Journal of the Korean association of regional geographers
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v.16
no.3
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pp.216-223
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2010
The study deals with classification of drought-flood intensity using Z index based on the precipitation data in Hyesan of the past 50 years(1957~2006). The frequencies of years and four seasons of flood drought and their change features have also been analyzed based on tendency analysis and MESA and wavelet methods. Results show that the annual and seasonal frequencies of flood-drought exceed 24% in Hyesan and flood-drought disasters have been high frequency. Inter-decadal variability seems to be clear in autumn but those of inter-annual variability are obvious in other three seasons and years. Recently the probability of drought disaster become higher in autumn. The flood disaster in other three seasons and years are estimated to become higher in the future.
Korea prepares for potential floods by designating June 21st to September 20th as the flood season. However, many dams in Korea have suffered from extreme floods caused by different climate patterns, as in the case of the longest consecutive rain of 54 days in the 2020's flood season. In this context, various studies have tried to develop novel methodologies to reduce flood damage, but no study has ever dealt with the validity of the current statutory flood season thus far. This study first checked the validity of the current flood season through the observation data in the 21st century and proved that the current flood season does not consider the effects of increasing precipitation trends and the changing regional rainfall characteristics. In order to deal with these limitations, this study suggested seven new alternative flood seasons in the research area. The rigid reservoir operation method (ROM) was used for reservoir simulation, and the long short-term memory (LSTM) model was used to derive predicted inflow. Finally, all alternatives were evaluated based on whether if they exceeded the design discharge of the dam and the design flood of the river. As a result, the floods in the shifted period were reduced by 0.068% and 0.33% in terms of frequency and duration, and the magnitude also decreased by 24.6%, respectively. During this period, the second evaluation method also demonstrated that flood decreased from four to two occurrences. As the result of this study, the authors expect a formal reassessment of the flood season to take place, which will ultimately lead to the preemptive flood response to changing precipitation patterns.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.233-236
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2002
This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order for LH-moments of the annual maximum series at fifteen watersheds. Parameters of GEV distribution and flood flows of return period n years were derived by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments. Frequency analysis of flood flow data generated by Monte Carlo simulation was performed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments using GEV distribution. Relative Root Mean Square Error (RRMSE), Relative Bias (RBIAS) and Relative Efficiency (RE) using methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution were computed and compared with those resulting from Monte Carlo simulation. At almost all of the watersheds, the more the order of LH-moments and the return periods increased, the more RE became, while the less RRMSE and RBIAS became. Consequently, design floods for the applied watersheds were derived by the methods of L3 and L4-moments among LH-moments in view of high confidence efficiency.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.397-397
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2015
The frequency of urban floods is recently increased as a consequence of climate change and haphazard development in urban area. To mitigate and prevent the flood damage, we generally utilized a numerical model to investigate the causes and risk of urban flood. Contrary to general flood inundation model simulating only the surface flow, the model needs to consider flow of the sewer network system like SWMM and ILLUDAS. However, this kind of model can not consider the interaction between the surface flow and drainage network. Therefore, we tried to evaluate the impact of bidirectional interaction between sewer and surface flow in urban flooding analysis based on simulations using the quasi-interacted model and the interacted model. As a general quasi-interacted model, SWMM5 and FLUMEN are utilized to analyze the flow of drainage network and simulate the inundation area, respectively. Then, FLO-2D is introduced to consider the interaction between the surface flow and sewer system. The two method applied to the biggest flood event occurred in July 2011 in Sadang area, South Korea. Based on the comparison with observation data, we confirmed that the model considering the interaction the sewer network and surface flow, showed a good agreement than the quasi-interacted model.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
Park, Seongjae;Kwak, Jihye;Kim, Jihye;Kim, Seokhyeon;Lee, Hyunji;Kim, Sinae;Kang, Moon Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.1
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pp.49-66
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2024
Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.101-110
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2010
