농업용 저수지에서 저수량 예측 모형과 연계한 저수지 운영 개선 방안의 모색 (A) Study on a reservoir operation plan coupled with storage forecasting models in existing agricultural reservoir원문보기
본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금광·고삼저수지에서 1990년부터 2001년까지의 저수량 자료와 1990년부터 2002년까지의 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 저수량 예측모형으로 ...
본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금광·고삼저수지에서 1990년부터 2001년까지의 저수량 자료와 1990년부터 2002년까지의 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 저수량 예측모형으로 ARIMA 모형과 자기회귀오차모형을 적용하였다. ARIMA 모형은 과거 저수량 자료만을 근거로 하여 저수량을 예측함으로서 예측정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 반면, 자기회귀오차모형은 저수량과 관련 있는 설명변수들을 이용함으로써 예측의 효과를 높일 수 있었다. 농업용 저수지의 저수량은 이전 저수량, 강수량, 평균온도, 최고온도, 관개면적, 풍속, 습도의 영향을 받으므로 자기회귀오차모형을 적용하여 저수량과 저수량에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하여 저수량 예측에 적합한 요인을 찾아내고 자기회귀오차모형을 설정하고 자기회귀오차모형에 의하여 강수량과 최고온도를 설명변수로 사용하여 저수량을 예측하는 모형과 저수량 예측 모형 정립을 위한 방법을 제시하였다. 자기회귀오차모형에 의한 저수량 예측 관계식은 저수지의 연속방정식과 유사한 관계식으로 유도되어 실제 적용성이 높을 것으로 판단되며, 금광저수지와 고삼저수지에서 예측된 2002년도 및 2003년도 저수량과 관측된 저수량을 비교한 결과, 양호한 예측결과를 보여 주었다.
본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금광·고삼저수지에서 1990년부터 2001년까지의 저수량 자료와 1990년부터 2002년까지의 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 저수량 예측모형으로 ARIMA 모형과 자기회귀오차모형을 적용하였다. ARIMA 모형은 과거 저수량 자료만을 근거로 하여 저수량을 예측함으로서 예측정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 반면, 자기회귀오차모형은 저수량과 관련 있는 설명변수들을 이용함으로써 예측의 효과를 높일 수 있었다. 농업용 저수지의 저수량은 이전 저수량, 강수량, 평균온도, 최고온도, 관개면적, 풍속, 습도의 영향을 받으므로 자기회귀오차모형을 적용하여 저수량과 저수량에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하여 저수량 예측에 적합한 요인을 찾아내고 자기회귀오차모형을 설정하고 자기회귀오차모형에 의하여 강수량과 최고온도를 설명변수로 사용하여 저수량을 예측하는 모형과 저수량 예측 모형 정립을 위한 방법을 제시하였다. 자기회귀오차모형에 의한 저수량 예측 관계식은 저수지의 연속방정식과 유사한 관계식으로 유도되어 실제 적용성이 높을 것으로 판단되며, 금광저수지와 고삼저수지에서 예측된 2002년도 및 2003년도 저수량과 관측된 저수량을 비교한 결과, 양호한 예측결과를 보여 주었다.
This paper presents a reservoir operation plan coupled with storage forecasting model to maintain a target storage and a critical storage. The observed storage data from 1990 to 2001 and 1990 to 2002 in the Geum-Gang and Go-Sam agricultural reservoir in Korea have been applied to the low flow freque...
This paper presents a reservoir operation plan coupled with storage forecasting model to maintain a target storage and a critical storage. The observed storage data from 1990 to 2001 and 1990 to 2002 in the Geum-Gang and Go-Sam agricultural reservoir in Korea have been applied to the low flow frequency analysis, which yields storage for each return period. Two year return period drought storage is then designated as the target storage and ten year return period drought storage as the critical storage. Storage in reservoir should be forecasted to perform reasonable reservoir operation. The predicted storage can be effectively utilized to establish the a reservoir operation plan. In this study the autoregressive error(ARE) model and the ARIMA model are adopted to predict storage of reservoir. The ARIMA model poorly generated reservoir storage in series because only observed storage data were used, but the autoregressive error model made to enhance the reliability of the forecasted storage by applying the explanation variables to the model. Since storages of agricultural reservoir with respect to time have been affected by irrigation area, high or mean temperature, precipitation, previous storage and wind velocity, the autoregressive error model has been adopted to analyze the relationship between storage at a period and affecting factors for storage at the period. Since the equation for predicting storage at a period by the autoregressive error model is similar to the continuity equation, the predicting storage equation may be practical. The results from compared the actual storage in 2002, 2003 and the predicted storage in the Geum-Gang and Go-Sam reservoir shows that forecasted storage by the autoregressive error model is reasonable.
This paper presents a reservoir operation plan coupled with storage forecasting model to maintain a target storage and a critical storage. The observed storage data from 1990 to 2001 and 1990 to 2002 in the Geum-Gang and Go-Sam agricultural reservoir in Korea have been applied to the low flow frequency analysis, which yields storage for each return period. Two year return period drought storage is then designated as the target storage and ten year return period drought storage as the critical storage. Storage in reservoir should be forecasted to perform reasonable reservoir operation. The predicted storage can be effectively utilized to establish the a reservoir operation plan. In this study the autoregressive error(ARE) model and the ARIMA model are adopted to predict storage of reservoir. The ARIMA model poorly generated reservoir storage in series because only observed storage data were used, but the autoregressive error model made to enhance the reliability of the forecasted storage by applying the explanation variables to the model. Since storages of agricultural reservoir with respect to time have been affected by irrigation area, high or mean temperature, precipitation, previous storage and wind velocity, the autoregressive error model has been adopted to analyze the relationship between storage at a period and affecting factors for storage at the period. Since the equation for predicting storage at a period by the autoregressive error model is similar to the continuity equation, the predicting storage equation may be practical. The results from compared the actual storage in 2002, 2003 and the predicted storage in the Geum-Gang and Go-Sam reservoir shows that forecasted storage by the autoregressive error model is reasonable.
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