In this study, the efficient reservoir operation is studied by comparing results from reservoir operation using a basin drought forecasting and warning system with an existing reservoir operation rule. As a result, it is found that the reliability and average annual storage of reservoir operation using a basin drought forecasting and warning system and release coefficients is better than those of reservoir operation using the existing operation rule. The release coefficients for Yongdam dam located in the Geum river basin selected as a case study are found to be the most effective for the value of 0.95 for the drought watch, 0.9 for the drought warning and 0.85 for the drought emergency. The reservoir operation using a drought forecasting and warning enables the use of the limited water resources effectively during drought and will contribute the national water resources management.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.4
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pp.11-20
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2022
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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6B
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pp.743-750
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2008
Due to unusual climate change and global warming, drought and flood happen frequently not only in Korea but also in all over the world. It leads to the serious damages and injuries in urban areas as well as rural areas. Since the concentration time is short and the flood flows increase urgently in urban stream basin, the chances of damages become large once heavy storm occurs. A decision support system for flood forecasting and warning in urban stream is developed as an alternative to alleviate the damages from heavy storm. It consists of model base management system based on ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System), database management system with real time data building capability and user friendly dialog generation and management system. Applying the system to the Tanceon river basin, it can forecast and warn the stream flows from the heavy storm in real time and alleviate the damages.
This study aims to develop a drought monitoring scheme based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. In this context, groundwater level can be used as a proxy for better understanding the temporal evolution of drought state. First, kernel density estimator is presented in the monthly groundwater level over the entire national groundwater stations. The estimated cumulative distribution function is then utilized to map the monthly groundwater level into the standardized groundwater level index (SGI). The SGI for each station was eventually converted into the index for major cities through the Thiessen polygon approach. We provide a drought classification for a given SGI to better characterize the degree of drought condition. Ultimately, we conclude that the proposed monitoring framework enables a more reliable estimation of the drought stress, especially for a limited water supply area.
A primary objective of this study is to develop a drought forecasting technique based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. For this purpose, we explored the lagged relationships between regionalized SGI (standardized groundwater level index) and SPI (standardized precipitation index) in view of the drought propagation. A regional prediction model was constructed using a NARX (nonlinear autoregressive exogenous) artificial neural network model which can effectively capture nonlinear relationships with the lagged independent variable. During the training phase, model performance in terms of correlation coefficient was found to be satisfactory with the correlation coefficient over 0.7. Moreover, the model performance was described by root mean squared error (RMSE). It can be concluded that the proposed approach is able to provide a reliable SGI forecasts along with rainfall forecasts provided by the Korea Meteorological Administration.
Seo-Yeon Park;Sang-Hyeok Park;Young-Jun Kim;Joo-Heon Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.49-49
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2023
지구온난화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도가 전 세계 곳곳으로 증가하고 있는 추세이다. 가뭄이란 강수량 혹은 가용 수자원 등이 평균적인 수준에 비해 지속해서 적게 유지되는 현상으로 다양한 분야(기상, 농업, 사회, 경제 등)에 피해를 발생시킨다. 가뭄이 지속되면 인간 사회 뿐만 아니라 동·식물이 서식하고 있는 생태계에도 영향을 미치게 된다. 우리나라에서도 2000년대 이후 주기적으로 발생한 가뭄으로 인해 가뭄 현상을 모니터링하고 예측, 전망하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으나 아직까지 환경생태가뭄에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가뭄으로 인해 환경생태계에 미치는 영향 중 수생태계에 초점을 맞춰 진행하였으며, 수생태계에 서식하는 동·식물 중 어류만을 대상으로 하였다. 생태가뭄을 빠르고 쉽게 예측하기 위해 Ecological Nomograph를 개발하여 가뭄에 따른 수생태계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구에서 나온 결과를 바탕으로 환경가뭄을 감시하고 대응하기 위한 분석 방법으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
When issuing forecasts and alerts for agricultural drought, the relevant ministries only rely on the observation data from the reservoirs managed by the Korea Rural Community Corporation, which creates gaps between the drought analysis results at the local (si/gun) governments and the droughts actually experienced by local residents. Closing these gaps requires detailed local geoinformation on reservoirs, which in turn requires the information on reservoirs managed by local governments across Korea. However, installing water level and flow measurement equipment at all of the reservoirs would not be reasonable in terms of operation and cost effectiveness, and an alternate approach is required to efficiently generate information. In light of the above, this study validates and calibrates the parameters of the TANK model for reservoir basins, divided them into groups based on the characteristics of different basins, and applies the grouped parameters to unmeasured local government reservoirs to estimate and assess inflow. The findings show that the average determinant coefficient and the NSE of the group using rice paddies and inclinations are 0.63 and 0.62, respectively, indicating better results compared with the basin area and effective storage factors (determinant coefficient: 0.49, NSE: 0.47). The findings indicate the possibility of utilizing the information regarding unmeasured reservoirs managed by local governments.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.13-13
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2020
'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.508-508
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2022
1973년 기상관측 이후 5년에서 7년 주기로 전국적 및 국지적 가뭄이 반복되고 있으며, 2010년을 기점으로 매년 가뭄이 발생하는 등 지역적 가뭄의 발생빈도도 증가하고 있다. 이러한 가뭄은 특히 농작물 생육 및 수확과 같은 농업 부분에서 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 가뭄의 선제적인 대응을 위해서는 시공간적인 진행 상황이나 강도를 객관적인 기준을 통해 파악해야 한다. 가뭄의 경우 2016년 범부처 가뭄예·경보제를 시범 운영하여 2017년부터 본격적으로 시행하고 있으며, 매월 시군별 지역에 대한 농업용수의 가뭄 상황을 4단계 (관심, 주의, 경계, 심각)로 구분하여 발표하고 있다. 농업가뭄의 경우 저수지, 양수장과 같은 농업수리시설의 능력에 대한 의존도가 높아 가뭄이 발생했을 경우, 용수공급시설에서 용수공급이 가능한 물의 양을 파악하여 가용용수 능력을 평가함으로써 농업가뭄에 대응할 수 있는 정도를 파악해야 한다. 현행 농업용 저수지 물 관리 운영의 경우 과거 경험에 의존하는 실정으로 용수관리 및 물 관리자의 개인 역량에 따른 편차가 발생하고 있다. 또한, 전국 모든 농업용 저수지에 평년 저수율을 적용하여 가뭄단계를 산정하기 때문에 개별저수지의 특성을 반영하지 못하는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 가뭄예·경보를 위한 농업용 저수지 저수율의 가뭄단계별 기준을 개선하고자 한국농어촌공사 관할 농업용 저수지 3,400개를 대상으로 백분위수 (Percentile)를 적용한 저수지 이수관리 기준을 제시하고자 한다. 또한, 빈도분석 및 연속이론 (Run theory)을 적용하여 과거 및 현행 가뭄 판단 및 이수관리 기준들의 가뭄에 대한 선제적 대비능력 및 민감성을 비교·분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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