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.
Storm surges are defined as abnormal changes of sea surface elevation whose periods range from several hours to days. The generation mechanism is separated into two. One is sea water suction due to atmospheric depression and the other is wind-driven sea water circulation. The former is a forced long-wave motion which is accompanied by a typhoon. (omitted)
We investigate two abnormal CME-Storm pairs that occurred on 2014 September 10 - 12 and 2015 March 15 - 17, respectively. The first one was a moderate geomagnetic storm ($Dst_{min}{\sim}-75nT$) driven by the X1.6 high speed flare-associated CME ($1267km\;s^{-1}$) in AR 12158 (N14E02) near solar disk center. The other was a very intense geomagnetic storm ($Dst_{min}{\sim}-223nT$) caused by a CME with moderate speed ($719km\;s^{-1}$) and associated with a filament eruption accompanied by a weak flare (C9.1) in AR 12297 (S17W38). Both CMEs have large direction parameters facing the Earth and southward magnetic field orientation in their solar source region. In this study, we inspect the structure of Interplanetary Flux Ropes (IFRs) at the Earth estimated by using the torus fitting technique assuming self-similar expansion. As results, we find that the moderate storm on 2014 September 12 was caused by small-scale southward magnetic fields in the sheath region ahead of the IFR. The Earth traversed the portion of the IFR where only the northward fields are observed. Meanwhile, in case of the 2015 March 17 storm, our IFR analysis revealed that the Earth passed the very portion where only the southward magnetic fields are observed throughout the passage. The resultant southward magnetic field with long-duration is the main cause of the intense storm. We suggest that 3D magnetic field geometry of an IFR at the IFR-Earth encounter is important and the strength of a geomagnetic storm is strongly affected by the relative location of the Earth with respect to the IFR structure.
지구 온난화에 의한 이상강우, 도시개발 및 인구유입에 따른 저지대 개발로 인한 우수유출량의 증대로 도시침수가 빈번히 발생하고 있다. 도시에서 이상강우에 적극적으로 대비하기 위해서는 GWI (Green Water Infra) 효과 확인과 기존 설치된 우수저류조를 효과적으로 활용하고 국지적 침수를 방지하는 우수배수 방법이 필요하다. 본 연구에서는 EPA (United States Environmental Protection Agency)에서 제공하는 SWMM (Storm Water Management Model)의 동적파해석(Dynamic Wave Analysis)을 이용하여 이상강우에서 도시침수 방지방법으로서 월류형 우수배수방법을 적용 및 분석하였다. 그 결과 태풍 콩레이로 발생한 강우에서 월류형 우수저류조 설치가 최대홍수유출을 61 %, 총 홍수량을 56 % 감소시키는 것으로 분석되었으며, 태풍 솔릭의 강우에서는 월류형 우수저류조 및 자연-압송식 배수방법이 최대 홍수유출 20 % 감소 및 총 홍수량 67 % 감소하는 것으로 분석되었다. 따라서, 이상강우에 대한 대책으로 기존 우수저류조의 개량 및 추가 시설물 설치를 통해 제한된 조건에서 경제적인 우수배수가 가능한 것으로 판단된다.
An abnormal storm by the typhoon of RUSA in 2002th year was broken out with tremendous flood demages and inundations on the basin of Chogangcheon located in the upper middle part of Guem river's upstream. This flood could not be engaged because it was so big that the stage engaging Songcheon station stuck to Songcheon bridge was destroyed by submerging. In this study the quantity of the flood was calculated by use of Manning's equation and suitable roughness coefficient was suggested.
