Statistics of extreme rainfall play a vital role in engineering practice from the perspective of mitigation and protection of infrastructure and human life from flooding. While flood frequency assessments, based on river flood flow data are preferred, the analysis of rainfall data is often more convenient due to the finer spatial nature of rainfall recording networks, often with longer records, and potentially more easily transferable from site to site. The rainfall frequency analysis as a design tool has developed over the years in New Zealand from Seelye's daily rainfall frequency maps in 1947 to Thompson's web based tool in 2010. This paper will present a history of the development of New Zealand rainfall frequency analysis methods, and the details of the latest method, so that comparisons may in future be made with the development of Korean methods. One of the main findings in the development of methods was new knowledge on the distribution of New Zealand rainfall extremes. The High Intensity Rainfall Design System (HIRDS.V3) method (Thompson, 2011) is based upon a regional rainfall frequency analysis with the following assumptions: $\bullet$ An "index flood" rainfall regional frequency method, using the median annual maximum rainfall as the indexing variable. $\bullet$ A regional dimensionless growth curve based on the Generalised Extreme Value (GEV), and using goodness of fit test for the GEV, Gumbel (EV1), and Generalised Logistic (GLO) distributions. $\bullet$ Mapping of median annual maximum rainfall and parameters of the regional growth curves, using thin-plate smoothing splines, a $2km\times2km$ grid, L moments statistics, 10 durations from 10 minutes to 72 hours, and a maximum Average Recurrence Interval of 100 years.
Recently, due to global warming, the average temperature of the earth has risen, and the glaciers in the Antarctic and Arctic melt, leading to a rise in sea level, which is accompanied by powerful natural disasters such as strong typhoons and tsunamis around the world. Accordingly, a precipitation in summer in Korea also increased, and changes in the form of precipitation were showed with the increase. Compared to the past, the frequency of localized heavy rain is increasing, and the damage from flooding and flooding is increasing day by day. In this study, based on the precipitation data measured in hours from May to September from 2016 to 2021 according to the change in the precipitation form, according to the nature of the torrential rain investigated the change in the summer precipitation form. In addition, the trend of localized heavy rain from 2016 to 2021 was confirmed by classifying them into two types: localized heavy rains caused by cyclones and weather front, and by typhoons and large-scale cyclones. Through this, the change in precipitation due to the climate crisis should not be viewed as a single phenomenon, it should be reflected and discussed on our life focused on scientific and technological development, and it should be used as a stepping stone for realizing a humanistic.
Kim, Jae Young;Jung, Sung Ho;Yeon, Min Ho;Lee, Gi Ha;Lee, Dae Eop
농업과학연구
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제48권3호
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pp.515-526
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2021
The frequency of typhoons and torrential rainfalls has increased due to climate change, and the concurrent risk of breakage of dams and reservoirs has increased due to structural aging. To cope with the risk of dam breakage, a more accurate emergency action plan (EAP) must be established, and more advanced technology must be developed for the prediction of flooding. Hence, the present study proposes a method for establishing a more effective EAP by performing flood and inundation analyses using one- and two-dimensional models. The probable maximum flood (PMF) under the condition of probable maximum precipitation (PMP) was calculated for the target area, namely the Gyeong-cheon reservoir watershed. The breakage scenario of the Gyeong-cheon reservoir was then built up, and breakage simulations were conducted using the dam-break flood forecasting (DAMBRK) model. The results of the outflow analysis at the main locations were used as the basis for the one-dimensional (1D) and two-dimensional (2D) flood inundation analyses using the watershed modeling system (WMS) and the FLUvial Modeling ENgine (FLUMEN), respectively. The maximum inundation area between the Daehari-cheon confluence and the Naeseong-cheon location was compared for each model. The 1D flood inundation analysis gave an area of 21.3 km2, and the 2D flood inundation analysis gave an area of 21.9 km2. Although these results indicate an insignificant difference of 0.6 km2 in the inundation area between the two models, it should be noted that one of the main locations (namely, the Yonggung-myeon Administrative and Welfare Center) was not inundated in the 1D (WMS) model but inundated in the 2D (FLUMEN) model.
The frequency and scale of domestic flood damage continues to increase, but the criteria for responding to flood damage have not been established. To this end, research is underway to estimate the amount of rainfall in each region so that it can be used to respond to flood damage. The limit rainfall is defined as the cumulative maximum rainfall for each duration that causes flooding, and this research purpose to improve the threshold rainfall by estimating the damage based on the damage history in units of 5 years and analyzing changes over time. The limit rainfall based on the damage history was estimated by using the NDMS past damage history of the Ministry of the Interior and Safety and the rainfall minutes data of AWS and ASOS. The period for estimating the limit rainfall is 2013 ~ 2017, 2015 ~ 2019, and the limit rainfall is estimated by analyzing the relationship between the flood damage history and the rainfall event in each period. Considering changes in watershed characteristics and disaster prevention performance, the data were compared using 5-year data. As a result of the analysis, the limit rainfall based on the damage history could be estimated for less than about 10.0% of the administrative dongs nationwide. As a result of comparing the limit rainfall by period, it was confirmed that the area where the limit rainfall has increased or decreased This was analyzed as a change due to rainfall events or urbanization, and it is judged that it will be possible to improve the risk criteria of flooding.
