실시간 저수지 탁수 감시 및 관리를 위한 의사결정지원시스템 개발 및 검증: 대청댐 사례 Development and Validation of A Decision Support System for the Real-time Monitoring and Management of Reservoir Turbidity Flows: A Case Study for Daecheong Dam원문보기
저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
Reservoir turbidity flows degrade the efficiency and sustainability of water supply system in many countries located in monsoon climate region. A decision support system called RTMMS aimed to assist reservoir operations was developed for the real time monitoring, modeling, and management of turbidit...
Reservoir turbidity flows degrade the efficiency and sustainability of water supply system in many countries located in monsoon climate region. A decision support system called RTMMS aimed to assist reservoir operations was developed for the real time monitoring, modeling, and management of turbidity flows induced by flood runoffs in Daecheong reservoir. RTMMS consists of a real time data acquisition module that collects and stores field monitoring data, a data assimilation module that assists pre-processing of model input data, a two dimensional numerical model for the simulation of reservoir hydrodynamics and turbidity, and a post-processor that aids the analysis of simulation results and alternative management scenarios. RTMMS was calibrated using field data obtained during the flood season of 2004, and applied to real-time simulations of flood events occurred on July of 2006 for assessing its predictive capability. The system showed fairly satisfactory performance in reproducing the density flow regimes and fate of turbidity plumes in the reservoir with efficient computation time that is a vital requirement for a real time application. The configurations of RTMMS suggested in this study can be adopted in many reservoirs that have similar turbidity issues for better management of water supply utilities and downstream aquatic ecosystem.
Reservoir turbidity flows degrade the efficiency and sustainability of water supply system in many countries located in monsoon climate region. A decision support system called RTMMS aimed to assist reservoir operations was developed for the real time monitoring, modeling, and management of turbidity flows induced by flood runoffs in Daecheong reservoir. RTMMS consists of a real time data acquisition module that collects and stores field monitoring data, a data assimilation module that assists pre-processing of model input data, a two dimensional numerical model for the simulation of reservoir hydrodynamics and turbidity, and a post-processor that aids the analysis of simulation results and alternative management scenarios. RTMMS was calibrated using field data obtained during the flood season of 2004, and applied to real-time simulations of flood events occurred on July of 2006 for assessing its predictive capability. The system showed fairly satisfactory performance in reproducing the density flow regimes and fate of turbidity plumes in the reservoir with efficient computation time that is a vital requirement for a real time application. The configurations of RTMMS suggested in this study can be adopted in many reservoirs that have similar turbidity issues for better management of water supply utilities and downstream aquatic ecosystem.
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문제 정의
본 연구의 목적은 대청댐을 대상으로 호우 시 유입하는 탁수의 최적관리를 위해 실시간 감시 장치와 탁수거동 예측 모델링, 그리고 탁수 조절 시나리오 분석을 통합 수행할 수 있는 저수지운영 의사결정지원시스템인 RTMMS (Real-time Monitoring and Modeling System)를 개발하고, 대청호를 대상으로 2004년 홍수기간 동안 계측한 실시간 자료를 이용하여 모델을 보정하고 2006년 7월에 발생한 홍수사상을 대상으로 실시간 적용함으로써 시스템의 유효성을 확인하는데 있다.
가설 설정
, 2003). 탁도 예측 모듈은 강우기간 동안 유량과 총부유물질(TSS) 부하량이 밀접한 관계를 가지고 있다는 가정을 기초로 개발하였다. 탁도는 TSS와 매우 높은 선형관계가 있다는 가정하에 모델내에서 TSS로 모의된다.
제안 방법
효과적인 저수지 운영을 위해 탁수의 실시간 감시와 예측을 통한 저수지내 탁수조절 대안 분석을 위한 의사결정지원시스템으로써 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장 및 조회할 수 있는 데이터베이스관리 시스템, 모델의 입력자료를 자동으로 생성하기 위한 예측모듈, 저수지의 수리해석과 탁도 모의를 위한 2차원 수치모델, 그리고 모의결과와 탁수조절 시나리오 분석을 위한 후처리 시스템으로 구성하였다.
RTMMS의 표준구성(Protocol)은 대청댐을 대상으로 개발되었으며, 시스템의 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과 비교하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다.
개발된 시스템과 모델의 실시간 적용성과 예측성능을 평가하기 위해 2006년 7월에 발생한 호우사상 동안 대청댐 저수지로 유입한 탁수의 거동해석을 위해 RTMMS를 적용하였다. 7월 10일 새벽부터 시작한 강우는 중간에 약간의 소강상태를 보였으나, 7월 21까지지속되어 총 370.
