Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.35-35
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2020
기후변화로 인한 집중호우, 태풍에 따른 제방 붕괴로 인한 하천 범람 등 많은 재해가 발생하고 있다. 특히 도심지의 내수침수, 도시하천의 범람은 피해 지역의 사회 경제적인 피해액을 동반한다. 이에 도심지에서 발생되는 홍수피해액을 산정하기 위하여 다차원법을 이용한 피해액 추정 연구가 활발하게 진행되고 있으며 기후변화를 고려한 홍수피해에 관련한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 선행 연구에서는 다차원법에서 제시하고 있는 침수편입률 산정에 있어 건물군 인벤토리를 고려하지 않고 토지이용에 따른 면적비율만을 적용하여 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화시나리오와 건물군 인벤토리를 이용하여 미래 잠재홍수피해에 따른 홍수피해액을 산정하여 기후변화가 홍수피해에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 대상지역으로 2020년부터 국가하천으로 승격되며 하천의 좌안과 우안에 도심지가 형성되어있는 원주천 유역을 대상으로 선정하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에서 제공하고 있는 13종 국가표준시나리오를 사용하였으며 SDQDM 기법을 적용하여 상세화 자료를 생산하였다. 생산된 자료를 이용하여 원주천 하천정비계획(80년 빈도) 보다 높은 80년, 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 산정하였고 확률강우에 따른 유출량을 산정하여 홍수범람모형에 적용하였다. 산정된 홍수피해면적과 원주시 건물군 인벤토리를 활용하여 침수편입률을 산정하였으며 미래 잠재홍수피해에 따른 빈도별 홍수피해액 산정을 통해 원주천 유역의 기후변화가 따른 홍수피해에 미치는 영향을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.30-30
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2022
최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
This study aims at the analysis and application of PMP(Probable Maximum Precipitation)for the determination of design flood in the river basin planning and design of major hydraulic structures. PMP was estimated by hydro-meterological method statistical method and envelope curve method. PMF(Probable Maximum Flood)was then estimated from this PMP by synthetic unit hydrograph method and chow method. From the comparison of three methods for PMP estimation of magnitude of PMP in order of statistical, hydro-metrological, envelope curve method. Among PMP results estimated by each method it is believed that the hydro-meteorological method gave the best proper value in comparison with historical maximum rainfall because of this method reflected upon all meterological factor. From the comparison of PMP with probable rainfall and flood, it was shown that estimated value by statistical method and hydro-metrological method were nearly equivalent to the value of return period 100 years and its value of envelope curve method was equivalent to return period 200 to 500 year. It was found that PMF estimated from would be more safe for the design of major hydraulic structures in the consideration.
Ryu, Jeong Hoon;Kang, Moon Seong;Song, Inhong;Park, Jihoon;Jun, Sang Min
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.596-596
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2015
수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
Yu, Yeong Uk;Seong, Yeon Jeong;Jang, Woong Chul;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.59-59
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2022
세계적으로 지구온난화를 동반한 기후변화로 인해 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재해의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재해가 대부분을 차지하고 있다. 이와 같이 홍수로 인해 발생하는 피해는 강우의 특성과 지역적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라진다. 따라서 이러한 이질적인 홍수피해로부터 재산과 인명을 보호하기 위해서는 위해성(Hazard), 노출성(Exposure), 취약성(Vulnerability)을 고려하여 지역 특성에 맞는 홍수방어계획을 수립해야한다. 본 연구에서는 전국 228개 행정구역을 대상으로 과거에 실제로 발생하였던 홍수피해 사례 조사를 통해 지역별 홍수피해 특성을 파악하여 지역 특성을 고려한 홍수피해 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 재해연보 보고서에 기재되어 있는 과거 홍수피해 기간과 홍수피해액을 수집하였고, 홍수피해 기간동안의 강우량과 뉴스 기사를 수집하여 뉴스 기사에서 언급되었던 홍수피해 현상 정보를 수집하였다. 수집된 홍수피해 정보를 통해 지역별 노출성과 취약성이 반영된 현상기반 강우등급을 제시하였으며, 이와 함께 지역별 강우특성을 나타내며 위해성을 내포하고 있는 확률강우량과의 합성을 통해 위해성, 노출성, 취약성을 고려한 지역별 홍수피해 강우기준을 제시하였다. 대부분 홍수피해에 관한 정보를 재해연보 보고서를 활용하여 수집하지만 홍수피해 현상에 대한 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 지역별로 홍수피해로부터 발생하는 홍수피해 유형에 대해 파악하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 과거 홍수피해가 발생했던 기간에 대해 뉴스 기사를 수집하여 홍수피해 현상 정보를 수집하였고, 수집된 홍수피해 현상 정보를 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 적용하여 홍수피해 현상 키워드 빈도분석을 통해 어떠한 홍수피해 유형에 취약한지 파악하였다.
