현재까지는 연중 하천유량의 관리기간은 홍수기와 비홍수기로 구분하고, 관리해야 할 유량의 범위는 갈수량에서 홍수량까지로 폭넓게 규정하고 있다. 본 연구에서는 4대강 8개 지점의 장기간 일평균유량 자료를 이용하여1년을 유량의 분산과 평균이 동질한 기간들로 구분하고, 기간별 유량의 평균과 표준편차를 이용하여 유량의 관리범위를 설정하는 방안을 제시한다. 연구결과, 연중 관리기간은 지점에 따라 차이는 있으나 홍수기 이전, 홍수기, 홍수기 이후로 구분할 수 있었으며, 기간을 세분화하면 최소유량에 대한 최대유량의 비도 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 연중 일평균유량이 갈수량 이상 홍수량 이하가 되도록 기간별 일평균유량의 관리범위를 기간별 일평균유량의 평균 ±표준편차로 설정하는 방안도 제시하였다.
Recently, though damage caused by intensive rainfall and typhoon happens frequently, we could not forecast or predict a disaster, due to the difficulty of obtaining exact information about it. For efficient disaster management, the most urgent need is the preparation of a flood forecast-warning system. Therefore, we need to provide a program that has the ability of inundation analysis and flood forecast-warning using a geographic information system, and using domestic technology rather than that from foreign countries. In this research, we constructed a FDMS(Flood Disaster Management System) that is able to analyze real-time inundation data, and usins the GIS(Ceographic Information System) with prompt analyzing of hydrologic-topographical parameters and runoff-computation. Moreover, by expressing inundation analysis in three-dimensions, we were able to get to the inundation area with ease. Finally, we expect that the application of this method in the (food forecast-warning system will have great role in reducing casualties and damage.
본 연구에서는 국지성 이상호우에 대한 하천의 치수 안전도를 분석하기 위하며 서울의 도시하천중 지방2급 하천인 홍제천을 연구 대상하천으로 선정하였고, 최근 발생한 이상호우 중에서 서울에 많은 피해를 입힌 2001년 7월 14일${\sim}$15일 강우 310.1mm와 서울지역 가능최대강수량(PMP)740.0mm를 적용 강우로 선정하였다. 홍제천의 치수 안전도를 분석한 결과, 계획빈도인 50년인 경우, 안전단면이 85%, 관리단면이 15%, 위험단면은 발생치 않았으나, 100년 빈도에서 안전단면이 5% 감소하고 관리단면이 4% 위험단면은 2% 증가하였다. 빈도가 증가함에 따라 증감율은 작게 나타났고 200년 빈도 이후에는 관리단면은 거의 변화가 없었으며 위험단면이 다소 증가하여 300년 빈도에서는 50년 빈도에 비해 8%, 500년 빈도에서는 12% 증가하였고 1000년 빈도에서는 위험단면이 19%, 관리단면이 13% 크게 증가하였다.
There are 109 A class rivers in Japan. One purpose of river management is to reduce the flooding. For this purpose, government provides the information to public, as flood forecasting, rainfall forecasting and estimate the runoff magnitude to avoid the flood and inundation. In this paper, we introduce current situation of flood forecasting and rainfall forecasting in Japan, and we describe how to use the information of flood forecasting and rainfall forecasting in conjunction with current strategy for river management.
Storm and flood damage management systems in national disaster management system(NDMS) were organized into three operation systems. They are prevention, preparation, response, and recovery systems. Disaster resources in each system must be promptly and exactly applied to minimize casualties and loss of properties. However, the disaster resources in current management system can not be immediately used in calamity situation due to the lack of efficiency in statistical data. In this study, the classification system of the disaster resources in storm and flood damage systems was examined to develop the a standard technology in disaster resources management. Problems and reformation points of the classification system were also presented to improve the classification technique and to construct the data base.
