The studies on efficiency of flood control reservoir has been introduced into four categories including direct flood control contribution by reservoir, flow-duration change and environmental-ecological change in downstream of dam and flood damage estimation of flood plain. In spite of all the previous approaches, the quantification of the effect of reservoir on the flood control in planning stage is quite complex due to lack of a standard for quantifying feasibility of project. In this study, we develop a methodology that can clearly and accurately quantify the flood damage reduction together with the existing flood level reduction at downstream. The proposed approach uses three appraisal standards of flood control: 'potential safety', 'relative risk' and 'absolute risk' according to the risk by stage. The developed methodology was applied to the Namhan river basin with the storm event of July, 2006. The result shows the damage reduction of 4,189 billion won was estimated. The economic benefits for the flood control effect by dam will greatly contribute to the public understanding of the importance and the effect of the flood control by dam.
We made a hazard map using GIS and remote sensing for he greatest inundation damage that happened for the 20th century. We calculated the land cover classification using Landsat from 1983 to 2000. We calculated it from a damage report and an aerial photo for a flood. We considered relation of both land cover classification and the damage. We expected the inundation damage in the future and made a hazard map.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.216-218
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2022
Natural disasters caused by abnormal climates are continuously increasing, and the types of natural disasters that cause the most damage are flood damage caused by heavy rains and typhoons. Therefore, in order to reduce flood damage, this paper proposes a system that can predict the water level, a major parameter of flood, in real time using LSTM and GRU. The input data used for flood prediction are upstream and downstream water levels, temperature, humidity, and precipitation, and real-time prediction is performed through the pre-trained LSTM-GRU model. The input data uses data from the past 20 hours to predict the water level for the next 3 hours. Through the system proposed in this paper, if the risk determination function can be added and an evacuation order can be issued to the people exposed to the flood, it is thought that a lot of damage caused by the flood can be reduced.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.2
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pp.1-15
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2020
In this study, the characteristics of crop damage area by flooding for 113 middle range watersheds during 2000-2016 were analyzed and future crop damage area by flooding were analyzed using 13 GCM outputs such as hourly maximum rainfall, 10-min maximum rainfall, number of days of 80 mm/day, daily rainfall maximum, annual rainfall amount associated with RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios and watershed characteristic data such as DEM, urbanization ratio, population density, asset density, road improvement ratio, river improvement ratio, drainage system improvement ratio, pumping capacity, detention basin capacity, and crop damage area by flooding. A constrained multiple linear regression model was used to construct the relationships between the crop damage area by flooding and other variables. Future flood index related to crop damage may mainly increase in the Mankyung watershed, Southwest part of Youngsan and Sumjin river basin and Southern part of Nackdong river basin. Results are useful to identify watersheds which need to establish strategies for responding to future flood damage.
Recently, localized heavy rainfall has led to increasing flood damage in urban areas such as Gangnam, Seoul ('12), Busan ('13), Ulsan ('16) Incheon and Busan ('17) etc. Urban flooding occurs relatively rapidly compared to flood damage in river basin, and property damage including damage to houses, cars and shopping centers is more serious than facility damage to structures such as levees and small bridges. In Korea, heavy rain warnings are currently announced using the criteria set by KMA (Korea Meteorological Administration). However, these criteria do not reflect regional characteristics and are not suitable to urban flood. So in this study, estimated the flooding limit rainfall amount based on the damage records for Seoul and Ulsan. And for regions that can not estimate the flooding limit rainfall since there is no damage records, we estimated the flooding limit rainfall using a Neuro-Fuzzy model with runoff characteristics. Based on the estimated flooding limit rainfall, the urban flood warning criteria was set. and applied to the actual flood event. As a result of comparing the estimated flooding limit rainfall with the actual flooding limit rainfall, the error of 1.8~20.4% occurred. And evacuation time was analyzed from a minimum of 28 minutes to a maximum of 70 minutes. Therefore, it can be used as a warning criteria in the urban flood.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.389-392
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2004
A recent unusual change in the weather is formed as a localized heavy rain in a short time. This phenomenon has caused a flash flood, and flash floods extensively have damaged human lives many times. In large river's case, the extent of loss of lives and properties has been decreased through the flood warning system by flood control stations of each stream. However, the extent of damage in other small rivers has increased reversely. Therefore, it is necessary to establish a new flood warning system against flash floods instead of the existing flood warning system. It is a specific character that the damage from flash floods in mountain streams brings much more loss of lives than large river's flood. The purpose of this study is calculating the characteristic of flash floods in streams, analyzing topographical characteristics of water basin through applying GIS techniques with the calculation as mentioned above and researching what topographical conditions have influence on hydrological flash floods in water basin. The flash flood prediction model we used is made by GIUH (geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph) with hydrologic-topographical technology. As applying the flash flood prediction model, this is a procedure for calculating topographical information in basin: we made a topological data up out of database with utilizing GIS, and we also produced a DEM (digital elevation model) and used it as a topographical data for determining amount of flash floods.
