Engineering

Korean Journal of Agricultural Science. 1 December 2024. 699-714
https://doi.org/10.7744/kjoas.510422

ABSTRACT


MAIN

  • Introduction

  • Materials and Methods

  •   격자형기반 분포형 수문모형

  •   저수지 운영 모의기법

  •   여수로-방류곡선식 개발

  •   모델구축

  •   모델검증

  • Results and Discussion

  • Conclusion

Introduction

기후변화로 인해 기온, 강수, 증발산 등 수문순환 요소들이 급변하고 있으며 기후 시스템의 변화는 과거에 발생하지 않았던 기상이변 현상, 즉 비정상적인 기후로 설명되는 극한기상사상의 출현을 유발한다(Kim et al., 2011). 이러한 극한 기상 사상의 증가는 수공구조물의 안전성을 위협하고 있으며 홍수예보에 많은 어려움을 초래하고 있다(Lee et al., 2020). 재해연보에 따르면, 지난 10년간 자연재해 피해 중 홍수와 관련된 피해액은 전체 피해액의 90%를 차지하고 있어 이에 체계적인 홍수 예측 및 예보 시스템을 위해서는 우량, 수위, 유량, 강우레이더 자료 등 수문관측자료의 실시간 계측 및 수집이 중요하다(Lee and Lee, 2016; Yoon et al., 2023). 하지만 전국적으로 17,699개소가 산재되어 있는 농업용저수지에 대해서는 모든 저수지를 계측하는 것에 현실적인 한계가 있다(Kang et al., 2019; Jeon et al., 2024). 또한 저수지의 상류에 해당하는 하천의 유량을 측정 했을지라도, 모든 지류에서 수량을 고려하기 어려우며 물수지 방정식에 근거하여 간접적으로 유입량을 추정하고 있어 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다(Song et al., 2017). 따라서 농업용 저수지의 유입량 추정에는 강우-유출 모형의 사용이 필수적이라 할 수 있다.

이에 지난 수십 년간 저수지 유입·유출량 산정을 위해 다양한 모형이 적용되어 왔다(WMO, 1992; Singh, 1955; Singh and Woolhiser, 2002). 대표적으로는 과거로부터 한국농어촌공사에서는 농업용 저수지의 유입량 추정을 위해 HOMWRS (hydrological operation model for water resources system) 모형의 유입량 산정 모듈인 DIROM (daily irrigation reservoir operation model) 모형을 사용하고 있다(MAFRA, 2015; KRC, 2016). DIROM 모형은 Sugawara의 4단 Tank 모형을 우리나라 농업용 저수지의 유역 특성에 맞게 수정한 3단 Tank를 수정하여 적용하고 있으며, 모형의 매개변수는 유역면적, 토지이용별 면적비율 등에 의한 회귀식으로 결정하여 미계측유역에 널리 사용되고 있다(Jang, 2003). 하지만 이 모형은 이수목적으로 개발되어 일단위 유출단위에만 적용될 수 있으며. 홍수 시 방류에 대한 매커니즘이 명확하지 않아 홍수사상에 대한 적용은 어렵다. 또한 유역의 복잡한 특성과 비선형적인 특성을 갖는 수문유출해석을 위해 저수지 유입량 산정에 인공신경망 모형 등을 활용한 기계학습이 적용된 예가 있다(Jain et al., 1999; Xu and Li, 2002). 하지만 기계학습은 결과에 대한 데이터가 충분하지 않으면 학습이 되지 않으며, 일반적으로 수문분야에서 전이학습에 대한 적용성이 낮은 것으로 알려져 있다(Jang et al., 2007). 따라서 농업용저수지와 같은 미계측 유역에 적용되기는 어려운 실정이다.

위 내용과 같이 저수지의 유입량을 재현하려는 모형 및 연구(Lee and Noh, 2010; Noh and Lee, 2011)는 다수 존재하나, 미계측유역을 가지고 있는 농업용저수지의 유입량과 방류량을 재현하고자 하는 연구는 극히 제한적이다. 이에 본 연구에서는 분포형 수문모형과 저수지 모의운영기법을 적용하여 홍수기 농업용 저수지의 유입량 및 방류량을 추정하고자 하였다. 유역의 특성을 반영할 수 있는 격자기반 분포형 수문모형을 적용하였으며 저수지 모의운영기법으로는 널리 활용되는 Auto ROM (automatic reservoir operation method)기법을 적용하였다. 또한 농업용 저수지 대부분은 위어는 자연월류 형태의 측수로형 여수로 형태로 되어있어 위어정고 이상의 수위에서 방류량을 측정 가능하기 때문에 방류량 계측이 어려워 관측자료 기반의 여수로 방류곡선식이 존재하는 곳이 거의 없다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 가상의 여수로 방류곡선식을 적용하여 이의 적용성을 테스트 하였다.

