• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.627-637
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• 2022

다양한 크기 유역에 대한 극한 홍수 규모 산정은 대규모 하천유량 자료를 필요로 한다. 하지만, 중소규모 유역의 경우 관측 지점의 부족으로 인해 하천유량 자료가 부족하다. 본 연구는 하천 유량 확장방법(Streamflow Propagation Method: SPM)과 비홍수량(specific flood distribution) 분석법을 적용하여 측정값이 없는 중소 규모 유역에 대한 하천유량 자료를 생성하여 극한 홍수 규모의 범위를 평가하고 일반화를 시도하였다. 이를 위해 충주댐(CJD), 섬진댐(SJD), 안동댐(ADD)의 미계측 중소규모 유역을 연구지역으로 선정하였다. 비홍수량의 범위는 유역의 크기가 증가함에 따라 감소하였으며 같은 크기 유역의 경우 유역의 크기와 지형에 따라서 비홍수량의 범위가 다양해질 수 있음을 보였다. 비홍수량의 최대와 최소치의 경향성을 비교하기 위해 다양한 포락선(Creager-, Kovacs-, and Francou-Rodier Envelop Curves; and Korean Specific Flood Method)을 활용하였는데, Creager곡선이 비홍수량 규모 대표성을 잘 나타내었다. 하지만, 3개 유역 자료를 통합 후 만들어낸 일반화 포락선식의 경우 Creager 폭락선보다 정확한 대표성을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.735-743
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• 2017

기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추정 하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.53-63
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• 2020

본 연구에서는 2차원 흐름 해석 모형인 Hydro_AS-2D 모형을 이용하여 해수면 상승과 극한 홍수 발생 시 창원시 성산구 및 의창구 일대의 침수피해 상황을 모의하고, 그 결과를 3차원 지형 상에 표출한 후 BIM 기술을 이용하여 최적 대피경로를 도출하였다. 기후변화는 홍수재해 측면에서 크게 두 가지 요소에 영향을 미치는데 해수면 상승과 극한 강우사상의 증가이다. 해수면 상승은 그 자체만으로 연안지역에 해수가 범람하여 침수현상을 유발하는 영향을 미칠 수 있을 뿐 아니라 하천의 기점 홍수위를 상승시켜 하천 전체에 걸쳐 홍수위 상승을 유발한다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 해수위 상승과 태풍에 의한 폭풍해일에 의한 해수위 상승, 그리고 태풍에 의한 극한 강우사상을 모의조건으로 설정하였다. 창원시의 지형공간정보와 하천정비기본계획의 하천횡단 정보를 이용하여 유역전체의 3차원 공간정보로 구성하고 이를 수치모형화 하였다. 연구대상지역은 BIM 기술을 이용하여 3차원 지형정보 상에 건물의 층고, 대피소 위치 등의 정보를 가지고 있는 3차원 도시정보모델로 구축하였으며, 수치모의 결과를 이 모델 상에 표출하고 대피계획을 위한 분석에 사용하였다. 침수발생 시 대피경로는 시간에 따른 침수 범위의 변화에 따라 대피소로의 경로를 설정하는 알고리즘에 의해 결정되며, 설정된 경로는 직관적인 3차원 공간정보 상에 표출되어 사용자에게 제공된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.20-25
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• 2012

New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.

• 한국안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.104-110
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• 2014

The Han River is the only waterway in Korea where estuary is not blocked by dykes so that tidal water is flowing in and out through the tidal reach. The extreme tidal range in the Yellow Sea causes an intense flood current, stretching over horizontal extents of tens of kilometers into the rivers. To elucidate the flow reversal by discharge conditions and transient tidal level in the Han river, numerical simulations were conducted under 7 boundary conditions for two days with 10 minute time step. As the flow conditions changed from low discharge and high tidal difference to high discharge and low tidal difference, the flow reversals became weaker and the velocity of forward flow direction became higher due to the increased flow momentums and decreased tidal differences. In the case of normal flow, the maximum reverse velocity was 0.4 m/s, which was equivalent to the maximum forward velocity. In addition, the pattern of the development and decay of forward and reverse flow was presented.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.661-671
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• 2017

본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, $Q=A(h-B)^C$로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.733-745
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• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권7호
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• pp.711-723
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• 2008

