본 연구에서는 IPCC가 발간한 AR5 의 시나리오 중 임의로 선택된 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오가 용담댐 유역과 호내의 유량과 수질변화에 미치는 영향을 분석 및 그 방법론을 수립하기 위해서 SWAT 모델과 CE-QUAL-W2 모델을 차례로 사용하였다. 기후변화 시나리오는 용담댐 유역에 대해 상세화 된 자료 를 사용하였으며 2016~2095년의 기간을 2016~2035년, 2036~2065년 그리고 2066~2095년의 세 가지의 기간으로 구분하고 또한 각 연도별로 5월과 10 월 사이의 우기(Wet Season)와 11월과 4월 사이의 건기(Dry Season)로 또한 구분하여 분석하였다. 전체 모의 기간에 대해 산술평균한 용담댐 유역의 유량과 TSS 및 TP는 RCP 4.5가 RCP 8.5 보다 큰 것으로 나타나고 TN의 경우 다른 경향을 나타내었다. 반면, 모델의 예측결과를 기간별 또는 연중 강우특성별로 구별하여 분석한 경우에는 각 경우마다 서로 다른 결과를 나타내고 있다. 기후변화 시나리오가 진행됨에 따라 전반적으로 강우일수는 감소하고 강우강도는 증가하여 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 홍수기에는 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 특성을 나타내었다. 상기와 동일 한 기간에 대해 SWAT 모델에서 생성된 유역의 자료를 CE-QUAL-W2 모델의 경계조건으로 사용하여 용담댐의 수질변화특성을 모의하였다. TSS와 TP농도는 하절기 강우량의 증가에 따라 특히, 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었으나, 고형물질에 잘 흡착되지 않는 TN은 다른 경향이 나타났다. 따라서 기후변화에 의한 장래의 유량 및 수질 변화는 전반적인 경향과 더불어 지역적, 시기적 특성을 또한 반영하여 분석하는 것이 바람직하다고 판단되며 이에 따라 갈수 및 홍수에 의한 시기별, 지역별 유량 및 수질 관리 대책이 별도로 필요할 것으로 판단된다.

가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무 엇보다 중요하다. 특히 생·공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에 서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저 수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수 량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6～t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

최근 기상변화에 의한 집중호우는 하천의 통수능력을 초과하는 홍수를 발생시키고 있다. 하천의 폭이 제한된 상태에서 이러한 초과 홍수에 대비할 수 있는 관리방법은 제방증고, 저류지 및 방수로 건설, 하상 준설 등을 생각할 수 있다. 천변저류지인 화순홍수조절지는 저류지와 수위조절을 위한 제수문이 설계되어 있다. 본 연구는 저류지 운영시간동안 일정 홍수량만을 배제해야 할 상황에 대해 설계의 적정성을 수리모형실험을 통해 검토하였다. 검토결과 저류지 유입부의 횡월류위어 월류량은 설계상의 월류량을 초과하였고, 제수문 1.1 m 개방시 설계유량(326 m3/s)을 방류할 수 있는 것으로 나타났다. 설계유량 방류시 제수문 직하류에 7.19 m/s의 고유속은 baffle block을 설치할 경우 3.3 m/s까지 저감시킬 수 있는 것으로 검토되었다.

A accurate reservoir inflow is very important as providing information for decision making about the water balance and the flood control, as well as for dam safety. The methods to calculate the inflow were divided by the directed method to measure streamflow from upstream reservoirs and the indirected method to estimate using the correlation of reservoir water level and release. Currently, the inflow of multi-purpose dam is being calculated by the indirect method and the reservoir water level to calculate the storage capacity is being used by centimeters(cm) units. Corresponding to the storage volume of 1cm according to scale and water level of multi-purpose dam comes up to from several 10 thousand tons to several million tons. If it converts to inflow during 1 hour, and it comes to several hundred ㎥/sec(CMS). Therefore, the inflow calculated on the hourly is largely deviated along the water level changes and is occurred minus value as the case. In this research, the water level gage has been developed so that it can measure a accurate water level for the improvement for the error and derivation of inflow, even though there might be various hydrology and meteorologic considerations to analyse the water balance of reservoir. Also, it is confirmed that the error and the standard derivation of data observed by the new gage is decreased by 89,6% and 1/3 & 87% and 2/3 compared to that observed by the existing gage of Daecheong and Juam multi-purpose dam.

