본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도 분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.
홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)을 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적설계홍수량(optimal design flood)을 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 연최대유입량을 사용하여 최적설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
과거 홍수량 분석을 위해 다양한 연구가 진행되었으며 특히, 홍수량-지속시간-빈도곡선(flood-duration-frequency curves)의 연구가 국외에서 진행되었다. 그러나 국내의 수문자료는 하천의 특정지점에서 홍수량 자료 보다는 수위자료를 쉽게 수집 가능하기 때문에 본 연구에서는 도시유역의 홍수에 따른 홍수위험도를 정량적으로 분석하기 위하여 기존의 강우강도-지속시간-빈도곡선(Indensity-duration-frequency curves)을 응용한 홍수위-지속시간-빈도곡선(flood water level-duration-frequency curves: Fwl-D-F)방법을 제시하였다. 연구의 대상지역은 한강수계 중량천의 중량교 지점으로 18년간의 수위 자료를 이용하여 Fwl-D-F곡선을 산정하였다. 홍수위에 대한 지속기간별 빈도곡선인 Fwl-D-F 곡선은 특정한 홍수위에 따른 값을 빈도개념으로 적용이 가능하므로, 내수침수를 포함한 홍수예보에 많은 도움이 될 수 있으리라 판단된다. 또한, 특정 호우사상에 대한 강우량이 예측되면 작성된 강우강도-지속시간-빈도곡선(I-D-F곡선)과 Fwl-D-F곡선을 연계하여 임의 관측지점의 수위를 예측하는 것이 가능하다고 사료된다.
The objective of this study was to improve the cross-sectional area and height estimation method using stream width. Stream water levels should be calculated together to simulate inundation of agricultural land. However, cross-sectional survey data of small rural rivers are insufficient. The previous study has developed regression equations between the width and the cross-sectional area and between the width and the height of stream cross-section, but can not be applied to a wide range of stream widths. In this study, cross-sectional survey data of 6 streams (Doowol, Chungmi, Jiseok, Gam, Wonpyeong, and Bokha stream) were collected and divided into upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The regression equations were estimated using the complete data. $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.96, and $R^2$ between width and height was 0.81. The regression equations were also estimated using divided data for upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The range of $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.86 - 0.91, and the range of $R^2$ between width and height was 0.79 ? 0.92. As a result of estimating the cross-sections of 6 rivers using the regression equations, the regression equations considering the locations of cross-sections showed better performance both in the cross-sectional area and height estimation than the regression equations estimated using the complete data. Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS) was used to simulate the flood stage analysis of the estimated and the measured cross-sections for 50-year, 100-year, and 200-year frequency floods. As a result of flood stage analysis, the regression equations considering the locations of cross-sections also showed better performance than the regression equations estimated using the complete data. Future research would be needed to consider the factors affecting the cross-sectional shape such as river slope and average flow velocity. This study can be useful for inundation simulation of agricultural land adjacent to an unmeasured stream.
The prediction of a design-flood hydrograph at a particular site on a river may be based on the derivation of discharge or stage hydrograph at an upstream section, togeater with a method to route this hydrograph along the rest of river. On the other hand, flood routing methods provide a useful tool for the analysis of flooding in all but the smaller catchment, and these methods are largely stored into hydrological method and hydraulic method. Although the Muskingum Method as a hydrological method ignores dynamic effects on the flood wave, Muskingum-Cunge Method based on hydraulic method is possible to improve the method so that it gives a good approximation to the solution of the linear convective-diffusion equation. This is made on the basis of the finite diffeience equation for the Muskingum Method. In the study, the outflows predicted by Muskingum-Cunge Method are campared with the observed outflows of the Pyung Chang River.
