물질수송 해석을 위한 박스모델 형태의 물질수지모델을 이용하여, 주변의 많은 환경적 변화 요인을 내재하고 있는 금강하구를 대상으로 계절별 영양염 물질순환 특성을 평가하였다. 담수 유입 및 유출은 계절에 따라 약 4~14배의 큰 차이를 나타내었다. 물수지에 의한 담수유 출량은 1.014×10/sup 8/~12.566×10/sup 8/m³/month로 나타났으며, 담수유출량의 99.7%가 하천수의 유출에 의한 것으로 나타났다. 염분수지에 의해 계산된 담수존재량은 0.339×10/sup 8/~0.652×10/sup 8/m³이었고, 평균체류시간은 1.6~10.0일, 해수교환시간은 2.2~11.9일로 계산되었다. 평균체류시간은 계절별로 큰 차이를 보였는데 강우집중시기인 하계 풍수기에는 1.6일의 짧은 체류시간을 보인 반면 동계 갈수기에는 10.0일의 평균체류시간을 나타내었다. 영양염 수지로 계산된 DIP의 유입flux의 범위는 5.57~32.68ton/month이었고, DIN 유입flux는 234.93~2,373.39ton/month로 계산되었다. 영양염의 체류시간을 보면, DIP의 경우 1.1~6.4일의 범위를, DIN의 경우 1.8~10.9일의 범위를 보였고, 담수체류시간과 비교하면, DIP는 0.39~2.31배, DIN은 0.83~l.13배를 나타내었다. DIP의 경우 하계를 제외한 전 계절에서 담수 체류시간보다 짧아 DIP가 빠르게 순환되었으나, DIN의 경우 하계와 동계에 담수체류시간보다 긴 순환비를 보여 영양염이 축적됨을 알 수 있다.
This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
다년동안 지속되는 가뭄현상이 빈번하게 발생하고 있지만, 우리나라에서는 지금까지 장기 가뭄보다 단기 가뭄에 초점을 맞춰 연구가 진행되어 왔다. 다년 가뭄을 반영하지 않고 댐의 저수용량을 평가할 경우, 저수용량이 과소평가될 수 있기 때문에 다년간의 가뭄을 반영한 시계열 모형을 통해 다양한 시나리오를 생성하고 분석해야 한다. 본 연구에서는 2015년부터 2017년까지 장기 가뭄이 발생한 보령댐의 1998년-2017년까지의 관측 월평균 유입량 자료를 바탕으로 Autoregressive Moving Average(ARMA)시계열 모형과 Hurst Coefficient를 추가하여 장기지속성을 반영하도록 개발된 시계열 모형인 Autoregressive Fractionally Integreated Moving Average(ARFIMA)를 사용하여 보령댐 500년 기간의 유입량 자료를 생성하였다. Hurst Coefficient는 Hurst가 제안한 Rescaled Range(R/S)방법 외에도 경험식, 이론식을 모두 사용하여 산정하였다. 생성된 자료가 관측 자료의 장기지속성을 잘 반영하는지에 대한 검증을 위해 관측자료의 누적유입량으로부터 선형 이동평균방법을 사용하여 가뭄기준을 산정하고, 생성한 유입량 자료가 장기가뭄을 반영하고 있는지 판단하였다. 그 결과 가뭄의 장기지속성을 잘 반영하는 시계열 모형을 선정하였으며, 향후 연구를 통해 미래 기후변화 시나리오를 반영한 장기가뭄 분석을 수행할 예정이다.
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도는 느리지만, 장기간 지속되는 특징을 지녀 경제·사회·환경 전반에 막대한 규모의 피해를 유발하는 심각한 자연재해이다. 국내 가뭄의 발생 빈도는 점차 증가하는 경향을 보이며, 기후변화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도와 강도는 점차 심화될 것으로 전망된다. 우리나라는 '댐 용수공급 조정기준'과 '댐 가뭄 단계별 실행계획'을 가이드 라인으로하여 가뭄으로 인한 물 부족 문제에 대응하고 있다. 가뭄 대책의 경제적 편익 산정은 물 공급의 효율성과 안정성 평가 및 정책의 개정을 위해 선행되어야 할 기초연구 중 하나이지만, 가뭄 대책의 시행에 따라 발생하는 경제적 편익을 고려한 연구는 현재 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내에 위치한 17개 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책의 시행에 따른 경제적 편익을 산정하여 현재 시행하고 있는 가뭄 대책의 경제성 평가를 실시하였다. 경제적 편익의 산정은 용수의 사용 목적에 따라 구분하여 추정하였으며, 개별 가뭄 대책에 따른 용수별 공급량 가능량을 계산하기 위해 각각의 저수지 운영 모형을 구축하였다. 마지막으로 경제적 편익 산정 과정에서 부족한 시계열 자료로 인한 문제점들을 개선하고, 다양한 가뭄 환경에서의 경제성을 평가하기 위해 추계학적 기법을 활용한 모의 유입량을 사용하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 가뭄 대책별 경제적 효용은 향후 물관리 시스템 구축에 기반이 될 것으로 기대된다.
