This study aims at the development of the techniques for the rainfall forecasting in river basins by applying neural network theory and compared with results of Multivariate Model (MVM). This study forecasts rainfall and compares with a observed values in the San Chung gauging stations of Nakdong river basin for the rainfall forecasting of river basin by proposed Neural Network Model(NNM). For it, a multi-layer Neural Network is constructed to forecast rainfall. The neural network learns continuous-valued input and output data. The result of rainfall forecasting by the Neural Network Model is superior to the results of Multivariate Model for rainfall forecasting in the river basin. So I think that the Neural Network Model is able to be much more reliable in the rainfall forecasting.
Rainfall is one of the major and complicated elements of hydrologic system. Accurate prediction of rainfall is very important to mitigate storm damage. The neural network is a good model to be applied for the classification problem, large combinatorial optimization and nonlinear mapping. In this dissertation, rainfall predictions by the neural network theory were presented. A multi-layer neural network was constructed. The network learned continuous-valued input and output data. The network was used to predict rainfall. The online, multivariate, short term rainfall prediction is possible by means of the developed model. A multidimensional rainfall generation model is applied to Seoul metropolitan area in order to generate the 10-minute rainfall. Application of neural network to the generated rainfall shows good prediction. Also application of neural network to 1-hour real data in Seoul metropolitan area shows slightly good predictions.
이상기후와 댐 시설의 노후화로 인해 댐에 대한 위험관리 요구가 증대되고 있다. 하지만 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획에서는 단일호우사상에 의해 댐 붕괴가 발생한 경우만을 다루고 있다. 이에 본 연구에서는 연속호우사상으로 인한 댐 하류부의 피해 발생 상황을 모의하고, 각각의 상황에 대한 최적 대피소를 선정하여 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획 수립 방안을 제시하였다. 충주댐 유역을 대상으로 500년 빈도의 확률강우량이 연속적으로 발생하는 거대강우 시나리오를 정의하고, 이로 인해서 발생하는 거대홍수량을 산정하였다. 거대강우 시나리오가 충주댐에 발생하였을 때 무피해방류량 이상의 방류로 인해서 하류부에 침수피해가 발생하는 경우 (시나리오 A)와 댐 붕괴가 발생하는 경우 (시나리오 B)로 나누어 하류부에 발생하는 피해를 분석하였다. 2개의 시나리오에 따른 침수피해를 분석한 결과, 시나리오 A에서의 침수면적은 50.06 km2이며, 시나리오 B에서의 침수면적은 약 6.1배 큰 307.45 km2로 나타났다. 침수피해가 발생한 하류부 지역 중 시가화 지역의 비율이 높은 충주시를 대상으로 행정구역별 최적 대피소를 선정하였다. 국내·외 대피소 선정기준들을 이용하여 7가지 대피소 평가지표들을 설정하였으며, 계층화(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기법을 활용하여 대피소 대안들을 평가하였다. 각 시나리오별로 최적 대피소를 선정한 결과, 선정된 6개의 최적 대피소 중에서 5곳이 학교로 선정되었다. 본 연구에서는 기존의 비상대처계획에서 고려되지 않았던 연속호우 사상에 의한 상황을 추가적으로 고려하였으며, 본 연구의 결과는 추후 비상대처계획 수립 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
This study was conducted to characterize on the relationships of rainfall intensity and infiltration rate of rainfall dependent on unit weight change in the gneissic weathered soil by a column test equipment. In this study, volumetric water content and pore water pressure were measured using TDR sensors and tensiometers at regular time intervals. Rainfall conditions including continuous rainfall and repeated rainfall were selected in order to know the effect of antecedent rainfall. In the condition of rainfall intensity 20mm/h and the unit weights of soil as $1.35g/cm^3$, $1.55g/cm^3$ and $1.61g/cm^3$, average rainfall infiltration rate was $2.814{\times}10^{-3}cm/sec$, $1.969{\times}10^{-3}cm/sec$ and $1.252{\times}10^{-3}cm/sec$ respectively. The higher rainfall intensity and lower unit weight of soil, the faster average infiltration rate. Overflow in the column was happened except rainfall condition of rainfall intensity 20mm and soil unit weight $1.35g/cm^3$. Increasing the soil unit weight, overflowed water was increased and occurrence time was faster.
Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.
본 연구에서는 도시유역 우수관거 시스템의 근본적인 목적인 내수침수 방재 효과를 최대화하기 위하여 첨두유출량 최소화를 목적으로 하여 개발된 우수관망 최적설계 모형(이정호, 2010)[1]을 이용하여 실제 도시유역에 대하여 다양한 인공적인 강우 사상들을 적용하여 실제 강우 발생 시 첨두유출량 저감의 효과가 발생할 수 있을 것인가에 대하여 분석하였다. 분석에 적용된 강우사상은 첫째, 설계빈도에 해당하는 강우사상에 대하여 강우의 첨두치가 일정한 시간 간격을 두고 연속되어 발생하는 강우사상들에 대하여 모의하였다. 둘째, 일정한 강도의 강우가 연속적으로 발생하는 연속강우사상에 대하여 모의하였다. 분석 결과 강우의 첨두치가 연속되는 경우 또는 일정한 강도의 연속강우에 대해서도 최적 우수관망에서 첨두유출량이 저감되는 것으로 분석되었으며, 이것은 최적화된 우수관망이 시스템 내의 지체 현상에 따른 첨두유출량 감소가 아닌 관망 전체에서의 유입량의 적정 분배에 따른 것임을 나타낸다.
Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
장기적 유출 측면에서 유역의 도시화는 불투수면적의 확대로 인한 토지이용변화, 인위적 구조물의 설치여부, 하천 환경의 변화를 유발하며 따라서 도시화되기 이전과 매우 다른 형태의 유출거동 특성을 가진다. 따라서 자연적인 유출 성분변화 특성은 물론 도시화 유역 특성변화요소를 적절히 반영함으로써 지표수, 하천수, 지하수 등의 수문순환 요소를 장기적인 측면에서 정량적으로 평가할 수 있는 유출모의모형이 필요하다. 본 연구에서는 준 분포형 장기 유출모형인 SWAT모형과 도시지역의 유출해석에 주로 이용되는 SWMM 모형의 RUNOFF 블록을 결합함으로써 자연유역은 물론 도시유역의 제반 유역특성을 충분히 고려할 수 있는 장기유출모형인 SWAT-SWMM 모형을 개발하였다. SWAT-SWMM 결합모형의 구정방법 및 모형의 한계 그리고 결합모형의 모식을 중심으로 두 모형의 결합상황을 기술하였다.
Hydrologic pattern under climate change has been paid attention to as one of the most important issues in hydrologic science group. Rainfall and runoff is a key element in the Earth's hydrological cycle, and associated with many different aspects such as water supply, flood prevention and river restoration. In this regard, a main objective of this study is to evaluate design flood using simulation techniques which can consider a full spectrum of uncertainty. Here we utilize a weather state based stochastic multivariate model as conditional probability model for simulating the rainfall field. A major premise of this study is that large scale climatic patterns are a major driver of such persistent year to year changes in rainfall probabilities. Uncertainty analysis in estimating design flood is inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. A comprehensive discussion on design flood under climate change is provided.
태풍 및 국지성 폭우로 인한 침수 및 범람지역의 발생이 증가하고 있어 재해 이력에 대한 체계적 구축과 침수 예측에 대한 정략적 분석을 통한 재해 예방이 필요하다. 본 연구는 피해지역의 수치영상을 기반으로 피해조사 범위 산정의 기반 자료와 속성정보를 제공하기 위하여 지리정보체계 매핑 기술을 사용하여 수치영상과 피해지역 연속지적도의 속성정보 융합을 통해 현장 실사용 재해정보지도를 구축하였다. 또한, 재해정보의 고도화를 위해 홍수범람 시뮬레이션을 통해 대상 지역의 빈도별 홍수량을 산정하여 돌발홍수 예측지역을 표시하였으며 지적 정보를 활용하여 빈도별 침수면적 및 침수피해율을 산출하였다. 따라서, 집중호우에 따른 홍수 시나리오 분석을 통해 사전에 자연재해 예방 및 대책을 위한 의사결정을 지원함으로써 자연재해관리 업무 효율성 및 대응능력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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