본 연구의 목적은 이상홍수 및 국지성 호우에 의해 발생되는 제내지에서의 비상상황에 대비하여 내수 및 외수 영향을 고려한 침수해석을 실시함으로써 피해 예상지역 내 주민의 생명과 재산을 보호하고 제내지에서의 침수범위, 침수위, 침수시간 등을 예측하여 홍수피해를 저감시키기 위한 방안을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 김천시 신음동 일대를 대상유역으로 HEC-HMS 모형과 FLDWAV 모형을 적용한 외수범람 해석 및 SWMM 모형을 적용한 내수침수 해석에 기초하여 2차원 침수해석을 수행하였으며, 100년 및 200년 빈도 확률강우량에 대한 예상 침수심 및 침수면적을 제시하였다. 본 연구의 결과에 기초한 내수 및 외수영향을 고려한 제내지에서의 침수해석으로 예상 침수심 및 침수면적이 제시된다면 홍수방어를 위한 구조적 대책 수립의 중요한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 침수해석 결과에 기초한 홍수위험지도가 구축된다면 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.
홍수가 발생했을 때 침수 가능성이 있는 지역에 대한 정확한 예측은 피해를 예방하며 인적.물적 피해를 줄일 수 있다. 이에 관련된 연구에는 지형학적방법, 과거자료를 활용하는 방법, 수리학적 모형을 이용한 방법이 있다. 본 연구는 문산천과 곡릉천을 중심으로 분석한다. 연구지역은 저지대의 넓은 평야로서 홍수에 취약한 지역이다. 과거 홍수자료와 지형정보를 이용 분석했다. 표고가 낮으면서 경사도가 낮은 지역은 홍수에 의한 침수 가능성이 높으므로 선행연구에서 표고 50m 이하의 지역을 침수예측 지역으로 제시했으나, 본 연구의 결과는 고도 10 m 지역범위가 1999년, 1998년 침수지역의 공간적 범위와 더욱 더 일치하며, 경사 분석에서는 경사도 5도 이하 지역의 공간적 범위와 일치함을 나타낸다. 본 연구의 결과는 향후의 도시계획 또는 국토계획에 반영할 수 있으며 현재까지 구축된 다양한 주제도를 활용하여 재해에 보다 효율적으로 대처할 수 있다.
본 연구에서는 산지하천 유역인 설마천 유역에 대하여 GIS기법을 이용한 지형기후학적 순간단위도(GcIUH)를 유도하고, 돌발홍수 예측을 위한 기준우량을 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. GIS기법을 적용하여 GcIUH를 유도하였으며, 유효우량을 산정하기 위한 NRCS-CN값을 산정하였다. 산정된 GcIUH를 이용하여 2011년 주요 호우사상에 대하여 분석하였다. 그 결과 전적비교의 경우 한계유출량을 초과하지 않는 것으로 분석되었으며, 사방교의 경우 모의된 첨두유출량이 약 $149.4m^3/s$로 한계유출량을 초과하는 것으로 분석되었다. 기준우량을 산정하기 위하여 50년 빈도의 설계홍수량에 해당하는 수심을 한계수심으로 설정하고, 지속기간을 고려하여 돌발홍수 기준우량을 산정하였다. 향후에는 다양한 홍수사상에 대하여 분석하고 이를 통해 한계유출량 및 기준우량의 적합성을 평가하고자 하며, 이를 바탕으로 산지하천 유역의 특성을 고려한 돌발홍수예측시스템 프로토타입을 개발하고자 한다.
최근 홍수피해의 문제점을 분석해 보면 기상 이변으로 집중호우가 발생하고 특히, 국지적인 호우에 의한 돌발홍수(flash flood)로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 하천 지역의 돌발홍수의 특성을 밝혀 보고자 GIS 기법을 이용하여 하천 유역의 수문학적 돌발홍수 예측모형을 지형기후학적순간단위유량도를 적용하여 구축하였다. DB는 GIS를 사용하여 구축하였으며 DEM으로부터 유역과 하천을 추출하였다. 연구지역의 하천은 소, 중, 대규모 유역을 포함하였다. 돌발홍수경보에 관한 기준설정을 위해 첨두홍수량과 한계유량을 결정하였다. 한계유량은 지형기후학적 단위유량도 모델로 계산되었고 지형인자와의 적합도를 분석하였다.
홍수기 동안의 저수지 운영은 효율적인 홍수조절과 갈수기를 대비한 용수량 확보를 모두 고려해야만 한다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위하여 세트 컨트롤 알고리즘(SCA)을 홍수기 저수지 운영방안으로 적용하였다. SCA의 개념은 유입량이 일정한 범위 안에서 주어질 경우에 저수지의 상태가 허용범위 내에서 유지되도록 하는 저수량과 방류량의 조절 세트(Control Set)를 저수지 운영자에게 제공해주는 것이다. 본 연구에서 사용된 유입량 세트는과거자료를 이용하는 경우와 합성된 자료를 이용하는 경우, 그리고 앙상블 예측(ESP) 시나리오를 이용하는 경우로 구분하였다. SCA의 우수성을 검증하기 위하여 기존의 현행제한수위와 가변제한수위를 이용한 방안과 비교하였다. 이를 충주댐에 적용하여 총 5년(1996~2000) 동안의 모의운영을 실시한 결과, SCA를 이용하는 운영방안이 현행제한수위나 가변제한수위를 이용하는 운영방안보다 우수하였고 SCA 중에서는 앙상블 예측기법(ESP)을 이용한 경우가 가장 우수하였다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
최근 급격한 기후 변화 및 온난화로 인한 부작용으로 전 세계적으로 홍수 재해의 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 국내의 경우, 한강 수위는 대한민국 수도인 서울의 홍수 재해를 예방하기 위한 주요 관리 대상이다. 본 논문에서는 기계학습 기반의 한강 수위 예측을 개선하기 위해 관련 데이터 품질을 종합적으로 진단하고 이를 개선하기 위한 전처리 방안을 제안한다. 구체적으로는 결측치 처리와 교차 상관 분석을 통해 데이터를 완전성, 유효성, 그리고 정확성 측면에서 개선한다. 또한, 제안한 데이터 개선 방법이 한강 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 랜덤 포레스트와 LightGBM을 이용하여 성능 평가를 수행한다.
Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4% and up to 6% were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.
Idrees, Muhammad Bilal;Kim, Dongwook;Lee, Jin-Young;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.167-167
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2020
Annual sediment deposition in reservoirs behind weirs poses flood risk, while its accurate prediction remains a challenge. Sediment management by hydraulic flushing is an effective method to maintain reservoir storage. In this study, an integrated approach to predict sediment inflow and sediment flushing simulation in reservoirs is presented. The annual sediment inflow prediction was carried out with Artificial Neural Networks (ANN) modelling. RESCON model was applied for quantification of sediment flushing feasibility criteria. The integrated approach was applied on Sangju Weir and also on estuary of Nakdong River (NREB). The mean annual sediment inflow predicted at Sangju Weir and NREB was 400,000 ㎥ and 170,000 ㎥, respectively. The sediment characteristics gathered were used to setup RESCON model and sediment balance ratio (SBR) and long term capacity ratio (LTCR) were used as flushing efficiency indicators. For Sangju Weir, the flushing discharge, Qf = 140 ㎥/s with a drawdown of 5 m, and flushing duration, Tf = 10 days was necessary for efficient flushing. At NREB site, the parameters for efficient flushing were Qf = 80 ㎥/s, Tf = 5 days, N = 1, Elf = 2.24 m. The hydraulic flushing was concluded feasible for sediment management at both Sangju Weir and NREB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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