The purpose of this study is to analyze the characteristics of hydraulic behavior of the natural channel flow according to the temporal classification mode, and thus propose the hydraulic analysis method for future channel design. For analysis, the temporal flow characteristics of the channel section was divided into the steady flow and the unsteady flow. For hydraulic analysis, the HEC-RAS model, which is a one-dimensional numerical analysis model, and the SMS-RAM2 model, which is a two-dimensional model, were used and the factors used for analysis of hydraulic characteristics were flood elevation and flow rate. The flow state was analyzed on the basis of the one-dimensional steady flow and unsteady flow for review. In the unsteady flow analysis the flow rate changed by $(-)0.16%{\sim}(+)0.26%$, and the flood elevation varied by $(-)0.35%{\sim}(+)0.51%$ as compared to the values in the steady flow analysis. Given these results, in the one-dimensional flow analysis based on the unsteady flow the flood elevation and flow rate were greater than when the analysis was done on the basis of the steady flow. The flow state was analyzed on the basis of the two-dimensional steady flow and unsteady flow. In the unsteady flow analysis the flow rate varied by $(-)0.16%{\sim}(+)1.08%$, and the flood elevation changed by $(-)0.24%{\sim}(+)0.41%$ as compared to the values in the steady flow analysis. Given these analysis results, in the two dimensional flow analysis based on the unsteady flow, the flood elevation and flow rate were greater than when the analysis was done on the basis of the steady flow.
최근 정부는 SOC디지털화 계획의 하나로 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해 배수시설 자동·원격제어체계를 국가하천 57%에 도입(1,800억원)하고 실시간 모니터링체계(300억원)를 구축하며, 댐 11개소에 빅데이터를 기반으로 한 스마트 댐 안전관리 체계(150억원)를 마련할 계획입니다. 이러한 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해서는 하천의 실시간 유속 측정을 통해 중간단면법을 적용하여 유량을 정확히 계산할 수 있는 시스템의 연구가 필요합니다. 이러한 시스템의 구현과 정확도를 높이기 위해서 가장 중요한 것은 실시간 유속 측정의 정확도를 확보하는 것입니다. 현재 실시간 유속 측정을 위해 미국, 유럽 등의 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 도입하여 시스템에 적용하고 있으나 고가의 가격, 유속 측정 범위의 한계 및 기술 지원 미흡 등의 문제로 인해 시스템의 개선 요구가 지속되고 있는 상황입니다. 따라서 실시간 유속 측정을 위한 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 자체 개발하여 개선된 유량 측정 및 홍수 예측 시스템을 제시하고자 합니다.
2000년대 후반 이래로 홍수터를 활용한 생태공원이나 체육시설 등과 같은 다양한 친수시설들이 조성되었다. 또한 최근 강우강도 및 홍수 빈도의 증가로 인해 관련 피해가 급증하고 있으며, 이는 홍수터에 설치된 공원과 같은 친수시설들의 침수피해와 직접적으로 연관되므로, 극한강우 시 홍수터에서의 수치해석이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 홍수터에서의 수위상승과 하강에 따른 수리학적 영향을 분석하기 위해 마름/젖음 모의가 가능한 준부정류 흐름해석모형인 FaSTMECH와 부정류 흐름해석모형인 Nays2D 모형을 이용하여 각 모델간의 태풍 사상시 시간에 따른 침수심 및 유속분포를 비교 분석하였다. 태풍 사상시 홍수터에서의 유속분포는 주수로에서의 유속에 비해 매우 낮은 유속을 보이고 있었으며, 홍수터에서는 침식보다는 토사퇴적 문제가 더 높을 것이라 판단된다.
하도 내 식생발달은 흐름저항을 크게하여 홍수 시 하천 수위를 상승시키고 수위-유량관계의 변화에도 영향을 미치고 있다. 홍수 시 수위가 첨두에 도달하고 하강하여 하도 내 드러난 식생은 대부분 도복(倒伏, prone) 상태에 있다. 이렇게 식생이 도복상태로 되어있는 식생층 구간은 식생된 개수로 흐름의 유속분포를 고려하였을 때 유속이 0인 지점의 높이로 고려된다(Stephan and Guthnecht, 2002). 그러나 부자 측정에 의한 유량산정에 있어서 식생층 구간의 높이를 고려하지 않고 하상높이를 유하면적으로 적용하면 유량이 과대 산정되는 경향이 발생한다. 본 연구에서는 식생된 하천에서 정도 높은 유량을 산정하기 위해 영강의 점촌, 내성천의 향석 지점에서 홍수 후 식생층 높이를 측량하고 통수단면적에서 식생층 투영면적을 제외하여 유량을 산정하였다. 그 결과, 유량의 규모에 따라 차이는 있지만 최소 4.34 %에서 최대 10.82 %의 유량편차를 보였다. 따라서 홍수 시 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하는 유속-단면적 방법에 있어서 식생하천에서 식생층 높이의 투영면적을 고려하여 유량을 산정한다면 좀더 적합한 유량산정이 이루어질 것으로 판단된다.
