• 제목/요약/키워드: flood forecast

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매개변수 추적에 의한 중.소하천의 실시간 홍수예측모형 (Real-time Flood Forecasting Model for the Medium and Small Watershed Using Recursive Parameter Optimization)

  • 문종필;김태철
    • 한국농공학회:학술대회논문집
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    • 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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    • pp.295-299
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    • 2001
  • To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.

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중장기 유량예측 향상을 위한 국내 기후정보의 이용 (Use of Climate Information for Improving Extended Streamflow Prediction in Korea)

  • 이재경;김영오;정대일
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권9호
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    • pp.755-766
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    • 2006
  • 중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

Error Forecasting Using Linear Regression Model

  • Ler, Lian Guey;Kim, Byung-Sik;Choi, Gye-Woon;Kang, Byung-Hwa;Kwang, Jung-Jae
    • 한국습지학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.13-23
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    • 2011
  • In this study, Mike11 will be used as the numerical model where a data assimilation method will be applied to it. This paper aims to gain an insight and understanding of data assimilation in flood forecasting models. It will start with a general discussion of data assimilation, followed by a description of the methodology and discussion of the statistical error forecast model used, which in this case is the linear regression. This error forecast model is applied to the water level forecast simulated by MIKE11 to produced improved forecast and validated against real measurements. It is found that there exists a phase error in the improved forecasts. Hence, 2 general formula are used to account for this phase error and they have shown improvement to the accuracy of the forecasts, where one improved the immediate forecast of up to 5 hours while the other improved the estimation of the peak discharge.

하천구역내 저지대 침수예측을 위한 낙동강 친수지구 홍수예측체계 구축 및 적용 (Establishment and Application of Flood Forecasting System for Waterfront Belt in Nakdong River Basin for the Prediction of Lowland Inundation of River.)

  • 김태형;곽재원;이종현;김극수;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.294-294
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    • 2019
  • 현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.

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하천유역에서 기후변화에 따른 이상호우시의 최적 수문예측시스템 (The Optimal Hydrologic Forecasting System for Abnormal Storm due to Climate Change in the River Basin)

  • 김성원;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.2193-2196
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    • 2008
  • In this study, the new methodology such as support vector machines neural networks model (SVM-NNM) using the statistical learning theory is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. The SVM-NNM in hydrologic time series forecasting is relatively new, and it is more problematic in comparison with classification. And, the multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) is introduced as the reference neural networks model to compare the performance of SVM-NNM. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training, cross validation, and testing data, respectively. From this research, we evaluate the impact of the SVM-NNM and the MLP-NNM for the forecasting of the hydrologic time series in Nakdong river. Furthermore, we can suggest the new methodology to forecast the flood stage and construct the optimal forecasting system in Nakdong river, Republic of Korea.

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PDA를 이용한 지능적홍수예보시스템(IFFS) Application 개발 (Application of PDA for Intelligence Flood Forecast System(IFFS))

  • 이남기;정승백;양승인
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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    • pp.221-224
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    • 2007
  • 홍수 예보 시스템은 관측소의 우량계와 수위계로부터 데이터를 수집하여, VHF, SATELLITE 등의 통신망을 이용하여 통제소의 TM 주장비로 수집한 데이터를 송신한다. 그리고 통제소에서는 수신된 데이터를 분석하여 홍수예보에 활용하고 있다. 그러나 현 시스템은 제한적인 무선 시스템으로 관측소의 자료 확인이나 테스트를 위해서는 직접적인 수동접속 또는 엔지니어의 대국이 불가피하다. 본 연구에서는 기존의 홍수예보 시스템에 CDMA라 Bluetooth 기능을 적용하여 지능적 홍수예보시스템(IFFS, Intelligence Flood Forecast System)의 개발하였다. 지능적 통수예보시스템의 도입 시 항시 휴대 가능한 PDA를 이용, 관측소의 수위, 우량데이터를 Bluetooth를 이용하여 백업하며 수집된 데이터를 통제소로 간편하게 전승할 수 있으며, 관측소의 S/N 측정을 인력과 시간의 낭비 없이 효율적으로 수행할 수 있다.

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낙동강의 실시간 홍수예측을 위한 통계적 모형구축 (The Statistical Model Construction for Real-Time Flood Forecationg in Nak-Dong River)

  • 최한규;구본수;최영수
    • 산업기술연구
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    • 제18권
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    • pp.51-59
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    • 1998
  • To flood forecastion, until now, Storage function method, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation, and HEC-1 model have been analysed generally in various definite simulation. Generally, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation and HEC-1 model are more delicacy and more excellent model than Storage function method in physically. But the resource huge for test of models. On the contrary, Storage function method has not only a few model various and data for decision but also has poor theory background in model excessively simpled water circulation about a basin. In this reason, this study is purpose to develop a statistical flood forecasting model that can forecast with accuracy variety of water height to Nak-Dong river vibration spots in flood with accumulated water resource.

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Determine the return period of flash floods by combining flash flood guidance and best fit distribution

  • Duong, Ngoc Tien;Kim, Jeong-Bae;Bae, Deg-Hyo
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.362-362
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    • 2020
  • Flash flood is a dangerous weather phenomenon, affecting humans and the economy. The identification, forecast of the changing trend and its characteristics are increasingly concerned. In the world, there have many methods for determining the characteristics of flash floods, in which flash flood guidance (FFG) is a fast, effective and widely used method. The main source of flash floods is short-term rainfall. In this study, we used the data of cross-sectional measurement at the tributaries and the hourly rain data from the automatic rainfall measurement stations in the Geum river basin. Besides, we use a combination of the flash flood guidance and the best fit distribution function to estimate the repeatability of flash floods for head-water catchments in Geum river basin. In which, FFG determines the threshold of rainfall for flash floods. The study has determined the best hourly rainfall distribution function for the Geum river basin and estimated the maximum rainfall of 1hr according to the return periods.

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