Materials and Methods

격자형기반 분포형 수문모형

본 연구에서는 Park과 Hur (2008)가 개발한 K-water distributed runoff model (K-DRUM)을 사용하였다. K-DRUM 모델은 과거로부터 다수의 연구자들에 의해 널리 활용되어 검증된 바 있다(Park and Hur, 2010; Park et al., 2013; Hur et al., 2016, 2018; Kim et al., 2019). 이 모델은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름 세 층을 고려한다. 표면 및 하도에는 운동파 방법을 적용하고, 더 나아가 유역의 유출량을 강우량에 따라 설정한 후 각 격자의 특성값을 통해 순차적으로 계산하는 구조를 사용한다(Fig. 1). 수직적 구조에서 A - B 층에서의 유출량은 하천으로의 흐름을 따르고, C 층은 하천 흐름에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정한다. 각 층 유출 분석을 위한 지배 방정식은 식(1), (2), (3)과 같다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F1.jpg
Fig. 1.

Concept of K-water distributed runoff model (K-DRUM) model.

(1)
ht+(vh)x=R-I
(2)
v=1nh2/3S1/2
(3)
ht+So1/2nh5/3x=R-I

여기서, t는 시간(s), x는 상류단에서의 거리(m), h는 수심(m), v는 유속(m·s-1), n은 Manning의 조도계수, S는 하상경사, S0은 초기 하상경사, R은 강우량(mm·hr-1), I는 침투량(m3·hr-1)으로 표현된다. 강우발생시 토양내부로의 침투강도를 계산하기 위한 Green-Ampt 식은 식(4)와 같다.

(4)
Ft=kst+ψ(θs-θ0)ln(1.0+Ftψ(θs-θ0)),ft=ks(1.0+ψ(θs-θ0)Ft)

여기서, Ftt시간에서의 누가침투량(m), ks는 유효투수계수(m·s-1), t는 계산시간 간격(sec), ψ는 습윤선 흡입수두(m), θs는 포화함수비, θ0는 초기 함수비, ftt시간에서의 침투강도(m·sec-1)를 나타낸다.

저수지 운영 모의기법

국내 댐 및 저수지는 갈수기에는 물부족에 대비하며 홍수기에는 하류부의 홍수피해를 저감하기 위해 최대 홍수량을 저장하여 댐 안전을 도모하고 있다. 이러한 댐 및 저수지 운영은 그 목적과 기능에 따라 일반적으로 비활용용량과 활용용량으로 구분할 수 있다. 비활용용량은 사수용량과 비상용량으로 운영되며 활용용량은 이수용량과 홍수조절용량으로 구분된다(Chae et al., 2018). 이러한 댐 및 저수지 운영에 따른 저수용량 분포는 Fig. 2와 같다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F2.jpg
Fig. 2.

Dam discharge water level standard (ME, 2019).

비활용용량은 댐 바닥에서 저수위까지의 용량을 나타내며, 이용량은 일반적인 물 공급 설계계획에는 포함되지 않으므로 댐 운영규칙에 반영하기가 여렵다. 따라서 활용용량에 포함되어 있는 이수용량과 홍수조절용량을 통합한 댐 운영규칙을 사용하고 있다(Kim and Kim, 2005; Yi and Kwon, 2005; Kang et al., 2006). 댐 운영에서 이수용량은 다양한 목적에 따라 설정된 계획방류량을 의미 있다. 생활용수, 공업용수, 농업용수, 하천유지유량을 포함하고 있다. 댐 운영시 홍수조절량은 댐 건설시 설계빈도에 해당하는 홍수량 유입을 가정하여 홍수 및 비홍수기 기간의 댐 수위를 계획한다. 홍수기 기간 동안 홍수량은 계획홍수위를 넘어가지 않도록 계획하고 있으며 비홍수기에는 만수위를 유지하도록 유입량을 저류하도록 계획되어있다.

이러한 댐 운영규칙을 반영한 댐 운영절차의 구축 방법은 모의방법과 최적화방법으로 나뉜다. 저수지 모의운영 기법은 최적해를 구하기는 어렵지만 복잡한 수리구조물의 문제를 간단하게 처리하는데 적합하다. 이와 같은 방법은 수자원 시설의 현재 상태와 운영과정을 비교적 자세히 표현할 수 있어 저수지 운영 및 대안 평가에 일반적으로 많이 사용된다(Lee et al., 2013; Hong et al., 2023). 저수지 운영모의 기법에는 LDR (linear decision rule), Spillway 운영 곡선 방법, ROM (reservoir operation method)이 있다. LDR과 Spillway 운영 곡선 방법은 ROM에 비해 홍수 시 홍수 조절 효과를 통합할 수 있는 능력이 낮기 때문에 주로 저수지 운영 방법으로 사용되지 않는다. ROM은 댐 유역의 홍수와 비홍수 기간을 구분하고 기상 특성을 통합하며 물의 흐름과 양을 고려하여 댐 운영을 적용하는 대표적인 방법이다. 이 방법은 주로 수문 분석 및 홍수 조절에 사용된다(Ha et al., 2020; Kim et al., 2022). ROM기법에는 댐 수위가 최대 용량에 도달했을 때 수문을 완전히 여는 기능을 갖춘 Auto ROM과 홍수유입수문 곡선을기반으로 댐 수위가 홍수위에 도달하도록 방류량을 조절할 수 있는 Technical ROM (technical reservoir operation method)이 있다. 2가지 방법 모두 댐 수위에 따른 방류량을 모의할 수 있으나 Technical ROM은 예측되는 시점을 기준으로 유입수문곡선도가 시간에 따라 변함으로 시계열 분석에 어려움이 있다. 또한 댐 유입량의 일정 비율 방류하고 최대 유량에 도달했을 때 일정량을 방류할 수 있는 Rigid ROM (rigid reservoir operation method)과 댐 수위에 따라 미리 정해진 방류량으로 여수로 방류능력 곡선식을 통해 홍수조절 할 수 있는 SRC ROM (spillway rule curve reservoir operation method)이 있다. Rigid ROM은 유입량 일정비율을 방류하는 것으로 정확한 방류량을 재현하는 것에 제한적이며 SRC ROM은 Auto ROM과 같이 여수로방류능력 곡선식을 통해 방류량을 모의 할 수 있으나 차이가 많은 홍수량이 유입하는 경우 홍수진행 상황을 적절히 반영하지 못하는 한계가 있다. 반면에 최적화 방법은 다양한 대안 중 가장 좋은 대안 솔루션을 제공하여 최적의 저수지 운영을 촉진할 수 있으나 변수의 수와 선택된 대안은 수학적 가정에 기반을 두고 있어 실제 상황을 유연하게 반영하는 데 어려움이 있다.