최근 들어 이상기후 발생이 급증하여 집중호우의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 안정적인 수자원관리가 어려운 실정이며, 인적·물적 피해가 과거에 비해 늘어나고 있다. 집중호우로 인한 피해저감을 위해 여러 대책을 마련하고 있으나 소규모 산지유역의 경우 상대적으로 기본계획 수립부재 등으로 인하여 관리에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 안전한 국립공원의 관리를 위한 기초 연구로서 소백산 국립공원 내 연화동 유역을 대상으로 강우-유출모형을 활용해 유출량을 산정하였다. 소백산 연화동 유역은 재현빈도 50년 이상의 강우가 발생했을 때의 홍수위와 과거 발생한 홍수흔적수위를 비교했을 때 모형의 적합성을 확인하였다.
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.
An analysis of potential flooding by storm surge and wave run-up and overtopping can be used to evaluate protection afforded by the existing storm protection system. The analysis procedure can also be used to evaluate various protection alternatives for providing typhoon flood protection. To determine risk, the storm surges for both historical and hypothetical are compiled with tide conditions to represent high, slack and low water for neap, spring and mid range tides to use with the statistical procedure known as the Empirical Simulations Technique (EST). The EST uses the historic and hypothetical events to generate a large population of life-cycle databases that are used to compute mean value maximum storm surge elevation frequency relationships. The frequency-of-occurrence relationship is determined for all relevant locations along the shoreline at appropriate locations to identify the effect using the Empirical Storm Simulation (EST). To assist with understanding the process, an example is presented for a study of storm surge analysis for Freeport, Texas. This location is in the Gulf of Mexico and is subject to hurricanes and other tropical storms that approach from the Atlantic Ocean.
홍수 및 침수 등의 자연재해로부터 예방, 대비, 복구, 대응을 위한 기초자료로 홍수위험지도, 홍수피해지도, 재해정보지도, 침수흔적도 등 지도 제작에 있어서 홍수범람해석이 핵심적인 내용을 수반한다. 본 연구에서는 한강 살리기 사업 이후의 충주댐부터 팔당댐까지의 남한강 구간에 대하여 하도 특성 및 유역특성을 분석하고, 하천기본계획상 계획홍수위를 이용하여 홍수 시나리오를 선정하였다. 하천의 흐름특성을 고려하여 HEC-RAS를 이용한 1차원 부등류 해석, FLUMEN을 이용하여 상습수해지역인 여주, 양평, 충주지구에 대해 2차원 부정류 해석을 실시함으로써 홍수범람해석을 하였다. 남한강 구간에 대해 각 지천별로 100년, 200년, 500년 빈도해석을 하였으며, 침수심 0.5m에 해당되는 100년 빈도는 2,379.8ha, 200년 빈도는 3,155.2ha, 500년 빈도는 3,995.3ha의 홍수피해면적이 산정되었다. 침수흔적도와 비교분석함으로써 하천정비기본계획, 토지이용계획, 홍수방어대책, 치수대책 등의 수립 및 신속한 호우피해 예상지역의 정보 취득으로 대피정보 제공을 위한 재해정보지도 구축의 중요한 의사결정 자료가 될 것으로 사료된다.
불투수지역이 대부분인 도시유역의 경우, 우수관을 통한 우수의 배제가 유출시스템의 대부분을 차지한다. 도시지역의 우수관로 및 빗물펌프장의 용량을 설계하기 위해서는 일반적으로 강우빈도해석을 통해 계산된 빈도별 강우를 Huff시간분포 등을 사용하여 일괄적으로 시간 분포시켜 유출을 계산한다. 그러나 이러한 설계는 기후변화 등으로 인해 게릴라성 호우 등이 빈번히 발생하고, 평균적인 강우강도가 증가하고 있는 현실의 불확실성을 제대로 반영하지 못한다. 그러므로 본 연구에서는 설계강우사상의 첨두강우강도가 가지는 불확실성을 분석하기 위해, 설계강우사상을 시간 분포시키는 대표적인 방법이며, 실제 본 연구의 적용지역인 가산1빗물펌프장의 설계에 사용된 Huff 2분위 방법과 과거 발생한 실제 강우사상들을 이용한 유출해석을 실시하였다. 그 결과, 유역 내 지체효과가 거의 없는 도시지역의 경우에는 총강우량보다는 첨두강우강도에 의해 유역 내 홍수가 유발된다는 것을 확인하였고, 이를 입증하기 위해 회귀분석을 수행하였다. 즉, 총강우량이 같다고 하더라도, 첨두강우강도에 따라 상류 우수관의 범람이 야기될 수 있으며, 이러한 현상은 같은 빈도의 설계강우량이라고 해도 지속시간이 짧은 경우에 더 큰 첨두강우강도를 가지므로 더욱 두드러졌다. 이것을 본 연구에서는 설계강우사상를 시간분포시킴에 의해 야기되는 첨두강우강도의 불확실성이라고 정의하고, 이에 대한 정량화 및 고려가 도시지역의 유출시스템 설계 시 고려되어야 함을 제안하였다.
The frequency of natural disasters because of global warming is gradually increasing, risks of flooding due to typhoon and torrential rain have also increased. Among these causes, the roads are flooded by suddenly torrential rain, and then vehicle and personal injury are happening. In this respect, because of the possibility that immersion of a road may occur in a second, it is necessary to study the rapid data collection and quick response system. Our research proposes a big data analysis system based on the collected information and a variety of system information collection methods for searching flooded road areas by torrential rains. The data related flooded roads are utilized the SNS data, meteorological data and the road link data, etc. And the big data analysis system is implemented the distributed processing system based on the Hadoop platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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