홍수위험관리에서 홍수범람도는 가장 기본적인 자료로 사용되고 있다. 그러나 홍수범람도 구축과정에서 다양한 형태로 불확실성이 발생하기 때문에 이는 정확한 홍수 방재계획 수립에 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 불확실성 요소를 제거하거나 개선하여 홍수범람도의 정확성을 향상시키는 것이 필요하나, 모든 불확실성을 완벽하게 제거하는 것은 경제적 타당성과 홍수에 대한 지식의 한계 때문에 불가능하며 매우 비효율적일 수 있다. 또한, 홍수범람도에 전달되는 불확실성 요소의 영향은 다른 환경변수에 따라 다를 수 있기 때문에 다양한 주변 환경의 조건을 고려한 불확실성 요소에 대한 민감도 분석이 필요하다. 이를 통하여 제거해야하거나 개선시켜야할 불확실성 요소의 우선순위를 정함으로써 전략적이면서도 효율적인 홍수위험관리를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 주변 환경의 조건에 따라 홍수범람도에 미치는 불확실성 요소의 민감도를 FOA방법을 이용하여 분석하고, 이를 미국 Indiana주 Columbus시 근처의 Flatrock 강에 적용하여 홍수범람도에 가장 큰 불확실성을 전달하는 요소를 선별하였다. 본 연구결과는 하나의 불확실성 요소가 다른 입력변수나 매개변수와 같은 주변 환경에 의해 홍수범람도에 다르게 영향을 준다는 것을 확인하였으며 또한, 대상유역의 홍수범람도 구축과정에서 가장 큰 불확실성 요소는 지형자료로 판명되었다.
This Study aims to demonstrate how much flood vulnerability in urban area changed for the past 32 years by using the panel model. At the same time, this study strives to determine the primary factors and to construct an effective counter-plan by means of empirical research. After selecting research hypotheses based on considerations of issues concerning causes for urban flooding, their relevance is put to the test by conducting empirical research in individual case locations. This research verifies the four research hypotheses by using one-way error component regression model. In conclusion, this research has shown that urban land use and local characteristics act as significant flood determinants, with forests acting to reduce flood dangers. Moreover, constructing embankments can no longer represent a reliable flood control policy. The changes in future flood control policies need to incorporate local characteristics and to minimize natural destruction, so that humans and nature can coexist through environmentally friendly flood management policies.
A flood - flow forecasting system model of river basins has been developed in this study. The system model consists of the data management system(the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system), the flood runoff simulation system, the reservoir operation simulation system, the flood forecasting simulation system, the flood warning system and the user's menu system. The Multivariate Rainfall Forecasting model, Meteorological factor regression model and Zone expected rainfall model for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood - flow forecasting. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, 7 streamfiow and other hydrological data during the past flood periods.
Climate change is intensifying storms and floods around the world. Where nature has been destroyed by development, communities are at risk from these intensified climate patterns. This study was to suggest a methodology for estimating flood vulnerability using Potential Flood Damage(PFD) concept and classify city/county about Potential Flood Damage(PFD) using various typology techniques. To evaluate the PFD at a spatial resolutions of city/county units, the 20 representative evaluation indexing factors were carefully selected for the three categories such as damage target(FDT), damage potential(FDP) and prevention ability(FPA). The three flood vulnerability indices of FDT, FDP and FPA were applied for the 167 cities and counties in Korea for the pattern classification of potential flood damage. Potential Flood Damage(PFD) was classified by using grouping analysis, decision tree analysis, and cluster analysis, and characteristics of each type were analyzed. It is expected that the suggested PFD can be utilized as the useful flood vulnerability index for more rational and practical risk management plans against flood damage.
Agricultural reservoirs play a crucial role in rural areas, providing essential water resources for agriculture. However, collapses or overfilling of reservoirs can lead to significant damages to both property and lives. Unfortunately, the safety of agricultural reservoirs is often uncertain due to aging infrastructure and lack of comprehensive safety management systems. Additionally, the escalating severity of climate change exacerbates these risks, because of extreme weather events. This study proposes a business model for a flood damage management platform tailored to rural areas to predict downstream flooding caused by agricultural reservoirs and to integrate comprehensive reservoir safety management. It aims to predict more accurate downstream flood damage using improved methods based on previous studies. The proposed business model presents strategies for providing improved downstream flood damage prediction services, and identifies potential customers and service supply strategies for the flood damage management platform. Finally, it presents an economic analysis of the proposed business model and strategies for further revenue generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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