As part of the Four Major Rivers Restoration Project, multifunctional weirs have been constructed in the rivers and operated for river-level management. As the weirs play a role in draining water from tributaries, the aim of this study was to determine the influence of the weirs on the water level of the Nam River, which is one of the Nakdong River's tributaries. Self-organizing maps (SOMs) and a locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) technique were applied to analyze the patterns and trends of water level and quality of the Nakdong River, considering the operation of the Changnyeong-Haman weir, which is located where the Nam River flows into the Nakdong River. The software program HEC-RAS was used to find the boundary points where the water is well drained. Per the study results at the monitoring points ranging between the junction of the two rivers and 17.5 km upstream toward the Nam River, the multifunctional weir influenced the water level at the Geoyrong and Daesan observation stations on the Nam River and the water quality based on automatic monitoring at the Chilseo station on the Nakdong River was affected strongly by the Nakdong River and partly by the Nam River.
The purpose of this study is to develop dynamic-stochastic models that can forecast the inflow into reservoir during low/drought periods and flood periods. For the formulation of the models, the discrete transfer function is utilized to construct the deterministic characteristics, and the ARIMA model is utilized to construct the stochastic characteristics of residuals. The stochastic variations and structures of time series on hydrological data are examined by employing the auto/cross covariance function and auto/cross correlation function. Also, general modeling processes and forecasting method are used the model building methods of Box and Jenkins. For the verifications and applications of the developed models, the Chungju multi-purpose reservoir which is located in the South Han river systems is selected. Input data required are the current and past reservoir inflow and Yungchun water levels. In order to transform the water level at Yungchon into streamflows, the water level-streamflows rating curves at low/drought periods and flood periods are estimated. The models are calibrated with the flood periods of 1988 and 1989 and hourly data for 1990 flood are analyzed. Also, for the low/drought periods, daily data of 1988 and 1989 are calibrated, and daily data for 1989 are analyzed.
A water source heat pump (WSHP) system is regarded as an energy-efficiency heating and cooling supply system for buildings due to its high energy efficiency and low greenhouse gas emissions. Recently, water sources such as river water, lake water, and raw water are attracting attention as heat sources for a heat pump system in Korea. This paper analyzed the applicability of a river water source heat pump system (RSHP). The river water temperature level was compared with the outdoor air and ground temperature levels to present applicability. In addition, the cooling and heating performance were compared through a simulation approach for the RSHP and a ground source heat pump (GSHP) applied to a large-scale office building. To compare the temperature level, the actual data were applied to the river water and the outdoor air, while the simulation results were applied to the ground circulation water. The results showed that the change in river water temperature throughout the year was similar to the change in outdoor air temperature. However, unlike the outdoor air temperature, the difference between the hourly and daily average river water temperatures was not large. The temperature level of river water was lower during the heating season and somewhat higher during the cooling season than that of the ground circulation water. Finally, the performance of the RSHP system was 13.4% lower than that of the GSHP system on an annual-based.
Global warming under the influence of climate change and its direct impact on glacial and sea level are known issue. However, there is a lack of research on an indirect impact of climate change such as coastal structure design which is mainly based on a frequency analysis of water level under the stationary assumption, meaning that maximum sea level will not vary significantly over time. In general, stationary assumption does not hold and may not be valid under a changing climate. Therefore, this study aims to develop a novel approach to explore possible distributional changes in annual maximum sea levels (AMSLs) and provide the estimate of design water level for coastal structures using a multiple non-crossing quantile regression based nonstationary frequency analysis within a Bayesian framework. In this study, 20 tide gauge stations, where more than 30 years of hourly records are available, are considered. First, the possible distributional changes in the AMSLs are explored, focusing on the change in the scale and location parameter of the probability distributions. The most of the AMSLs are found to be upward-convergent/divergent pattern in the distribution, and the significance test on distributional changes is then performed. In this study, we confirm that a stationary assumption under the current climate characteristic may lead to underestimation of the design sea level, which results in increase in the failure risk in coastal structures. A detailed discussion on the role of the distribution changes for design water level is provided.
