본 연구는 상습적으로 도시침수 피해를 입은 지역을 대상으로 도시 홍수 예 경보를 위한 강우 시나리오별 사전 침수면적 데이터베이스를 구축하고 강우강도에 따른 침수예상도를 작성하여 기상청 최대강우량 예보와 함께 홍수위험지역을 사전에 예보할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위하여 1D-2D 모형 구축을 실시하고 실제호우사상에 대한 검증을 완료한 다음 시나리오별 해석을 실시하였다. 2010년 9월 21일에 대상유역에 내린 강우사상에 대한 2D 해석결과를 NDMS 자료와 비교 분석 하였다. NDMS 신고지점은 총 118지점에서 신고가 되었으며, 2D 침수해석 결과 82개 지점이 계산결과에 포함되었다. NDMS 신고 지점과 2D 침수해석 결과에 대하여 적합도를 계산한 결과 69.5%의 적합도로 분석되었다. 사전 침수 데이터베이스를 이용하여 침수예상도를 작성하였으며, 70mm의 침수예상도의 경우 NDMS 신고 지점과 70.3%의 적합도를 가졌으며, 80mm의 침수예상도의 경우 72.0%의 적합도를 가지는 것으로 분석되었다. 구축된 사전 침수면적 데이터베이스를 이용하여 기상예보와 함께 침수예상도 정보를 함께 제시할 수 있으며 침수 예 경보 시 선행시간을 확보할 수 있다.
Where no records are available at a site, a preliminary estimate may be made from relations between floods and catchment chatacteristics. A number of these chatacteristics were chosen for testing and were measured for those catchments where mean annual flood estimates were available. Although the improvement using extended data in regression of flood estimates on catchment characteristics was small, this may be due to the limitations of the regression model. When an individual short term record is to be extended, more detailed attention can be given; an example is presented of the technique which should be adopted in practice, particularly when a short term record covers a period which is known to be biassed. A method of extending the peaks over a threshold series is presented with a numerical example. The extension of records directly from rainfall by means of a conceptual model is discussed, although the application of such methods is likely to be limited by lack of recording raingauge information. Methods of combining information from various sources are discussed in terms of information from catchment characteristics supplemented by records. but are generally applicable to different sources of information. The application of this technique to estimating the probable maximum flood requires more conservative assumptions about the antecedent condition, storm profile and unit hydrograph. It is suggested that the profile and catchment wetness index at the start of the design duration should be based on the assumption that the estimated maximum rainfall occurs in all durations centered on the storm peak.
Recently, there has been growing interest in public participation GIS (Geographic Information System) technology that enables spontaneous public response to increasingly frequent flood and drought events. Accordingly, social and economic demands are increasing on portal services that are designed to help cope with natural hazards such as earthquakes. By focusing on a specific hazard, urban flood, this study designed a prototype of a disaster response portal and its service system. The community map developed in this study is focused on prevention and mitigation of the urban flood damage by analyzing the vulnerable areas, and providing effective means to inspect the roads and sewer systems. By considering the compatibility with VGI (Volunteered Geographic Information) portals, the study created a system environment by employing universally used open-source software programs such as Apache Tomcat, GeoServer, GeoNetwork, and PostgreSQL/PostGIS.
There are 109 A class rivers in Japan. One purpose of river management is to reduce the flooding. For this purpose, government provides the information to public, as flood forecasting, rainfall forecasting and estimate the runoff magnitude to avoid the flood and inundation. In this paper, we introduce current situation of flood forecasting and rainfall forecasting in Japan, and we describe how to use the information of flood forecasting and rainfall forecasting in conjunction with current strategy for river management.
In this study, a hydraulic flow model and an error correction model are combined to improve the flood simulation accuracy. First, the hydraulic flow model is calibrated by optimizing the Manning's roughness coefficient that considers spatial and temporal variability. Then, an error correction model were used to correct the systematic errors of the calibrated hydraulic model. The error correction model is developed using Artificial Neural Networks (ANNs) that can estimate the systematic simulation errors of the hydraulic model by considering some state variables as inputs. The input variables are selected using parital mutual information (PMI) technique. It was found that the calibrated hydraulic model can simulate flood water levels with good accuracy. Then, the accuracy of estimated flood levels is improved further by using the error correction model. The method proposed in this study can be used to the flood control and water resources management as it can provide accurate water level eatimation.
