two elements, duration in excess of water supply can be identified quantitatively. Here, we introduce an approach to assessment of irrigation vulnerable duration for effective management of agricultural reservoir using time dependent change analysis of residual water supply and irrigation water requirements. Irrigation vulnerable duration has been determined through the comparison of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district based on the water budget analysis, therefore can be used as an improved and basis data for the effective and intensive water management.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지 분석에서의 불확실성을 표현하고 분석하였다. 대표 물수지 입력변수로 자연유량, 생공용수, 농업용수, 회귀율을 선정하여 이를 선형회귀와 entropy 이론으로 분포를 설정하였고, 불확실성 분석을 통하여 물부족량에 대한 불확실성의 범위와 위치를 규명하였다. 금강수계 3개의 소유역에 대해 불확실성 분석을 한 결과, 기존의 물수지 분석에서의 단일 물부족량이 과소 및 과대 추정될 수 있음을 보였고, 또한 민감도 분석을 통해 농업회귀율이 입력변수들 중 가장 큰 불확실성을 가지고 있으나 결과에는 거의 영향을 미치지 못하고 있음을 알 수 있었다.
Watershed models have been increasingly used to support an integrated management of land and water, non-point source pollutants, and implement total daily maximum load policy. However, these models demand a great amount of input data, process parameters, a proper calibration, and sometimes result in significant uncertainty in the simulation results. For this reason, uncertainty analysis is necessary to minimize the risk in the use of the models for an important decision making. The objectives of this study were to evaluate three different uncertainty analysis algorithms (SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting-Ver.2, GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, ParaSol: Parameter Solution) that used to analyze the sensitivity of the SWAT(Soil and Water Assessment Tool) parameters and auto-calibration in a watershed, evaluate the uncertainties on the simulations of runoff and sediment load, and suggest alternatives to reduce the uncertainty. The results confirmed that the parameters which are most sensitive to runoff and sediment simulations were consistent in three algorithms although the order of importance is slightly different. In addition, there was no significant difference in the performance of auto-calibration results for runoff simulations. On the other hand, sediment calibration results showed less modeling efficiency compared to runoff simulations, which is probably due to the lack of measurement data. It is obvious that the parameter uncertainty in the sediment simulation is much grater than that in the runoff simulation. To decrease the uncertainty of SWAT simulations, it is recommended to estimate feasible ranges of model parameters, and obtain sufficient and reliable measurement data for the study site.
A special concern is paid to the risks with which small-sized water resources systems are confronted in supplying water in the far future. Taking the Gwangdong dam reservoir as a case study, the authors seek to understand demand-side and supply-side disturbances of a reservoir, which, respectively, corresponds to effects of water demand changes on the intake amount and those of climate changes on the inflow amount. In result, it is demonstrated that both disturbances in the next 50 years are almost unpredictable. Yet the projection ranges, thought of as relatively reliable information that models offer, reveal that severity and period of water shortage is very likely to change. It is therefore concluded that water resources management requires more rigorous approaches to overcoming high uncertainties. The methods and models for projecting those disturbances are selected, based on practicality and applicability. Nevertheless, they show a large usefulness, especially in dealing with data shortage and reducing the needs for expensive modeling resources.
최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.
다양화되는 물 수요와 기상 이변 등의 영향으로 극심해지는 가뭄에 대비하여 대체 수자원의 확보는 수자원 연구의 매우 중요한 부분이 되었다. 다양한 대체 수자원 중 하수처리장의 방류수는 양호한 수질과 비교적 예측이 가능한 방류량으로 인해 농업용수나 공업용수 혹은 공공용수를 대체할 안정적인 수원으로 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 하수처리수 재이용을 위해 미래의 불확실한 용수 수요량을 고려한 최소의 공사비를 최적화하는 방법을 이진변수를 가지는 2단계 추계학적 선형계획법을 이용하여 제시하였다. 현재 설계하는 하수처리수 재이용 모형은 미래의 용수 수요량까지 고려하여 설계하여야 한다는 점을 고려하여, 미래에 용수수요가 증가할 경우, 기존의 관에 평행한 다른 관을 추가로 건설할 수 있다고 가정하여 2단계에 걸쳐 공사가 가능한 모형을 구축하였다. 그 결과 미래의 물 사용량까지를 모두 고려하여 현재 큰 직경의 관로를 건설하는 경우와 작은 직경의 관로를 두 번에 걸쳐 건설하는 대안 사이의 비용차이를 고려한 모형이 제안되었으며, 가상의 네트워크에 적용되어 그 적용성을 입증하였다. 제안된 모형은 하수 처리수 재이용 네트워크 계획 시 경제적인 관로 설계를 위한 기본 자료로 활용될 수 있으며, 장기적인 물 공급 계획을 수립할 시 여러 가지 설계 대안들에 대한 비교를 위해도 사용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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