An artificial neural network model was developed to analyze and forecast real time river runoff from the Naju watershed, in Korea. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$ is great than 0.99) for calibration data sets. Increasing the time horizon for validation data sets, thus making the model suitable for flood forecasting, decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting real time runoff consists of ten rainfall and four and ten runoff data (ANN0410 and ANN1010 models). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$ is great than 0.92).
A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.
본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상 지역인 청계천 유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계 곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보지점별로 기준홍수 위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
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.
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.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.486-492
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1999
One of the purpose of the reservoir operation is minimizing theinnudation area in the downstream reaches during flood period.l To execute the gate operation properly , it requires lots of real-time data such as rainfall, reservoir level, and water level in the downstrea. Gate operation model was developed with the flood discharge obtained from real-time flood forecasting model and the criterion prepared from the past history of gate operation. Water level in the downstream would be increased by the releasing discharge from the spillway and the area of paddy land flooded in a certain detph and time would be estimated usnig GIS map. Gate operation model was applied to the Yedang reservoir, and the flooded area, depth and time in the paddy land was estimaged.
도시지역의 모든 하수관망을 사용하여 구축된 강우-유출모형은 그 규모가 방대하고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 상습침수지역인 도림천 대림배수분구의 하수관망도를 이용하여 강우-유출모형을 구축하고 이를 단순화하였다. 하수관망 단순화는 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하고 총 5단계의 과정으로 나누었으며 단순화 과정에서 SWMM의 모든 매개변수들을 면적가중치를 적용하여 계산하였다. 또한 하수관망의 적정 단순화 범위를 산정하기 위하여 유출모형에 5가지 단순화 범위를 설정하고 유출분석과 침수분석을 실시하였다. 그 결과, 유출모형의 노드와 관망의 개수 그리고 모의시간 모두 단순화 범위에 따라 50~90%까지 일정하게 감소하였으며 단순화 이전과 동일한 유출량 결과를 나타내었다. 2차원 침수분석의 경우, 누가유역면적별로 단순화의 범위가 커질수록 월류지점의 개수가 크게 감소하고 위치가 바뀌었으나 비슷한 침수양상을 나타내었다. 다만 누가유역면적을 기준으로 6 ha 이상에서는 상류부터 삭제되는 노드에 의해 나타내지 못하는 침수지역이 발생하였다. 2차원 침수면적, 주요침수구간, 침수심 등을 비교 분석한 결과, 누가유역면적을 기준으로 1 ha의 단순화 범위가 단순화 이전의 분석결과와 가장 유사함을 나타내었다. 본 연구는 SWMM 매개변수를 모두 고려한 하수관망 단순화를 실시함으로써 실시간 도시홍수예보를 위한 신속하고 정확한 유출자료 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
국립재난안전연구원의 재난안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업의 일환으로 2019년 라오스 볼리캄싸이주 남싼강유역의 보리칸을 대상으로 홍수예경보시스템을 구축하였다. 미계측 중소하천유역인 대상 지역에 강우량와 유출량의 실시간 관측을 위한 관측소 및 경보국을 설치하였으며, 실시간 자료 관리와 홍수예경보 기능 등을 수행하는 소프트웨어도 개발되었다. 홍수경보 기준 설정 및 홍수예측을 위한 nomograph 개발을 위해 대상 지역의 30년 치 연도별 최대 일강우량자료와 하천측량성과를 바탕으로 수리·수문분석을 수행하였다. 본 논문은 시스템 구축 과정과 방법론을 소개하고, 시스템 설치 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 시스템의 적용성 검토 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 신경망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 홍수유출 예측을 위한 신경망 모형을 공주, 부여지점에 적용하였으며, 신경망 모형을 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발되었다. Web 기반 모형으로 개발된 신경망 모형을 서버에 탑재하고 금강수계의 본류와 주요 지점에 적용하여 Web 상에서 개발된 모형의 적용성을 검증하였다.
An water balance model was formulated to simulate the change in water levels at the estuary reservoir from sluice gate releases and the inflow hydrographs, and an one-di- mensional flood routing model was formulated to simulate temporal and spatial varia- tions of flood hydrographs along the estuarine river. Flow rates through sluice gates were calibrated with data from the estuary dam, and the results were used for a water balance model, which did a good job in predicting the water level fluctuations. The flood routing model which used the results from two hydrologic models and the water balance model simulated hydrographs that were in close agreement with the observed data. The flood forecasting model was found to be applicable to real-time forecasting of water level fluc- tuations with reasonable accuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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