• Title/Summary/Keyword: Flood forecasting and warning

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The Applicability Assesment of the Short-term Rainfall Forecasting Using Translation Model (이류모델을 활용한 초단시간 강우예측의 적용성 평가)

  • Yoon, Seong-Sim;Bae, Deg-Hyo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.43 no.8
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    • pp.695-707
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    • 2010
  • The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.

Down Stream Flood Forecasting and Warning Method Using Parellel River Stage (병렬 하천수위를 이용한 하류 홍수위 예경보기법)

  • Kwon, Ki-Dae;Choo, Yean-Moon;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.393-397
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    • 2012
  • 인접한 저수지 간의 연계운영을 통한 홍수조절 및 용수공급능력을 제고시키기 위해서 저수용한 공유기법의 일환인 병렬저수지 시스템을 연구대상으로 안동댐 및 임하댐 유역을 연계운영기법으로서 홍수조절능력을 제고시키고 안동댐의 저수량을 확보시켜 용수공급능력을 제고시킬 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 유역추적과 하도추적을 통해 계산된 매개변수들을 실제 형태와 비교분석하여 산정하고, 이에 따른 가장 적합한 강우-유출해석을 통한 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 예 경보 기법을 제시하였다. 최적의 유수전환용량을 산정하기 위해 저수지간의 Swiching 기법을 고려하였으며, HEC-HMS 모형을 이용하여 재현기간별 유입량을 예측하여 결과를 도출하였다.

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A Comparative Study on Flood Forecasting and Warning Policy among Countries (국내.외 홍수예보 정책의 비교 분석)

  • Choi, Heung-Sik;Lee, Woong-Hee;Jun, Jae-Ryung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.829-834
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    • 2012
  • 선진 외국에서는 홍수예보 시스템 활용의 극대화를 위하여 홍수예 경보를 위한 정책적 가이드라인 및 홍수시 주민의 행동요령 등의 가이드라인을 제작하여 홍보를 하고 있는 실정이다. 그러나 국내에는 현재 홍수위험지도(홍수피해예상지도)의 홍보 및 주민 대피요령 등 홍수피해경감을 위한 정책적 대책이 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내 외 홍수예 경보관련 법 제도의 변화과정 및 현행 홍수예보관련 법령의 내용을 분석하였으며, 홍수예 경보관련 기관의 구조체계를 분석하였다. 그 결과 우리나라의 홍수예보 정책은 통합된 홍수예보만을 위한 내용으로의 법적 편제가 필요하며, 정확하고 신속한 홍수예보를 위한 정책적 가이드라인이 필요함을 알 수 있었다. 또한 홍수예 경보 시스템의 활용을 극대화시키기 위해서 국가차원에서의 국민에 대한 홍수 예방 교육 및 홍보, 아울러 홍수위험지도를 이용한 홍수위험 지역의 주민에 대한 홍수대피요령 등의 내용을 포함한 가이드라인이 필요하다.

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Real-Time Flood Forecasting by Using a Measured Data Based Nomograph for Small Streams (계측자료 기반 Nomograph를 이용한 실시간 소하천 홍수량 산정 연구)

  • Tae Sung Cheong;Changwon Choi;Sung Je Yei;Kang Min Koo
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • v.10 no.4
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    • pp.116-124
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    • 2023
  • As the flood damage on small streams increase due to the increase in frequency of extreme climate events, the need to measure hydraulic data of them has increased for disaster risk management. National Disaster Management Institute, Ministry of Interior and Safety develops CADMT, a CCTV-based automatic discharge measurement technology, and operates pilot small streams to verify its performance and develop disaster risk management technology. The research selects two small streams such as the Neungmac and the Jungsunpil streams to develop the Nomograph by using the 4-Parameter Logistic method using only the observed rainfall data from the Automatic Weather System operated by the Korea Meteorological Agency closest to the small streams and discharge data collected by using the CADMT. To evaluate developed Nomograph, the research forecasts floods discharges in each small stream and compares the result with the observed discharges. As a result of the evaluations, the forecasted value is found to represent the observed value well, so if more accurate observed data are collected and the Nomograph based on it is developed in the future, the high-accuracy flood prediction and warning will be possible.

Analysis of the Runoff Characteristics of Small Mountain Basins Using Rainfall-Runoff Model_Danyang1gyo in Chungbuk (강우-유출모형을 활용한 소규모 산지 유역의 유출특성 분석_충북 단양1교)

  • Hyungjoon Chang;Hojin Lee;Kisoon Park;Seonggoo Kim
    • Journal of the Korean GEO-environmental Society
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    • v.24 no.12
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    • pp.31-38
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    • 2023
  • In this study, runoff characteristics analysis was conducted as a basic research to establish a forecasting and warning system for flood risk areas in small mountainous basins in South Korea. The Danyang 1 Bridge basin located in Danyang-gun, Chungcheongbuk-do was selected as the study basin, and the watershed characteristic factors were calculated using Q-GIS based on the digital elevation model (DEM) of the basin. In addition, nine heavy rainfall events were selected from 2020 to 2023 using hydrometeorological data provided by the National Water Resources Management Comprehensive Information System. HEC-HMS rainfall-runoff model was used to analyze the runoff characteristics of small mountainous basins, and rainfall-runoff model simulation was performed by reflecting 9 heavy rainfall events and calculated basin characteristic factors. Based on the rainfall-runoff model, parameter optimization was performed for six heavy rain events with large error rates among the simulated events, and the appropriate parameter range for the Danyang 1 Bridge basin, a small mountainous basin, was calculated to be 0.8 to 3.4. The results of this study will be utilized as foundational data for establishing flood forecasting and warning systems in small mountainous basin, and further research will be conducted to derive the range of parameters according to basin characteristics.