우리나라 연안의 12개 주요항만-인천, 군산, 목포, 대흑산도, 제주, 여수, 진해, 부산, 포항, 울산, 묵호, 속초항의 이용가능한 1979년까지의 장기조위관측 자료가 정비되어 철저한 분석이 수행되었다. 교통부 수로국이 제공한 주요항만의 매시간별 검조자료는 일연의 조위자료 편집체계를 이용하여 매시간별 관측시계열, 조위시계열 및 비조위시계열로 구성되어 해면연구를 위한 기초자료근거를 수립하였다. 첫 단계로 각 항만의 조위분석이 연별로 확장조화분석법에 의해 수행되어 판별가능한 분조들의 조화상수들이 제시되었으며 또한 각 항만의 해면연계, 해면빈도분포, 해면노정곡선이 착시되었으며 초기결과가 토의되었다. 본 연구는 교통부 수로국의 해면변화조사사업 및 건설부 국입지리원의 일등수준강 조정사업의 일환으로서 수행되었는데 해면변화 및 조석연구를 위한 기초자료를 제공하는데 기여할 것이다.
Recently severe drought caused the water shortage around the western parts of Chungcheongnamdo province, South Korea. A Diversion tunnel from the Geum river to the Boryong dam, which is the water supply dam for these areas has been proposed to solve this problem. This study examined hydraulic impacts on the Geum river associated with the diversion plan assuming the severe drought condition of 2015 would persist for the simulation period of 2016. The hydraulic simulation model was verified using hydrologic and hydraulic data including hourly discharges of the Geum river and its 8 tributaries, fluctuation of tidal level at the mouth of the river, withdrawals and return flows and operation records of the Geum river barrage since Feb. 1, 2015 through May 31, 2015. For the upstream boundary condition of the Geum river predicted inflow series using the nonlinear regression equation for 2015 discharge data was used. In order to estimate the effects of uncertainty in inflow prediction to the results total four inflow series consisting of upper limit flow, expected flow, lower limit flow and instream flow were used to examine hydraulic impacts of the diversion plan. The simulation showed that in cases of upper limit and expected flows there would be no problem in taking water from the Geum river mouth with a minimum water surface level of EL(+) 1.44 m. Meanwhile, the simulation also showed that in cases of lower limit flow and instream flow there would be some problems not only in taking water for water supply from the mouth of the Geum river but also operating the diversion facility itself with minimum water surface levels of EL(+) 0.94, 0.72, 0.43, and 0.14 m for the lower limit flow without/with diversion and the instream flow without/with diversion, respectively.
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.
본 연구에서는 2006년 7월 10일경 한반도에 영향을 미친 태풍 에위니아가 진행하는 동안 GPS/MET 기술을 이용하여 한반도의 GPS 가강수량의 시공간적 변화량을 계산하였다. 22개소의 GPS 상시관측소를 이용하여 1시간 간격의 대류권의 건조지연량과 습윤 지연량을 산출하고 지상기상관측 정보를 이용하여 가강수량으로 환산하였다. 가강수량으로 환산하기 위하여 가중 평균 기온식은 기존의 한국형 가중 평균 기온식 결정 연구에서 제시된 식을 적용하였다. 보다 정확한 GPS 가강수량의 결정을 위하여 기압 정보를 역해면 경정하여 관측소 해발고도상의 기압으로 환산하여 적용하였다. 최종적으로 GPS 가강수량도를 작성하여 태풍 에위니아 진행 동안 MTSAT 수증기 영상 및 레이더 영상과 함께 시공간적 변화를 비교하였다.
Recently irrigation reservoir has been developed to perform multipurpose function. To get a maximum effect it requires to establish optimal management system for irrigation reservoir in drought and flood season. Especially we dealt with optimal flood control system for irrigation reservoir in this study. This system consists of real-time rainfall data via online system, real-time flood forecasted by SCS method in hourly basis, storage volume by water balance equation, optimal releasing discharge from the gate, the water level in right downstream, and calculation of innundated area, depth, and time using GIS, and amount of flood damages. If we consider the relation of these sub module reasonably, we can reach the optimal flood control to minimize flood damage
The purpose of this study is to determine the optimal groundwater yield for a small rural watershed, which is necessary for effective groundwater management. The study area$(3.89km^2)$ is located in Kyungpook Sangju Yangchon-dong and hourly groundwater level in an observation well is observed and the data are used to verify the visual MODFLOW model. The groundwater model is applied in the same area to obtain optimal yield for 1992 and 1994, 1982. The optimal yield in this experimental watershed ranged $12.5\%\;to\;14.0\%$ of the annual infiltration rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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