This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for irrigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. And the objective or this study is to develop a Daily Irrigation Reservoir Operation Model(DIROM) combining the inflow and the release models which depicts the daily water level fluctuations of an irrigation reservoir, and to evaluate the applicability of the model. DIROM was applied to four reservoirs and daily water levels were simulated and compared to the observed data. The model behaviour was also compared with that of a ten - day based model, Reservoir Operation Study(ROS) which has been applied for determining the design capacity of reservoirs. Various combinations of measured and simulated inflow and release rates for tested reservoirs were used to define the daily water level fluctuations. Simulated release rates and measured inflow data resulted in larger errors, and simulated inflow and release rates produced the smallest errors in water level comparison. Two resevoir operation models, DIROM and ROS were applied to the same reservoir and the simulation results compared. The computational errors of DIROM ware smaller than those of ROS, and DIROM was more sensitive to meteorological conditions. DIROM demonstrated its potenial applicability in water management and operation.
The objective function of reservoir storage error was suggested to simulate daily reservoir inflow. DAWAST model, UMAX, LMAX, FC,CP, CE were calibrated. Daily reservoir inflow was imulated with calibrated parameters and reservoir storage was simulated on a daily basis. The simulated results were compared with the monthly results by Gajiyama equation and ten-day results by Tank rainfall-runoff model through equal value lines and hydrographs . DAWAST model showed the best results compared with Gajiymama equation and Tank model. Especially, DAWAST model showed a good agreement in dry periods. NEW concept using objective function of storage error was believed to be satisfactory and to be applied in estimating reservoir inflow.
Hwacheon Reservoir is one of the reservoirs, which are located on the North Han River in South Korea. Construction of this reservoir was started in 1939 and completed in 1944. At the upstream of this reservoir there are Peace Reservoir, which is located in South Korea and Imnam Reservoir, which is located in North Korea. After construction of Imnam Reservoir, inflow regularity of Hwacheon Reservoir was changed and inflow of Hwacheon Reservoir also, was decreased. Peace Reservoir is used to decrease flood and damage at downstream due to unexpected release from Imnam Reservoir. This reservoir also, has a special role to regulate inflow of Hwacheon Reservoir. Hwacheon Reservoir has an important role for hydropower generation and flood control. Capacity and maximum discharge capacity of Hwacheon Reservoir are 1018 million $m^3$ and $9500m^3/s$, respectively. This reservoir has four generators to produce power and it is one of the important reservoirs for hydropower generation in South Korea. Due to the important role of this reservoir in generating power, maximization of hydropower generation of this reservoir is important and necessary. For this purpose, HEC-ResPRM model was applied in this study. HEC-ResPRM is a useful and applicable model to operate reservoirs and it gives optimal value for release to maximize power by minimizing penalty functions. In this study, after running the model, amount of release was optimized and hydropower generation was maximized by allocating more water for hydropower release instead of spillway release. Also, the model increased release in dry period from October to June to prevent high amount of release in flood season from July to September.
The multi-reservoir operation problem for efficient utilization of water resources involves conflicting objectives, and the problem can be solved by varying weight coefficient on objective functions. Accordingly, decision makers need to choose appropriate weight coefficients balancing the trade-offs among multiple objectives. Although the appropriateness of the weight coefficients may depend on the total amount of water inflow, reservoir operating policy may not be changed to a certain degree for different hydrological conditions on inflow. Therefore, we propose to use fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) to rank the weight coefficients in consideration of the inflow variation. In this approach, we generate a set of Paretooptimal solutions by applying different weight coefficients on Coordinated Multi-reservoir Operating Model. Then, we rank the Pareto-optimal solutions or the corresponding weight coefficients by using Fuzzy DEA model. With the proposed approach, we can suggest the best weight coefficients that can produce the appropriate Pareto-optimal solution considering the uncertainty of inflow, whereas the general DEA model cannot pinpoint the best weight coefficients.
