Chungju reservoir is a multipurpose dam lake located at the upstream of Nm Han river and known as having the biggest watershed and the second water volume in korea. Conclusions are made as follows. 1. Environmental characteristics of the reservoir appear to be as follows. Chungju reservoir has long hydaulic retention time, 60-160 days. Water column has oxygen depletion zone in hypolimnion. Chungju reservoir is found to be in the midst of eutrophication. Chlorophyll-a and other physical parameters are found to be significantly dependent. 2. Nitrogen to phosphorus ratio was 50-350 for the water samples taken from the reservoir in 1996. It is very important clue for water quality management in relation to phytoplankton growing kinetics. Variations in chlorophyll-a contents appear to be related closely to total phosphorus concentration.
As the natural flows in rivers dramatically decrease during drought season in Korea, a deterioration of river water quality is accelerated. Thus, consideration of downstream water quality responding to changes in reservoir release is essential for an integrated watershed management with regards to water quantity and quality. In this study, water quality models based on artificial neural networks (ANNs) method were developed using historical downstream water quality (rm $\NH_3$-N) data obtained from a water treatment plant in Geum river and reservoir release data from Daechung dam. A nonlinear multiple regression model was developed and compared with the ANN models. In the models, the rm NH$_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality data such as pH, alkalinity, temperature, and rm $\NH_3$-N of previous time step. The model parameters were estimated using monthly data from Jan. 1993 to Dec. 1998, then another set of monthly data between Jan. 1999 and Dec. 2000 were used for verification. The predictive performance of the models was evaluated by comparing the statistical characteristics of predicted data with those of observed data. According to the results, the ANN models showed a better performance than the regression model in the applied cases.
The peak flood discharge at a downstream station and the flood travel time between a pair of dams due to a specific flood release from the upper reservoir are computed using a hydraulic river channel routing method. The study covered the whole reservoir system in the Han River. The computed peak flood discharges and the travel times between dams were correlated with the duration and the magnitude of flood release rate at the upstream reservoir, and hence a multiple regression model is proposed for each river reach between a pair of dams. The peak flood discharge at a downstream location can be converted to the peak flood stage by rating curve. Hence, the proposed regression model could be used to forecast the peak flood stage at a downstream location and the flood travel time between dams using the information on the flood release rate and duration from the upper dam.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.5
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pp.81-89
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1995
One of the most difficult problem to estimate the flood inflow is how to understand the effective rainfall. The effective rainfall is absolutely influenced by the condition of soil moisture in the watershed just before the storm event. DAWAST model developed to simulate the daily streamflow considering the meteologic and geographic characteristics in the Korean watersheds was applied to understand the soil moisture and estimate the effective rainfall rather accurately through the daily water balance in the watershed. From this soil moisture and effective rainfall, concentration time, dimensionless hydrograph, and addition of baseflow, the rainfall-runoff model for flood flow was developed by converting the concept of long-term runoff into short-term runoff. And, real-time flood forecasting model was also developed to forecast the flood-inflow hydrograph to the river and reservoir, and called RETFLO model. According to the model verification, RETFLO model can be practically applied to the medium and small river and reservoir to forecast the flood hydrograph with peak discharge, peak time, and volume. Consequently, flood forecasting and warning system in the river and the reservoir can be greatly improved by using personal computer.
This study aims to predict the bed elevation change of river and reservoir by compound water model, two-dimensional jet model and one-dimensional density current model, assuming that the river has a single channel and the reservoir has multiple channels. In numerical model, discharge and water level changes is obtained by flow continuity equation and flow momentum equation through double-sweep method, and then applied to sediment continuity equation to predict the scour and deposit of channel bed. The span ranged from the Bosung Dam to Mundueok Bridge at the upstream of Juam Dam, which is approximately 31km long (13km of river and 18km of reservoir), is taken as survey area.
Due to geographical features of being close to DPRK (Democratic People's Republic of Korea), the Imjin River basin has difficulties in hydrological observation, and is vulnerable to unexpected flood occurrence. As a countermeasure, Gunnam Flood Control Reservoir construction was planned in 2005. Despite such a structural measure, damages by DPRK's illegal release continues to occur. Futhermore the Imjin River's flow has been decreased due to the effect of continuous drought in the Korean Peninsula since 2012 and DPRK's unilateral storage of water. A new operation method is derived for the Gunnam Flood Control Reservoir in order to cope with drought damages on the Imjin River basin and to ensure efficient response time upon flooding. The operation method maintaining Gunnam Flood Control Reservoir's water level by raising from EL.23.0 m to EL.31.0 m during the flood season for securing reservoir capacity enables to secure additional $14,000,000m^3$ water compared to the existing operation methods. The operation method to store inflow by controlling release to $250m^3/s$ in the early stage of flood has increased 2.66% on average in terms of detention effect of reservoir compared to the existing operation methods. The method enables to secure 19 hours to prepare flood compared to the existing methods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.6
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pp.803-814
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2022
The Lao government is continuously developing hydro-power dams in addition to the existing eight power plants in the Nam Ngum River basin and is expanding the power capacity of the existing power plants to meet the expected increase in electricity demand. Accordingly, the Lao government has requested an update on the existing reservoir operating rule curve in order to run the power plants efficiently. To this end, this study reviewed the current independent operating system as well as the joint operating system in order to maximize the annual power generation produced by a power plant by using CSUDP, general-purpose dynamic programming (DP) software. The appropriate operating regulation curve forms (URC/LRC, MRC) were extracted from the DP results, and the annual power generations were simulated by inputting them as the basic operating data of the reservoir operation set of the HEC-ResSim program. By synthesizing the amount of the annual power generation simulated, the existing operation regulation curve, the operational performance, and the opinion of the field operator, the optimal reservoir operation regulation curves that maximize the annual power generation of the target power plant were developed. Results revealed that a system operating in conjunction with the reservoir produces about 2.5 % more power generation than an independent reservoir due to the synergistic effect of the connection.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.30-30
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2023
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
This study expressed the reservoir's storage-discharge relation as a non-linear reservoir model and theoretically quantified the reservoir storage effect. Among those non-linear functions like exponential function, logarithmic function and power function considered, the exponential function of the storage-discharge relation was found to be the most valid. The non-linear reservoir model proposed was applied to the Chungju Dam and the Soyang River Dam, whose storage effects during flood were estimated to be about 23 hours and 43 hours, respectively. This result indicates that the Choongju Dam, even though its size and total storage volume are similar to those of the Soyang River Dam, does not achieve enough storage effect as its basin size and the inflow amount are much larger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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