따라서 본 연구에서는 저수지의 홍수량 유입에 따른 저수지 유입량과 수위 모의를 기반으로 수문조절을 통해 정확한 홍수방류량 모의를 할 수 있는 Auto ROM 기능을 분포형 수문모형에 추가하였다. 그리고 저수지의 운영 방식을 높은 정확도로 재현하기 위해 저수지의 취수공급량을 적용하였다.

Auto ROM은 저수지의 수위가 만수위보다 낮을 때 유입량을 저장하여 저수용량을 확보하고 만수위에 도달하면 만수위에서 더 이상 상승하지 않도록 방류하여 댐의 안정성을 보장한다(Fig. 3). 이에 따라 만수위 이상의 방류량은 수문 및 여수로 방류량 곡선을 기준으로 유입량을 모두 방류하여 만수위를 유지하도록 구성하였다. 또한 만수위 이하의 방류량은 연 취수량을 반영하도록 하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F3.jpg
Fig. 3.

Reservoir operation rule based on Auto ROM (automatic reservoir operation method) technique.

여수로-방류곡선식 개발

다목적 댐과 대댐과는 달리 농업용 저수지는 전국적으로 17,500여개가 분포하고 있어 수문계측시 설치 및 운영에 소요되는 비용이 과다하여 모든 저수지에 대한 계측자료 확보하기 어렵다(Lee et al., 2018). 하지만 저수지의 여수로 방류는 수문위어의 특성을 고려해 방류량을 추정할 수 있다.

저수지의 여수로 방류는 측수로 형식의 예연위어로 구축되어 일반적인 방류 형태와 달리 횡월류형태로 방류되기 때문에 De Marchi (1934)의 횡월류위어의 월류량 산정 공식을 적용할 수 있다.

횡월류위어의 흐름의 개념도는 Fig. 4와 같다. Fig. 4에서 Q는 본류유량(m3·s-1), Qw는 횡월류유량(m3·s-1), yu는 위어 상류수심(m), yd는 위어 하류수심(m) w는 위어높이(m)이다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F4.jpg
Fig. 4.

Conceptual of transverse weir flow.

(5)
dydx=S0-Sf(αQgA2)(dQdx)1-(αQ2BgA3)
(6)
q=-(dQdx)=(dQwdx)=23CM2g(y-w)3/2

De Marchi (1934)는 위 예연위어 1차원 흐름 식(5)에서 S0-Sf=0α=1을 가정하여 횡월류위어의 월류량에 대하여 다음 식(6)과 같이 정리하였다.

식(5)에서 S0는 본류의 하상경사, Sf는 본류의 에너지경사, Q는 본류유량(m3·s-1), x는 흐름방향, y는 본류의 수심(m), A는 본류의 흐름단면적(m2), B는 본류(방수로)의 하폭(m), g는 중력가속도이다.

식(6)에서 q는 위어의 방류량(m3·s-1), Q는 본류유량(m3·s-1), Qw는 횡월류유량(m3·s-1), CM은 유량계수 g는 중력가속도, y는 본류의 수심(m), w는 위어높이(m)이다.

그리고 삼각형 횡월류위어의 단위폭당 월류량은 다음 식(7)과 같이 나타낼 수 있다.

(7)
QTRI=815CTRI2gtanθ2(Y-w)5/2

여기서, QTRI는 삼각형 횡월류위어의 월류량, QTRI는 삼각형 횡월류위어의 유량계수, θ는 삼각형 횡월류위어의 각, Y는 횡월류위어부 본류의 평균수심, w는 위어높이(m)이다.

횡월류위어의 다양한 폭과 높이 등 기하학적 특성과 흐름조건을 고려하여 횡월류위어의 수리학적 거동과 유량계수 산정에 관한 연구(Subramanya and Awasthy, 1972; Ranga Raju et al., 1979; Hager, 1987; Cheong, 1991; Singh et al., 1994; Jalili and Borghei, 1996; Borghei et al., 1999)가 진행되었다.