최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 동안의 피해를 최소화하기 위해 관측자료를 이용한 최적의 저수지 운영 방법을 제안하는 다양한 연구가 수행되었지만, 실측 자료만을 활용할 경우 과거 가뭄 사상에 대해서만 분석이 가능하기 때문에 미래에 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 예측하고 분석하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 최근 가뭄피해가 발생한 섬진강 유역에 위치한 섬진강댐을 대상으로 최소유입량 예측 기법을 제시하였다. 수문 분석 모형인 Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007을 이용하여 섬진강댐의 관측자료와 통계적 특성이 유사한 동일한 길이의 유입량을 다수 발생시키고, 저수지 모의운영에 따른 보장공급량 산정 결과를 활용하여 최소유입량을 예측하였다. 본 연구에서는 최소유입량을 대상 저수지의 관측자료와 동일한 기간을 갖는 다수의 발생유입량 중 보장공급량을 기준으로 95%는 이보다 작지 않은 값을 갖는 유입량으로 정의하였다. Case별 저수지 모의운영 분석 결과 섬진강댐 최소유입량의 보장공급량은 관측자료의 보장공급량인 10.51 m3/s 대비 평균 1.07 m3/s 낮게 분석되었다. 본 연구에서 산정한 최소유입량은 가뭄 시 저수지 운영 기준을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며 최소유입량을 활용하여 댐 연계운영, 추가 확보 가능한 용수공급량 등을 검토할 수 있다. 이는 가뭄 시 용수공급 안정성 확보 및 하류 물부족 문제 해소 등을 위한 대안 마련 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 3층 신경망 모형에 의해 충주호의 유입량을 예측한 결과들을 이용하여 신경망 모형의 저수지 유입량 예측 특성을 분석하였다. 신경망 모형의 적절한 입력층 및 은닉층 뉴런 개수, 학습회수를 제시하였으며, 학습 첨두유량 크기가 예측된 첨두유량보다 작을 경우 예측 값이 과소평가되는 특징을 확인하였다. 또한 뉴런 개수, 학습회수가 과다할 경우 발생 가능한 과적합 현상을 확인하였으며, 정확한 예측을 위해 필요한 최소 학습자료 기간도 제시하였다. 결과적으로 충주호의 경우 $8{\sim}10$개의 뉴런 개수 및 $1500{\sim}3000$회의 학습회수를 이용한 신경망 모형이 적합한 것으로, 학습자료 기간 수는 최소한 600개 이상의 자료를 적용하여야 정확한 예측이 가능한 것으로 결과되었다.
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for irrigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. Inflow rates to a reservoir need to be accurately described, which may be simulated using a hydrologic model from daily rainfall data. And the objective of this paper is to develop, test, and apply a hydrologic model for daily runoff simmulation. A well - known tank model was selected and modified to simulate daily inflow rates. The model parameters were calibrated using observed runoff data from twelve watersheds, Relationships between the parameters and the watershed characteristics were derived by a multiple regression analysis. The simulation results were in agreement with the data. The inflow model was found to simulate low flow conditions more accurately than high flow conditions, which may be adequate for water resources utilization.
This study was performed to ascertain the possibility of securing inflows to reservoir with low ratio of watershed to paddy field areas by outside diversion weir. The case of Maengdong reservoir and Samryong diversion weir was selected. Most of inflows to Maengdong reservoir with watershed area of $7.06\;km^2$ and total storage capacity of $1,269{\times}10^4\;m^3$ are filled with intake water from outside Samryong diversion weir. Only using water storage data in Maengdong reservoir from 1991 to 2009, the range of water intake in Samryong diversion weir to Maengdong reservoir was optimized to 0.135~30 mm/d, from which water intake to Maengdong reservoir was $1,672.9{\times}10^4\;m^3$ (70.1 %) and downstream outflow to Weonnam reservoir was $714.4{\times}10^4\;m^3$ (29.9 %). The parameters of DAWAST model for reservoir inflow were determined to UMAX of 313.8 mm, LMAX 20.3 mm, FC 136.8 mm, CP 0.018, and CE 0.007. Inflows to Maengdong reservoir were $427.1{\times}10^4\;m^3$ (20.3 %) from inside watershed, and $1,672.9{\times}10^4\;m^3$ (79.7 %) from outside. Paddy irrigation water requirements were estimated to $1,549{\times}10^4\;m^3$ on annual average. Operation rule curve was drawn by using daily inflow and irrigation requirement data. By securing the amount of inflow to Maengdong reservoir to about 80 % from outside Samryong diversion weir, water supply capacity for irrigation of $1,549{\times}10^4\;m^3/yr$ was analyzed to be enough. Additional water supplies for instream flow were analyzed to $1,412\;m^3/d$ in normal reservoir operation, $36,000\;m^3/d$ in withdrawal limit operation by operation rule curve from October to March of non irrigation period.
In order to analyze the water supply capacity in an estuary reservoir, a system composed of daily water balance model and daily inflow model was developed. The agricultural water demands to paddy fields, domestic water demands to residential areas, and industrial water demands to industrial complexes were considered in this daily water balance model. Likewise, the outflow volume through sluice gates and inside the water level at the start of the outflow was initially conditioned to simulate estuary reservoir storage. The DAWAST model (Noh, 1991) was selected to simulate daily estuary reservoir inflow, wherein return flows from agricultural, domestic, and industrial water were included to simulate runoff. Using this system, the water supply capacity in the Geum River estuary reservoir was analyzed.
In this study, a regression model was developed for prediction of inflow temperature to support an effective thermal stratification simulation of Yongdam Reservoir, using the relationship between gaged inflow temperature and air temperature. The effect of reproductability for thermal stratification was evaluated using EFDC model by gaged vertical profile data of water temperature(from June to December in 2005) and ex-developed regression models. Therefore, in the development process, the coefficient of correlation and determination are 0.96 and 0.922, respectively. Moreover, the developed model showed good performance in reproducing the reservoir thermal stratification. Results of this research can be a role to provide a base for building of prediction model for water quality management in near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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