• Title/Summary/Keyword: 호우특보

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Flood analysis of yeongsan and sumjin river basin in 2020 (2020년 영산강 및 섬진강유역 홍수상황 분석)

  • Kwon, Min Sung;Jung, Chung Gil;Lee, Joon Ho;Kim, Kyu Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.360-360
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    • 2021
  • 최근 지구 온난화와 기후변화, 그에 따른 이상기후로 인하여 대규모 홍수피해가 발생함과 동시에 오랜 시간 동안 가뭄이 지속되어 재난관리가 더욱 중요하게 인식되고 있다. 영산강홍수통제소는 효율적인 재난관리를 위해 영산강권역의 5대강 및 해안지역의 수위·강수량·유량 등 수문조사시설을 설치·운영하여 홍수·갈수예보를 통해 재난관리를 수행하고 있다. 2020년 영산강홍수통제소 관할권역의 홍수기 강수량은 예년에 비해 약 150% 내외의 많은 강수가 내렸다. 영산강, 섬진강, 동진강 수계는 8월에 가장 많은 비가 내려 487.4 mm, 619.5 mm, 503.7 mm의 강수가 기록되었고, 8월의 예년 대비 강수량은 181%, 200%, 192% 수준이었다. 만경강과 탐진강은 7월 강수량이 535.1 mm, 365.5 mm로 가장 많았고, 7월 강수량의 예년비는 193%, 141%의 수준이었다. 특히 8.7~8.8일 섬진강 유역의 남원시(신덕리)와 영산강 유역 담양군(광주댐)에는 각각 542 mm, 654 mm의 기록적인 강수가 관측되었다. 이틀간의 집중호우로 영산강 및 섬진강 유역의 여러 지역에서 홍수피해가 발생했으며, 특히 남원시, 구례군, 하동군에서 홍수 피해 규모가 컸다. 영산강홍수통제소는 2020년 총 51회의 비상근무를 실시하여 홍수상황에 대응 하였으며, 15개 홍수특보지점 중 탐진강 유역 장흥군(예양교)를 제외한 14개 지점에 대해 홍수주의보 22회, 홍수경보 14회 등 36회의 홍수특보를 발령하였다. 홍수특보 지점의 대부분 지점에서 기왕 최고치에 근접하거나 이를 초과하였다. 홍수주의보 수위를 초과한 지점은 총 14개소이며, 이 중 계획홍수위 초과 6개소, 홍수경보 수위 초과 5개소, 홍수주의보 수위 초과 3개소이다. 또한 위기단계별 홍수정보 943건을 30개기관 595명에게 제공하여 관계기관의 방재활동을 지원하였으며, 관할수계 다목적댐 3개소, 발전댐 1개소, 용수댐 1개소, 농업용저수지 10개소, 다기능보 2개소, 홍수조절지 2개소에 181회의 방류승인을 통해 홍수조절을 실시하였다. 본 연구에서는 2020년 홍수기간 동안 영산강 및 섬진강의 홍수상황 및 홍수대응 현황을 분석하고, 향후 홍수상황에 대비코자 한다.

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Development for rainfall classification based on local flood vulnerability using entropy weight in Seoul metropolitan area (엔트로피 가중치를 활용한 지역별 홍수취약도 기반의 서울지역 강우기준 산정기법)

  • Lee, Seonmi;Choi, Youngje;Lee, Eunkyung;Ji, Jungwon;Yi, Jaeeung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.4
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    • pp.267-278
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    • 2022
  • Recently Flood damage volume has increased as heavy rain has frequently occurred. Especially urban areas are a vulnerability to flooding damage because of densely concentrated population and property. A local government is preparing to mitigate flood damage through the heavy rain warning issued by Korea Meteorological Administration. This warning classification is identical for a national scale. However, Seoul has 25 administrative districts with different regional characteristics such as climate, topography, disaster prevention state, and flood damage severity. This study considered the regional characteristics of 25 administrative districts to analyze the flood vulnerability using entropy weight and Euclidean distance. The rainfall classification was derived based on probability rainfall and flood damage rainfall that occurred in the past. The result shows the step 2 and step 4 of rainfall classification was not significantly different from the heavy rain classification of the Korea Meteorological Administration. The flood vulnerability is high with high climate exposure and low adaptability to climate change, and the rainfall classification is low in the northern region of Seoul. It is possible to preemptively respond to floods in the northern region of Seoul based on relatively low rainfall classification. In the future, we plan to review the applicability of rainfall forecast data using the rainfall classification of results from this study. These results will contribute to research for preemptive flood response measures.

