Uncertainty in flood forecasting using a coupled meteorological and hydrological model is arisen from various sources, especially the uncertainty comes from the inaccuracy of Quantitative Precipitation Forecasts (QPFs). In order to improve the capability of flood forecast, the uncertainty estimation and mitigation are required to perform. This study is conducted to investigate and reduce such uncertainty. First, ensemble QPFs are generated by using Monte - Carlo simulation, then each ensemble member is forced as input for a hydrological model to obtain ensemble streamflow prediction. Likelihood measures are evaluated to identify feasible member. These members are retained to define upper and lower limits of the uncertainty interval and assess the uncertainty. To mitigate the uncertainty for very short lead time, a blending method, which merges the ensemble QPFs with radar-based rainfall prediction considering both qualitative and quantitative skills, is proposed. Finally, blending bias ratios, which are estimated from previous time step, are used to update the members over total lead time. The proposed method is verified for the two flood events in 2013 and 2016 in the Yeonguol and Soyang watersheds that are located in the Han River basin, South Korea. The uncertainty in flood forecasting using a coupled Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) and Sejong University Rainfall - Runoff (SURR) model is investigated and then mitigated by blending the generated ensemble LDAPS members with radar-based rainfall prediction that uses McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE). The results show that the uncertainty of flood forecasting using the coupled model increases when the lead time is longer. The mitigation method indicates its effectiveness for mitigating the uncertainty with the increases of the percentage of feasible member (POFM) and the ratio of the number of observations that fall into the uncertainty interval (p-factor).
To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.
This paper is to validate the proposed models for the real-time forecasting for the Keum river estuary dam such as tidal-level forecasting model, one-dimensional unsteady flood routing model, and Kalman filter models. The tidal-level forecasting model was based on semi-range and phase lag of four tidal constituents. The dynamic wave routing model was based on an implicit finite difference solution of the complete one-dimensional St. Venant equations of unsteady flow. The Kalman filter model was composed of a processing equation and adaptive filtering algorithm. The processng equations are second ordpr autoregressive model and autoregressive moving average model. Simulated results of the models were compared with field data and were reviewed.
본 연구의 목적은 돌발홍수예경보 시스템의 개념을 국내에 도입하고 미소유역 규모의 한계유출량을 산정할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다. 입력자료 설정에서 돌발홍수예보 입력파일 생성 등 총 9단계로 구성된 한계유출량 산정 GUI 시스템은 약 5 $\textrm{km}^2$ 규모로 소유역을 구분하며, 구분된 각 미소유역별 수문특성인자, 제방월류유량, 단위도 첨두유량 및 한계유출량을 산정한다. 개발된 시스템을 평창강 유역에 적용한 결과, 지속시간 1시간의 토양이 포화된 상태에서 소하천이 범람하는데 요구되는 유효강우량을 나타내는 한계유출량은 18.72~81.96 mm의 범위를 갖으며, 평균값은 46.39 mm인 것으로 나타났다. 평창강 유역의 미소유역별 산정된 한계유출량을 국외의 타 연구 사례와 비교한 결과 평창강 유역에서 산정된 결과는 적절한 것으로 판단된다. 본 연구에서 구축된 ArcView/Avenue 기반의 한계유출량 산정 GUI 시스템은 국내 타 유역에도 적용 가능할 것으로 판단되어 향후 국내 돌발 홍수예경보 시스템의 일부로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 하천 수계에서의 홍수 유출 예측 정도를 높일 수 있는 방안을 도출하고자, 저류함수 모형과 NWS-PC모형을 선정하여 모형의 구조 및 특성을 분석하고 그 예측능력을 비교검토한 것이다. 저류함수 모형은 1974년도부터 우리나라에 도입되어 주요하천 홍수예경보 업무에 사용되어 왔으며, NWS-PC모형은 유역의 사면과 하도의 유출을 운동파로 모의하고 지표 또는 지하의 수문 과정도 토앙함수상태 계산 (SAC-SMA)을 통하여 모의하는 물리적 기반의 모형이다. 모형의 적용은 미호천 유역을 선정하였고, '85년-95년 동안의 홍수 자료를 이용하여 모형을 적용하고 곽측치에 대한 RMS오차와 첨두유량 및 총유출체적의 상대오차 등을 비교한 결과를 토대로 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고, 개선방향 등을 제시하였다.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
다목적댐의 유입량 예측과 더불어 유출량의 이용율을 극대화 하면서 홍수 피해를 극소화 시킬 수 있는 방류량을 결정할 수 있는 실시간(實時間) 홍수제어(洪水制御) 문제에 있어서는 수문(水文) 및 기상자료 등 많은 정보의 실시간(實時間) 온라인 취득과 컴퓨터를 사용한 분석이 필수적이다. 입수된 자료의 정확한 분석으로부터 내용이 압축된 컬러 그래픽 등 사람과 컴퓨터간의 대화매체를 도입하면 홍수방류를 결정할 수 있는 책임자에게 분석된 정보를 보다 쉽고 신속하게 전달할 수 있다. 개발된 PC-REFCON은 개인용 컴퓨터를 주축으로 한 실시간 홍수예측 및 저수지 운영을 위한 쇄신된 의사결정 지원 시스템으로서, 자료의 실시간 취득과 가공을 위한 데이타 베이스와 유입량 예측과 댐 방류량 결정을 위한 모형을 포함하였을 뿐 아니라 지금까지와는 전혀 새로운 차원으로 모든 정보를 그래픽과 테이블로 제공하여 주는 대화형 시tm템으로 구성되었다. PC-REFCON은 1992년부터 우리나라의 9개 전 다목적댐 저수지를 홍수시에 실시간으로 홍수량 예측과 방류량을 결정할 수 있는 시스템으로 이용될 것이다.
Recently, flood damage is rapidly increasing because of warming of globe, urbanization and industrialization. As a countermeasure to prevent these flood damages, it is quite required to extend the flood control ability by improving the objective rivers in the watershed and building more medium to large scale reserviors. Simultaneously repairing and rehabilitation of facilities through the safety diagnosis for reinforcement of the facilities should be continuously proceeded. Also extensive implementation of drainage improvement, establishment of prevention and refairing system against flood damage and raise of accuracy of weather forecasting should be proceeded.
1990년 건설된 금강 하구둑은 만경강 하류 농경지에 농업용수를 공급하며 군산, 익산, 전주를 비롯하여 부근 소도시에 생활 및 공업용수를 공급하는데 있어 매우 중요한 기능을 하고 있다. 하구둑 건설과 함께 금강홍수통제소가 개소되어 홍수예측시스템을 운영해 오고 있다. 그러나 현재의 운영 시스템은 배수효과를 고려할 수 없는 결정적 문제를 가지고 있다. 따라서 상류에서의 홍수발생시간과 홍수에 대한 올바른 정보를 정확히 제공하기 힘들 뿐만 아니라 홍수 초기나 말기의 과다. 방류로 용수자원 확보의 곤란, 담수의 염수화 등의 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 하구둑의 영향을 받는 금강에 대한 홍수 예측 시스템을 연구하였다. 현재의 시스템이 배수영향을 고려할 수 없는 이유는 하구둑이 강을 차단하여 불연속이 존재하기 때문이다. 이를 해결하기 위해서 배수갑문에서의 유출량을 계산하였고 시간변화에 따른 하구둑 내수위를 계산하였다. 그 결과 계산치는 관측치와 양호하게 일치하는 결과를 볼 수 있었으며 본 연구가 현재의 시스템을 크게 개선할 수 있으리라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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