여름철 홍수시 성층화된 저수지로 유입하는 하천수는 저수지 표층수에 비해 낮은 수온과 높은 부유고형물질(SS) 농도를 가지므로 주변수에 비해 상대적으로 높은 밀도를 가지게 된다. 이러한 밀도차로 인해 형성된 밀도류의 저수지 내 진행과정은 수질과 수생태계에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 하천수 밀도류의 거동분석은 저수지 수질관리를 위한 현장조사의 최적화, SS와 영양염류 등 오염물질의 이송 확산 해석에 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 기존 연구를 통해

본 연구의 목적은 금강수계의 가장 효율적인 가중치를 찾을 수 있는 절차를 제시하는 것이다. 일반적으로 다목적 최적화 모형의 결과는 목적함수에 부여된 가중치에 크게 좌우되는 경향이 있다. 특히 다목적 저수지 운영 문제의 경우는 어떤 유입량 시나리오가 적용되느냐에 따라 그에 적합한 가중치가 크게 달라질 수 있다. 따라서 유입량의 변동성을 감안해서 저수지 운영자에게 적합한 초기 가중치를 적용하는 것은 매우 큰 의미가 있다. 이에 본 연구는 유입량의 불확실성을

This study focuses on analyzing the inflow characteristic of contaminants of city water that flows into a main water system like a reservoir, and intends to provide basic data which can be efficiently reflected on water quality management policy and decision making of a reservoir. The conclusion obtained from the analysis of the inflow of a main water system by analyzing the inflow property of city water contaminants is as follows. In the case of Chungju-cheon stream which is the city water, pollution load from the basic outflow is low when it rains, and with high load of basic outflow during the dry season, due to the discharge of pollutants from the city, the quality of water becomes worse. In the case of Chungju-cheon stream, average BOD is 4.53mg/ℓ when it rains, and the contaminants increase and flow in about 7.8% compared to the average BOD during the average ‧ droughty season. The average SS concentration in water is 798.67mg/ℓ and increased 97.2% compared to the average ‧ droughty season.

본 연구에서는 GDAPS(T213) 중기 기상 수치예보 자료를 활용한 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 개발하여 미래에 발생할 수 있는 댐 유입량의 중장기적 확률예측을 위해 초과 확률구간별 댐 유입량을 예측하고 RPSS 검증기법으로 예측결과의 정확도를 분석하였다. 개발된 ESP시스템을 적용한 결과 일단위 개념의 확률예보는 높은 불확실성을 내포할 수 있고, 중장기 확률예보에 초점을 맞추어 1, 3, 7일 등의 예측시

본 연구에서는 소양강 유역을 대상으로 중장기 확률론적 댐 유입량 예측을 위해 30년 동안의 일단위 장기유출 해석을 수행하였다. 유출모형의 입력자료를 구축하기 위해 Anderson의 융설모형으로 적설에 대한 융설량을 계산하였고, Penman의 혼합기법으로 잠재증발량을 산정하였다. 또한, 기존 TOPMODEL의 적용 유역면적의 제약성을 극복하기 위해 대상유역을 적정 소유역으로 구분하고 운동파 하도홍수 추적기법을 통해 대유역 유출량을 계산할 수 있는 준분포형

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 industrial 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㎍/ℓ , 1.6∼2.7㎎ N/ℓ, 258∼448㎍ P/ℓ , 26.9∼80.7 ㎍/ℓ, 1.0∼2.4 ㎎ N/ℓ and 74∼239㎍ P/ℓ 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 began on July 1997. This action was caused to variable of algal flora as well as improvement 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 minimum of dinoflagellate and Eutreptiella gymnastics 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 algal species seasonally.

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한