본 연구는 주암댐 유역을 대상으로 구축된 HSPF 결과를 활용하여 각 소유역별 비점오염원 부하량을 산정하여 비교함으로써 비점오염저감시설 우선 설치 대상지점을 평가하였으며 2011~2012년 BOD, TN, TP를 대상으로 모델 재현성을 검토된 결과를 활용하였다. 소유역별 비점오염부하량을 산정하여 비점오염저감시설 우선 설치 대상지점을 평가한 결과, BOD의 경우에는 2011년 평균 $8.8kg/day/km^2$, 2012년 평균 $9.1kg/day/km^2$, TN은 2011년 평균 $9.7kg/day/km^2$, 2012년 평균 $10.1kg/day/km^2$, TP는 2011년 평균 $0.30kg/day/km^2$, 2012년 평균 $0.33kg/day/km^2$으로 산정되었고, 보성강 상류에 위치한 소유역에서 상대적으로 높은 부하량이 유출되는 것으로 분석되었다. 특히, 봉화천 유역이 가장 우선순위가 높게 평가되었으며 미력천, 장평천, 율어천, 구암천, 석교천, 문덕천, 인천천, 봉내천 등의 순서로 평가되었으며 대체적으로 농업지역의 비율이 큰 소유역의 우선순위가 높은 것을 확인할 수 있었다.
최근의 다목적댐 운영은 기존의 홍수조절, 용수공급, 수력발전과 같은 수량뿐만이 아니라 수질, 생태환경 등 다양한 이해관계를 고려하도록 요구받고 있다. 본 연구의 목적은 주암조절지댐의 저온 심층수 방류로 인해 사회적 갈등이 있는 지역을 대상으로 수온을 조사하고, 수온변화 특성을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 주암조절지댐, 하류하천, 순천만 지역에 대해 장기간에 걸쳐 수온을 모니터링 하였으며, 3차원 수치모형(EFDC)을 활용하여 방류량과 같은 다양한 외부 인자들을 고려하여 하류하천 및 순천만에서의 수온변화를 비교 분석하였다. 모니터링 및 수치모의 결과 댐의 저온 방류수 영향은 대체적으로 4월~9월 기간에 나타나는 것을 알 수 있었으며, 또한 댐 저온수 방류 영향이 방류시기, 방류수온, 방류량, 기상, 조위 등 다양한 인자에 의해 복잡한 형태로 변화한 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 댐의 저온수 방류로 인한 하류하천 및 연안지역 악영향을 최소화하기 위한 댐 운영 개선방안 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
Taken from the entrance of Juam Dam to 11km long as survey, this study predicted the bed change according to the movement of sediment in jet flow zone. The result of applying compound model and jet model turned out to be satisfactory, though the latter was the better. The jet constant of Juam Dam could be controlled between 0.5 and 0.65. In the jet flow zone of the dam, the prediction of the bed change by the numerical motel showed almost the same to the observed data.
본 연구에서는 주암호 건설에 따른 기후 요소의 변이에 따른 벼 생산성에서의 변이를 밝히기 위해 주암호 주변 6개 지역에 AWS를 설치하고 그 인근 지역에서 벼를 재배하고 생육 및 수량을 조사하였다. 조사항목은 주요 기상요소로서 일최고기온, 일최저기온, 일평균기온, 일평균상대습도, 일평균풍속, 일평균지온, 일적산일사량 그리고 일적산강우량이었고, 생육형질로는 일주일 간격으로 8~10회에 걸쳐 초장, 분얼수, 엽면적, 엽건물중, 경건물증, 그리고 수량 및 수량구성요소를 조사하였다. 기상요소의 변이와 벼 생산성의 변이간의 관계는 SIMRIW의 모수추정을 통해서 이루어졌으며 호수 생성 전과 생성 후의 기상을 30년간 시뮬레이션을 통해 추정한 다음 이 결과를 모형에 입력하여 30년간의 모형에 의한 수량을 추정하고 그 평균을 통해 호수생성에 따른 벼 생산성 변이를 추정하였다. '94년도 5개 지역 그리고 '95년도 3개 지역, 그리고 '96년도 4개 지역의 관측된 시험 성적과 SIMRIW에서 추정한 지상부 건물중, 엽면적지수 그리고 수량을 비교해 보았을 때 SIMRIW의 결과가 대체적으로 각 관측치의 평균값에 접근함을 알 수 있어 이 모형이 비교적 양호하게 기상환경의 변이에 따른 수량을 예측함을 알 수 있었다. 30년간의 simulation을 통해 얻은 담수 전과 담수 후의 기상자료를 비교해 보면 일최고기온은 담수 전이 약간 높았으나 일최저기온은 담수 후가 약간 높아서 일평균기온은 담수 후가 오히려 높은 경향을 보였고, 일적산일사량은 담수 후에 대략 0.9 MJ $d^{-1}$ 정도 낮아졌다. 이들 자료를 SIMRIW에 입력하여 수량을 예측해 본 결과 주 암호의 생성에 따라 복다-동촌-승주지역에서 5.2%, 오봉 4.9%, 이읍 9.1%, 금성 5.5%, 유정 4.8%, 다산 3.3% 정도 수량이 감소된 것으로 나타났다. 전지역을 평균하여 볼 때 담수 전이 6.82MT/ha, 담수 후가 6.44MT/ha로 전체적으로 5.6% 정도 감수한 것으로 나타났다.