Recently Flood damage volume has increased as heavy rain has frequently occurred. Especially urban areas are a vulnerability to flooding damage because of densely concentrated population and property. A local government is preparing to mitigate flood damage through the heavy rain warning issued by Korea Meteorological Administration. This warning classification is identical for a national scale. However, Seoul has 25 administrative districts with different regional characteristics such as climate, topography, disaster prevention state, and flood damage severity. This study considered the regional characteristics of 25 administrative districts to analyze the flood vulnerability using entropy weight and Euclidean distance. The rainfall classification was derived based on probability rainfall and flood damage rainfall that occurred in the past. The result shows the step 2 and step 4 of rainfall classification was not significantly different from the heavy rain classification of the Korea Meteorological Administration. The flood vulnerability is high with high climate exposure and low adaptability to climate change, and the rainfall classification is low in the northern region of Seoul. It is possible to preemptively respond to floods in the northern region of Seoul based on relatively low rainfall classification. In the future, we plan to review the applicability of rainfall forecast data using the rainfall classification of results from this study. These results will contribute to research for preemptive flood response measures.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.1
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pp.151-158
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2009
Many people have been suffering and loosing their property from inundation due to concentrated rain and massive storm. Although, river banks are strengthened and pumping stations are constructed to protect the life and property of people, the flood damages (disaster)could not be controlled, in fact it is increasing. In USA, CWMS (Corps Water Management System) has very good system of integration of study of rainfall data, computation of stream stage and simulation of flood damages, but there is lack of this type of study and analysis in the domestic context, so we have been facing many difficulties in simulation of flood damages. Therefore, a systematic collecting of data analysis and evaluation of flood damages is necessary. The main objective of this study is to suggest a systematic data collection and evaluation method, which could be useful to prevent the life and property from unusual damages. In this study, the system (Flood Damage Evaluation Model; K-FDEM) is proposed to evaluate the flood damages from rainfall with considering many field parameters.
Localized heavy storm is one of the major causes of flood damage in urban regions. According to the recent disaster statistics in South Korea, the frequency of urban flood is increasing more frequently, and the scale is also increasing. However, localized heavy storm is difficult to predict, making it difficult for local government officials to deal with floods. This study aims to construct a Flood risk matrix (FRM) using ensemble weather prediction data and to assess its applicability as a means of reducing damage by securing time for such urban flood response. The FRM is a two-dimensional matrix of potential impacts (X-axis) representing flood risk and likelihood (Y-axis) representing the occurrence probability of dangerous weather events. To this end, a regional FRM was constructed using historical flood damage records and probability precipitation data for basic municipality in Busan and Daegu. Applicability of the regional FRMs was assessed by applying the LENS data of the Korea Meteorological Administration on past heavy rain events. As a result, it was analyzed that the flood risk could be predicted up to 3 days ago, and it would be helpful to reduce the damage by securing the flood response time in practice.
Economic analysis is a basic step in establishing disaster mitigation measures, but it is difficult to verify the results due to uncertainty. Therefore, the scope of investigation and analysis is wide. However, it is difficult to predict the amount of damage caused by flooding because the collection of relevant data is limited in the ungauged basin. In this study, distributed runoff analysis and flooding analysis were performed, and a method of estimating the amount of flood damage in the ungauged basin was proposed using collectible social and economic indicators and flood analysis results. For distributed runoff analysis and flooding analysis, GRM (Grid based Rainfall-runoff Model) and G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) developed by Korea Institute of Civil engineering and Building Technology were used. The method of substituting collectible social and economic indicators into the simple method and improvement method was used to estimate the amount of flood damage. As a result of the study, it was possible to estimate the amount of flood damage using satellite data and social and economic indicators in the ungauged basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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