본 연구에서는 원격탐사나 지리정보시스템 등을 적용하여 ASCII형태의 수치표고자료와 원격탐사 자료를 이용하여 분류한 토지피복도를 이용하여 각 토지피복별로 알베도와 바로크계수, 증발효율 등을 이용할 수 있는 격자형 토지피복자료를 격자단위로 분할하여 모형의 입력값으로 이용하였기 때문에 유역의 공간적인 특성을 반영한 보다 정확하고 신뢰성있는 자료의 구축이 가능했고, 기존의 열수지법을 이용하여 증발산량의 시 공간적인 분포양상을 계산할 수 있는 격자기반의 분포형 증발산량 추정 프로그램을 포트란언어로 개발하였으며, 격자형 증발산량 산정 모형은 향후 연구될 격자기반의 분포형 강우-유출모형과 통합할 수 있도록 고려하였다. 또한, 격자기반의 계산으로 증발산량에 대한 유역내 특정지점에서의 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 정확한 기상자료와 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역($532km^2$)을 대상으로 적용한 결과, 유역 연평균 증발산량은 825.4mm로 나타났다.
This study analyzed the impact of greenhouse cultivation area and groundwater level changes due to the water curtain cultivation in the greenhouse complexes. The groundwater observation data in the Miryang study area were used and classified into greenhouse and field cultivation areas to compare the groundwater impact of water curtain cultivation in the greenhouse complex. We identified the characteristics of the groundwater time series data by the terrain of the study area and selected the optimal model through time series analysis. We analyzed the time series data for each terrain's two representative groundwater observation wells. The Seasonal ARIMA model was chosen as the optimal model for riverside well, and for plain and mountain well, the ARIMA model and Seasonal ARIMA model were selected as the optimal model. A suitable prediction model is not limited to one model due to a change in a groundwater level fluctuation pattern caused by a surrounding environment change but may change over time. Therefore, it is necessary to periodically check and revise the optimal model rather than continuously applying one selected ARIMA model. Groundwater forecasting results through time series analysis can be used for sustainable groundwater resource management.
물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
인구가 증가하고 경제가 발전하면서 한정된 수자원에 대한 다양한 수요자의 수자원 확보 경쟁이 발생하고 있다. 이러한 현실로 인해 법과 제도에 의한 물배분에 대한 관심이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한정된 수자원을 확보하기 위한 수요자에게 배분하기 위한 유역 전체를 고려한 최적의 물배분 기법을 개발하였다. 이러한 물배분 기법은 유역 전반에 걸친 분석를 고려할 때 최적화 기법에 의존할 수밖에 없으며 제시된 모형은 경제적 효율성, 형평성, 지속가능성의 목적을 달성하기 위하여 노력하였다. 적절한 사례연구를 통하여 기존의 수리권 시스템과 더불어 제시된 모형을 검토 되었다. 도출된 결과는 복잡한 수문학적 시스템뿐만 아니라 법적, 제도적 제약조건 하에서의 적용성을 보여 주고 있다.
Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.
The transfer function was introduced to establish the prediction method for the DO concentration at the intaking point of Kongju Water Works System. In the mose cases we analyze a single time series without explicitly using information contained in the related time series. In many forecasting situations, other events will systematically influence the series to be forecasted(the dependent variables), and therefore, there is need to go beyond a univariate forecasting model. Thus, we must bulid a forecasting model that incorporates more than one time series and introduces explicitly the dynamic characteristics of the system. Such a model is called a multiple time series model or transfer function model. The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intaking station of Kongju city waterworks in Keum river system. The performance of the multiplicative ARIMA model and the transfer function noise model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the transfer function noise model lead to the improved accuracy.
Brebbia's model has been analyzed to develop the appropriate waterworks management system in Korea, and compared with the conventional models such as EPANET, WaterCad, and InfoWorks. The hydraulic theory of the models was analyzed. Each model's numerical techniques, required parameters, input data and operational methodologies, restrictions, practical applicability and other aspects were investigated. In order to check the validity of Brebbia model, the comparative analysis with EPANET, WaterCAD, and InfoWorks models was performed for linear and nonlinear cases. To find out advantages and disadvantages of each model, the modeling was performed for a simple network and for more complicated A city waterworks system, and the three models applicability was examined. Finally, optimal modeling technique and a model suitable for the use in Korea was suggested, and the problems related to present projects of waterworks management system in Korea were analyzed.
The optimal reservoir storage capacity is needed to be determined at the stage of reservoir planning. The reservoir storage capacity should be based on water balance between demand and supply, and meet the water deficity during the growing season. However, the optimal reservoir storage capacity should be determined considering benefit-cost analysis for the project. In this study, Two models are developed. The one is the RSOM(Reservoir Storage Optimization Model), that is consisted by three submodels, MROPER (Modified Reservoir OPERation model), RESICO(REservoir SIze and the construction COst computation) model. And the other is the BECA(BEnefit-Cost Anaysis) model. For model application, three districts, Chungha, Ipsil and Edong were selected. The relative difference of B/C ratio between project planning data and estimation by RSOM is 17.9, 15.0 and 7.3% respectively, which may be applicable for water resources development feasibility planning.
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for inigation 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 of this study is to develop a reservoir release rate model and then to calibrata the parameters. The release rates model considers daily water demands , water supply for transplanting, minmum release for maintaining canal flow, and maxirnun and regular flooding depth for determining effective rainfall on paddy fields. Each of the factors in the model was regarded as a lumped pararuter representing the average condition of a whole irrigated area. The water demand was estimated form the potential evapotranspiration by Penman method, the effective rainfall, and the infiltration on paddy fields. The release model was found to be capable of adequately simulating daily reservoir releases based on meteorological data.
In this study the flow curve estimation is discussed using TANK model which is one of hydrologic models. The main interest is the accuracy of TANK model parameter estimation with respect to the sampling frequency of input data. For doing this, input data with various sampling frequencies is used to estimate model parameters. As a result, in order to generate relatively accurate flow curve, it is recommendable to measure stream flow at least every 8 days.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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