Reservoir water level data identify the current water storage of the reservoir, and they are utilized as primary data for management and research of agricultural water. For the reservoir storage management, Korea Rural Community Corporation (KRC) installed water level stations at around 1,600 agricultural reservoirs and has been collecting the water level data every 10 minutes. However, various kinds of outliers due to noise and erroneous problems are frequently appearing because of environmental and physical causes. Therefore, it is necessary to detect outlier and improve the quality of reservoir water level data to utilize the water level data in purpose. This study was conducted to detect and classify outlier and normal data using two different models including the threshold model and the artificial neural network (ANN) model. The results were compared to evaluate the performance of the models. The threshold model identifies the outlier by setting the upper/lower bound of water level data and variation data and by setting bandwidth of water level data as a threshold of regarding erroneous water level. The ANN model was trained with prepared training dataset as normal data (T) and outlier (F), and the ANN model operated for identifying the outlier. The models are evaluated with reference data which were collected reservoir water level data in daily by KRC. The outlier detection performance of the threshold model was better than the ANN model, but ANN model showed better detection performance for not classifying normal data as outlier.
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.
배수지는 정수처리 된 물을 급수하기 위해 정수물을 모아두는 저장소로서, 물의 수요량에 따라 급수량을 조절하여 안정적으로 물을 공급하기 위해 배수지의 수위 관리는 매우 중요하다. 현재 배수지 내에 수위 계측 센서를 설치하여, 가압장의 펌프운영을 통해 배수지의 최적 수위를 관리하고 있으나, 센서의 오작동 및 통신두절 등 사고대응을 관리자 감시에 의존하고 있어, 사고의 위험을 안고 있다. 본 연구에서는 배수시설의 안정적 운영을 위하여, 배수지의 수위 변화 예측 인공지능 모델을 제안하였으며, 배수지 수위 변화 예측모델의 현장적용에 대한 안정성을 확인하기 위하여 수위 데이터의 결측 상황에 대한 시뮬레이션을 통하여, 실제 수위 변화값과 예측된 수위 변화값의 비교를 통하여 모델의 유용성을 확인하였다.
The water level data sets among hydrologic observation data are correspond to the hydraulic head for each observation point and determine flow direction. The level difference among reservoir, river, and groundwater determines groundwater flow direction, just like water flows in the downstream direction because the water level of upstream point is higher than that of downstream point. We can analyze the relationship among the components in hydrologic cycle by comparing the water level differences. This research dealt with the data from Nakdong river watershed in Gyungsangnam-Do. Three data group are used for the analysis and onr group is composed of reservoir, river, and groundwater data sets. The data sets are closely(within 10 km) located in the interested area.
댐 저수지 수위는 댐 운영에 있어서 핵심적인 수문자료라고 할 수 있다. 댐 저수위를 이용하여 저수량을 산정하기도 하고 가뭄 및 홍수 등 재해에 대비하기도 한다. 그러나 저수위는 댐 부근에서만 계측되어 넓은 면적을 가지는 저수지를 대표하기 어렵고 댐 부근은 방류 등의 영향으로 수면이 왜곡될 가능성이 높다. 또한 조사 결과 저수지 수면은 일정하지 않고 불규칙하며 구간별로 하강과 상승을 반복하는 것으로 나타났다. 이렇게 복잡하고 불규칙한 지수지의 대표 저수위 산정을 위해서 저수지 수위 관측밀도를 높여야 하며 본 연구에서는 화천댐에 대하여 최적의 수위 관측밀도를 도출하고자 하였다. 종방향으로 조사된 저수지 수면 표고를 통계분석하여 저수위 계측 적정 개소수를 도출하였다. 저수지 규모 별로 관측 밀도가 다르게 나타날 수 있어 괴산댐과 보성강댐에 대해서 같은 분석을 실시하였다. 그 결과 화천댐은 4개소, 괴산댐은 3개소, 보성강댐은 7개소의 관측밀도가 필요한 것으로 분석되었다.
저수지의 수위변화는 저수지 주변 강기슭 사면파괴의 주요 요인이다. 중국의 삼협댐 저수위는 홍수량 조절을 위해 145m와 175m사이에서 변화한다. 삼협댐 저수위의 정상적 운영상태에서 저수위 변동속도는 0.67m~3.0m의 범위에 있다. 마지아고 사면은 자시강의 2.1km 상류 좌측기슭에 위치한다. 자시강은 삼협지역내에 있는 양츠강의 지류이다. 2003년 저수위가 95m에서 135m로 상승한 직후, 마지아고 사면의 후면부에서 길이 20m, 폭 3~10의 균열이 발생하였다. 지금은 균열 보수 후 특별한 징후는 보이지 않고는 있으나, 이 큰 균열은 마지아고 사면의 산사태 가능성을 암시하고 있었다. 이 연구에서는 침투해석에서 얻어진 간극수압을 저수위 변동에 따른 안전율 변화를 평가하기 위해 사용되었다. 안전율 평가는 한계평형해석에 의한 사면안정해석에 의해 수행되었다. 한계평형해석에서 전단강도에 미치는 부의 간극수압 효과는 불포화 흙에 대한 프레드런드의 전단강도식을 사용하여 고려하였다. 연구결과 강기슭사면의 안전율은 저수위의 상승, 하강에 따라 감소와 증가의 경향을 보이나, 가장 위험한 상태는 저수위가 최대높이를 장기간 유지할 때인 것으로 나타났다.
Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
KRC (Korea Rural Community Corporation) is in charge of about 3,400 agricultural reservoirs out of 17,240 agricultural reservoirs, and automatic water level gauges in reservoirs and canals were installed to collect reservoir and canal water level data from 2010. In this study, 10-minute water level data of 173 reservoir irrigation canals from 2016 to 2018 are collected, and discharge during irrigation season was calculated using rating curves. For estimation of water supply, irrigation water requirement was calculated with HOMWRS (Hydrological Operation Model for Water Resources System), and the summation of reservoir water storage decrease was calculated with daily reservoir storage data from RAWRIS (Rural Agricultural Water Resource Information System). From the results, the total yearly amount of irrigation water supply showed less than 10% difference than the irrigation water requirement. The regional analysis revealed that reservoirs in Jeollanam-do and Chungcheongnam-do supply greater irrigation water than average. On the contrary, reservoirs in Gyeongsangnam-do and Chungcheongbuk-do supply less than others. This study was conducted with a limited number of reservoirs compared to total agricultural reservoirs. Nevertheless, it can indicate irrigation water supply from agricultural reservoirs to provide information about agricultural water use for irrigation.
It is significant to redevelop the deterioration reservoir through raising for countermeasure to climate change and Earthquake improvement of reservoir. This study aims to investigate the behavior of deterioration reservoir with poor-fabricated core subjected to raising water level and earthquake using numerical analysis. From the analysis results, water level raising and earthquakes induce crack and subsidences at the crown and the front side of deterioration reservoir. For the reinforcement of the deterioration reservoir is required appropriate measures method and raised method suitable, drainage and slope protection method judged to be necessary.
This study aims to evaluate the behavior of poorly-compacted raised reservoir levee with water level raising by using centrifugal model test. From the test results, it seems that the hydraulic fracturing at the core of the raised reservoir levee with low degree of compaction possibly occurs due to the drastical increase of pore water pressure by water level raising. Additionally, the continuous infiltration may induce crack and/or sinkhole on the surface of the poorly-compacted raised reservoir levee owing to the increase of the subsidences at the crown and the front side of that. Therefore, reasonable construction management for the compaction of the raised reservoir levee is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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