Recent floodplain data are important for river master plan, storm and flood damage reduction comprehensive plan and pre-disaster impact assessment. Hazard map, base of floodplain data, is being emphasized as important method of non-structural flood prevention and consist of inundation trace map, inundation expected map and hazard information map. Inundation trace map describes distribution of area that damaged from typhoons, heavy rain and tsunamis and includes identified flood level, flood depth and flood time from flooding area. However due to lack of these data by local government, which are foundational and supposed to be well prepared nationwide, having hard time for making inundation trace map or hazard information map. To overcome this problem, time consumption and budget reduction is required through various research. From this study, DEM (Digital Elevation Model) from image material from UAVS (Unmanned Aerial Vehicle System) and numeric geographic map from National Geographic Information Institute are used for calculating flooding damaged area and compared with inundation trace map. As results, inundation trace map DEM based on image material from UAVS had better accuracy than that used DEM based on numeric geographic map. And making hazard map could be easier and more accurate by utilizing image material from UAVS than before.
This study used to the satellite photograph and drew up a flood inundation map. To past used digital map and showed reflect the inundation map and change of the city was difficult. The acquisition of the satellite photograph is easy from internet Site of Korea and is updated quickly. So, used the satellite photograph from flood inundation drawing up of existing and reflected the change of the city. Drawing up method of the inundation map in compliance with the research which sees the reflection of the land use which is actual is possible. Results of HEC-RAS with depth and an inundation location to be show easily. But there is to a combination method of the satellite photographs and GIS data and more objective and the subject the development of the technique which has reached fixed quantity must be researched continuously judges.
대규모 홍수가 빈발하여 홍수피해 규모가 천문학적으로 커지고 있는 현실에서 침수지역에 대한 침수흔적조사, 침수예상분석, 대피계획 수립 등 종합적인 검토 분석의 결과를 지도위에 표현하는 재해지도는 비구조적인 홍수방어 대책의 주요한 수단이 되고 있다. 특히, 태풍, 호우, 해일 등으로 인한 침수흔적을 조사하여 표시한 침수흔적도는 침수예상도, 재해정보지도 등과 유기적인 관계를 지니고 있는 방재 기본도임에도 불구하고 작성 예산 문제, 작성 시기 지연 및 침수흔적 표시 관리가 미흡하여 침수흔적도 작성이 불가능한 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 소방방재청에서 제시한 침수흔적도 제작 지침을 토대로 과거 홍수재해가 빈번하게 발생했던 지역을 대상으로 침수 피해정보와 3차원 정밀 지형정보(DEM)을 이용한 침수흔적도 작성을 통해 구축 정확도를 향상하는 방안을 제시하였다.
세계적으로 홍수로 인하여 인명과 재산의 피해가 발생하고 있다. 국내에서는 홍수피해를 줄이기 위하여 비구조물적 대책의 하나로 홍수범람지도를 작성하고 있으며, 홍수범람해석을 위한 다양한 모형이 연구되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 LISFLOOD 모형을 이용한 홍수범람해석을 수행하여 국내 하천에서의 적용성을 검토하고, 파제 시나리오에 의한 파제 위치별 범람해석 결과를 평가하였다. 범람해석 결과 최대 홍수범람면적에서는 HEC-RAS 모형에 의해 작성된 홍수범람도와 차이가 약 4% 미만으로 유사하였으며, 파제 시나리오에 의한 홍수범람해석에서는 시나리오 별로 약 0.2%~6.5%의 범람면적 차이를 나타내었다. 또한 파제 위치에 따라서 홍수범람 양상이 다르게 나타났으며, 제내지에서 범람류의 흐름방향과 하천 흐름방향의 관계에 따라 최대 홍수범람면적과 최대 침수심이 변화함을 확인할 수 있었다. 연구 결과 국내 하천에서 홍수범람해석시 LISFLOOD 모형의 적용이 가능하고, 다양한 범람상황을 고려한 홍수범람해석이 가능할 것으로 판단된다.
홍수위험관리에서 홍수범람도는 가장 기본적인 자료로 사용되고 있다. 그러나 홍수범람도 구축과정에서 다양한 형태로 불확실성이 발생하기 때문에 이는 정확한 홍수 방재계획 수립에 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 불확실성 요소를 제거하거나 개선하여 홍수범람도의 정확성을 향상시키는 것이 필요하나, 모든 불확실성을 완벽하게 제거하는 것은 경제적 타당성과 홍수에 대한 지식의 한계 때문에 불가능하며 매우 비효율적일 수 있다. 또한, 홍수범람도에 전달되는 불확실성 요소의 영향은 다른 환경변수에 따라 다를 수 있기 때문에 다양한 주변 환경의 조건을 고려한 불확실성 요소에 대한 민감도 분석이 필요하다. 이를 통하여 제거해야하거나 개선시켜야할 불확실성 요소의 우선순위를 정함으로써 전략적이면서도 효율적인 홍수위험관리를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 주변 환경의 조건에 따라 홍수범람도에 미치는 불확실성 요소의 민감도를 FOA방법을 이용하여 분석하고, 이를 미국 Indiana주 Columbus시 근처의 Flatrock 강에 적용하여 홍수범람도에 가장 큰 불확실성을 전달하는 요소를 선별하였다. 본 연구결과는 하나의 불확실성 요소가 다른 입력변수나 매개변수와 같은 주변 환경에 의해 홍수범람도에 다르게 영향을 준다는 것을 확인하였으며 또한, 대상유역의 홍수범람도 구축과정에서 가장 큰 불확실성 요소는 지형자료로 판명되었다.
