The dynamics of water quality and phytoplankton population had examined by monthly sampling from the upper to the lower part of watergate in an artificial Shihwa Reservoir in which situated near newly cities and incustrial complex on the west coast of Korea from January 1997 to December 1998. Among environmental factors, yearly average concentration of chl-a, TN and TP seemed to eutrophic or hypertrophic conditions that ranged 146.4~245.8 $\mu\textrm{g}$/$\ell$, 1.6~2.7 mg N/$\ell$, 258~448 $\mu\textrm{g}$ P/$\ell$, 26.9~80.7 $\mu\textrm{g}$/$\ell$, 1.0~2.4 mgN/$\ell$ and 74~239 $\mu\textrm{g}$P/$\ell$ respectively. Water quality was extremely deteriorated to consistently accumulation into inner reservoir by load of pollutants from autochthonous and allochthonous until early July 1997 after embankment. Water pollution of Shihwa Reservoir was remarkble on the biological condition with largely persistent bloom of phytoplankton and increase rate of standing crops was 2.4/yr. The development trend of phytoplankton in water ecosystem were closely related to increse and decrease of physico-chemical factors and those scale seemed to control by nutrient contents. Inflow of seawater into reservoir to object of repair of water quality. As to see dominant species, composition of those composed to mostly freshwater algae before inflow of seawater such as Selenastrum capricornutum of green algae, cyclotella atomus, C. meneghiniana of diatom and Microcystis spp. of blue-green algae and the other hand brackish algae were dominated after inflow of seawater such as Chaetoceros dicipiens, Skeletonema costatum of diatom, Dinophysis acuminata, Gymnodinium mikimotoi, G. sanguineum, Gyrodinium spirale, Prorocentrum minmum of dinoflagellate and Eutreptiella gymnastica of euglenoid. Moreover, small flagellates including Chroomonas spp. of cryptomonad were abundant throughout the year. The cause of water deterioration during fill of the freshwater were complexly supported with extra and intra parameters. The variation pattern of phytoplankton were related to water temperature and salinity by inflow of seawater based to plentiful nutrients. The dynamics of phytoplankton were assessed to ecosystem that clearly condition of dominant by unique or a few angel species seasonally.
To evaluate characteristics of water quality in Jeju, a study was implemented for Han stream and retention ponds. Inflow water quality of retention ponds was heavily dependent on precedent rainfall, and no pesticide was detected due to the little artificial pollution sources. A smooth settling efficiency curve was noticed because heavy particles were already settled down in front of the retention pond. There were weak relationships between retention time and water quality, and this can be attributable to high concentration of pollutants influx at peak inflow. In addition, as Han stream retention pond has a role of groundwater recharge, inflow control based on water quality as well as quantity is needed to maximize pollutant removal at the retention ponds.
본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
To evaluate the applicability of inflow runoff model to reservoir operation in Korea, DAWAST model and TPHM model which are conceptual lumped daily runoff model and were developed in Korea, were selected and applied to simulate inflows to Daecheong multipurpose dam with watershed area of 4,134 $km^2$, and water storages in Geryong reservoir with watershed area of 15.1 $km^2$ and total water storage of 3.4 M $m^3$. Evaluating inflows on an yearly, monthly, ten-day, and daily basis, inflows by DAWAST model showed balanced scatters around equal value line. But inflow by TPHM model showed high in high flows. Annual mean water balance by DAWAST model was rainfall of 1,159.9 mm, evapotranspiration of 622.1 mm, and inflow of 644.6 mm, from which rainfall was 104.8 mm less than sum of evapotranspiration and inflow, and showed unbalanced result. Water balance by TPHM model showed satisfactory result. Reservoir water storages were shown to simulate on a considerable level from applying DAWAST and TPHM models to simulate inflows to Geryong reservoir. But it was concluded to be needed to improve DAWAST and TPHM model together from imbalance of water balance and low estimation in high flow.
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.
An expert system, to assist dam managers for five dams along the Saikawa River, has been developed with a primary objective of achieving swift and accurate reservoir operation decision-makings during floods. The expert system is capable of supporting on decision-makings upon establishment of flood management procedure and release/storage planning. Furthermore, an attempt was made to improve reservoir inflow prediction models for better supporting capability. As a result, accuracy on prediction of inflow up to 7 hours ahead was improved, which is important for flood management of the five dams, using neural network. The neural network inflow prediction models were developed for each types of floods caused by frontal rainfalls, snowmelt and typhoons, after extracting relevant meteorological factors for each.