정밀한 홍수 범람도는 홍수의 공간적 특성에 대한 정보를 의사 결정자나 설계자들에게 전달할 수 있다. 수리모형을 이용하여 홍수 범람도를 구축하는 과정에서 확실하게 정의되거나 측정되지 않은 조도계수와 수위유량관계식으로부터 얻은 유량은 불확실성을 일으키는 핵심 요인들이다. 또한, 홍수 범람도에 대한 불확실성 해석을 위해서는 관측 자료가 필요한데, 홍수 범람의 관측 자료는 인공위성영상을 이용하여 확보할 수가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수리모형과 인공위성자료를 이용하여 조도계수와 유량이 홍수범람도 제작에서 일으키는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것이다. 미국 Illinois주 Metropolis시 주위의 Ohio 강에 대하여 HEC-RAS과 지형분석을 이용하여 홍수 범람를 모의하고 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis)분류 방법으로 Landsat 5TM 위성 영상으로부터 수체를 추출하였다. 추출된 수체는 GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)에서 우도측정(F-통계량)을 계산하는데 관측 자료로 이용되었다. GLUE는 누적확률 5 %와 95 %에 각각 해당하는 74.59 $km^2$와 151.95 $km^2$의 홍수범람면적을 산정했다. 홍수 범람도 구축과정에서 발생하는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것은 효율적인 홍수방어 계획을 실현화하는데 중요한 역할을 할 거라 사료된다.
본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.
This study evaluates Japan's Official Development Assistance (ODA) projects in Thailand from 2011 to 2013 by deploying the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction (SFDRR) and the Organization for Economic Cooperation Development (OECD) evaluation criteria. Special attention is placed on disaster-related development assistance activities of Japan through reviewing long-term impacts of the projects. The Japan International Cooperation Agency (JICA) has played a crucial role in transferring Japan's experiences on disaster risk management to developing countries, including Thailand. The study highlights two flood risk management projects in Thailand with the support of JICA after the 2011 floods, namely the Project for the Comprehensive Flood Management Plan for the Chao Phraya River Basin and the Project for Flood Countermeasures for Thailand Agriculture Sector. The case studies demonstrate that the projects were efficiently and effectively conducted for meeting Thailand's needs and requirements. JICA provided multi-hazards risk analysis through scientific data as well as local knowledge. However, achievements of the project did not last for long because of a lack of Thai stakeholders' commitment and JICA's post-project management. It is concluded that a development agency should consider impacts and sustainability of flood risk management projects more carefully from the stage of planning, and the practical application of the knowledge, and technologies should also be monitored progressively after the completion of the project.
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.
본 연구는 도림천에서 발생한 고립 및 실족과 같은 수난사고의 근본적인 원인을 분석하고, 법·제도적인 개선방안을 제시하였다. 원인분석을 위하여 현장확인, 관계자 인터뷰, 관련자료 검토, 강우량과 하천 횡단면의 수위와의 관계, 자동경보 발령 기준수위의 적정성 및 진·출입 통제에 따른 대피시간 확보 가능여부 등을 평가 하였다. 도림천은 전형적인 도시하천의 특성을 띄고 있어 치수적으로 불리하며, 사망사고가 발생한 구간은 급만곡부를 형성하고 있는 등 고립사고 발생 위험이 높다. 고립 및 실족사고는 홍수주의·경보 발령 전 단계인 둔치주의·대피 단계에서 발생하고 둔치대피 발령은 둔치턱까지 수위가 상승해서야 발령되기 때문에 있기 때문에 강우예보에 따른 수위상승에 대한 즉각적인 대응이 중요하다. 또한, 수위 상승속도가 신림3교와 관악도림교에서 최대 2.62 cm/min임을 고려하였을 때 둔치경보 발령 후 충분한 대피시간을 확보하고 있지 못하다. 사망사고는 둔치주의 발령 기준수위보다 0.46 m이하에서 발생한 점을 보았을 때, 하천의 진·출입 등 통제가 사고 예방을 위해서는 매우 중요하다. 이러한 분석결과를 바탕으로 4건의 개선방안을 제시하였으며, 고립 및 실족과 같은 수난사고를 예방하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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