We made a hazard map using GIS and remote sensing for he greatest inundation damage that happened for the 20th century. We calculated the land cover classification using Landsat from 1983 to 2000. We calculated it from a damage report and an aerial photo for a flood. We considered relation of both land cover classification and the damage. We expected the inundation damage in the future and made a hazard map.
본 연구에서는 홍수시나리오에 의해 발생한 제방붕괴에서 불확실성을 포함한 확률홍수위험지도를 산정하였다. 불확실성을 포함한 극치수문시나리오와 그에 따른 홍수위가 산정된 선행연구자료를 활용하였고 이에 따라 제방붕괴 예측지점을 산정하였다. 단순한 조건에 따른 일률적인 파제폭을 제시하는 경험식과 지반공학적 복합요소들에 대한 불확실성을 고려한 물리적 기반의 수치모의 방식을 결합하여 파제폭을 산정하였다. 이에 따라 확률론적 파제유입량을 결정하였고, 신뢰도를 기반으로 100회 모의수행을 통한 2차원 제내지 침수해석을 실시하여 확률침수심도를 작성하였다. 이를 통해 홍수위험지도 작성기법을 기반으로 확률침수심도와 결합하여 확률홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과는 제내지의 비상대처계획(EAP)의 정량적 근거자료로 보다 경제적, 안정적인 설계지표 제시하는데 효과적일 것으로 기대된다.
집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.
The objective of this study was to make a map of farmland vulnerability to flood inundation based on morphologic characteristics from the flood-damaged areas. Vulnerability mapping based on the records of flood damages has been conducted in four successive steps; data preparation and preprocessing, identification of morphologic criteria, calculation of inundation vulnerability index using a fuzzy membership function, and evaluation of inundation vulnerability. At the first step, three primary digital data at 30-m resolution were produced as follows: digital elevation model, hill slopes map, and distance from water body map. Secondly zonal statistics were conducted from such three raster data to identify geomorphic features in common. Thirdly inundation vulnerability index was defined as the value of 0 to 1 by applying a fuzzy linear membership function to the accumulation of raster data reclassified as 1 for cells satisfying each geomorphic condition. Lastly inundation vulnerability was suggested to be divided into five stages by 0.25 interval i.e. extremely vulnerable, highly vulnerable, normally vulnerable, less vulnerable, and resilient. For a case study of the Jinju, farmlands of $138.6km^2$, about 18% of the whole area of Jinju, were classified as vulnerable to inundation, and about $6.6km^2$ of farmlands with elevation of below 19 m at sea water level, slope of below 3.5 degrees, and within 115 m distance from water body were exposed to extremely vulnerable to inundation. Comparatively Geumsan-myeon and Sabong-myeon were revealed as the most vulnerable to farmland inundation in the Jinju.
The accuracy of digital elevation models (DEMs) is crucial for properly estimating flood inundation area. DEM pixel size is especially important when generating flood inundation maps of small streams with a channel width of less than 50 m. In Korea, DEMs with large spatial resolutions of 30 m have been widely applied to generate flood inundation maps, even for small streams. Additionally, when making river master plans, field observations of stream cross-sections, as well as reference points in the middle of the river, have not previously been used to enhance the DEM. In this study, it was graphically demonstrated that high-resolution DEMs can increase the accuracy of flood inundation mapping, especially for small streams. Also, a methodology was proposed to modify the existing low-resolution DEMs by adding additional survey reference points, including river cross-sections, and interpolating them into a high spatial resolution DEM using the inverse distance weighting method. For verification purposes, the modified DEM was applied to Han stream on Jeju Island. The modified DEM showed much better accuracy when describing morphological features near the stream. Moreover, the flood inundation maps were formulated with the original 30 m pixel DEM and the modified 0.1 m pixel DEM using HEC-RAS modeling of the actual flood event of Typhoon Nari, and then compared with the flood history map of Nari. The results clearly indicated that the modified DEM generated a similar inundation area, but a very poor estimate of inundation area was derived from the original low-resolution DEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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