Surface Image Velocimetry (SIV) is a recently-developed discharge measurement instrument. It uses image processing techniques to measure the water surface velocity and estimate water discharge with given cross section. The present study aims to implement a FSIV (Fixed-type Surface Image Velocimetry) at Soojeon Bridge in the Dalcheon. The hardware system consists of two digital cameras, a computer, and a pressure-type water stage gauge. The images taken with the hardware system are sent to a server computer via a wireless internet, and analyzed with a image processing software (SIV software). The estimated discharges were compared with the observed discharges through Goesan dam spillway and index velocity method using ADVM. The computed results showed a good agreement with the observed one, except for the night time. The results compared with discharges through Goesan dam spillway reached around 5~10% in the case of discharge over 30 m3/s, and the results compared with discharges through index velocity method using ADVM reached around 5% in the case of discharge over 200 $m^3/s$. Considering the low cost of the system and the visual inspection of the site situation with the images, the SIV would be fairly good way to measure water discharge in real time.
This research aims at comparing the accuracy of flood discharge estimation. For this, we focused on the Oedo watershed of Jeju Island and compared flood discharge by analyzing the values as follows: (1) the concentration of the lumped model (HEC-HMS) and distributed model (Vflo), and (2) the in-situ data using Fixed Surface Image Velocimetry (FSIV). The flood discharge estimation from the HEC-HMS model is slightly larger than the Vflo model results. This result shows that the estimations of the HEC-HMS are larger than the flood discharge data by 4.43 to 36.24% and that of the Vflo are larger by 8.49 to 11%. In terms of the error analysis at the peak discharge occurrence time of each mapping, HEC-HMS is one hour later than the measured data, but Vflo is almost the same as the measured data.
This study Analyzed four of seven runoffs which had happened in 2012 in comparison with the runoffs shown in Kalesto data, using the fixed surface image velocimetry (FSIV) installed at Oedo stream, Jeju Island. As a result of identifying a runoff curve graph, it was analyzed that the flood runoffs calculated with two observation devices were almost equivalent. As the differences in peak flows were 10 $m^3/s$, 0.7 $m^3/s$ and 3 $m^3/s$, the very similar result values were calculated. Even though there were errors in RMSE(Root Mean Square Error) made by two observation devices according to the degree of the peak flow, the values of $R^2$ by flood event were 0.89, 0.87, 0.86 and 0.82, showing the result values almost close to 1. Therefore, there was a very high correlation in flood runoffs calculated with two observation devices. This research method was considered to be a very suitable method to measure unexpected flood runoffs which could happen in the island area such as Jeju island during bad weather.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.544-544
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2016
최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.222-223
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2017
기후변화로 인한 태풍 및 집중호우의 발생빈도가 증가함에 따라 매년 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 특히 제주도는 지리적 특성상 태풍의 길목에 위치하고 있어 집중호우, 돌발홍수 등과 같은 자연재해에 연중 노출되어 있으며, 이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 하천기본계획 및 치수계획 수립이 매우 중요하다. 실무에서는 홍수량 산정 시 대부분 HEC-HMS 모형을 활용하고 있으나 본 연구에서는 기존 방법이 아닌 분포형 모형인 Vflo를 활용하여 제주도심하천의 홍수유출을 해석하였다. 도심하천인 외도천을 연구대상유역으로 선정하였으며 Arc-GIS를 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등 지형인자들을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 나누어 매개변수로 구축하였다. 제주도는 강우관측소가 조밀하고 고르게 분포되어 있어 강우자료의 경우는 레이더영상 자료로부터 추출하여 G/R 기법을 적용하여 보정하였다. 2012년 7월 태풍 카눈은 RMSE 2.6954와 0.9115, 8월 집중호우는 RMSE 2.5703, $R^2$ 0.9202, 9월 태풍 산바는 RMSE 2.1569, $R^2$ 0.9842로 높은 상관관계를 보였다. 본 연구의 홍수량 산정 방법 정확도 비교를 위해 현장관측자료(FSIV)를 분석한 유출량과 비교 분석하였다. Vflo를 활용한 홍수량 산정 방법은 미계측 유역이 많은 제주도에서 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 다양한 홍수량 산정 방법을 통하여 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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