밀집도시에서 하수도, 건물, 제방 등과 같은 형상은 흐름이나 범람류의 전파에 영향을 미치므로 이러한 요소들은 도시지역의 범람 모델을 구축하는데 있어서 고려되어야 할 것이다. 도시지역의 2차원 범람모형은 현재 홍수범람 분야에서 가장 중요하게 적용되고 있지만, 이러한 모델은 지형적인 부정확한 변수 및 부정확하고 불충분한 자료 때문에 매우 제한적인 모델이라 할 수 있다. 본 연구에서는 시가지 침수심을 모의 계산하기 위해 유역 유출 모형, 2차원 시가지 모형 그리고 하수도 모형을 통합하여 2002년 침수피해를 입은 바 있는 삼척지역에 적용하여 건물 및 배수 펌프용량이 침수심에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 그 결과 침수심은 배수용량에 직접적으로 영향을 받으며 또한 0.2-0.6 범위의 건물 점유율에 대한 침수심은 약 20-30 cm가 증가되는 것으로 나타났다.
경포가시연습지를 활용한 경포 유수지의 경포천 계획 홍수량 분담이 경포호에 미치는 영향을 수리모형실험과 RMA-2 모형을 이용하여 분석하였다. 경포호의 복잡한 흐름 구조를 재현하기 위해 부정류를 모의하였다. 수리모형실험에서 확보한 자료를 이용하여 수치모형의 매개변수를 추정하고, 다양한 홍수 시나리오를 고려하여 경포천 하류부 및 경포호의 흐름을 모의하였다. 경포 유수지의 홍수 분담량이 증가하면 경포호의 최대 수위는 증가하고 경포천 하류부의 수위는 감소하였다. 경포호와 경포천의 홍수 흐름이 서로 작용하는 특성을 파악할 수 있었다. 이 결과는 경포호의 홍수 시 유지관리에 활용될 수 있을 것이다.
하도홍수추적을 위한 수문학적 방법인 머스킹검 방법은 유입량, 유출량 그리고 저류량의 관계를 활용하여 유출량을 예측하는 방법이다. 머스킹검 방법에 관한 많은 연구가 진행되면서 필요한 매개변수들은 점점 늘어나게 되었고, 많은 매개변수로 인해 계산과정이 복잡해졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최적화 알고리즘을 머스킹검 방법의 매개변수 산정에 적용하였다. 본 연구는 Advanced Nonlinear Muskingum Model considering continuous flow (ANLMM-L)를 Wilson 홍수자료와 Sutculer 홍수자료에 적용하여 Linear Munsingum Model incorporating Lateral flow (LMM-L)과 Kinematic Wave Model (KWM)의 결과와 비교하였다. 관측 유출량과 모의 유출량과의 비교를 위한 지표로 Sum of Squares (SSQ)를 사용하였다. Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search (EBHS-CGS)가 ANLMM-L의 매개변수 산정에 적용되었다. Wilson 홍수자료에 적용한 결과 LMM-L보다 ANLMM-L이 정확한 결과를 나타냈다. Sutculer 홍수자료에서는 ANLMM-L이 KWM보다 좋은 결과를 보이긴 했으나, Sutculer 홍수자료의 유량이 크기 때문에 Wilson 홍수자료의 경우에 비해 SSQ가 크게 나타났다. EBHS-CGS는 본 연구에서 적용한 머스킹검 홍수추적뿐만 아니라 다양한 수자원 공학 문제에 적용할 수 있을 것이다.
최근 이상기후의 영향으로 전 지구적 온난화 및 도시화로 인해 세계적으로 기상이변이 늘어나고 있다. 도시화 및 난개발로 인한 불투수 면적의 증가 같은 문제로 홍수량이 증가함에 따라 홍수피해를 줄이기 위한 다양한 방안이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사행하천 구간에 설치되는 횡월류 위어 유입각의 변화에 따라 3차원 CFD 모형인 FLOW-3D를 이용하여 흐름 특성과 월류량을 분석하여 횡월류 위어 유입각에 대한 수공구조물의 월류능력 평가 및 유량계수 산정을 위한 기초 연구를 수행하였다. 분석 결과, 횡월류 위어 유입각이 작을수록 횡월류부 통과 후 주수로 흐름의 수위가 감소하고 유속이 증가하였으며, 유입각이 증가할수록 수위가 상승하였고, 유속이 감소하는 경향을 보였다. 또한, 횡월류 위어 유입각이 40° 이상인 경우 직하류 유속이 상류 유속과 비교하여 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
Reta L. Puspasari;Daeung Yoon;Hyun Kim;Kyoung-Woong Kim
자원환경지질
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제56권1호
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pp.65-73
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2023
As one of the most vulnerable countries to floods, there should be an increased necessity for accurate and reliable flood forecasting in Indonesia. Therefore, a new prediction model using a machine learning algorithm is proposed to provide daily flood prediction in Indonesia. Data crawling was conducted to obtain daily rainfall, streamflow, land cover, and flood data from 2008 to 2021. The model was built using a Random Forest (RF) algorithm for classification to predict future floods by inputting three days of rainfall rate, forest ratio, and stream flow. The accuracy, specificity, precision, recall, and F1-score on the test dataset using the RF algorithm are approximately 94.93%, 68.24%, 94.34%, 99.97%, and 97.08%, respectively. Moreover, the AUC (Area Under the Curve) of the ROC (Receiver Operating Characteristics) curve results in 71%. The objective of this research is providing a model that predicts flood events accurately in Indonesian regions 3 months prior the day of flood. As a trial, we used the month of June 2022 and the model predicted the flood events accurately. The result of prediction is then published to the website as a warning system as a form of flood mitigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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