본 연구에서는 수문변화 지표법을 적용하여 11개 주요 다목적댐의 월 유량 크기, 연 최소.최대유량 크기와 지속기간, 고.저맥파 빈도와 주기, 수문곡선 변화 비율과 빈도를 분석하였다. 월 유량변화 분석 결과, 갈수기에 해당하는 1월부터 6월과 10월부터 12월까지는 유입량이 $6.38m^3/sec{\sim}39.84m^3/sec$이었으나, 방류량은 $20.36m^3/sec{\sim}49.43m^3/sec$로 $1.84%{\sim}200.98%$가 증가하였다. 우기철인 7월부터 9월까지는 유입량이 $79.06m^3/sec{\sim}137.12m^3/sec$ 이었으나, 방류량은 $65.32m^3/sec{\sim}80.16m^3/sec$로 $18.19%{\sim}40.39%$가 감소하였다. 연 최소.최대 유량변화 분석 결과는 1일 최소유량이 $82.86%{\sim}2,950%$가 증가하였으며, 연 최소 및 최대 유량변화는 1일 최소유량은 $82.86%{\sim}2,950%$가 증가하였으나, 1일 최대유량은 $34.78%{\sim}83.96%$가 감소하였다. 고.저맥파의 빈도와 주기의 분석 결과, 저맥파의 발생 횟수는 댐 조절후 $29.67%{\sim}99.07%$가 감소하였으며, 고맥파의 발생횟수도 $4.6%{\sim}92.35%$가 감소하였다. 수문곡선 변화 비율과 빈도의 분석 결과 상승률은 $15.84%{\sim}79.31%$가 감소하였으며, 하강율은 $1.97%{\sim}107.10%$가 감소하였다. 유량변화정도 분석 결과는 1일 최소유량은 $0.60{\sim}2.67$ 증가하였으며, 1일 최대 유량은 $0.50{\sim}1.00$으로 감소하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.32-32
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• 2023

Incidences of urban flood and extreme heat waves (due to the urban heat island effect) are expected to increase in New Zealand under future climate change (IPCC 2022; MfE 2020). Increasingly, the mitigation of such events will depend on the resilience of a range Nature-Based Solutions (NBS) used in Sustainable Urban Drainage Schemes (SUDS), or Water Sensitive Urban Design (WSUD) (Jamei and Tapper 2019; Johnson et al 2021). Understanding the impact of changing precipitation and temperature regimes due climate change is therefore critical to the long-term resilience of such urban infrastructure and design. Cuthbert et al (2022) have assessed the trade-offs between the water retention and cooling benefits of different urban greening methods (such as WSUD) relative to global location and climate. Using the Budyko water-energy balance framework (Budyko 1974), they demonstrated that the potential for water infiltration and storage (thus flood mitigation) was greater where potential evaporation is high relative to precipitation. Similarly, they found that the potential for mitigation of drought conditions was greater in cooler environments. Subsequently, Jaramillo et al. (2022) have illustrated the locations worldwide that will deviate from their current Budyko curve characteristic under climate change scenarios, as the relationship between actual evapotranspiration (AET) and potential evapotranspiration (PET) changes relative to precipitation. Using the above approach we assess the impact of future climate change on the urban water-energy balance in three contrasting New Zealand cities (Auckland, Wellington, Christchurch and Invercargill). The variation in Budyko curve characteristics is then used to describe expected changes in water storage and cooling potential in each urban area as a result of climate change. The implications of the results are then considered with respect to existing WSUD guidelines according to both the current and future climate in each location. It was concluded that calculation of Budyko curve deviation due to climate change could be calculated for any location and land-use type combination in New Zealand and could therefore be used to advance the general understanding of climate change impacts. Moreover, the approach could be used to better define the concept of urban infrastructure resilience and contribute to a better understanding of Budyko curve dynamics under climate change (questions raised by Berghuijs et al 2020)). Whilst this knowledge will assist in implementation of national climate change adaptation (MfE, 2022; UNEP, 2022) and improve climate resilience in urban areas in New Zealand, the approach could be repeated for any global location for which present and future mean precipitation and temperature conditions are known.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.549-559
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• 2017

잠재증발산($ET_P$)과 실제증발산($ET_A$) 사이의 보완관계 가설을 국내 다목적댐 유역에 적용하여, 각 유역의 기상 수문 관측자료를 기반으로 잠재 및 실제 증발산사이의 보완관계 성립을 검증하고자 하였다. 연단위 실제증발량($ET_A$)은 총강수량과 총유출량의 차이로서 간접추정하였으며, 가용수분량은 연강수량으로 대체하여 사용하였다. 이때, 팬증발량 보정에 사용된 팬계수(kp)는 홍수기 및 비홍수기로 구분하여 $ET_{pan}$과 FAO Penman-Monteith 식으로 계산된 증발량($ET_{PM}$)의 비를 통해 산정하였다. 각 다목적댐 유역에서 관측자료 기반의 독립적으로 계산된 $ET_P$와 $ET_A$를 통해 보완관계를 산정한 결과, 대부분의 유역에서 가용수분량이 증가할수록 $ET_P$는 감소함과 동시에 $ET_A$는 증가하는 일반적인 보완관계의 패턴을 잘 보였고, 강수량의 증가에 따라 평형증발산량($ET_W$)의 수렴을 확인할 수 있었다. 하지만, 주암댐의 경우 $ET_A$가 다른 댐 유역에 비해 크게 산정되어 가용수분량이 큰 구간에서 $ET_P$를 초과하는 경우도 발생하였다. 이는 주암댐 유역의 강수량의 과다산정 혹은 유입량의 과소산정의 가능성을 보여주는 결과로 해석될 수 있다. 증발산 보완관계를 수문학적 물수지검증을 위한 기준으로 활용한다면 홍수기 다목적댐 유입량 산정의 불확실성을 제어하는데 도움이 될 것으로 기대한다.