In this study, South Korea is divided into 5 zones and is studied about the analysis of time-regional distribution of previpitation frequency and rainfall intensity in Korea. In the previpitation frequency analysis, the basic data groups of 39 stations were selected. The diagram of previpitation frequency was drawn, and the time-regional distribution of precipitation frequency was analized. In the rainfall intensity analysis, the basic data groups of 36 stations were selected. The probable rainfall, I-D-F curve, and regression equation between 24hr. and 10min.-18hr. areal depth were obtained. The results of this study are following; 1) The precipitation class of max. recurrence probability in every season except summer was commonly (1) 1-5mm, (2) 0.1-1mm, (3) 5-10mm in order. 2) The zone of max. recurrence frequency owing to the precipitation class was zone II in precipitation frequency of below 20mm, zone IV in precipitation frequency of 30-40mm, zone I in precipitation frequency of above 70mm for a year. 3) The recurrence probability of precipitation in Korea can be represented to the equation of exponential function; $$W(x)=e^{\alpha+\beta}$$ 4) The first and third zones were expected heavy rain for the short and long duration. 5) The I.D.F. curves were drawn, and established that the time interval for the least deviation of I.D.F curve is 10~40min., 40min. -4hr., 4~24hr. 6) The regression equations of areal mean depth between 24hr. and 10min.-18hr. for each zone were obtained. 7)The probable rainfall of 36 points were calculated.
This Study is developed in order to determine the probability of a raintall depth of short duration in Seoul as considering the profect life and the factor of safety of hydraulic structures. The raw annual maximum rainfall data are selected from 1915 to 1974 about short duration (10min-120min.) in Seoul. The selected data are treated by frequency analysis, and the hypothesis that the distribution fuction of the raw data is normal Distribution is performed by chi-square test that signifcance level has 5%. With the parameters (mean and standard deviation) of the accepted distribution function, the probabilitn of a rainfall depth can be easily determined on the graph which is made on this paper.
In Seoul, it has been confirmed that the duration of rainfall is shortened and the frequency and intensity of heavy rains are increasing with a changing climate. In addition, due to high population density and urbanization in most areas, floods frequently occur in flood-prone areas for the increase in impermeable areas. Furthermore, the Seoul City is pursuing various projects such as structural and non-structural measures to resolve flood-prone areas. A disaster prevention performance target was set in consideration of the climate change impact of future precipitation, and this study conducted to reduce the overall flood damage in Seoul for the long-term. In this study, 29 GCMs with RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were used for spatial and temporal disaggregation, and we also considered for 3 research periods, which is short-term (2006-2040, P1), mid-term (2041-2070, P2), and long-term (2071-2100, P3), respectively. For spatial downscaling, daily data of GCM was processed through Quantile Mapping based on the rainfall of the Seoul station managed by the Korea Meteorological Administration and for temporal downscaling, daily data were downscaled to hourly data through k-nearest neighbor resampling and nonparametric temporal detailing techniques using genetic algorithms. Through temporal downscaling, 100 detailed scenarios were calculated for each GCM scenario, and the IDF curve was calculated based on a total of 2,900 detailed scenarios, and by averaging this, the change in the future extreme rainfall was calculated. As a result, it was confirmed that the probability of rainfall for a duration of 100 years and a duration of 1 hour increased by 8 to 16% in the RCP4.5 scenario, and increased by 7 to 26% in the RCP8.5 scenario. Based on the results of this study, the amount of rainfall designed to prepare for future climate change in Seoul was estimated and if can be used to establish purpose-wise water related disaster prevention policies.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.584-584
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2015
최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 태풍 등으로 홍수피해가 급증하고 있음에 따라 침수지역에 대한 공간적인 분석과 사전 예측으로 피해를 최소화하려는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 소유역 별 평균화된 매개변수로 홍수량을 산정하는 집중형 모형이 아닌 분포형 모형을 적용하여 남강댐 유역의 유출량 산정 및 침수예측을 분석하였다. 분포형 모형은 격자체계를 기반으로 유역에 각 격자별 공간적 특성이 반영된 매개변수를 적용하므로 유역의 특성을 효과적으로 반영하므로 집중형 모형보다 정확한 해석이 가능하다. DEM, 토양도, 토지피복도 등의 격자크기 $240{\times}240$의 지형공간 자료를 ArcGIS를 이용하여 남강댐유역의 Flow direction, 경사도, 하도경사, 불투수율, 유효공극률, 조도계수, 토양심도, 수리전도도, 토양흡인수두 등의 수문매개변수를 추출하였다. 강우 자료의 경우 티센(Thiessen)법에 의해 선정된 남강댐유역 주변의 장수, 거창, 진주, 합천, 산청, 남원 강우관측소의 100년빈도 확률강우량 산정하여 24시간 확률강우를 3분위 Huff 분포시킨 후 강우의 공간적 통계특성을 반영하는 크리깅(Kriging)기법으로 적용하여 강우보간을 실시하였다. 침수예측을 위해 $Vflo^{TM}$모형을 이용해 48시간의 강우모의시간 홍수수문곡선 유도 및 홍수량 산정하였으며, 시간에 따른 침수 시뮬레이션하여 침수예측도를 작성하였다. 작성 시 침수심의 정도에 따라 5개의 구간으로 분류해 침수위험지역을 확인 할 수 있도록 도식화하였다. 본 연구에서는 남강댐유역의 침수위험지역을 개략적으로 예측할 수 있었으며, 추후 연구에서는 보다 조밀한 격자크기와 강우를 이용하여 분석한다면 향후 피난 정보 제공과 홍수재해지도 작성, 홍수방지 시설물 건설 또는 홍수보험계획 등에 응용이 될 것으로 판단된다.
A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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