여러가지 유량계수 산정공식을 제시하였지만 제시된 공식들은 상류 Froude수의 영향을 크게 받으며 실험조건이 다르기 대문에 편차가 매우 큰 것으로 나타났다(Swamee et al., 1994). 이에 Swamee 등(1994)은 상류 Froude수를 주요 변수로 고려하지 않고, 횡월류위어의 높이 w와 위어 상류단 수심 yu만을 중요 영향변수로 고려하여 유량계수 산정방식을 식(8)과 같이 제시하였다.

(8)
Ce=0.447[(44.7w49w+yu)6.67+(yu-wyu)6.67]-0.15

여기서, Ce식(6)에서의 CM와 동일한 의미를 가진다.

한편 Rhee와 Kim (2008)은 기존 연구(Subramanya and Awasthy, 1972; Ranga Raju et al., 1979; Hager, 1987; Cheong, 1991; Singh et al., 1994; Jalili and Borghei, 1996; Borghei et al., 1999) 에 비하여 폭인 넓은 실험수로를 사용하여 측정자료에 근거하여 최적회귀방정식을 식(9)와 같이 제시하였다.

(9)
CM=0.4657+0.4511(w/yu)-0.06477(L/B)+0.00751(L/yu)

여기서, CM은 유량계수, w는 위어높이(m), yu는 위어 상류수심(m), L은 위어의 월류 폭(m), B는 방수로의 폭(m)이다.

식(9)는 측정값과 계산된 월류량 평균오차가 5.7%로 나타나 비교적 잘 부합하는 결과를 보여주었다.

따라서 본 연구에서는 저수지의 여수로 방류곡선식을 개발하기 위해 저수지 여수로 방류 형태와 같이 횡월류 유량 산정방법을 적용하였다. 위어의 특성은 여수로 수문과 위어의의 규격을 반영하여 방류량을 산정하였다.

횡월류 계산시 적용되는 유량계수 CM은 월류량 산정에 큰 영향을 미치며, 위어의 기하학적 인자들에 큰 영향을 받는다. 그리고 선행연구에 적용된 사례와 저수지의 규격의 차이가 크기 때문에 저수지에 제시된 설계 최대홍수량에 맞추어 최적값을 찾아 적용하도록 하였다.

모델구축

연구대상지

본 연구에서는 실제 국내 저수지 유역에서의 적용가능성을 검토하기 위하여 이수 및 수문조절이 가능한 오어저수지가 포함된 냉천유역을 대상으로 선정하였으며, 냉천유역에는 모형을 검증할 수 있는 수문관측소가 없어 모형의 검증을 위해 수문관측 자료가 존재하는 태화강유역을 포함하였다. 태화강 유역 및 냉천유역의 강우 및 수위관측소 등 기본현황은 Fig. 5에 나타내었다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F5.jpg
Fig. 5.

Study area (Taehwagang & Neagcheon basin).

격자형 기반 분포형 수문모형 구축

격자 기반 분포형 수문모형을 냉천유역 및 태화강유역에 적용하기 위해 지형, 지질, 강우량, 관측수문자료 등 기초자료 구축이 필요하다. 모형구조와 계산시간의 균형을 고려하여 격자크기를 250 m해상도로 결정하였다. 수치지형도는 국토교통부 자료보관소(NGII, 2019)에서 제공받은 후, 250 m 해상도의 수치표고모형(DEM)으로 리샘플링 하였다. 토지이용 및 토양도 자료는 농촌진흥청(RDA, 2020)에서 제공받았다. 강우량 및 기상 자료는 유역 내에 위치한 포항시(현내리, 용기리), 경주시(달성교, 화산리, 국당리, 덕동, 시래동, 옥산리, 검단리, 서천교, 신평리), 울산(봉월초교), 포항 13개 강우관측소에서 확보하였다. 유역격자에 대한 포괄적인 강우량 자료를 생성하기 위해 역거리가중(IDW) 보간법을 사용하였다.

저수지 모의운영 방법 구축

오어저수지의 수위-저수용량 곡선식은 존재하지만 여수로-방류곡선식은 존재하지 않아 저수지의 시설제원 현황과 여수로 방류계획(Table 1)을 토대로 여수로 방류곡선식을 개발하였다.

Table 1.

O-eo reservoir spillway discharge plan.

Flood volume
(m3·sec-1)
Water overflow Spillway
Type Total length
(m)
Side channel length
(m)
Emergency water gate Total length
(m)
Spillway width
(m)
1,035.1 Side channel 160.0 35.0 3.0(B) × 3.0(H) × 2 224.0 40.0

오어저수지는 측수로식 물넘이 방수로를 통해 횡월류 형태로 방류를 시행하고 있다. 오어저수지의 방류형태는 3 m × 3 m 규격의 비상수문 2개를 통해 저수위 102.69 EL.m부터 105.69 EL.m까지 방류하고 있으며 폭 160 m, 경사도 0.02의 규격의 예연위어를 통해 저수위 104.23 EL.m부터 107.69 EL.m까지 방류를 시행하고 있다. 예연위어의 횡월류 유량은 접근수심 0.8 m, 월류수심 2.0 m일 때 폭 40 m 방수로를 통해 총 1,035.1 m3·s-1 홍수량을 방류하도록 설계되어 있다.