반면, 두 번째 홍수사상에서는 강우가 일시 소강상태를 보이다 다시 활성화 되면서 이중 첨두유량이 발생되어 부력 밀도류의 흐름은 더욱 복잡한 양상을 보였다. 모델은 강우와 유입량의 시간적 변화로 인해 탁수층의 흐름이 일시적으로 단절되는 동적 현상을 잘 모의하였으며, 탁수층은 패치(Patch)를 형성하면서 댐 축으로 이동하였다.
3). 사용자는 경계조건과 초기조건의 입력 후 모델의 입력자료와 모의기간, 모의 계산 간격, TSS의 침강속도, 취수 수심등의 매개변수를 변화함으로써 저수지 수리-탁도 모델을 실행할 수 있다. 모델의 다른 매개변수는 대청호를 대상으로 보정되었으며, 전문가 또는 시스템 관리자만 수정할 수 있도록 하였다.
10에서 7월 21일까지 자료는 실측자료이며, 그 이후 예측 유입량과 방류량 자료는 수자원공사 물관리센터에서 저수지 홍수조절을 위해 활용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형(저류함수모형) 결과를 사용하였다. 실측 및 모의시점까지의 유입수의 수온과 탁도는 실측자료를 활용하고, 예측기간 자료는 RTMMS의 수온 및 탁도 예측 모듈을 사용하여 생산하였다. 모의시점까지 기상자료는 기상청홈페이지로부터 대전 기상대 실측자료를 수집하여 활용하였고, 예측기간 기상자료는 수집이 어려워 2004년 유사기간의 기상자료를 그대로 사용하였다.
수심방향 난류혼합 효과는 혼합길이이론(Mixing length theory)을 이용한 와확산 계수(Eddy viscosity, Ez)로 고려되며, 속도경사와 수심, 수체의 점성 또는 저수지 성층의 구조, 바람에 의한 전단응력에 의해 계산된다. 안정화된 성층구조는 물과 물질의 수직 혼합을 방해하므로, 모델은 이러한 영향을 유속과 밀도의 구배로 정의된 local Richardson number를 사용하여 Ez를 수정한다.
탁도 예측의 정확성을 검증하기 위해 강우기간 동안 저수지 수심별 탁도의 모의값과 관측값을 비교하였다(Fig. 9). RTMMS는 홍수의 초기에 밀도류의 흐름특성과 최고 탁도를 적절히 예측하는 것으로 나타났으나, 그 후 모델은 탁수층 중심축의 최고 탁도값을 과대산정하기 시작했다.
현장계측자료의 데이터 로거(TCP RT300)는 자동수질측정 장치(YSI6000)로부터 수온(℃), 탁도(NTU), 전기전도도(µS/cm), 용존산소(mg/L) 등의 측정자료를 수집하여 일정시간마다 무선통신망을 이용하여 전송한다(Fig. 2).
효과적인 저수지 운영을 위해 탁수의 실시간 감시와 예측을 통한 저수지내 탁수조절 대안 분석을 위한 의사결정지원시스템으로써 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장 및 조회할 수 있는 데이터베이스관리 시스템, 모델의 입력자료를 자동으로 생성하기 위한 예측모듈, 저수지의 수리해석과 탁도 모의를 위한 2차원 수치모델, 그리고 모의결과와 탁수조절 시나리오 분석을 위한 후처리 시스템으로 구성하였다.
대상 데이터
저수지내 수심별 수온과 탁도 초기조건은 6월 1일에 현장 측정한 자료를 사용하였으며, 모의 기간은 7월 31일까지로 하였다. Fig. 10에서 7월 21일까지 자료는 실측자료이며, 그 이후 예측 유입량과 방류량 자료는 수자원공사 물관리센터에서 저수지 홍수조절을 위해 활용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형(저류함수모형) 결과를 사용하였다. 실측 및 모의시점까지의 유입수의 수온과 탁도는 실측자료를 활용하고, 예측기간 자료는 RTMMS의 수온 및 탁도 예측 모듈을 사용하여 생산하였다.
지형자료의 정확도를 검증하기 위해 저수지 수위-용량 곡선과 수위의 관측값과 모의값을 비교하였다. 모델의 경계조건인 저수지 유입량과 방류량, 기상자료는 수자원종합정보시스템(www.wamis.go.kr)에서 추출하여 RTMMS의 DB에 저장한 자료를 사용하였다.
