Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.103-105
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2019
오늘날 우리나라는 기후변화로 인하여 하절기 국지성 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 돌발홍수로 매년 인명피해가 발생하고 있다. 이러한 돌발홍수는 작은 지역에서 빠르게 발생하기 때문에 일반적인 홍수예보로는 대비하기 적합하지 않다. 따라서 이렇게 국지적으로 발생하는 돌발홍수를 대비하기 위해서는 최대한 빠른 시간 안에 집중호우 지역에 대한 기상정보 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 보다 신속 정확한 기상정보 분석을 위하여 고성능컴퓨터(High Performance Computer) 기반의 홍수예보모형을 운영하는 방안을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.194-194
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2017
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.
The objectives of this study are to develop the flow nomograph for real-time flood forecasting and to assess its applicability in restored Cheonggye stream. The Cheonggye stream basin has the high impermeability and short concentration time and complicated hydrological characteristics. Therefore, the flood prediction method using runoff model is ineffective due to the limit of forecast. Flow nomograph which is able to forecast flood only with rainfall information. To set the forecast criteria of flow nomograph at selected flood forecast points and calculated criterion flood water level for each point, and in order to reflect various flood events set up simulated rainfall scenario and calculated rainfall intensity and rainfall duration time for each condition of rainfall. Besides, using a rating curve, determined scope of flood discharge following criterion flood water level and using SWMM model calculated flood discharge for each forecasting point. Using rainfall information following rainfall scenario calculated above and flood discharge following criterion flood water level developed flow nomograph and evaluated it by applying it to real flood event. As a result of performing this study, the applicability of flow nomograph to the basin of Cheonggye stream appeared to be high. In the future, it is reckoned to have high applicability as a method of prediction of flood of urban stream basin like Cheonggye stream.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.3
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pp.127-137
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1992
For the real-time control of a multi-purpose reservoir in case of a storm, it is absolutely necessary to forecast accurate flood inflows through a good rainfall-runoff model by calibrating the parameters with the on-line rainfall and water level data transmitted by the telemetering systems. To calibrate the parameters of a runoff model. the trial and error method of manual calibration has been adopted from the subjective view point of a model user. The object of this study is to develop a automatic calibration method using an optimization technique. The pattern-search algorithm was applied as an optimization technique because of the stability of the solution under various conditions. The object function was selected as the sum of the squares of differences between observed and fitted ordinates of the hydrograph. Two historical flood events were applied to verify the developed technique for the automatic calibration of the parameters of the storage-function rainfall-runoff model which has been used for the flood control of the Soyanggang multi-purpose reservoir by the Korea Water Resources Corporation. The developed method was verified to be much more suitable than the manual method in flood forecasting and real-time reservoir controlling because it saves calibration time and efforts in addition to the better flood forecasting capability.
Recently, global climate change causes abnormal weather and disaster countermeasures do not provide sufficient defense and mitigation because they were established according to the historical climate condition. Repeated torrential rains, in particular, are causing damage even in the robust urban flood defense system. Therefore, in this study, the change of runoff considering the spatial distribution of rainfall and urban characteristics was analyzed. For rainfall concentrated in small catchment, rainfall in the watershed must be accurately measured. This study is based on the rainfall data observed with Automated Surface Observing System (ASOS) and Automatic Weather Stations (AWS) provided by the Seoul Meteorological Administration. Effluent from the pumping station was estimated using the EPA-SWMM model and compared and analyzed. Catchments with rainwater pumping station are small with large portion of impermeable areas. Thus, when the ASOS data where is located from from the chatchment, runoff is often calculated using rainfall data that is different from rainfall in the catchment. In this study, the difference between rainfall data observed in the AWS near the catchment and ASOS away from the catchment was calculated. It was found that accurate rainfall should be used to operate rainwater pumping stations or forecast urban flooding floods. In addition, the results of this study may be helpful for estimating design rainfall and runoff calculation.
The objectives of this study are to propose a system for combined use of a hydrologic and a hydraulic model for urban flood forecast model and to evaluate the system on the $300km^2$ Jungrang urban watershed area, which is relatively large area as an urban watershed and consequently composed of very complex drainage pipes and streams with different land uses. In this study, SWMM for hydrologic model and HEC-RAS for hydraulic model are used and the study area is divided into 25 subbasins. The SWMM model is used for sewer drainage analysis within each subbasin, while HEC-RAS for unstready flow analysis in the channel streams. Also, this study develops a GUI system composed of mean areal precipitation input component, hydrologic runoff analysis component, stream channel routing component, and graphical representation of model output. The proposed system was calibrated for the model parameters and verified for the model applicability by using the observation data. The correlation coefficients between simulated and observed flows at the 2 important locations were ranged on 0.83-0.98, while the coefficients of model efficiency on 0.60-0.92 for the verification periods. This study also provided the possibilities of manhole overflows and channel bank inundation through the calculated water profile of longitudinal and channel sections, respectively. It can be concluded that the proposed system can be used as a surface runoff and channel routing models for urban flood forecast over the large watershed area.