Green Infrastructure has been considered as one of strategies for flood mitigation in cities. Although, the diverse benefits of green infrastructure implementation are studies, there is a lack of research on the relationship between spatial composition and configuration of green infrastructure and urban flood mitigation. To address this gap, this study 1) utilized high-resolution satellite imagery to analyze spatial composition and configuration of green infrastructure in highly developed seven cities in South Korea, and 2) conducted an empirical analysis to find the relationship between economic losses from flooding and spatial patterns of green infrastructure and development patterns. The results of this research will be helpful for urban planners to prepare green infrastructure implementation guidelines for effective urban flood mitigation.
Accurate classification of water area is an preliminary step to accurately analyze the flooded area and damages caused by flood. This step is especially useful for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. Although SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with its own energy source is sensitive to the water area, its shadow effect similar to the reflectance signature of the water area should be carefully checked before accurate classification. Especially when we want to identify small flood area with mountainous environment, the step for removing shadow effect turns out to be essential in order to accurately classify the water area from the SAR imagery. In this paper, the flood area was classified and monitored using multi-temporal RADARSAT SAR images of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book Province taken in 12th (during the flood) and 19th (after the flood) of August, 1998. We applied several steps of geometric and radiometric calculations to the SAR imagery. First we reduced the speckle noise of two SAR images and then calculated the radar backscattering coefficient $(\sigma^0)$. After that we performed the ortho-rectification via satellite orbit modeling developed in this study using the ephemeris information of the satellite images and ground control points. We also corrected radiometric distortion caused by the terrain relief. Finally, the water area was identified from two images and the flood area is calculated accordingly. The identified flood area is analyzed by overlapping with the existing land use map.
The objective of the study is to develop a GIS-based flood map. Hydraulic model (HEC-RAS) is linked with hydrologic model (HEC-HMS) for flood map. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS and HEC-GeoRAS, are used for operating HEC-HMS and HEC-RAS. HEC-HMS was calibrated and validated at the Hwa-Ong watershed. HEC-HMS was used for calculating runoff from the Hwa-Ong watershed which consisted of Nam-Yang, Ja-An, U-Eun river sub-watersheds, and HEC-RAS was applied and validated for river flow routing at the Hwa-Ong watershed. The simulated results from HEC-HMS and HEC-RAS were reasonably good compared with the observed data. HEC-RAS and HEC-HMS were applied to simulate flooding from probability rainfall at the Hwa-Ong watershed, and the simulated result was used to develop a flood map. Flood map developed in this study will be used for mitigating and predicting the flood damages.
Recently, though damage caused by intensive rainfall and typhoon happens frequently, we could not forecast or predict a disaster, due to the difficulty of obtaining exact information about it. For efficient disaster management, the most urgent need is the preparation of a flood forecast-warning system. Therefore, we need to provide a program that has the ability of inundation analysis and flood forecast-warning using a geographic information system, and using domestic technology rather than that from foreign countries. In this research, we constructed a FDMS(Flood Disaster Management System) that is able to analyze real-time inundation data, and usins the GIS(Ceographic Information System) with prompt analyzing of hydrologic-topographical parameters and runoff-computation. Moreover, by expressing inundation analysis in three-dimensions, we were able to get to the inundation area with ease. Finally, we expect that the application of this method in the (food forecast-warning system will have great role in reducing casualties and damage.
최근 들어 기상 이변에 따라 단시간 동안에 특정 소유역에 집중하는 호우 또는 초과우량에 의한 국지성 돌발홍수가 빈번히 발생함에 따라, 이로 인한 인명과 재산의 상당한 위험과 손실은 전 세계적인 것으로서 우리나라도 증가일로에 있다. 돌발홍수는 일반적으로 급경사 소유역에서 집중적인 강우에 의해 발생하여 빠른 유출과 토석류를 동반하기 때문에, 홍수피해를 대비하기 위한 사전 홍수예보시간이 부족할 정도로 급격히 빠른 홍수의 특성을 보인다. 본 연구의 목적은 대상유역의 확률강우량으로부터 돌발홍수지수(flash flood index, FFI)를 산정하여 돌발홍수의 심각성 정도를 정량적으로 분석하고자 한다. 특히 미계측 유역하천에서의 지역 홍수예 경보를 위한 기초자료를 제공할 수 있도록, 대상유역에 대하여 상대적인 돌발홍수심도를 제시할 수 있는 FFI-D-F(돌발홍수지수-지속시간-빈도) 관계곡선을 개발하였다. 또한 FFI-D-F 관계곡선은 현존 및 계획 방재시설물의 돌발홍수 대응능력 및 잔여홍수위험 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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