본 연구에서는 도달시간이 짧은 중소하천유역에서 돌발홍수 발생시 강우에 따른 하천의 수위변화를 신속하고 간편하게 예측하는 홍수예경보 모형을 제시하고 그 적정성을 중랑천 유역에 대해서 검토하였다. 이를 위하여 먼저, 제방안전도 평가와 침수위험구역 조사를 통해 홍수방어목표지점으로 선정하였다. 강우량 및 관측지점수위와 홍수방어 목표지점 수위와의 상관성 분석을 하였으며, 이로부터 홍수방어목표(예보지점)지점의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀모형을 산정하였다. 이 때 기초자료로서의 실제강우 조건에 따른 실측 수위자료는 그 범위와 조건의 수가 너무 작음으로, 이를 대신하여 다양한 강우시나리오별 유출분석을 통하여 홍수위들을 산정하고 이를 상관성 분석의 모집단 자료로 사용하였다. 산정된 회귀모형으로부터 적정 선행예보시간에 대한 수위를 산정하고 기상보정계수를 고려하여 예측수위를 보정 결정하는 방안을 제시하였다. 예측수위가 주위보수위(Flood watching level; 계획홍수량의 50 %의 수위)를 초과하는 경우에 예경보를 수행할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 실제 호우사항에 대하여 그 적용성을 검토하였다.
To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.
과거 홍수량 분석을 위해 다양한 연구가 진행되었으며 특히, 홍수량-지속시간-빈도곡선(flood-duration-frequency curves)의 연구가 국외에서 진행되었다. 그러나 국내의 수문자료는 하천의 특정지점에서 홍수량 자료 보다는 수위자료를 쉽게 수집 가능하기 때문에 본 연구에서는 도시유역의 홍수에 따른 홍수위험도를 정량적으로 분석하기 위하여 기존의 강우강도-지속시간-빈도곡선(Indensity-duration-frequency curves)을 응용한 홍수위-지속시간-빈도곡선(flood water level-duration-frequency curves: Fwl-D-F)방법을 제시하였다. 연구의 대상지역은 한강수계 중량천의 중량교 지점으로 18년간의 수위 자료를 이용하여 Fwl-D-F곡선을 산정하였다. 홍수위에 대한 지속기간별 빈도곡선인 Fwl-D-F 곡선은 특정한 홍수위에 따른 값을 빈도개념으로 적용이 가능하므로, 내수침수를 포함한 홍수예보에 많은 도움이 될 수 있으리라 판단된다. 또한, 특정 호우사상에 대한 강우량이 예측되면 작성된 강우강도-지속시간-빈도곡선(I-D-F곡선)과 Fwl-D-F곡선을 연계하여 임의 관측지점의 수위를 예측하는 것이 가능하다고 사료된다.
상대적으로 홍수량의 규모가 작은 지류 하천에서는 합류부 배수영향으로 제내지 침수 및 제방 범람에 의한 홍수피해의 위험이 가중되고 있다. 특히 지류 합류부에서는 본류와 지류의 홍수유하 조건에 따라 수위가 급격히 증가하므로 인명피해의 가능성 또한 높다. 따라서 본 연구에서는 비구조적 홍수피해저감대책의 일환으로 지류 합류부의 실시간 홍수위 예측기술을 개발하고자 한다. 이를 위하여 지류 합류부 수위의 주요 영향인자를 검토하였고, 잘 구축된 수리학적 모형으로부터 계산된 본류 및 지류의 유량과 합류부 수위자료를 이용하여 홍수위 예측을 위한 경험식을 개발하였다. 개발된 식에 의한 예측결과는 최대 1.0m의 수위오차를 포함하고 있었으나, 평균 0.2~0.3m의 절대오차를 나타내었고, 발생시각은 0~5 hr 앞서 예측 가능한 것으로 나타났다. 본 연구결과로부터 홍수예측 시스템이 구축되지 않은 지류 합류부에서도 쉽게 실시간 홍수예측이 가능하며, 구축된 시스템은 지류의 홍수범람 및 침수피해 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
This study examined Artificial Neurons Networks model (ANNs) for forecast flash discharge at Southern part of Thailand by using rainfall data and discharge data. The Sungai Kolok River Basin has meant the border crossing between Thailand and Malaysia which watershed drains an area lies in Thailand 691.88 square kilometer from over all 2,175 square kilometer. The river originates in mountainous area of Waeng district then flow through Gulf of Thailand at Narathiwat Province, which the river length is approximately 103 kilometers. Almost every year, flooding seems to have increased in frequency and magnitude which is highly non-linear and complicated phenomena. The purpose of this study is to forecast runoff on Sungai Kolok at X.119A gauge station (Sungai Kolok district, Narathiwat province) for 3 days in advance by using Artificial Neural Networks model (ANNs). 3 daily rainfall stations and 2 daily runoff station have been measured by Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2014 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Coefficient of determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. $R^2$values for first day, second day and third day of runoff forecasting is 0.71, 0.62 and 0.49 respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and real-time operated. In conclusion, the ANNs model is suitable to runoff forecasting during flood incident of Sungai Kolok river because it is straightforward model and require with only a few parameters for simulation.
