In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
Kim, Seong-Joon;Lim, Hyuk-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Kwon, Hyung-Joong
대한원격탐사학회지
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제24권1호
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pp.25-33
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2008
To investigate the hydrologic impacts of climate changes on dam inflow for Soyanggangdam watershed $(2694.4km^2)$ of northeastern South Korea, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model and the climate change results of CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2 were adopted. By the CA-Markov technique, future land use changes were estimated using the three land cover maps (1985, 1990, 2000) classified by Landsat TM satellite images. NDVI values for 2050 and 2100 land uses were estimated from the relationship of NDVI-Temperature linear regression derived from the observed data (1998-2002). Before the assessment, the SLURP model was calibrated and verified using 4 years (1998-2001) dam inflow data with the Nash-Sutcliffe efficiencies of 0.61 to 0.77. In case of A2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 49.7 % and 25.0 % comparing with the dam inflow of 2000, and in case of B2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 45.3 % and 53.0 %, respectively. The results showed that the impact of land use change covered 2.3 % to 4.9 % for the dam inflow change.
Problems of under-sized dams (small dams with large basin area) could get worse under the global warming condition. This study evaluates the possible change of these problems with the Namgang Dam, an under-sized dam in Korea. For this purpose, first, this study simulates the dam inflow data using a rainfall-runoff model, which are then used as input for the reservoir operation. As a result, daily dam storage, dam release, and dam water supply are derived and compared for both past observed period (1973~2022) and future simulated period (2006~2099) based on the global warming scenarios. Summarizing the results are as follows. First, the inflow rate in the future is expected to be increased significantly. The maximum inflow could be twice of that observed in the past. As a result, it is also expected that the frequency of the water level reaching the high level is increasing. Also, the amount and frequency of dam release are to be increased in the future period. More seriously, this increase is expected to be concentrated on rather extreme cases with large dam release volume. Simply, the condition for flood protection in the downstream of the Namgang Dam is becoming worse and worse. Ironically, the severity of water shortage problem is also expected to become much worse. As the most extreme case, the frequency of no water supply was zero in the observed period, but in the future period, it becomes once every five years. Both the maximum consecutive shortage days and the total shortage volume are expected to become more than twice in the future period. To prevent or mitigate this coming problem of an under-sized dam, the only countermeasure at this moment seems to be its redevelopment. Simply a bigger dam with larger dam reservoir can handle this adverse effect more easily.
신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.
The objective of this study was to estimate the climate change impact on inflow to Namgang Dam using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed flow data from 2003 to 2014 for the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Calibration results showed that the annual mean inflow were within ${\pm}5%$ error compared to the observed. $R^2$ were ranged 0.61~0.87, RMSE were 1.37~7.00 mm/day, NSE were 0.47~0.83, and RMAE were 0.25~0.73 mm/day for daily runoff, respectively. Climate change scenarios were obtained from the HadGEM3-RA. The quantile mapping method was adopted to correct bias that is inherent in the climate change scenarios. Based on the climate change scenarios, calibrated SWAT model simulates the future inflow and evapotranspiration for the study watershed. The expected future inflow to Namgang dam using RCP 4.5 is increasing by 4.8 % and RCP 8.5 is increasing by 19.0 %, respectively. The expected future evapotranspiration for Namgang dam watershed using RCP 4.5 is decreasing by 6.7 % and RCP 8.5 is decreasing by 0.7 %, respectively.
본 연구는 단일다목적 저수지의 운영정책을 수립함에 있어서, DP를 적용하여 댐의 여러 물리적 제약조건하에서 댐 하류의 용수수요를 최대로 충족시킬 수 있는 월별 저수지 최대 운영정책을 수립하는 알고리즘을 개발하는데 주안점을 두었다. 분석대상인 안동댐의 과거 월평균 유입량으로부터 장래 월유입량을 모의발생시키고, 그 모의 발생된 자료 중에서 ddlqfid 계열 A, B, C를 선정하여, 각 계열별로 낙동강 본류의 용수수요 중에서 안동댐이 30%∼100%까지 충족시킬 수 있도록 8개의 대안을 설정하였다. 그리고 DP 모델을 적용시켜 물 수요량과 운영곡선에 근거한 시스템 운영목적함수를 가장 잘 수행하는 대안을 최적 운영 정책으로 결정하였다.
장기 기상전망 기반 댐 유입량 전망은 가뭄 대비, 용수 공급 관리 등에 활용성이 높다. 본 연구에서는 국내 7개 다목적댐 유역에 대해 유입량 전망을 수행하고 장기 기상전망 정확도가 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 강우-유출 모델의 입력자료로 활용된 장기 기상전망 자료는 기상청 GloSea5의 과거재현자료(hindcast) 및 미래전망자료(forecast)를 활용하였다. 강우-유출 모델은 다양한 특성을 가지고 있는 TANK, ABCD, K-DRUM, PRMS를 활용하였다. 댐 유입량 전망 정확도는 과거재현기간(1996~2009)과 미래전망기간(2015~2016)에 대하여 평가하였다. 댐 유입량 전망 평가결과 전망값은 관측값에 비해 과소추정하는 경향을 보였으며, 매개변수 검보정이 적절히 수행된 강우-유출 모델은 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 반면 장기 기상전망 자료, 특히 강수량은 댐 유입량 전망 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 현업에서 댐 유입량 전망 자료 활용시 과소추정하는 경향을 고려하여 활용할 필요가 있다. 향후 댐 유입량 전망 정확도 개선은 강우-유출 모델 보다 장기 기상전망의 강수량 정확도 향상을 위주로 수행할 필요가 있다.
다목적댐은 생·공용수를 공급하고, 하천유지유량을 방류하는 등 하천관리에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 최근 발생하고 있는 기상이변은 댐 공급량의 시공간적 변화를 야기하여 댐 용수공급의 취약성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내 6개 다목적댐들의 미래 유입량의 변화를 평가하였다. 평가를 위해, 고해상도 앙상블 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 준분포형 강우-유출모형을 통해 댐 유입량을 산정하였다. 평가 결과, 모든 댐과 모든 시나리오에서 홍수량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 갈수량의 경우 태백산맥에서 발원되는 소양강댐, 충주댐, 안동댐은 크게 감소하는 것으로 나타났으나, 합천댐은 증가하는 것으로 나타났으며, 대청댐과 섬진강댐은 변화가 거의 없었다. 하지만 합천댐을 제외한 나머지 댐들 모두 갈수량의 범위가 더욱 넓어지고, 갈수량의 최소값은 감소하는 등 기후변화는 댐의 공급능력에 부정적인 영향을 미칠 것으로 분석되었다. 따라서 기후변화를 고려한 극한 물부족 발생 시 대응할 수 있는 물관리 정책수립이 요구된다.
본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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