저수지 운영규칙은 오어저수지 내적제원(Table 2)에 따라 ‘저수지 운영 모의기법’과 같이 적용하였다. 저수지의 홍수기 시기의 유입 및 방류량을 추정하기 위해 저수지 계획홍수위(104.05 EL.m)와 홍수위(107.69 EL.m)를 적용하였으며 계획홍수위 이상의 방류량은 저수지의 수위-저수용량 내적제원에 따라 수위-저수용량 곡선식을 식 (10) 이용하여 산정하였다(Fig. 6).

(10)
QSP=ah5+bh4+ch3+dh2+eh+f

여기서, Qsp는 방류량이며, h는 저수위(EL.m)를 나타낸다. 계수는 위 식을 토대로 경향식을 4차식으로 작성하여 a는 0이며 b는 0.0000038297, c는 -0.0011205878, d는 0.1218441614, e는 -5.7717303504, f는 98.0271714797으로 설정하였다.

Table 2.

O-eo reservoir internal specifications.

Water elevation (EL.m) Reservoir area (m2) Water capacity (m3) Management water level
91.00 82,216 - Dead storage level
92.00 106,878 94,547 -
93.00 130,678 213,325 -
94.00 154,122 355,725 -
95.00 176,772 521,172 -
96.00 199,112 709,114 -
97.00 220,762 919,051 -
98.00 242,954 1,150,909 -
99.00 266,354 1,405,563 -
100.00 291,847 1,684,664 -
101.00 321,997 1,991,586 -
102.00 358,052 2,331,611 -
103.00 407,252 2,714,263 -
104.50 453,445 3,527,873 Flood water level
105.00 493,348 3,618,009 -
105.69 520,200 3,967,683 Normal high water level
106.00 531,249 4,130,657 -
107.00 567,074 4,679,819 -
107.69 592,075 5,079,725 Max water level

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F6.jpg
Fig. 6.

O-eo reservoir water level-storage capacity curve graph.

오어저수지의 여수로-방류곡선식이 존재하지 않아 오어저수지의 여수로 방류계획(Table 1)과 수문학적 안정성 검토결과(Table 3)를 토대로 수위-방류곡선식을 수위-저수용량 곡선식과 같이 식(6), (7)을 이용하여 식(10)과 같이 작성하였다.

Table 3.

Results of hydrological stability review of O-eo reservoir.

Division Rainfall
(mm)
Duration
(h)
Initial water level
(El.m)
Peak flood volume
(m3·s-1)
Maximum discharge
(m3·s-1)
Max water level
(El.m)
200 year
frequency
144.8 3 103.0 547.01 464.10 104.50
166.5 4 103.0 534.41 478.04 104.53
201.0 6 103.0 482.11 454.53 104.49
500 year
frequency
161.8 3 103.0 619.69 531.91 104.63
186.1 4 103.0 603.47 544.12 104.66
225.0 6 103.0 543.27 514.01 104.60

여수로 수문에서의 방류는 횡월류 유량을 산정하는 식(6)을 이용하였으며, 위어에서 방류는 위어의 형태가 삼각형 횡월류위어의 각 89°의 삼각위어 형태를 나타내고 있어 식(7)을 적용하였다. 횡월류 산정에 사용되는 유량계수 CM은 109.69 EL.m에서의 설계 최대 방류량 1,035.1 m3·s-1을 적용하여 최적값을 6.7432로 적용하였다. 식(6), (7)에서 산정된 유량을 토대로 식(10)과 같이 개발하였으며 계수는 a는 0.000396117이며 b는 -0.4245903258, c는 139.1312109156, d는 -20304.0106316205, e는 1387432.59977906, f는 -36336804.2411827으로 설정하였다(Fig. 7).

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F7.jpg
Fig. 7.

O-eo reservoir spillway discharge curve graph.

또한 오어저수지의 용수공급에 따른 저수용량을 고려하기 위해 오어저수지의 취수탑 계획(Table 4)에 따라 취수용량을 방류하는 것으로 모의하였다. 오어저수지의 취수량은 농업용수(0.7710 m3·s-1), 생활용수(0.0158 m3·s-1), 환경용수(0.0478 m3·s-1)를 포함한 총 0.8346 m3·s-1을 토대로 매초마다 0.83 m3·s-1의 용수를 방류하도록 하였다.

Table 4.

Plan for flow tower of the O-eo reservoir.

Division Type Flow (m3·s-1) Flow plan Flow Standard
Total Agricultural
water
Residential
water
Environmental
water
Number Standard
(m)
Height
(m)
Diameter
(m)
O-eo
reservoir
Water
tower
0.8346 0.7710 0.0158 0.0478 4 0.6 × 0.6 H = 24.9 D = 4.0

모델검증

홍수기의 유출량을 분석하기 위해 2022년 6월 1일 00시부터 2022년 9월 30일 23시까지의 기간으로 모의를 수행하였다. ‘연구대상지’에서 설명한 대로 냉천유역에는 수문관측 정보가 존재하지 않아 태화강 유역에 위치하는 안계댐 관측유입량과 모형의 모의유입량을 비교하여 검증하였다. 또한 홍수기의 오어저수지의 유입량 비교는 유입량 관측소가 없기 때문에 저수량 변화로 유입량을 산정한 Lee 등(2023)의 “태풍 힌남노 홍수로 인한 산지 중소하천의 하도 변화 분석”의 유입량과 비교하였다. 유입량에 따른 방류량 또한 관측한 방류량 자료를 얻을 수 없기 때문에 신문기사(Choi, 2022) 자료에서 피크수위만 확인하여 비교 검토하였다. 댐 저수지의 방류를 모의하기 위해 관측된 22년 6월 00시 기준의 저수위(96.3 EL.m)를 초기 저수위로 적용하였다.

