Currently, the demand for farmland is steadily decreasing due to changes in the agricultural environment and dietary life. In line with this, the government adopted an integrated water management with the enactment of the Framework Act on Water Management on June 2019. Therefore, it is required to take a closer look at agricultural water demand that accounts for 61% of water use for efficient water resources management. In this study, the overal process was evaluated for estimating agricultural water demand. More specifically, agricultural water demand for paddy field, which comprises 67% to 87% of agricultural water demand, was reviewed in detail. The biggest issue in estimating the paddy field water demand is the selection of the method for potential evapotranspiration. FAO recommends Penman-Monteith, but, currently, our criteria suggest a modified Penman equation that shows over estimation. Also, the crop coefficient, which is the main factor in evaluating evapotranspiration, has an issue that does not consider the current climate and crop varieties because it was developed 23 years ago. Comparing the Modified Penman and Penman-Monteith equations using the data from Jeonju National Weather Service, the modified Penman equation showed a big difference compared to the Penman-Monteith equation. When the crop coefficient was applied, the difference between late May and late August increased, where the amount of evapotranspiration was high. The estimation process was applied to four study reservoirs in Gimje. Comparing the estimated water demand with the supplied water record from reservoirs, the results showed that the estimation accuracy depends on not just the potential evapotranspiration, but also the standard water storing level in paddy fields.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1910-1914
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2007
This paper employs a relatively new technique of Artificial Neural Network (ANN) to forecast water demand of Daegu city. The ANN model used in this study is a single hidden layer hierarchy model. About seventeen sets of historical water demand records and the values of their socioeconomic impact factors are used to train the model. Also other regression and time serious models are investigated for comparison purpose. The results present the ANN model can better perform the issue of urban water demand forecasting, and obtain the correlation coefficient of $R^2$ with a value of 0.987 and the relative difference less than 4.4% for this study.
Demand side management(DSM) is the newly raised issues in the water resources management in recent. Many of the policy tools among demand management, the most important measures might be a pricing system. Furthermore, the responses of consumers on the price for water consumption level is the key factor for policy making. Here, we estimated panel data for 167 regions and over 7 years periods in Korea. Compare to other previous studies the price elasticities were somewhat low. The estimated price elasticity was -0.05. It was because the short term estimated period may derive lower elasticities. However, it might be a recent trend after the continuous increment of water pricing and consumers not willing to decrease their residential water consumption with increasing water pricing. According to this results, water saving effect might be much smaller than we expect with pricing policy. However, It does not imply there is no price effects on water consumption and it's still meaningful as a tool of water management.
This study is to analyse probability distribution characteristics of water supply demand. Two cities located near Seoul were selected as study areas. In this study, two probalility distribution types were tested using the K-S(Kolmogorov-Smirnov) method. The K-S method was used to prove the goodness of the selected distribution type. And also, the goodness of maximum day demand to average day demand ratio which was obtained by field data was tested. Conclusions are as follows. 1.Bothl normal distribution type and lognormal distribution type are appropriate as the probalility distribution type for the water supply demand. 2. The probability distribution characteristics can be used to test the goodness of the maximum day to average day demand ratio.
This study reviews various problems associated with the method of estimating the demand for industrial water that was employed in the Water Vision 2020 and it suggests an alternative econometric method. Comparing with the data cited in the Report on Industrial Census, estimates obtained by employing the concept of demand function are more exact compared to those offered by the Water Vision 2020. The amount of industrial water in 1998 was estimated at 2.8 billion tons decreasing by 2003. By employing the concept of demand function, this study shows that the amount of industrial water was 2.1 billion tons in 2003 while according to the Water Vision 2020 it amounted to 3.3 billion tons in 2001. Thus, it appears that the amount of industrial water in the Water Vision 2020 has been overestimated. This study also shows that the industrial water demand can be controlled by means of certain pricing policies. Finally, we argue that the demand for industrial water should be estimated by taking account of economic variables such as water price and output.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.2
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pp.15-26
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2012
For stable and sustainable crop production, understanding the effects of climate changes on agricultural water resources is necessary to minimize the negative effects which might occur due to shifting weather conditions. Although various studies have been carried out in Korea concerning changes in evapotranspiration and irrigation water requirement, the findings are still difficult to utilize fordesigning the demand and unit duty of water, which are the design criteria of irrigation systems. In this study, the impact analysis of climate changes on the paddy water demand and unit duty of water was analyzed based on the high resolution climate change scenarios (specifically under the A1B scenario) provided by the Korea Meteorological Administration. The result of the study indicated that average changes in the paddy water demand in eight irrigation districts were estimated as -2.4 % (2025s), -0.2 % (2055s), and 3.2 % (2085s). The unit duty of water was estimated to increase on an average within 2 % during paddy transplanting season and within 5 % during growing season after transplanting. This result could be utilized for irrigation system design, agricultural water resource development, and rice paddy cultivation policy-making in South Korea.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.6
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pp.39-44
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2012
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.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.6
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pp.15-20
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2008
Hydraulic analysis of water distribution system can be divided into demand-driven analysis and pressure-driven analysis. Demanddriven analysis can give unrealistic results to simulate hydraulic conditions under abnormal operating conditions such as sudden demand increase and pipe failure. In Korea, demand-driven analysis has been used to establish emergency water supply plan in many water projects, but it is necessary to use pressure-driven analysis for establishment of emergency water supply plan. In this study, WaterGEMS model that was developed for pressure-driven analysis is used to evaluation of emergency water supply plan of J city. As the results, it was able to draw up more efficient plan for water supply in small block, and established emergency water supply plan of J city was determined to be appropriate.
Under the supply-oriented policy, efficiency and rationale have not been fully considered in planning of water supply facilities in Korea. As a case, this study shows that large-size systems are suffering from overcapacity problem of water treatment plants, and thus discusses what options should be applied to deal with inefficiency. Water demand of large-size systems has suddenly decreased for the last 10 years while water demand has been often assumed to increase at a regular rate in planning of plants according to excess capacity hypothesis. This inconsistency led to a serious overcapacity. In 2006, total excess capacity of nine large-size systems was more than 1.2 times as large as maximum daily demand of total customers in Seoul. However, their options are expected to stay ex post facto. To prepare the risk of overcapacity, and draw large benefits out of the plants, the authors and other professionals in Korea should further discuss the more adaptive method for prediction of water demand, and systems integration between a large-size system and adjoining systems.
In addition to structural stabilization measures such as the construction of Sand Dam, non-structural management measures such as reasonable water demand and supply volume management are needed to prevent limited water supply damage due to drought. In this study, water supply-demand monitoring system was established for drought response in Seosang-ri basin in Chuncheon, the main source of domestic water for small water facilities. The flow rate of the stream was measured for monitoring the supply volume, and the daily flow rate was calculated by using it to calibrate the parameters of the SWAT (Soil and Water Assessment Tool). To monitor demand, the daily usage was calculated by measuring the change in the water level of the water tank. The relationship between the finally calculated daily supply and demand amount was analyzed to identify the shortage of water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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