Estimation of Inundation Area by Linking of Rainfall-Duration-Flooding Quantity Relationship Curve with Self-Organizing Map (강우량-지속시간-침수량 관계곡선과 자기조직화 지도의 연계를 통한 범람범위 추정)

  • Kim, Hyun Il;Keum, Ho Jun;Han, Kun Yeun
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.6
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    • pp.839-850
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    • 2018
  • The flood damage in urban areas due to torrential rain is increasing with urbanization. For this reason, accurate and rapid flooding forecasting and expected inundation maps are needed. Predicting the extent of flooding for certain rainfalls is a very important issue in preparing flood in advance. Recently, government agencies are trying to provide expected inundation maps to the public. However, there is a lack of quantifying the extent of inundation caused by a particular rainfall scenario and the real-time prediction method for flood extent within a short time. Therefore the real-time prediction of flood extent is needed based on rainfall-runoff-inundation analysis. One/two dimensional model are continued to analyize drainage network, manhole overflow and inundation propagation by rainfall condition. By applying the various rainfall scenarios considering rainfall duration/distribution and return periods, the inundation volume and depth can be estimated and stored on a database. The Rainfall-Duration-Flooding Quantity (RDF) relationship curve based on the hydraulic analysis results and the Self-Organizing Map (SOM) that conducts unsupervised learning are applied to predict flooded area with particular rainfall condition. The validity of the proposed methodology was examined by comparing the results of the expected flood map with the 2-dimensional hydraulic model. Based on the result of the study, it is judged that this methodology will be useful to provide an unknown flood map according to medium-sized rainfall or frequency scenario. Furthermore, it will be used as a fundamental data for flood forecast by establishing the RDF curve which the relationship of rainfall-outflow-flood is considered and the database of expected inundation maps.

2-D Hydrodynamic Analysis using EFDC in the Nakdong River - Focused on Velocity and Arrival Time Between Weirs - (EFDC 모형을 이용한 낙동강에서의 2차원 수리해석 - 보 구간의 유속 및 도달시간 중심으로 -)

  • KIM, Beom-Jin;KIM, Byung-Hyun;HAN, Kun-Yeun
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.23 no.2
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    • pp.36-52
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    • 2020
  • This study performed 2-D(two-dimensional) hydrodynamic analysis using EFDC in the Nakdong River. For the simulation of the flood season and non-flood season, the measured data including water level, weir outflow and tributary inflow were used, and the accuracy and applicability of the model were verified by comparing the measured water level and computed one. In addition, statistical quantitative assessment of the model performance was performed by estimating PBIAS, RSR, and RMSE for the computed water level. Then, the average velocity for each section between weirs was calculated by applying constant discharge conditions, and it was compared and verified with the measured velocity by Hydrological Survey Center. In this study, a simple method for estimating the arrival time was proposed, and it is expected that it will be practically applicable in field practices such as flood forecasting and warning.

Application of Artificial Neural Networks Technique for the Improvement of Flood Forecasting and Warning System (홍수 예.경보시스템 개선을 위한 인공신경망 이론의 적용)

  • Park, Sung-Chun;Kim, Yong-Gu;Jeong, Choen-Lee;Jin, Young-Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1265-1271
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    • 2009
  • 본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

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Downstream Flood Stage Forecasting and Warning using Serial-Parallel River Stage (직렬/병렬 하천수위를 이용한 하류 홍수위 예경보기법)

  • Choo, Yean-Moon;Kwon, Ki-Dae;Jee, Hong-Ki
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.301-304
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    • 2012
  • 홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

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Development of flow nomograph auto-calibration method based on real-time measured data for small stream flood forecasting and warning (소하천 홍수 예·경보를 위한 실시간 계측자료 기반 노모그래프 자동보정 기술 개발)

  • Kang Min Koo;Seojun Kim;Yoonsung Lim;Kyoungsik Lee;Tae Sung Cheong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.58-58
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    • 2023
  • 전 세계 홍수 피해에 노출된 인구가 20년 만에 약 25% 증가한 것으로 나타났는데, 수재해 복구에 드는 비용이 수재해 예방을 위한 비용에 6배에 달했다. 수재해는 비용적인 손실과 아울러 인명피해가 크기 때문에 이를 예방하기 위한 대책 마련이 시급하다. 특히 국내에서 근래 10년간 전체 수재해 중 약 40%가 소하천에서 발생했는데, 이를 해결하는 방안으로 행정안전부와 국립재난안전연구원은 CCTV 기반 자동유량계측기술을 제시했다. 소하천은 홍수도달시간이 매우 짧고 하상이 불규칙하며 표고차가 커 일반적인 수리모형을 이용해 실시간 홍수 예·경보를 위한 홍수량 예측이 어렵다. 또한 대부분의 소하천은 수문 계측이 이뤄지지 않고 있어 하상 특성을 충분히 반영해 홍수량을 산정하기 어려운 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV 기반 자동유량계측기술로부터 수집된 자료들을 이용해 노모그래프를 작성하고 예측강우량만으로 홍수량을 추정해 실시간 홍수 예·경보에 적용할 수 있는 방법을 개발했다. 이때 실시간으로 계측 유량 자료를 반영해 노모그래프를 자동으로 갱신해 예측정확도를 개선할 수 있다. CCTV 기반 자동유량계측기술 검증을 위한 시범 소하천 4개소에 적용한 결과 실시간 자동보정 노모그래프를 이용하면 정확도 향상에 도움을 주는 것으로 나타나 향후 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정에 도움을 줘 수재해를 경감 할 수 있을 것으로 기대된다.

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