Results and Discussion

본 연구에서 구축한 격자형 기반 분포형 수문모형 계산의 정확성을 검증하기 위해 관측 및 모의된 유입량에 대해 비교검토 하였다. 2022년 6월 1일 00시부터 22년 9월 30일 23시 까지의 기간 동안 수행된 관측 및 모의 유입량 비교결과는 Fig. 8과 같다. 관측 및 모의 유입량의 상관관계 적합은 Fig. 8에서 볼 수 있듯이 percent bias (PBIAS) 및 R-squared (R2) 방정식을 기반으로 분석되었다. 안계댐은 82.65의 PBIAS를 나타내었고. 0.72의 R2 나타내었다. 계산된 PBIAS값은 80 이상 R2 값은 0.7 이상의 값을 보여 격자형 기반 분포형 수문모형의 성능이 만족스럽다는 것을 나타낸다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F8.jpg
Fig. 8.

Comparison results of inflow into Angye dam.

이를 토대로 22년 6월 1일부터 22년 9월 30일까지의 오어저수지 유입, 방류량을 모의한 결과 Fig. 9와 같이 나타났다. Lee 등(2023)의 수리학적 분석 결과에서 오어저수지의 최대유입량은 360.10 m3·s-1 산정되었으며 구축한 모형을 통해 산정된 최대 유입량은 353.16 m3·s-1로 산정되어 6.94 m3·s-1 차이로 유입량 모의는 선행연구과 비슷한 결과를 나타냈다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F9.jpg
Fig. 9.

Reservoir inflow and discharge and water level (EL.m).

오어저수지의 수위변화의 경우 홍수기 이전 사전방류로 인해 실제값을 유사하게 재현하지는 못했지만 관측된 최고수위 약 105.5 EL.m 보다 2.68 EL.m 높은 108.18 EL.m로 모의되었다. 관측된 수위는 위어를 넘어가지 않았다고 나타났지만, 홍수사진(Fig. 10)을 참고하면 위어에 걸려있는 나뭇가지 및 부유물들을 보아 위어표고인 107.69 EL.m를 넘어갔을 것으로 판단되므로 관측된 수위보다 모의된 수위가 더 합리적인 값을 나타내는 것으로 판단된다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510422/images/kjoas_2024_514_699_F10.jpg
Fig. 10.

September 6, 22 years, (A) O-eo reservoir water level change, (B) Status photo after O-eo reservoir discharge from the side weir (Choi, 2022).

모의된 방류량은 홍수기제한 수위 104.05 EL.m에 따라 제한수위 이하에서는 취수량만 방류하도록 나타났으며, 제한수위 이상에서는 여수로-방류곡선식에 따라 여수로 방류량이 모의되었다. 22년 홍수기에 모의된 최대 방류량은 376.91 m3·s-1로 오어저수지 200년빈도 최대 방류량(Table 1) 보다는 적게 모의되었다. 이는 오어저수지의 수문학적 안정성 검토결과와 발생한 강우강도가 다르기 때문에 나타난 결과로 추정된다.

Conclusion

본 연구에서는 수문관측시설이 미비한 농업용 저수지 중 치수 및 수문 운영이 가능한 오어저수지를 대상으로 격자형 기반 분포형 수문모형 및 저수지 모의운영기법을 적용하여 홍수기 저수지 유입량과 방류량을 모의하였다. 주요결과는 다음과 같다.

1. 격자기반 분포형 수문모형을 통해 저수지 유입량을 모의한 결과 최대 유압량은 저수량을 통한 수리학적분석 결과와 근사한 값으로 모의되었다.

2. 본 연구에서 개발된 여수로-방류곡선식을 이용해 저수지 운영규칙에 Auto ROM 방법을 적용한 결과 홍수기 대비를 위해 시행하는 사전방류를 재현할 수는 없었지만 저수지의 운영방안을 실제와 유사하게 반영할 수 있었고, 홍수기 시 모의된 피크수위는 관측된 피크수위의 값보다 정확도가 상승하였다.

본 논문에서 구축한 저수지 운영방안 및 여수로 방류곡선식은 홍수기시 저수지의 수위 및 방류량을 모의함으로써 저수지 유역의 홍수예측 및 예보시스템을 구축하는 것에 크게 도움이 될 것으로 판단된다. 향후 격자형 분포형 수문모형과 하천수리모형을 연계하여 오어저수지의 홍수량 방류를 검증을 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Conflict of Interests

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

본 연구는 농림축산식품부의 재원 농림식품기술기획평가원의 농업기반 및 재해대응기술 개발사업(과제번호: 321071-3)의 지원을 받아 수행되었습니다.

References

1

Borghei SM, Jalili MR, Ghodsm M. 1999. Discharge coefficient for sharp-crested side weir in subcritical flow. Journal of Hydraulic Engineering 125:1051-1056.

