In this study, an implicit one-dimensional model, DWRM(Dynamic Wave Routing Model) was developed by using the four-point weighted difference method. By applying the developed model to the Keum River, the parameters were calibrated and the model applicability was tested through the comparison between observed and computed water levels. In addition, the effects of the construction of an estuary dam to the flood wave were estimated as a result of the model application. The results of the study can be summarized as follows; 1. The roughness coefficients were evaluated by comparison between observed and computed water level at Jindu, Gyuam and Ganggyeung station in 1985. The Root Mean Squares for water level differences between observed and computed values were 0.10, 0.11, 0. 29m and the differences of peak flood levels were 0.07, 0.02, 0. 07m at each station. Since the evaluated roughness coefficients were within the range of 0.029-0.041 showing the realistic value for the general condition of rivers, it can be concluded that the calibration has been completed. 2. By the application of model using the calibrated roughness coefficients, the R. M. S. for water level differences were 0.16, 0.24, 0. 24m and the differences of peak flood level were 0.17, 0.13,0.08 m at each station. The arrival time of peak flood at each station and the stage-discharge relationship at Gongju station agreed well with the observed values. Therefore, it was concluded that the model could be applied to the Keum River. 3. The model was applied under conditions before and after the construction of the estuary dam. The 50-year frequency flood which had 7, 800m$^3$/sec of peak flood was used as the upstream condition, and the spring tide and the neap tide were used as the downstream condition. As the results of the application, no change of the peak flood level was showed in the upper reaches of 19.2km upstream from the estuary dam. For areas near 9.6km upstream from the estuary dam, the change of the peak flood level under the condition before and after the construction was 0. 2m. However considering the assumptions for the boundary conditions of downstream, the change of peak flood level would be decreased.
최근 이상기후로 인해 홍수 등 자연재해의 강도 및 빈도가 증가하고 있다. 2002년 태풍 루사, 2003년 태풍 매미 등 집중호우에 따른 대규모 홍수로 인해 인명 및 재산피해의 급격한 증가가 나타났으며, 이는 불규칙한 기상변화에 대한 기존의 방재대책과 홍수예측시스템의 한계를 보여주고 있다. 이러한 이상 홍수에 효율적으로 대응하기 위해서는 홍수범람 양상을 정확하게 모의할 수 있는 범람모형을 통해 효과적인 대응방안 마련하는 것이 중요하지만 기존의 홍수범람해석모형은 해석시간의 과다소요 및 해석결과의 정확성 등의 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 2002년 8월 집중호우로 인해 붕괴된 낙동강 유역의 백산제를 대상으로 쿼드트리격자를 사용하는 Gerris모형을 이용하여 홍수범람해석을 수행하였으며, 기존의 홍수범람모형 중 비구조격자를 사용하는 FLUMEN모형 및 실제 범람지역과의 비교를 통해 쿼드트리 격자기반 홍수범람모형의 적용성 및 효율성을 판단하였다.
This paper is to induce design floods through L-moment with 3 and 4 parameter Kappa distributions including test of independence by Wald-Wolfowitz, homogeneity by Mann-Whitney and outlier by Grubbs-Beck on annual maximum flood flows at 9 water level gaging stations in Han, Nakdong and Geum Rivers of South Korea. After analyzing appropriateness of the data of annual maximum flood flows by Kolmogorov-Smirnov test, 3 and 4 Kappa distributions were applied and the appropriateness was judged. The parameters of 3 and 4 Kappa distributions were estimated by L-moment method and the design floods by water level gaging station was calculated. Through the comparative analysis using the relative root mean square errors (RRMSE) and relative absolute errors (RAE) calculated by 3 and 4 parameter Kappa distributions with 4 plotting position formulas, the result showed that the design floods by 4 parameter Kappa distribution with Weibull and Cunnane plotting position formulas are closer to the observed data than those obtained by 3 parameter Kappa distribution with 4 plotting position formulas and 4 parameter Kappa distribution with Hazen and Gringorten plotting position formulas.
최근 집중호우로 인한 홍수발생 빈도와 그 규모가 커지고 있다. 이러한 현상을 반영하여 많은 국가에서는 향후 발생가능한 홍수로 발생할 수 있는 피해에 대한 위험성에 대한 인식을 국민에게 제고할 수 있는 홍수위험지도가 제작되고 있다. 홍수위험지도는 다양한 홍수범람해석모형을 통해 작성되는 데 침수원인에 따라 외수범람해석모형과 내수범람해석모형으로 구분할 수 있다. 국내 외적으로 다양한 홍수범람해석모형이 사용되고 있지만 미육군공병단에서 개발된 HEC-RAS 모형을 제외한 대부분은 고가의 상용 프로그램으로써 그 사용성이 제한되어 있는 것이 사실이다. 이러한 상황에서 현재 미육군공병단에서는 기존 1차원 모형인 HEC-RAS 모형과 연계 가능한 2차원 모형을 개발 중에 있다. 이 모형은 HEC-RAS 5.0이라는 명칭으로 베타버전이 공개되었다. 본 연구에서는 곡교천을 대상으로 선공개된 HEC-RAS 5.0 모형 베타버전과 국내 홍수위험지도 작성 시 사용되는 FLUMEN 모형과의 비교를 통해 모형의 특징, 사용성, 적용성, 결과의 정확성 등을 평가하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 향후 HEC-RAS 5.0 모형이 안정되어 서비스 되면 외수침수범람해석과 관련된 사업과 연구 등 다방면에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The objective of this study is to propose a methodology of the flood runoff analysis in steep mountainous basins and the analysis basin is the Jasa valley basin in Chungju city Analyzing the spatial pattern of the rainfall in 1994. 6 30~7.1, the seasonal rainy front was tied up in the whole central district, and the rainfall center was moving from the northern Chungbuk province to the northern Kyongbuk province and caused heavy storm. Analyzing the temporal pattern with the Huff method, the 52.5% of the rainfall was concentrated on the 3rd quartile. Rainfall frequency analysis is accomplished by five distribution types; 2-parameter Lognomal, 3-parameter Lognomal, Pearson Type III, Log-Pearson Type III and Extremal Type I distribution Rainfall-runoff analysis in Jasa valley basin was made using HEC-HMS model. Jasa valley basin was divided into 3 sub-basins and the analysis point was 3 points{A, B and C point) With the rainfall data measured by the 10 minutes, the flood runoff also was calculated by as many minutes. SCS CN model, Clark UH model and Muskingum routing model in HEC-HMS model were used to simulate the runoff volume using selected rainfall event.