본 연구는 도심지 유역인 경기도 부천 여월동 단지 내의 도시하천에 대해서 유출 및 홍수 특성을 분석하였다. 해당 유역의 하천은 차집 관로에 의한 생활하수와 흐름의 차단으로 인하여 평상시에는 매우 적은 유량만이 흐르고 있으나, 홍수 시에는 상대적으로 높은 홍수위로 인해 홍수 피해의 위험성을 보이고 있다. 홍수에 대한 안전성을 확인하기 위하여 유출 해석 모형을 적용하고, 또한 해당 유역에 대해 구축된 GIS 자료 및 하천 단면과 HEC-RAS를 이용, 홍수위를 예측하여 이를 바탕으로 해당 하천의 치수 안정성을 검토하였다. 검토 결과 다목적 소하천을 목적으로 설치된 하천 구조물로 인하여 홍수 피해 발생 위험이 있었으며, 하천 안정성에 대한 불안요소를 포함하고 있었다. 이러한 단지내 소규모의 도시유역에 대한 홍수 유출 해석에서는 홍수 유출 외에도 구조물에 의한 배수위 변동과 유속 등과 같은 여러 위험 요인에 대하여 함께 고려해야 할 것으로 판단된다.
Uncertainty in flood forecasting using a coupled meteorological and hydrological model is arisen from various sources, especially the uncertainty comes from the inaccuracy of Quantitative Precipitation Forecasts (QPFs). In order to improve the capability of flood forecast, the uncertainty estimation and mitigation are required to perform. This study is conducted to investigate and reduce such uncertainty. First, ensemble QPFs are generated by using Monte - Carlo simulation, then each ensemble member is forced as input for a hydrological model to obtain ensemble streamflow prediction. Likelihood measures are evaluated to identify feasible member. These members are retained to define upper and lower limits of the uncertainty interval and assess the uncertainty. To mitigate the uncertainty for very short lead time, a blending method, which merges the ensemble QPFs with radar-based rainfall prediction considering both qualitative and quantitative skills, is proposed. Finally, blending bias ratios, which are estimated from previous time step, are used to update the members over total lead time. The proposed method is verified for the two flood events in 2013 and 2016 in the Yeonguol and Soyang watersheds that are located in the Han River basin, South Korea. The uncertainty in flood forecasting using a coupled Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) and Sejong University Rainfall - Runoff (SURR) model is investigated and then mitigated by blending the generated ensemble LDAPS members with radar-based rainfall prediction that uses McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE). The results show that the uncertainty of flood forecasting using the coupled model increases when the lead time is longer. The mitigation method indicates its effectiveness for mitigating the uncertainty with the increases of the percentage of feasible member (POFM) and the ratio of the number of observations that fall into the uncertainty interval (p-factor).
본 연구에서는 한강수계를 대상으로 1차원 동역학적 홍수추적모형인 DAMBRK 모형을 이용하여 상류댐 및 중간댐의 영향을 고려한 홍수추적을 실시하였다. 또한 중간댐에서의 홍수추적기법의 타당성을 검토하기 위해서 다양한 형태의 가상의 저수지에 대한 dynamic routing과 storage routing에서의 유출량을 검토하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위해서 1990년 9월 및 1995년 8월 홍수사상에 대한 홍수추적을 실시하여 실측값과 비교${\cdot}$검토하였다. 한강수계에 극한홍수사상과 각 하천의 설계홍수량을 적용하여 중간댐들의 영향을 고려한 홍수추적을 수행하여 그 결과를 도시하였다. 본 연구를 통해서 향후 한강유역에서의 홍수예경보와 효율적인 홍수조절을 통한 홍수정보시스템 확립에 크게 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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