주암댐 보조여수로 건설공사 터널 구간 중 사전 조사가 미치지 못하는 구간의 정보취득과 파쇄대의 정확한 위치 및 크기를 예측하기 위하여 일부 구간에 대하여 터널 내 탄성파반사법(TSP)탐사를 실시하였다. 공사 착공 전에 실시한 사전조사 결과(지표 지질조사, 전기비저항 탐사, 시추조사 등), TSP탐사 결과, 그리고 실제 현장 굴진면에 대한 지질매핑 결과를 비교하였다. TSP탐사는 사전조사에서 감지하지 못한 주요 파쇄대를 잘 감지해내었으며 이에 따라 초기에 계획된 보강 계획을 변경하였다. TSP탐사 예측결과와 현장 막장면 비교 결과 파쇄대가 발달한 지점이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 터널 굴진면 예측에 비용 및 시간을 최소화 할 수 있고, 높은 정확성을 갖고 있는 TSP탐사의 현장 적용이 유용한 것으로 판단하였다. 다만 TSP탐사법이 갖는 몇 가지 단점으로 인하여 현장 적용에 일부 제약이 뒤따르나 이를 보완한다면 터널 굴착시 전방 예측을 위해 비교적 높은 효율성과 신뢰성을 갖고 TSP탐사를 활용할 수 있을 것이라 사료된다.
In Juam basin, the ratio of non-point pollution source among pollutant loading of basin was significantly high, since the utilization level of land was high. In addition, the most pollutants were not treated and flowed out. In this study, the correlation between non-point source pollutants from the forest area and increasing algae was investigated. 1. Chl-a concentration flowed out to runoff from forest area and stream water was low as $0.1{\sim}20.3{\mu}g/{\ell}$ and $0.1{\sim}9.3{\mu}g/{\ell}$, respectively, and chl-a concentration ($0.1{\sim}28.5{\mu}g/{\ell}$) of branch stream was higher $5{\sim}7$ times than that of runoff from forest area. 2. In correlation between runoff from forest area and Juam lake water, annual chl-a concentration of area front Juam dam was higher twice than forest area. 3. In runoff from forest area within Juam basin, flagellate, green, diatom and blue algae occupied $33.0{\sim}41.7%$, $22.2{\sim}30.8%$, $17.3{\sim}22.5%$ and $13.7{\sim}17.6%$, respectively. 4. In runoff from forest area, both green and diatom algae were maintained constantly irrespectively of season, and flagellate algae dominated since August. 5. In characteristics by forest tree types, four types algae were inhabited in mixed forest, and flagellate algae were higher in conifer and broadleaf forest than in other area. And green algae in herbaceous forest were higher than other area.
Although stable and safe drinking water supply to the customers is a basic function of multi-regional water supply systems in Korea, most systems have their vulnerabilities in emergency time due to the branch-type. Application of connections from the other water supply system can provide a solutions for these tentative problems. This paper describes reduction planning of water supply accidents that can minimize a service interruption to customers in multi-regional water supply system by connecting pipe lines between local water supply systems in Mokpo city areas. The result of this study shows that Juam dam multi-regional water supply systems can cover all of the water shortage in southern parts of Jeonnam multi-regional water supply systems by transmitting water through connected pipes between local networks. This can be effective to supply water interactively in various contingencies, when a pipe line accident occurs in southern area of Jeonnam multi-regional water supply systems. On the contrary, southern area of Jeonnam multi-regional water supply systems can cover 99.5 %($62,500m^3/day$) of the water shortage of Juam dam multi-regional water supply systems when service interruptions caused by various pipe accidents occur in the system.
전남-광주권의 주요 상수원의 하나인 주암호의 2개 정점 (취수탑, 문덕교)에서 2003년 1월부터 12월까지 매월1회씩 환경요인과 식물플랑크톤 군집의 변동을 조사하였다. 조사기간 동안 두 정점의 환경요인은 큰 차이를 보이지 않았으나 식물플랑크톤 출현 및 종 조성은 뚜렷한 차이를 나타냈다. 식물플랑크톤은 6분류군 중 녹조류 (41.8%), 규조류(35.8%)가 가장 높은 종 출현을 보였으며, 와편모조류 (46.3%), 남조류 (27.6%)가 가장 높은 현존량을 나타냈다. 취수탑에서는 저온기를 중심으로 주로 Peridinium bipes, 문덕교에서는 고온기를 중심으로 Microcystis aeruginosa가 각각 우점하였으며, 수온 및 조사 정점에 대한 지표성이 높았다. CCA 분석에 따르면, P, bjpes은 DO와 COD에 의해, M. aeruginosa는 수온이나 총질소에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 주암호의 식물플랑크톤 군집은 1차적으로 수온에 의해 크게 지배되며, 호수내 연간 1차 생산에 있어 두 우점종 P, bjpes, M. aeruginosa가 가장 크게 기여하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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