This study was carried out to select optimal probability distribution based on design accumulated monthly mean inflow from the viewpoint of drought by Gamma (GAM), Generalized extreme value (GEV), Generalized logistic (GLO), Generalized normal (GNO), Generalized pareto (GPA), Gumbel (GUM), Normal (NOR), Pearson type 3 (PT3), Wakeby (WAK) and Kappa (KAP) distributions for the observed accumulative monthly mean inflow of Chungjudam. L-moment ratio was calculated using observed accumulative monthly mean inflow. Parameters of 10 probability distributions were estimated by the method of L-moments with the observed accumulated monthly mean inflow. Design accumulated monthly mean inflows obtained by the method of L-moments using different methods for plotting positions formulas in the 10 probability distributions were compared by relative mean error (RME) and relative absolute error (RAE) respectively. It has shown that the design accumulative monthly mean inflow derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in WAK and KAP distributions were much closer to those of the observed accumulative monthly mean inflow in comparison with those obtained by the method of L-moment with the different formulas for plotting positions in other distributions from the viewpoint of RME and RAE.
A simulation model for reservoir sizing was developed to be applied in a region with insufficient hydrological data. Reservoir storage balance equation was formulated on a monthly basis. Gajiyama equation was generalized to estimate monthly reservoir inflow more accurately. Monthly evaporation equation on a reservoir water surface was introduced , which was functioned with monthly mean temperature. Generalized Gajiyama equation was applied to estmate reservoir inflow of the Sayeon dam. Nash-Sutcliffe's model efficiency was 0.793. Using developed model for reservoir sizing, water supply capacity was analyzed with 118.000㎥/day on the Sayeon dam. This showed a reasonable result as compared with 110000㎥/day in other technical report. For general application of developed model, a virtual reservoir was considered and its dta of surface area and volume by elevation was prepared using DEM. Using the model, size of reservoir was determined and water supply capacity was anlayzed on a virtual reservoir.
본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.
Seasonal changes of aquatic environmental factors, phytoplankton biomass and primary productivity were investigated in the Jido pond (a phytoplankton proliferating pond) from August 1982 to October 1983. Secchi disc transparency, pH, alkalinity and inorganic nitrogen concentration ranged 24~105cm, 7.5~10.6, 50~175mgCaCO3/l 0.1~4.0mgN/l, respectively. The minimum values of transparency, alkalinity and inorganic nitrogen concentration and the maximum value of pH were obtained during the phytoplankton proliferating season. The phytoplankton biomass changed in the range of 51~1146mgchl/m3 with considerable fluctuations but maintained fairly constant in winter. Themaximum and minimum rates of monthly carbon inflow (net primary production) of the phytoplankton community attained 1190gc/m2 in August 1982 and 68g/m2 in February 1983, respectively. The annual rates of inflow and outflow from August 1982 to July 1983 were 7.384 and 7.396kgc/m2, respectively. Turnover rate of phytoplankton carbon and efficiency of radiation of the phytoplankton community varied in the ranges of 60~130%/day (annual mean, 90%/day) and 0.9~11.2% (annual mean, 6.3%), respectively.
For the determination of a reservoir capacity Rippl's mass-curve method has long been used with the past river flow data assuming the same flow records will be repeated in the future. This study aims to find out a better method for determining the reservoir capacity by employing the analytical theory based on the stochastic process. For the present study the synthetic generation methods of Thomas-Fiering type was used to synthetically generate 50 years of monthly river inflows to three single-purpose reservoirs and three multi-purpose reservoirs. The generated sequences of monthly flows were analyzed based on the range concept. With the optimum operation rule of the reservoirs as the one which maximizes the water-use downstream the waterrelease from the reservoir was determined and with due consideration to the mean inflows and the range of monthly flows the required reservoirs capacity was stochastically determined. It was possible to repersent the so-determined reservoir capacity in terms of the mean monthly inflows and the number of subseries in the determination of ranges. It is suggested that the result obtained in this study would be applied to approximately estimate, in the stage of preliminary design, the required capacity of a reservoir in question with the limited information such as the mean monthly inflow and the period of reservoir operation.
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.
The goal of the present research was to develop a mean to determine indices of drought warning and emergency necessary to manage drought and establish water supply contingency plan for the municipal and industrial water supply system in urban areas. To do this, we worked on the Sayun catchment which is the main water source of Ulsan and used measured hydrologic data (storage, inflow, supply, outflow) from 1980 to 1996. The indices of drought calculated by the method of Phillips drought index based only on monthly precipitation do not pertinently represent drought phenomena in case water supply is from dam or reservoir in an urban area. Therefor, we developed the drought index technique including inflow, storage, outflow and supply which are the chief factors of drought management. The result showed that the method of Phillips drought index considering the capacity of water supply was excellent when applied to practical drought phenomena.
The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.
저수용량을 결정하기 위한 Rippl의 누가곡선법은 과거의 유량자료가 미래에 동일한 기록으로 반복되리라는 가정하에 오랫동안 사용되어 왔다. 본 연구의 목적은 추계학적 이론에 의한 저수용량을 결정하는 더 좋은 방법을 찾아내는데 있다. 그러므로 본 논문에서는 3개의 다목적 댐과 3개의 단일목적댐에 대한 하천의 월 유량을 Tomas-Fiering 법으로 모의발생하였으며 모의발생된 월 유량은 Range 개념으로 해석하였다. 또한 물의 이용을 최대화하는 저수지의 최적운영 법칙을 이용함으로서 저수지로 부터의 유출량을 결정하고 월 유량의 Range와 평균 유입량을 적절하게 고려함으로서 필요한 저수용량은 추계학적으로 결정하였다. 그러므로 본 연구에서 얻어진 결과는 기본설계 단계에서 제한된 자료, 즉 저수지의 운영기간과 월 평균유량을 가지고 필요한 저수지의 용량을 근사적으로 구할 수 있다.
Decision making strategies should consider both adaptiveness and robustness in order to deal with two main characteristics of climate change: non-stationarity and deep uncertainty. Especially, robust strategies are different from traditional optimal strategies in the sense that they are satisfactory over a wider range of uncertainty and may act as a key when confronting climate change. In this study, a new framework named Robust Stochastic Dynamic Programming (R-SDP) is proposed, which couples previously developed robust optimization (RO) into the objective function and constraint of SDP. Two main approaches of RO, feasibility robustness and solution robustness, are considered in the optimization algorithm and consequently, three models to be tested are developed: conventional-SDP (CSDP), R-SDP-Feasibility (RSDP-F), and R-SDP-Solution (RSDP-S). The developed models were used to derive optimal monthly release rules in a single reservoir, and multiple simulations of the derived monthly policy under inflow scenarios with varying mean and standard deviations are undergone. Simulation results were then evaluated with a wide range of evaluation metrics from reliability, resiliency, vulnerability to additional robustness measures. Evaluation results were finally visualized with advanced visualization tools that are used in multi-objective robust decision making (MORDM) framework. As a result, RSDP-F and RSDP-S models yielded more risk averse, or conservative, results than the CSDP model, and a trade-off relationship between traditional and robustness metrics was discovered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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