물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.
기후변화는 여러 수자원 문제를 야기하며, 특히 가뭄으로 인해 농업용 저수지의 물관리는 점점 중요해지고 있다. 여러 둑높이기 농업용 저수지 중 나주호는 수혜면적에 비해 유역면적이 작아 저수율관리에 어려움을 겪고 있다. 실제로 2017년과 2018년 가뭄이 발생함에 따라 저수율이 20 %까지 저하되었으며, 수혜구역내 간이 양수장, 양수 저류 등 가뭄대책이 시행되었다. 그럼에도 불구하고 나주호의 저수율이 회복되지 않아 단수를 실시하는 등 물관리에 어려움을 겪었다. 이 연구에서는 저수지인 나주호를 대상으로 기상자료, 나주호의 저수율, 공급량 자료를 바탕으로 CAT 모형을 적용 가뭄년도의 유입량 변화를 추정하였다. 검보정의 경우 CAT 3.0 버전에 포함된 SCE-UA 최적화기법을 이용하였다. 그 결과, 2008년부터 2019년까지의 평균 연간 유입량은 6,549 만㎥으로 분석되었으며, 평균 연간 유출율은 48 %로 조사되었다. 하지만, 가뭄이 발생하였던 2017년도의 경우 평균 연간 유입량이 2,070 만㎥, 유출율은 27 %로 조사되었다.
임진강 유역은 북한과 인접해 있는 지리적 특성 때문에 수문관측에 어려움이 있고 급작스러운 홍수발생 시 대응측면에서 취약하다. 이에 따른 대책으로 2005년 군남홍수조절지 건설이 계획되었다. 그러나 이러한 구조적 대책에도 불구하고 북한의 무단방류에 의한 피해가 계속 발생되고 있고, 2012년부터 지속된 한반도 가뭄의 영향과 북측댐의 일방적인 저수로 임진강 유량이 급격히 감소하여 임진강 하류에서 가뭄 피해가 발생하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 임진강유역의 가뭄피해를 대비하고 홍수발생 시 효율적인 대응시간을 확보하기 위하여 군남홍수조절지의 새로운 운영방법을 도출하였다. 먼저 가뭄피해 대비를 위해 저수용량을 확보하는 방안으로서 홍수기 군남홍수조절지 운영수위를 EL.23.0 m에서 EL.31.0 m로 상향하여 유지하는 운영방법은 기존운영방법과 비교 분석 시 약 14백만 $m^3$의 용수를 추가 확보할 수 있다. 또한, 홍수발생 시 초기 $250m^3/s$로 조절방류를 하여 유입량을 일부 저류시키는 운영방법은 기존운영방법과 비교 분석 시 저수지 저류효과가 평균 2.66% 증가한 것으로 나타났다. 이는 기존의 운영방법과 비교하였을 때 평균 약 19시간의 대응시간 확보가 가능한 것으로 분석되었다.
The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.
본 연구에서는 낙동강 하구둑으로 부터의 일별 하구둑 방류량을 고려한 최근 3년간의 유입오염부하량을 산정하고, 하구역내 수질의 시공간 특성을 평가하여 낙동강 하구둑 방류수의 유입오염부하량에 의한 하구역네 수질의 상호관련성을 평가해보고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (1) 낙동강 하구둑의 11년간 총 방류량은 $224,576.8{\times}10^6m^3/day$이며, 8월이 23.4%인 $52,634.2{\times}10^6 m^3/day$로 가장 많고 다음으로는 7월 23.1%, 9월 17.0% 순이었다. (2) 낙동강 하구둑으로부터의 2005년 유입오염부하량은 각각 307,591.3 COD-kg/day, 128,746.1 TN-kg/day, 107,625.8 TP-kg/day로 산정되었다. (3)낙동강 하구 해역의 표층 수온이 저층보다 약 $2.137^{\circ}C$ 높고, 저층 염분이 표층보다 2.209%o 높게 나타났으며, 하구둑 방류로 인해 표층 염분이 최소 19.593%o까지 감소하였다. (4) DO, COD, TN, SS의 경우 표층이 저층보다 높은 경향을 나타낸 반면에, TP의 경우 저층이 표층보다 높게 나타났다 (5)갈수기와 홍수기시의 표층 및 저층에서의 수괴는 담수 유입에 따른 밀도차에 의해 수괴가 분리되는 현상이 발생하고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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