• 제목/요약/키워드: advanced flood warning system

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Modeling flood and inundation in the lower ha thanh river system, Binh dinh province, vietnam

  • Don, N. Cao;Hang, N.T. Minh
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.195-195
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    • 2016
  • Kon - Ha Thanh River basin is the largest and the most important river basin in Binh Dinh, a province in the South Central Coast of Vietnam. In the lower rivers, frequent flooding and inundation caused by heavy rains, upstream flood and or uncontrolled flood released from upstream reservoirs, are very serious, causing damage to agriculture, socio-economic activity, human livelihood, property and lives. The damage is expected to increase in the future as a result of climate change. An advanced flood warning system could provide achievable non-structural measures for reducing such damages. In this study, we applied a modelling system which intergrates a 1-D river flow model and a 2-D surface flow model for simulating hydrodynamic flows in the river system and floodplain inundation. In the model, exchange of flows between the river and surface floodplain is calculated through established links, which determine the overflow from river nodes to surface grids or vice versa. These occur due to overtopping or failure of the levee when water height surpasses levee height. A GIS based comprehensive raster database of different spatial data layers was prepared and used in the model that incorporated detailed information about urban terrain features like embankments, roads, bridges, culverts, etc. in the simulation. The model calibration and validation were made using observed data in some gauging stations and flood extents in the floodplain. This research serves as an example how advanced modelling combined with GIS data can be used to support the development of efficient strategies for flood emergency and evacuation but also for designing flood mitigation measures.

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자연재해 예·경보시스템의 효율성 제고방안에 관한 연구 (A Study on Methods to Increase the Efficiency of Natural Disaster Early Warning Systems)

  • 서정표;조원철
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제6권1호
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    • pp.19-27
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    • 2013
  • 자연재해로 인한 재산 및 인명피해는 재해 유형별 사전 정보와 예방활동을 수행함으로 그 피해를 최소화 할 수 있다는 점에서 재해 예 경보시스템의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍, 홍수, 폭설 등 자연재해 관련 예 경보의 유형과 정보 전달 매체 및 재해 예 경보 전달 체계 현황과 실태 등을 분석하고 첨단정보 통신기술과 방송 통신의 융합에 대한 기술대안 분석으로서 국가적 통합 경보전달 체계 구축의 시급성을 제시하였다. 또한 재해 예 경보 시스템간의 유기적인 연계를 통하여 각각의 시설 간에 중복 설치를 사전에 방지하는 한편 방재정보의 표준화를 바탕으로 예 경보의 종합적이고 체계적인 관리와 운영을 위한 전문성을 갖춘 전담조직의 상설화 등을 통해 재해 예 경보 시스템의 효율성 제고방안을 연구한 논문이다.

딥러닝 모형을 이용한 팔당대교 지점에서의 유량 예측 (Flow rate prediction at Paldang Bridge using deep learning models)

  • 성연정;박기두;정영훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권8호
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    • pp.565-575
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    • 2022
  • 최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.