The increased occurrence of flooding due to typhoons and local rainfall has necessitated damage prevention through the systematic construction of damage history and quantitative analysis of flood prediction data. In this study, we constructed a disaster information map for practical use by combining digital images and continuous cadastral maps of damaged areas using a geographic information system to provide basic data and attribute information. In addition, we predicted the areas at risk of flash floods by calculating the flood capacity of the study area for different rainfall frequencies through flood inundation simulation, which was used to obtain comprehensive disaster information. Further, we calculated the extent of the flooded area and the damage rate for different rainfall frequencies using cadastral information. Flood inundation simulation in the case of heavy rainfall was found to help improve the ability to react to a flood and enhance the efficiency of rescue work by supporting decision-making for disaster management.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.721-733
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2023
As the frequency of extreme rainfall events increase due to climate change, climate change adaptation measures have been proposed by the central and local governments. In order to reduce flood damage in urban areas, various flood response policies, such as low impact development techniques and enhancement of the capacity of rainwater drainage networks, have been proposed. When these policies are established, regional characteristics and policy-effectiveness from the cost-benefit perspective must be considered for the flood mitigation measures. In this study, capacity enhancement of rainwater pipe networks and low impact development techniques including green roof and permeable pavement techniques are selected. And the flood reduction effect of the target watershed, Gwanak campus of Seoul National University, was analyzed using SWMM model which is an urban runoff simulation model. In addition, along with the quantified urban flooding reduction outputs, construction and operation costs for various policy scenarios were calculated so that cost-benefit analyses were conducted to analyze the effectiveness of the applied policy scenarios. As a result of cost-benefit analysis, a policy that adopts both permeable pavement and rainwater pipe expansion was selected as the best cost-effective scenario for flood mitigation. The research methodology, proposed in this study, is expected to be utilized for decision-making in the planning stage for flood mitigation measures for each region.
Differences in characteristics of flora and environmental factors of geomorphology, hydrology, water quality and soil were investigated in the shoreline of total 35 reservoirs according to their usages of waterpower generation, agricultural water supply, residential and industrial water supply and flood control in Korea. The number of plant species, floral structure and characteristics of species traits in the shoreline of reservoirs were different according to their usage. From the results of stepwise regression analysis, the total number of vascular plant species was increased at the environment of the higher flood frequency at the median water level and the longer exposure duration of the shoreline. The results of principal coordinates analysis and cluster analysis showed that the shoreline flora was classified as the 3 types of 1) flood control and residential and industrial water supply, 2) agricultural water supply and 3) waterpower generation reservoirs. The water level fluctuation, flood frequency at the median water level, lake water quality index and exposure duration of the shoreline were selected as important environmental factors affected on the characteristics of shoreline flora. The species richness of total flora and hydrophytes, especially submerged macrophytes, were much higher in the reservoirs for the purpose of the waterpower generation in which mesotrophic water quality and stable water levels were maintained. Annual or biennial ruderals were established on the ephemeral drawdown zone of flood control, residential and industrial water supply reservoirs which have oligotrophic or mesotrophic water quality and wide range of water level fluctuation. The floating hydrophytes were differentially dominated in the littoral zones of the agricultural water supply reservoirs with a mesotrophic or eutrophic water quality and a medium water level fluctuation. In conclusion environmental factors related to water level fluctuation and water quality were different and then the floral characteristics of shoreline were distinguishable according to usage of Korean reservoirs.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.1
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pp.103-109
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1990
The application of the Log-Pearson Type m distribution recommended by Water Resources Council, U. S. A. for flood frequency analysis requires the estimation of the regionalized skew coefficient. In this study, regionalized skew coefficients are estimated using a weighted regression model which relates at-site skews based on logarithms of observed annual flood peak series to both basin characteristics and precipitation data in the Han river and the Nakdong river basin. The model is developed with weighted least squares method in which the weights are determined by separating residual variance into that due to model error and due to sampling error. As the result of analysis, regionalized skews are estimated as - 0.732 and - 0.575 in the Han river and the Nakdong river basin, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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