Development of 1ST-Model for 1 hour-heavy rain damage scale prediction based on AI models (1시간 호우피해 규모 예측을 위한 AI 기반의 1ST-모형 개발)

  • Lee, Joonhak;Lee, Haneul;Kang, Narae;Hwang, Seokhwan;Kim, Hung Soo;Kim, Soojun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.5
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    • pp.311-323
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    • 2023
  • In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.

An Analysis of probable precipitation amount in Nakdong River Area for Predicting Flood Risk by Administrative Region (행정구역별 홍수위험전망을 위한 낙동강권역 확률강우량 분석)

  • Seong, Yeon-Jeong;Bastola, Shiksha;Lee, Sanghyup;Kim, Byoungwoo;Jung, Younghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.213-213
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    • 2018
  • 최근 기후변화로 인한 강우 패턴이 변화하고 있으며 강도가 큰 강우의 발생빈도가 높아짐에 따라 홍수의 위험성이 증가하고 있다. 또한, 강우발생의 공간적 이질성이 더욱 증가하는 실정이며, 지역적 강우특성은 각 유역의 지형적 특성과 맞물려 홍수특성을 나타낸다. 이러한 상황은 보다 상세한 지역적 특성을 반영하여 홍수를 대처하는 방어 체계가 요구되며, 행정구역간 강우의 특성을 분석하여 할 필요가 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 낙동강권역에 강우의 지역적 특성을 파악하기 위해, 행정구역별 강우에 대한 빈도분석을 실시하였다. 이를 위하여 과거 기상청의 홍수 예 경보 기준을 분석하였으며, 낙동강권역에 해당되는 70개 행정구역(시,군,구)에 해당되는 기상청 및 국토교통부의 강우관측소의 데이터를 사용하였다. 본 연구 결과는 같은 빈도에서 행정구역별로 강우의 크기가 상당히 달랐으며 특정시기에 발효된 호우특보와 해당 행정구역에 100년 빈도의 강우크기에 차이가 있는 것으로 나타났다. 행정구역별 홍수위험전망 매트릭스를 구축하는데 있어 행정구역별 홍수 위험의 크기를 결정하는데 본 연구 결과가 적용될 수 있다고 판단된다. 또한, 국가 홍수 재해 연구를 진행할 때 유역단위 및 행정구역별 홍수 방어방안을 활용함으로써 관련 연구들의 연구방안에 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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Effects of 4 major river project on the flood management in Yeongsan-river basin (영산강유역 홍수관리에서 4대강 사업의 효과)