여과공정에서 수리적 충격부하로 인한 탁질누출을 방지하기 위하여, 여과지 유입량 변화에 대응하여 여과지 운영지수를 변화시키면서 여과수의 탁도 및 입자수를 고찰하였다. S 정수장은 여과지 유입량 최대/최소의 비가 2.2였으며, 이에 따라 여과속도도 변동하였다. S 정수장에서는 여과속도 변동 최소화를 위하여 여과유입수량 변동에 따라 여과지수를 변동시켰다. 여과지 유입유량 변화에 따라 가동, 휴지, 재가동을 반복하였을 경우 탁질누출은 심하지 않았다. 여과가동 누계시간이 10 h 이전이나 50 h 이후에 재가동시는 탁질누출현상이 일부 발견되었다. 이런 현상은 여재의 숙성이 충분하지 않거나 입자물질의 부착량 과다에 기인할 수 있다. 따라서 여과지를 재가동할 때는 누계여과지속시간이 10 h 이상, 50 h 미만인 여과지를 선택하는 것이 효율적인 것으로 조사되었다. 여과지 유입유량 변동에 따른 여과지수 변동은 UFRV 향상을 위한 방법으로 판단된다.
The study analyzes groundwater balance with regard to the water recharge and discharge which contain urbanization components in Suyeong-gu, Busan. It also verifies the reliability and accuracy improvement on the analysis of the balance. The result of the study is viewed as preliminary data which are useful to develop, utilize and manage groundwater. The average quantity of groundwater recharge is 6,014.1 $m^3$/day in the research area during the last ten year period(from 1998 to 2007). The outflow from drainage areas to rivers and coasts is 149.3 $m^3$/day, the inflow from rivers and coasts to drainage area is 439.9 $m^3$/day. The use of the water is 4,243.0 $m^3$/day. The outflow caused by subway in line No.2 and No.3 through Suyeong-gu and the one by building an underground electric complex is 1,500.0 $m^3$/day. The leakage of water works is 6514.9 $m^3$/day. The inflow and outflow of sewerage is 5082.2 $m^3$/day from groundwater to sewer. The amount of groundwater recharge, the inflow from rivers and coasts to drainage area, and the leakage of water works belong to the amount of groundwater inflow and the total amount is 12,968.9 $m^3$/day. The amount of outflow from drainage area to rivers and coasts, the use of groundwater, outflow by subway and underground electric complex tunnel and the amount of inflow of the water to sewerage belong to the amount of outflow of groundwater and the sum amount is 13,031.5 $m^3$/day. The gap between the amount of inflow and outflow of groundwater is 62.6 $m^3$/day, which is considered to reflect the trend that the short term drop in the amount of rainfall results in the amount of groundwater recharge and that the amount of outflow from drainage area to rivers and coasts decreases.
Water flow rate into the tunnel usually determined by numerical analyses and mathematical formulas using water levels and permeability is obtained only a few limited districts of the whole tunneling site. However, underground is not a homogeneous but complicated mass. Therefore these methods can't reflect structural and geological aspects. In this study, assuming that the mountain stream in droughty season is to be the same as baseflow of its basin, hydrological method is applied to predict the constant water flow rate into the tunnel on construction field. Prediction of constant water inflow rate is performed on each section of tunnel construction field divided into 20 sections.
이용 가능한 수자원의 규모를 파악하는 것은 지속가능한 이수계획 수립에 필수적인 과정이다. 특히 댐 시설은 용수를 저류하여 갈수기에 공급하기 위한 주요 수공 시설물로써 댐 유입량 및 댐 운영 방안에 따라 댐의 용수공급능력은 크게 달라질 수 있다. 국내에서는 과거 유입량 관측자료를 바탕으로 저수지 운영모의 방법을 통해 댐 용수공급능력을 산정하고 있으며, 이때 관측기간 내 가뭄발생 여부에 따라 용수공급능력이 과소 혹은 과다 추정되는 불확실성을 내포하며, 이는 수자원 계획 수립의 신뢰도를 저해하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 발전용댐의 용수공급능력 적정 범위를 산정하기 위해 확률론적 유입량 자료를 활용하였다. 즉, 다양한 기후 및 사회경제 변화를 반영한 확률론적 댐 유입량 및 이를 활용한 발전용댐 용수공급능력의 범위를 산정하는 방법을 제시하였으며, 국내 한강수계에 위치한 발전용댐을 대상으로 분석을 수행하였다. 향후 기후변화에 대응하기 위한 발전용댐의 용수공급능력 파악은 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 본 연구 결과는 다양한 기후 시나리오에서의 댐 용수공급능력 범위를 정량적으로 파악함으로써 국내 수자원 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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