태풍에 의해 발생하는 폭풍해일은 태풍의 경로, 강도, 발생위치 등을 예측하기가 어려운 실정이기 때문에 발생 시나리오를 기반으로 연구가 수행되어왔다. 국내는 다양한 시나리오에 대해 수치모의를 수행하였고 그 결과를 침수 예측지도로 제작하였다. 하지만, 이 같은 방법은 수행한 시나리오 외에 발생가능한 모든 경우에 대해 예측하기 어렵고, 실제로 수치모의 수행시간이 길기 때문에 실시간으로 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하여 폭풍해일의 위험도를 예측하는 방법을 개발하였다. 동해안 지역을 대상으로 폭풍해일에 의한 위험도 예측을 수행하였고 예측을 위한 방정식을 산정하기 위해 COMSOL AB사에서 개발한 COMSOL을 이용하였다. 몇 가지 가정사항과 제한조건으로 기본방정식을 유도하였으며 방정식의 계수와 상수는 시행착오법으로 도출하였다. 그 결과, 해일에 의한 침수 예측지도와 공간적 분포는 지도의 상부를 제외하면 매우 유사하게 나타났다. 오차가 큰 지도 상부의 경우 기초 데이터로 사용한 지도의 해상도로 인해 저항상수 k의 값이 제대로 반영되지 못한 것으로 판단된다. SIND 모형은 실시간 예측이 가능한 모형으로 향후 모형의 정확성을 향상시킨다면 이상기후로 인해 재난이 발생하였을 경우 빠르게 대처가 가능할 것으로 기대된다.
최근 지구 온난화와 이상기후로 인하여 자연재해로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 대형화되고 있다. 본 연구는 기존 기술에 비해 신속하고 경제적이면서, 다양한 재난 재해에 활용이 가능한 UAV(Unmanned Aircraft Vehicle)를 통해 자연재해에 의한 피해를 효과적으로 대비, 대응 및 복구할 수 있는 활용모델을 제시하기 위한 선행연구로 기존 재해관련 연구사례와 국내 재해관련 규정 분석을 바탕으로 재해모니터링을 위한 UAV의 적용성을 분석하였다. 향후, 자연재해 모니터링을 위한 UAV의 활용은 재난 재해 대응관리 및 피해조사를위한실시간공중모니터링을가능하게 함으로써 재난 재해 대응 및 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
Stormwater reduction plays an important role in the safety and resilience to flooding in urban areas. Due to rapid climate change, the world is experiencing abnormal climate phenomena, and sudden floods and concentrated torrential rains are frequently occurring in urban basins and the amount of outflow due to stormwater increases. In addition, the damage caused by urban flooding and inundation due to extreme rainfall exceeding the events that occurred in the past increases. To solve this problem, water supply, drainage, and water supply for sustainable urban development, the water management paradigm is shifting from sewage maintenance to water circulation and water-sensitive cities. So, in this study, The purpose of this study is to examine measures to increase the resilience of urban ecosystem systems for urban excellence reduction by analyzing the effects of green infra structures and LID techniques and evaluating changes in resilience. In this study, for simulating and analysis of runoff for various stormwater patterns and LID applications, Storm Water Management Model (SWMM) was used.
Globally, abnormal climate phenomena have led to an increase in rainfall intensity, consequently causing a rise in flooding-related damages. Agricultural areas, in particular, experience significant annual losses every year due to a lack of research on flooding in these regions. This study presents a comprehensive analysis of the flood event that occurred on July 16, 2017, in the agricultural area situated in Sindaedong, Heungdeok-gu, Cheongju-si. To achieve this, the EPA (United States Environmental Protection Agency) Storm Water Management Model (SWMM) was employed to generate runoff data by rainfall information. The produced runoff data facilitated the identification of flood occurrence points, and the analysis results exhibited a strong correlation with inundation trace maps provided by the Ministry of the Interior and Safety (MOIS). The detailed output of the SWMM model enabled the extraction of time-specific runoff information at each inundation point, allowing for a detailed understanding of the inundation status in the agricultural area over different time frames. This research underscores the significance of utilizing the SWMM model to simulate inundation in agricultural areas, thereby validating the efficacy of flood alerts and risk management plans. In particular, the integration of rainfall data and the SWMM model in flood prediction methodologies is expected to enhance the formulation of preventative measures and response strategies against flood damages in agricultural areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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