  • Song, Jin Keun;Jung, Jae Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.301-301
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    • 2021
  • 영산강 유역은 상류 급경사 지역에 있는 유역 내 댐들의 홍수조절용량과 평야지역에 있는 하굿둑의 홍수배제능력이 부족하여 나주시 등 하류부에 홍수피해가 빈번하였다. 영산강에서 4대강 사업의 주요내용은 하도내 퇴적토준설과 홍수조절지 건설, 농업용저수지 증고를 통한 홍수방어능력 증대, 다기능 보설치를 통한 용수확보, 하구지역 홍수배제능력 증대 등이었다. 동 사업에서 본류 하천의 홍수위 저감과 내수배제 개선을 위해 담양댐 하류부터 영암천 합류점까지 하도를 준설하고, 담양과 화순홍수조절지, 나주 강변저류지, 승촌보와 죽산보를 건설하고, 하굿둑 배수능력 증대와 농업용 댐 및 저수지들을 증고를 수행하였다. 4대강 사업이 준공된 2012년 이후로 2014년부터 5년간 가뭄이 지속되었고 큰 홍수가 없다가 2020년 8월에 장기간의 집중호우로 영산강 중상류인 광주시와 영산강 하류지역에서 큰 수해가 발생하였다. 따라서 시설물 운영 실적에 근거한 홍수저감 효과의 기술적 검토를 수행하였다. 사업전·후 수문관측자료와 하천시설 운영 실적에 근거한 홍수저감 효과를 분석하기 위해 사업전·후 유사 규모의 강우 발생 시 수위표 지점별로 계측된 첨두 수위 및 유량자료를 비교하여 홍수저감 효과를 분석하였다. 사업전·후 유사 규모 강우를 선정하기 위해 발생된 강우 사상 중 호우특보 발령 기준이상의 강우 사상에 대하여 총 강우량 및 강우의 지속시간, 시간 분포를 비교하여 유사 규모의 호우를 선정하였다. 사업전·후 유사 규모의 호우 사상 발생 시 계측된 홍수위와 홍수량 비교 결과 영산강 중·상류부와 중·하류부 수위표 지점(극락교,승용교,나주대교)에서 사업 시행 후 사업 전보다 첨두 수위가 1.36~2.81m 감소한 것으로 검토되었다. 이는 여러 가지 사업들의 복합적인 결과로 영산강유역의 홍수관리여건이 개선된 것으로 판단된다. 한편 2020년 8월7일~8일 발생한 호우에 의해 영산강 본류의 중·상류부와 중·하류부의 주요 수위표 지점에서는 200년빈도 계획홍수위를 초과한 홍수가 발생하였다. 상시개방과 철거로 처리방안이 결정된 승촌보와 죽산보의 여건을 반영하여 2개보 유무에 따른 홍수위 검토를 실시하였다. 홍수위 비교 결과보가 없을 경우 영산강 중·상류부(극락교,승용교)와 중·하류부(나주대교,영산교) 수위표 지점에서 홍수위가 0.01~0.07m 감소되는 것으로 검토되어 홍수시 보의 영향은 비교적 작은 것으로 나타났다. 홍수시 상류댐과 저수지, 홍수조절지, 하굿둑, 하천의 연계운영에 대해서는 추가연구가 필요하다.

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Study on Establishment Criteria of Flood Risk in Urban Area of Han River Basin Considering Regional Characteristics (지역특성을 고려한 한강권역 도시지역의 홍수위험 판단기준 산정에 대한 연구)

  • Shin, Heejae;Choi, Youngje;Yi, Jaeeung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.136-136
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    • 2018
  • 최근 기후변화로 인해 설계 빈도 이상의 강우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 집중호우에 의한 피해는 지역별로 토지이용, 사회 환경적인 조건에 따라 차이가 있다. 특히 인구와 경제 제반 시설이 밀집되어 있는 도시지역의 경우 홍수가 발생하게 되면 피해가 과거에 비해 큰 규모로 나타나고 있다. 현재 각 지자체는 홍수 대응을 위해 기상청에서 제공하고 있는 6시간, 12시간 강우량을 기준으로한 호우주의보 및 경보를 사용하고 있다. 하지만 도시지역의 경우 지속시간이 1~2시간인 짧은 호우에서 피해가 발생하여 기상청에서 제공하고 있는 홍수특보를 활용하는데 있어 한계가 있다. 또한 이러한 기준은 각 지역별 사회 경제적 특성을 반영하지 않아 지역별 실질적인 홍수 대응에 효과적이지 않다. 따라서 각 지역별로 특성을 파악하여 홍수에 대한 피해를 저감하기 위한 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구의 공간적 범위로 한강권역에서 서울시와 인천시의 경우 '구 단위', 경기도와 강원도, 충청북도는 '시 군 단위'로 총 88개 행정구역으로 하고 도시별 특성에 따라 군집화를 위해 환경적, 사회적 및 경제적 특성 중 홍수에 대한 취약성을 반영할 수 있는 인자를 선정하였다. 선정된 인자들을 주성분분석을 통해 공통된 특성이나 유사한 성질에 따라 공통인자를 추출하고 이를 이용하여 각 도시별 군집분석을 시행하였다. 그 후 각 도시 군집별 특성에 따라 홍수에 의한 피해를 가장 잘 나타낼 수 있는 인자를 위험영향(Risk Impact)으로 산정하였다. 이때 위험영향은 강우규모에 따른 잠재 피해 정도를 나타내며 홍수위험도표를 작성하기 위해서는 이러한 위험영향을 정량적으로 설명할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 각 도시 군집별 특성에 따른 위험영향의 임계값을 추정하고 그에 따른 홍수위험도표를 작성하였다.