실측 및 모의시점까지의 유입수의 수온과 탁도는 실측자료를 활용하고, 예측기간 자료는 RTMMS의 수온 및 탁도 예측 모듈을 사용하여 생산하였다. 모의시점까지 기상자료는 기상청홈페이지로부터 대전 기상대 실측자료를 수집하여 활용하였고, 예측기간 기상자료는 수집이 어려워 2004년 유사기간의 기상자료를 그대로 사용하였다.
모형의 격자구성은 실측된 저수지 지형자료를 바탕으로 5개의 branch와 64개의 segment, 69개의 layer로 구성하였다(Fig. 4). 지형자료의 정확도를 검증하기 위해 저수지 수위-용량 곡선과 수위의 관측값과 모의값을 비교하였다.
탁수의 거동 예측은 현재예측(nowcasting)을 목표로 하였으며 강우가 종료된 7월 21일에 실시되었다. 저수지내 수심별 수온과 탁도 초기조건은 6월 1일에 현장 측정한 자료를 사용하였으며, 모의 기간은 7월 31일까지로 하였다. Fig.
데이터처리
RTMMS 수리모델의 정확도를 검증하기 위해 관측값과 예측값에 대한 절대평균오차(Absolute Mean Error; AME)와 평균제곱오차의 평방근(Root Mean Square Error; RMSE)를 사용하여 Fig. 7에 나타내었다. 시스템은 홍수의 유입 후 저수지 성층 변화에 대한 오차가 매우 적어 수온예측에 적합함을 보였다.
4). 지형자료의 정확도를 검증하기 위해 저수지 수위-용량 곡선과 수위의 관측값과 모의값을 비교하였다. 모델의 경계조건인 저수지 유입량과 방류량, 기상자료는 수자원종합정보시스템(www.
이론/모형
RTMMS의 탁도 예측 모델로써 2차원 횡방향평균수리-수질모델인 CE-QUAL-W2 (이후 W2 ; Cole and Wells, 2004)를 사용하였다. 2차원 모델은 수심이 깊고 폭이 좁은 저수지에 적합하며, 국내․외 많은 저수지에 적용하여 적합함을 증명하였다(김윤희 등, 2001; 정세웅 등, 2005; Bath and Timm, 1994; Martin, 1988; Bartholow et al.
1). 수심방향 난류혼합 효과는 혼합길이이론(Mixing length theory)을 이용한 와확산 계수(Eddy viscosity, Ez)로 고려되며, 속도경사와 수심, 수체의 점성 또는 저수지 성층의 구조, 바람에 의한 전단응력에 의해 계산된다. 안정화된 성층구조는 물과 물질의 수직 혼합을 방해하므로, 모델은 이러한 영향을 유속과 밀도의 구배로 정의된 local Richardson number를 사용하여 Ez를 수정한다.
성능/효과
RTMMS의 표준구성(Protocol)은 대청댐을 대상으로 개발되었으며, 시스템의 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과 비교하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다.
RTMMS의 실시간 검증을 위해 2006년 7월 홍수 사상을 대상으로 시스템을 적용한 결과, 모델은 제한된 기상자료를 사용하였음에도 불구하고 실측 저수지 수온구조와 수심별 탁도 분포를 비교적 잘 예측하는 것으로평가되었다. 그러나 탁도와 TSS를 단순 선형관계로 가정한 2차원 탁도 예측 모델은 시간이 갈수록 탁수층의 최고 탁도값을 지속적으로 과대평가하는 경향을 보였다.
오차의 크기는 시간에 따라 증가하였다. 관측값과 예측값의 AME와 RMSE는 각각 4.153～44.161 NTU와 4.246～58.908 NTU를 나타내었다(Fig. 9). 이것은 비록 빛의 산란정도로 측정되는 탁도가 수중에 있는 부유물질의 양을 간접 측정하는 변수로 사용될 수 있지만, 탁수에 포함된 총부유물(TSS)의 구성성분에 대한 정확한 측정이 없이는 장기적인 탁도 예측에 어려움이 있음을 시사한다.
RTMMS의 실시간 검증을 위해 2006년 7월 홍수 사상을 대상으로 시스템을 적용한 결과, 모델은 제한된 기상자료를 사용하였음에도 불구하고 실측 저수지 수온구조와 수심별 탁도 분포를 비교적 잘 예측하는 것으로평가되었다. 그러나 탁도와 TSS를 단순 선형관계로 가정한 2차원 탁도 예측 모델은 시간이 갈수록 탁수층의 최고 탁도값을 지속적으로 과대평가하는 경향을 보였다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 부유입자의 크기별 침강속도 고려, 수심별 수온변화에 따른 침강속도의 동적 계산, 입자의 응집효과 그리고 TSS에 포함된 유기물의 구성비 등이 고려된 더욱 향상된 탁도 모의 알고리즘 개발이 필요한 것으로 판단된다.