It is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But no less significant is the fact that there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. In this case, it need to observe accurate discharge data, and to develop forecasting program or system using real time data. In this paper, discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and compared with discharge using WMS(Watershed Modeling System) model. WMS shows better results when peak discharge is small and hydrograph is smooth. Forecasted discharge of neural network model have achieved the highest overall accuracy of specific discharge and WMS. Neural network model forecast change of discharge well on unrecored station.
Recently, as local heavy rains occur frequently in a short period of time, economic and social impacts are increasing beyond the simple primary damage. In advanced meteorologically advanced countries, realistic and reliable impact forecasts are conducted by analyzing socio-economic impacts, not information transmission as simple weather forecasts. In this paper, the degree of flooding was derived using the Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT) and FLO-2D models to calculate the threshold rainfall that can affect human walking, and the threshold rainfall of the concept of Grid to Grid (G2G) was calculated. In addition, although it was used a lot in the medical field in the past, a quantitative accuracy analysis was performed through the ROC analysis technique, which is widely used in natural phenomena such as drought or flood and machine learning. As a result of the analysis, the results of the time period similar to that of the actual and simulated immersion were obtained, and as a result of the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, the adequacy of the fair stage was secured with more than 0.7.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.144-144
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2021
The rapid urbanization in many Asian countries has taken millions of people from the rural countryside to concentrated megacities, which eventually putting pressure on the existing water resources. The over-growing population and increasing living standard of people in the urban region of developed as well as developing countries such as Korea, China, Japan and India have witnessed a drastic change in terms of domestic water demand for the past few decades. In this study, we used the concept of potential surface water availability in the form of surface runoff for future vulnerability assessment. We focused on 42 megacities having population more than 5 million as per the United Nations (UN) census data 2020. The study shows that 30 out of 42 cities having more than 180L/p/d demand for domestic use based on various references. We have predicted the domestic water demand for all the cities on the basis of current per capita demand up to 2035 using UN projected population data. We found that the projected water demand in megacities such as Seoul, Busan, Shanghai, Ghuanzou are increasing because of high population as well as GDP growth rate. On the contrary, megacities of Japan considered in our stud shows less water demand in future due to decreasing trend of population. As per the past records provided by the local municipalities/authorities, we projected different scenarios based on the future supply for various megacities such as Chennai, Delhi, Karachi, Mumbai, Shanghai, Wuhan, etc. We found that the supply to demand ratio of these cities would be below 75% for future period and if such trend continues then the inhabitants will face serious water stress conditions. Outcomes of this study would help the local policy makers to adopt sustainable initiatives on urban water governance to avoid the severe water stress conditions in the vulnerable megacities.
Kim, Chul-Gyum;Cho, Jaepil;Lee, Jeong Eun;Chang, Sunwoo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.11
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pp.737-749
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2023
In this study, we analyzed the hydrological impacts of future climate change on Jeju Island using SSP-based climate change scenarios from 18 climate models and watershed modeling (SWAT-K). Despite discrepancies among climate models, we generally observed an increase in evapotranspiration due to rising future temperatures. Furthermore, a significant increase in runoff and recharge was noted due to increased precipitation. These increasing trends were particularly pronounced in the SSP5-8.5 scenario, and differences among GCM models became more significant in the late 21 century. When compared to the historical period (1981-2010), the projected changes for the far-future period (2071-2100) in the SSP5-8.5 scenario showed a 21.4% increase in precipitation, a 19.2% increase in evapotranspiration, a 40.9% increase in runoff, and a 16.6% increase in recharge on an annual average basis. On a monthly basis in the SSP5-8.5 scenario, precipitation was expected to increase by 24.5% in September, evapotranspiration by 34.1% in April, runoff by 58.1% in October, and recharge by 33.8% in September. To further assess projections based on extreme climate scenarios, we selected two models, CanESM5 and ACCESS-ESM1-5, which represented the maximum and minimum future precipitation forecasts, and compared the hydrological changes in the future scenarios. The results indicated that runoff and recharge rates were relatively higher in the CanESM5 model with the highest precipitation forecast, while evapotranspiration rates were higher in the ACCESS-ESM1-5 model with the lowest precipitation forecast. Based on the climate change scenarios used in this study, the overall available water resources on Jeju Island are more likely to increase. However, since results vary by season and region depending on the climate model and scenario, it is considered necessary to conduct a comprehensive analysis and develop response measures using various scenarios.
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