Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.
하천의 홍수범람 예보시스템개발을 위한 초기연구로 부정류 모형인 FLDWAV 모형을 사용하여 홍수범람을 해석하고, 모형결과인 홍수 범람 현상의 시간적 변화를 그래픽을 사용하여 효과적으로 볼 수 있도록 한 홍수범람 가시화 시스템을 개발하였다. FLDWAV를 이용한 모형결과의 신뢰성을 확인하기 위해 HEC-RAS 모형을 동시에 적용하여 모의결과를 비교한 결과, 두 모형에 의한 결과는 거의 일치하였다. 본 연구에서 개발된 가시화시스템을 활용하면, 강우로 인해 발생되는 자연하천에서 홍수파 전파와 하천 범람을 신속하고 자세하게 그래픽으로 관찰할 수 있다. 본 시스템은 수리학적 지식이 없는 사람들도 홍수범람 모의 결과를 쉽게 이해하게 하며, 홍수범람 예보와 하천 범람으로 인한 재해의 방지대책을 신속하게 수립하는 데 도움을 주어 홍수범람으로 인한 자연재해를 경감하는 데 기여할 것이다.
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 연구는 하천 수계에서의 홍수 유출 예측 정도를 높일 수 있는 방안을 도출하고자, 저류함수 모형과 NWS-PC모형을 선정하여 모형의 구조 및 특성을 분석하고 그 예측능력을 비교검토한 것이다. 저류함수 모형은 1974년도부터 우리나라에 도입되어 주요하천 홍수예경보 업무에 사용되어 왔으며, NWS-PC모형은 유역의 사면과 하도의 유출을 운동파로 모의하고 지표 또는 지하의 수문 과정도 토앙함수상태 계산 (SAC-SMA)을 통하여 모의하는 물리적 기반의 모형이다. 모형의 적용은 미호천 유역을 선정하였고, '85년-95년 동안의 홍수 자료를 이용하여 모형을 적용하고 곽측치에 대한 RMS오차와 첨두유량 및 총유출체적의 상대오차 등을 비교한 결과를 토대로 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고, 개선방향 등을 제시하였다.
본 연구의 목적은 낙동강 하류부의 감조구간에 대하여 실시간 홍수예보를 위한 수리학적 홍수추적 모형의 적용성을 검토하고 홍수시 감조구간내의 주요 홍수 예보지점에 대한 조위의 영향을 분석하는 것이다. 또한 모형의검증을 위하여 부정류 해석법에 의하여 하도구간별, 유량규모별 최적 조도계수를 추정하였으며 추정된 최적 조도계수를 적용한 부정류 해석 결과가 관측 수위수문곡선의 전반적인 형태를 매우 잘 재현하는 것으로 나타났다.
The peak flood discharge at a downstream station and the flood travel time between a pair of dams due to a specific flood release from the upper reservoir are computed using a hydraulic river channel routing method. The study covered the whole large reservoir system in the Han River, Korea. The computed flood discharges and the travel times between dams were correlated with the duration and the magnitude of flood release rate at the upstream reservoir, and hence a multiple regression model is proposed for each river reach between a pair of dams. The peak flood discharge at a downstream location can be converted to the peak flood stage by a rating curve. Hence, the proposed regression model could be used to forecast the peak flood stage at a downstream location and the flood travel time between dams using the information on the flood travel time, release rate and duration from the upper dam.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.
1990년 건설된 금강 하구둑은 만경강 하류 농경지에 농업용수를 공급하며 군산, 익산, 전주를 비롯하여 부근 소도시에 생활 및 공업용수를 공급하는데 있어 매우 중요한 기능을 하고 있다. 하구둑 건설과 함께 금강홍수통제소가 개소되어 홍수예측시스템을 운영해 오고 있다. 그러나 현재의 운영 시스템은 배수효과를 고려할 수 없는 결정적 문제를 가지고 있다. 따라서 상류에서의 홍수발생시간과 홍수에 대한 올바른 정보를 정확히 제공하기 힘들 뿐만 아니라 홍수 초기나 말기의 과다. 방류로 용수자원 확보의 곤란, 담수의 염수화 등의 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 하구둑의 영향을 받는 금강에 대한 홍수 예측 시스템을 연구하였다. 현재의 시스템이 배수영향을 고려할 수 없는 이유는 하구둑이 강을 차단하여 불연속이 존재하기 때문이다. 이를 해결하기 위해서 배수갑문에서의 유출량을 계산하였고 시간변화에 따른 하구둑 내수위를 계산하였다. 그 결과 계산치는 관측치와 양호하게 일치하는 결과를 볼 수 있었으며 본 연구가 현재의 시스템을 크게 개선할 수 있으리라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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