, 2004). 또한, DSS는 하류하천과 저수지내 취수원의 탁도에 대한 정보를 예측 및 조기 경보함으로써 후속된 수처리 공정을 최적으로 유지하여 물공급시스템의 안정성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 저수지 운영자들은 탁수의 도달시간, 지속일수, 그리고 선택취수와 같은 조절 대안에 따른 효과분석 등 탁수피해 최소화를 위한 저수지 최적운영을 위해서 DSS를 사용 할 수도 있다.
실시간 모델링의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 저수지내 미시 기상관측 장치의 설치가 꼭 필요함을 알 수 있다. 모델의 수온예측 정확도를 보면, 모의값과 관측값의 AME와 RMSE는 각각 0.735～1.391과 0.832～1.575℃ 범위를 나타내어 구축된 시스템이 저수지 수온을 잘 모의하는 것으로 평가되었다.
그 당시 탁수는 최대발전용량인 250 m³/s로 댐 하류로 방류되었다. 반면, 두 번째 홍수사상에서는 강우가 일시 소강상태를 보이다 다시 활성화 되면서 이중 첨두유량이 발생되어 부력 밀도류의 흐름은 더욱 복잡한 양상을 보였다. 모델은 강우와 유입량의 시간적 변화로 인해 탁수층의 흐름이 일시적으로 단절되는 동적 현상을 잘 모의하였으며, 탁수층은 패치(Patch)를 형성하면서 댐 축으로 이동하였다.
7에 나타내었다. 시스템은 홍수의 유입 후 저수지 성층 변화에 대한 오차가 매우 적어 수온예측에 적합함을 보였다. 수온의 AME와 RMSE는 각각 0.
탁도 모의결과는 홍수 유입전에 심층부에서 다소 큰 편차를 보이고 있으나, 대체로 RTMMS는 유입 탁수의 중층 밀도류 거동 현상, 탁수층 두께, 그리고 최고 탁도를 비교적 잘 예측하는 것으로 보인다. 오차분석결과, AME와 RMSE는 각각 0.471～15.913와 0.550～21.639 NTU 범위를 나타내었다. 역시 수심별 탁도 분포를 좀 더 정확히 예측하기 위해서는 부유입자 크기별 침강속도 고려와 지점별 SS-탁도 관계의 고려가 필요한 것으로 판단된다.
후속연구
본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 동일한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서 수자원 공급과 탁수조절을 최적화하기 위한 의사결정도구로 적용될 수 있을 것이다.
그러나 탁도와 TSS를 단순 선형관계로 가정한 2차원 탁도 예측 모델은 시간이 갈수록 탁수층의 최고 탁도값을 지속적으로 과대평가하는 경향을 보였다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 부유입자의 크기별 침강속도 고려, 수심별 수온변화에 따른 침강속도의 동적 계산, 입자의 응집효과 그리고 TSS에 포함된 유기물의 구성비 등이 고려된 더욱 향상된 탁도 모의 알고리즘 개발이 필요한 것으로 판단된다.
저수지에서 탁도 모델링에 관한 이론적인 고찰과 논의는 Gelda and Effler(2007)에 의해 보고된 바 있다. 현재 더욱 개선된 탁도 모의 알고리즘이 개발 중이며 RTMMS에 추가될 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
저수지로 유입된 탁수의 거동은 무엇에 의해 지배받는가?
저수지로 유입된 탁수의 거동은 저수지 성층구조, 취수시설의 위치와 취수량 규모, 부유성 입자들의 화학적 특성, 유입수와 주변 수체의 밀도차 등 다양한 인자들에 지배를 받는다(Fischer et al., 1979; Kennedy et al.
여름철 집중강우로 인해 발생되는 저수지의 탁수가 일으키는 문제점은 무엇인가?
일반적으로 여름철 집중강우로 인해 발생되는 저수지의 탁수는 물 공급시스템의 지속가능한 이용과 효율성을 감소시킨다(Chikita and Okumura, 1990; Umeda et al., 2006).
저수지운영 의사결정지원시스템은 어떻게 구성되어 있는가?
RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력자료를 자동생성하기 위한 예측모듈(pre-processor), 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템(post-processor)으로 구성되어 있다(Fig. 1).
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