The practice of business estimate flood discharge by rainfall-flow relation that is easy collection of observation data. The important factor is rainfall, coefficient of runoff, and drainage area for analysis of runoff-flow relation.The practice of business usually use probability rainfall that use a weighted average value after each observation post estimate probability of non-same time. It has more error than same time probability rainfall, and it can excess of estimation because it can't consider space distribution of rainfall.The study of result showed similar aspect with existing ARF but width of coefficient become smaller. And the comparison of peak flow did not different what used by ARF and same time probability rainfall(A group). But non-same time probability rainfall is bigger 25% more than another(B group). Between A group and B group of the difference increased with the lapse of time.
The practice of business estimate flood discharge by rainfall-flow relation that is easy collection of observation data. The important factor is rainfall, coefficient of runoff, and drainage area for analysis of runoff-flow relation. The practice of business usually use probability rainfall that use a weighted average value after each observation post estimate probability of non-same time. It has more error than same time probability rainfall, and it can excess of estimation because it can't consider space distribution of rainfall. The study of result showed similar aspect with existing ARF but width of coefficient become smaller. And the comparison of peak flow did not different what used by ARF and same time probability rainfall(A group). But non-same time probability rainfall is bigger 25% more than another(B group). Between A group and B group of the difference increased with the lapse of time.
About 74 % of reservoirs in Korea are older than 40 years and their storage capacities have been decreased substantially. As part of reservoir reinforcement, the dam heightening project has been ongoing for about 110 reservoirs. The main purpose of the dam heightening project is to secure additional environmental water, while improving flood control capacity by gaining additional storage volume. The objective of this study was to evaluate reservoir flood control capacity changes of dam heightening reservoirs for effective management of additional storage volume. In this study, 13 reservoirs were selected for reservoir simulation of 200 year return period floods. Rainfall data of 1981-2100 were collected and divided into 4 periods (1981-2010; 1995s, 2011-2040; 2025s, 2041-2070; 2055s, 2071-2100; 2085s). Probability rainfalls and 200yr design floods of each period were calculated using FARD2006 and HEC-HMS. Design floods were used as inputs of each reservoir simulation using HEC-5. Overall, future probability rainfalls and design floods tend to increase above the past 1995s. Control ratios were calculated to evaluate flood control capacities of reservoirs. As a result, average flood control ratios were increased from 32.6 % to 44.2 % after dam heightening. Control ratios were increased by 12.7 % (1995s), 12.4 % (2025s), 10.3 % (2055s) and 10.9 % (2085s). The result of this study can be used as a basis for establishing the reservoir management structure in the future.
In water resources management, rainfall prediction with high accuracy is still one of controversial issues particularly in countries facing heavy rainfall during wet seasons in the monsoon climate. The aim of this study is to develop an artificial neural network (ANN) for predicting future six months of rainfall data (from April to September 2020) from daily meteorological data (from 1971 to 2019) such as rainfall, temperature, wind speed, and humidity at Seoul, Korea. After normalizing these data, they were trained by using a multilayer perceptron (MLP) as a class of the feedforward ANN with 15,000 neurons. The results show that the proposed method can analyze the relation between meteorological datasets properly and predict rainfall data for future six months in 2020, with an overall accuracy over almost 70% and a root mean square error of 0.0098. This study demonstrates the possibility and potential of MLP's applications to predict future daily rainfall patterns, essential for managing flood risks and protecting water resources.
본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유출모의가 가능하도록 모형을 개발하였다. 대상유역은 낙동강 유역을 채택하였으며 2006년(보정기간) 및 2007~2008년(검증기간)의 홍수기간 동안 본류와 지류에 위치한 8개 유량관측지점에 대해서 모형의 정확도 평가를 수행하였다. 모든 평가지점에서 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보이며 보정기간과 검증기간의 모형효율성계수는 각각 0.81~0.95와 0.70~0.94 범위의 우수한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우에 대한 토양수분의 거동과 수문 성분 발생량에서도 합리적인 결과를 도출하는 것으로 확인되었다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 개발된 연속형 강우-유출모형은 대유역의 홍수예측에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
소유역 강우-유출모형으로서 유출함수법을 대폭 개선한 선형저수지 강우-유출 체계를 수립하였다. 매개변수의 수는 6개이고 수문학적 손실은 일정량의 초기손실과 일정비의 후기손실로 계산하며 추적식은 해석적으로 유도하였다. 변수추정은 Hooke and Jeees 방법에 의한 자동추정법을 사용하였다. 이를 서면과 문막 수위표의 '84∼'89년 홍수에 적용하여 모형을 검증하였다. 매개변수중 초기손실은 선행강우의 영향을 받으나 이를 고려하지 않았으므로 이에 대한 연구가 필요하고 실시간 예측시 주요 매개변수를 선택하는 방법도 보완되어야 한다.
Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.
The determination of feasible design flood is the most important to control flood damage in river management. Model parameters should be calibrated using observed discharge but due to deficiency of observed data the parameters have been adopted by engineer's empirical sense. Storage coefficient in the Clark unit hydrograph method mainly affects magnitude of peak flood. This study is to estimate the storage coefficients based on the observed rainfall-runoff events at the four stage stations in the Hantan river basin. Model calibration is the process of adjusting model parameter values until model results match historical data. An objective function which is the percent difference between the observed and computed peak flows is available for measuring the goodness-of-fit between computed and observed hydrographs. By sensitivity analysis for the storage coefficient, it has been shown that the storage coefficients affect the peak flows. The Clark parameters adopted in the River Rectification Basic Plan have been estimated through an iterative process designed to produce a hydrograph with the peak flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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