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Examination of Typhoon scale rating with Hazard Magnitude (재해규모를 고려한 태풍분류방법 검토)

  • Kim, Taegyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.369-369
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    • 2021
  • 기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.

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Development of Urban Inundation Forecasting System in Seoul (서울시 도시침수 예측시스템 개발)

  • Shim, Jea Bum;Kim, Ho Soung;Kim, Kwang Hun;Lee, Byong Ju
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.341-341
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    • 2020
  • 서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.

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Design of Summer Very Short-term Precipitation Forecasting Pattern in Metropolitan Area Using Optimized RBFNNs (최적화된 다항식 방사형 기저함수 신경회로망을 이용한 수도권 여름철 초단기 강수예측 패턴 설계)

  • Kim, Hyun-Ki;Choi, Woo-Yong;Oh, Sung-Kwun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.23 no.6
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    • pp.533-538
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    • 2013
  • The damage caused by Recent frequently occurring locality torrential rains is increasing rapidly. In case of densely populated metropolitan area, casualties and property damage is a serious due to landslides and debris flows and floods. Therefore, the importance of predictions about the torrential is increasing. Precipitation characteristic of the bad weather in Korea is divided into typhoons and torrential rains. This seems to vary depending on the duration and area. Rainfall is difficult to predict because regional precipitation is large volatility and nonlinear. In this paper, Very short-term precipitation forecasting pattern model is implemented using KLAPS data used by Korea Meteorological Administration. we designed very short term precipitation forecasting pattern model using GA-based RBFNNs. the structural and parametric values such as the number of Inputs, polynomial type,number of fcm cluster, and fuzzification coefficient are optimized by GA optimization algorithm.

An improvement on the Criteria of Special Weather Report for Heavy Rain Considering the Possibility of Rainfall Damage and the Recent Meteorological Characteristics (최근 기상특성과 재해발생이 고려된 호우특보 기준 개선)

  • Kim, Yeon-Hee;Choi, Da-Young;Chang, Dong-Eon;Yoo, Hee-Dong;Jin, Gee-Beom
    • Atmosphere
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    • v.21 no.4
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    • pp.481-495
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    • 2011
  • This study is performed to consider the threshold values of heavy rain warning in Korea using 98 surface meteorological station data and 590 Automatic Weather System stations (AWSs), damage data of National Emergency Management Agency for the period of 2005 to 2009. It is in need to arrange new criteria for heavy rain considering concept of rainfall intensity and rainfall damage to reflect the changed characteristics of rainfall according to the climate change. Rainfall values from the most frequent rainfall damage are at 30 mm/1 hr, 60 mm/3 hr, 70 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. The cumulative probability of damage occurrences of one in two due to heavy rain shows up at 20 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 110 mm/12 hr, respectively. When the relationship between threshold values of heavy rain warning and the possibility of rainfall damage is investigated, rainfall values for high connectivity between heavy rain warning criteria and the possibility of rainfall damage appear at 30 mm/1 hr, 50 mm/3 hr, 80 mm/6 hr, and 100 m/12 hr, respectively. It is proper to adopt the daily maximum precipitation intensity of 6 and 12 hours, because 6 hours rainfall might be include the concept of rainfall intensity for very-short-term and short-term unexpectedly happened rainfall and 12 hours rainfall could maintain the connectivity of the previous heavy rain warning system and represent long-term continuously happened rainfall. The optimum combinations of criteria for heavy rain warning of 6 and 12 hours are 80 mm/6 hr or 100 mm/12 hr, and 70 mm/6 hr or 110 mm/12 hr.