10.1061/(ASCE)0733-9429(1999)125:10(1051)
2

Chae H, Lee E, Ahn J, Yi J. 2018. Estimation of optimal reserves for multi-purpose reservoirs in Nakdong River basin. In: Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. p. 302. Gyeongju, Korea: KWRA. [in Korean]

3

Cheong HF. 1991. Discharge coefficient of lateral diversion from trapezoidal channel. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 117:461-475.

10.1061/(ASCE)0733-9437(1991)117:4(461)
4

Choi BS. 2022. The real cause of the Pohang disaster, the decisive evidence left at the tragic scene. Accessed in https://www.ohmynews.com/NWS_Web/Series/series_premium_pg.aspx?CNTN_CD=A0002867870 on 30 September 2022. [in Korean]

5

De Marchi G. 1934. Saggio di teoria del funzionamento degli stramazzi laterali. L'Energia Elettrica 11:849-860. [in Italian]

6

Ha DTT, Kim SH, Bae DH. 2020. Impacts of upstream structures on downstream discharge in the transboundary Imjin River basin, Korean Peninsula. Applied Sciences 10:3333.

10.3390/app10093333
7

Hager WH. 1987. Lateral outflow over side weirs. Journal of Hydraulic Engineering 113:491-688.

10.1061/(ASCE)0733-9429(1987)113:4(491)
8

Hong J, Ji J, Lee E, Yi J. 2023. Methods of increasing the flood control capacity of the dam. In: Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. p. 221. Gosung, Korea: KWRA. [in Korean]

9

Hur YT, Lim KS, Park JH, Park GY. 2016. Simulation of soil moisture on Youngdam Dam basin using K-DRUM. In: Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. p. 281. Daejeon, Korea: KWRA. [in Korean]

10

Hur YT, Park GY, Park JH, Kim HS. 2018. Improvement of the long-term discharge simulation linked with K-DRUM and MODFLOW. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 18:555-562. [in Korean]

10.9798/KOSHAM.2018.18.7.555
11

Jain SK, Das A, Srivastava DK. 1999. Application of ANN for reservoir inflow prediction and operation. Journal of Water Resources Planning and Management 125:263-271.

10.1061/(ASCE)0733-9496(1999)125:5(263)
12

Jalili MR, Borghei SM. 1996. Discussion: Discharge coefficient of rectangular side weirs. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 122:132.

10.1061/(ASCE)0733-9437(1996)122:2(132)
13

Jang JS. 2003. Introduction of hydrologic models and parameters. KCID Journal 10:95-102. [in Korean]

14

Jang SH, Yoon JY, Kim SD, Yoon YN. 2007. An establishment of operation and management system for flood control and conservation in reservoir with gate: I. Establishment of real-time inflow prediction model using recorded rainfall data. Journal of the Korean Society of Civil Engineers B 27:133-140. [in Korean]

15

Jeon MG, Kim JT, Nam WH. 2024. A survey on the application of ICTs in automated water level gauges for agricultural reservoirs. Korean Journal of Agricultural Science 51:217-225. [in Korean]

10.7744/kjoas.510212
16

Kang BS, Kim YO, Lee SJ, Kang DH. 2006. A flood mitigation safety analysis for Yongdam Dam against the future climate change. In: Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. pp. 312-317. Jeju, Korea: KWRA. [in Korean]

17

Kang H, An H, Lee K. 2019. Estimation of irrigation supply from agricultural reservoirs based on reservoir storage data. Korean Journal of Agricultural Science 46:999-1006. [in Korean]

10.7744/kjoas.20190082
18

Kim BS, Lee JK, Kim HS, Lee JW. 2011. Non-stationary frequency analysis with climate variability using conditional generalized extreme value distribution. Journal of Wetlands Research 13:499-514. [in Korean]

10.17663/JWR.2011.13.3.499
19

Kim D, Kim E, Lee SC, Kim E, Shin J. 2022. A decision-centric impact assessment of operational performance of the Yongdam Dam, South Korea. Journal of Korea Water Resources Association 55:205-215. [in Korean]

10.3741/JKWRA.2022.55.3.205
20

Kim PS, Kim SJ. 2005. Development of storage management system for small dams. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 47:15-25. [in Korean]

10.5389/KSAE.2005.47.3.015
21

Kim S, Nam U, Bae D. 2019. An analysis of effects of seasonal weather forecasting on dam reservoir inflow prediction. Journal of Korea Water Resources Association 52:451-461. [in Korean]

10.3741/JKWRA.2019.52.7.451
22

KRC (Korea Rural Community Corporation). 2016. Development of a Integrated Assessment of System for Impact of Climate Change on Agricultural Water. KRC, Naju, Korea. [in Korean]

23

Lee BJ, Jung IW, Jung HS, Bae DH. 2013. Development of realtime dam's hydrologic variables prediction model using observed data assimilation and reservoir operation techniques. Journal of Korea Water Resources Association 46:755-765. [in Korean]

10.3741/JKWRA.2013.46.7.755
24

Lee CJ, An SG, Jang EK. 2023. Analysis of channel changes in mountain streams due to Typhoon Hinnamnor flood - A case study on Shingwangcheon and Naengcheon streams in Pohang -. Ecology and Resilient Infrastructure 10:97-106. [in Korean]