Comprehensive understanding of the flood risk assessments via frequency analysis often demands multivariate designs under the different notations of return periods. Flood is a tri-variate random consequence, which often pointing the unreliability of univariate return period and demands for the joint dependency construction by accounting its multiple intercorrelated flood vectors i.e., flood peak, volume & durations. Selecting the most parsimonious probability functions for demonstrating univariate flood marginals distributions is often a mandatory pre-processing desire before the establishment of joint dependency. Especially under copulas methodology, which often allows the practitioner to model univariate marginals separately from their joint constructions. Parametric density approximations often hypothesized that the random samples must follow some specific or predefine probability density functions, which usually defines different estimates especially in the tail of distributions. Concentrations of the upper tail often seem interesting during flood modelling also, no evidence exhibited in favours of any fixed distributions, which often characterized through the trial and error procedure based on goodness-of-fit measures. On another side, model performance evaluations and selections of best-fitted distributions often demand precise investigations via comparing the relative sample reproducing capabilities otherwise, inconsistencies might reveal uncertainty. Also, the strength & weakness of different fitness statistics usually vary and having different extent during demonstrating gaps and dispensary among fitted distributions. In this literature, selections efforts of marginal distributions of flood variables are incorporated by employing an interactive set of parametric functions for event-based (or Block annual maxima) samples over the 50-years continuously-distributed streamflow characteristics for the Kelantan River basin at Gulliemard Bridge, Malaysia. Model fitness criteria are examined based on the degree of agreements between cumulative empirical and theoretical probabilities. Both the analytical as well as graphically visual inspections are undertaken to strengthen much decisive evidence in favour of best-fitted probability density.
기후변화로 인해 홍수의 빈도와 강도가 증가하고 있으므로, 구조적인 방법만으로 홍수피해에 대처하기에는 한계가 있다. 따라서, 장래 홍수피해 예측을 위해 과거 홍수피해 자료를 수집하고 분석하는 것은 비구조적인 홍수대책으로 필요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 지리적, 기후적 영향으로 심각한 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있는 경상북도 지역의 홍수피해추정을 위해, 홍수피해의 주요 발생원인 중 하나인 강우특성에 대한 최근 20년(1999-2018) 동안 홍수피해자료의 회귀분석을 실시하였다. 또한, 울릉군을 제외한 22개 경상북도 시군별로 제시된 지역회귀함수의 강우특성과 지형특징과의 관계를 분석하고, 각 시군의 100년 빈도 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 추정하였다. 홍수피해 추정결과, 경상북도에서는 동해안에 인접한 군지역에서 상대적으로 높은 피해위험도가 예측되었다. 본 논문에서 개발된 지역 피해추정함수는 계획 또는 예보 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 산정하는 비구조적 대책 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN-III), 피어슨-III 분포(P-III), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거리(AWD), 그리고 $Z^{DIST}$ 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
기후변화 및 도시화 등의 요인으로 인하여 증가하는 불확실성에 대처하기 위하여 건설되는 홍수저류지 형태의 치수시설물이 기존의 치수시설물과 연계되어 치수능력을 극대화 할 수 있는 설계기준과 절차의 제시를 위하여 본 연구가 수행되었다. 본류의 홍수위 증가량에 대비할 수 있는 저류지용량결정, 저류지용량이 주어져 있을 경우의 본류의 홍수위 저감효과산정 등에 적용할 수 있는 다양한 시나리오 하에서의 분석을 위한 절차를 제시하였다. 기존 설계홍수량 산정절차에 근거한 IDQ (Intensity-Duration-Quantity) 분석을 이용하여 임의지속시간에서의 설계홍수수문곡선 산정기법을 제시하였고 그 활용사례를 제시하였다. IDQ 분석을 통해 산정한 강우량을 기반으로 등가첨두 수문곡선을 산정할 수 있으며, 기존 수문곡선과 동일한 지속시간 하에서 하천의 수위가 높아질 수 있는 저빈도 수문곡선과, 기존 수문곡선과 동일한 첨두홍수량을 지니지만 강우지속기간의 증가로 인해 유출체적이 증가하는 수문곡선, 기존 수문곡선에 비해 하천의 수위 및 수문곡선의 부피 모두 증가하는 수문곡선 등 다양한 형태의 수문곡선에 대한 시나리오해석을 가능하게 한다.
최근 연속적인 태풍에 의한 일련의 극한 호우 사상으로 홍수가 발생하였고, 이로 인해 인명과 막대한 재산피해가 발생하였다. 본 연구에서는 연속 호우 사상으로 인해 발생한 극한홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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