10.17820/eri.2023.10.4.097
25

Lee DW, Lee YH. 2016. Improvement of condition assessment criteria and embankment transformation of agricultural reservoirs after raising embankments. Korean Journal of Agricultural Science 43:258-274. [in Korean]

10.7744/kjoas.20160029
26

Lee JN, Noh JK. 2010. Evaluation of supplying instream flow by operation rule curve for heightening irrigation reservoir. Korean Journal of Agricultural Science 37:481-490. [in Korean]

10.7744/cnujas.2010.37.3.481
27

Lee JW, Kim JU, Jung CG, Kim SJ. 2018. Forecasting monthly agricultural reservoir storage and estimation of reservoir drought index (RDI) using meteorological data based multiple linear regression analysis. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 21:19-34. [in Korean]

10.11108/kagis.2018.21.3.019
28

Lee S, An H, Hur Y, Kim Y, Byun J. 2020. Flood prediction in the Namgang Dam basin using a long short-term memory (LSTM) algorithm. Korean Journal of Agricultural Science 47:471-483. [in Korean]

10.7744/kjoas.20200036
29

MAFRA (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs). 2015. Development of a Rural Water Resources Assessment Tool. MAFRA, Sejong, Korea. [in Korean]

30

ME (Ministry of Environment). 2019. The Regulations of Connected Operation for Dam and Weir. ME, Sejong, Korea. [in Korean]

31

NGII (National Geographic Information Institute). 2019. Digital elevation model with 250 m resolution. Accessed in https://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do on 20 August 2024. [in Korean]

32

Noh JK, Lee JN. 2011. Comparison of streamflow runoff model in Korea for applying to reservoir operation. Korean Journal of Agricultural Science 38:513-524. [in Korean]

10.7744/cnujas.2011.38.3.513
33

Park J, Hur YT, Noh J, Kim S. 2013. Application of K-DRUM model for Pakistan Kunhar River basin, Journal of the Korean Society of Civil Engineers 33:2237-2244. [in Korean]

10.12652/Ksce.2013.33.6.2237
34

Park JH, Hur YT. 2008. Development of kinematic wave-based distributed model for flood discharge analysis. Journal of Korea Water Resources Association 41:455-462. [in Korean]

10.3741/JKWRA.2008.41.5.455
35

Park JH, Hur YT. 2010. Application of flood discharge for Gumgang watershed using GIS-based K-DRUM, Journal of Korean Society for Geospatial Information Science 18:11-20. [in Korean]

36

Ranga Raju KG, Prasad B, Gupta SK. 1979. Side weir in rectangular channel. Journal of the Hydraulics Division 105:547-554.

10.1061/JYCEAJ.0005207
37

RDA (Rural Development Administration). 2020. Land use and soil map data. Accessed in https://www.rda.go.kr/board/board.do?mode=html&prgId=oda_opendata on 20 August 2024. [in Korean]

38

Rhee DS, Kim CW. 2008. Evaluation of discharge coefficients for sharp crested side weir in wide channel. Journal of the Korean Society of Civil Engineers B 28:449-458. [in Korean]

10.12652/Ksce.2008.28.5B.449
39

Singh R, Manivannan D, Satyanarayana T. 1994. Discharge coefficient of rectangular side weirs. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 120:814-819.

10.1061/(ASCE)0733-9437(1994)120:4(814)
40

Singh VP, Woolhiser DA. 2002. Mathematical modeling of watershed hydrology. Journal of Hydrologic Engineering 7:270-292.

10.1061/(ASCE)1084-0699(2002)7:4(270)
41

Singh VP. 1995. Computer Models of Watershed Hydrology. Water Resource Publications, Highlands Ranch, CO, USA.

42

Song JH, Kang MS, Kim GW, Ryu JH. 2017. Estimation of daily reservoir inflow from water level observations using a hydrological model and an optimization method. In: Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference. p. 113. Jeju, Korea: KSAE. [in Korean]

43

Subramanya K, Awasthy SC. 1972. Spatially varied flow over side-weirs, Journal of the Hydraulics Division 98:1-10.

10.1061/JYCEAJ.0003188
44

Swamee PK, Pathank SK, Mohan M, Agrawal SK, Ail MS. 1994. Subcritical flow over rectangular side weir. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 120:212-217.

10.1061/(ASCE)0733-9437(1994)120:1(212)
45

WMO (World Meteorological Organization). 1992. Simulated Real-Time Intercomparison of Hydrological Models. Operational Hydrology Report No. 38. WMO, Geneva, Switzerland.

46

Xu ZX, Li JY. 2002. Short-term inflow forecasting using an artificial neural network model. Hydrological Processes 16:2423-2439.

10.1002/hyp.1013
47

Yi JE, Kwon DS. 2005. Storage reallocation for Daechung multipurpose reservoir. In: Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. pp. 304-308. Iksan, Korea: KWRA. [in Korean]

48

Yoon DH, Nam WH, Kim HJ, Hong SG, Kim JT, Kim DS. 2023. Rainfall-runoff simulation using grid-based distributed model for agricultural reservoir watershed. In: Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference. p. 216. Tongyeong, Korea: KSAE. [in Korean]

페이지 상단으로 이동하기