• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.137-137
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• 2022

Evaluating interpolated rainfall uncertainty of hydrological models caused by different interpolation methods for basins where can not fully collect rainfall data are necessary. In this study, the adaptive MCMC method under effects of ILFs was used to analyze the interpolated rainfall uncertainty of the SURR model for Gunnam basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of unknown parameters. In this work, the performance of four ILFs on uncertainty of interpolated rainfall was assessed. The indicators of p_factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and r_factor (the average width of the uncertainty interval) were used to evaluate the uncertainty of the simulated streamflow. The results showed that the uncertainty bounds illustrated the slight differences from various ILFs. The study confirmed the importance of the likelihood function selection in the application the adaptive Bayesian MCMC method to the uncertainty assessment of the SURR model caused by interpolated rainfall.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.439-439
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• 2015

The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.127-127
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• 2021

In order to estimate parameter uncertainty of hydrological models, the consideration of the likelihood functions which provide reliable parameters of model is necessary. In this study, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method with informal likelihood functions is used to analyze the uncertainty of parameters of the SURR model for estimating the hourly streamflow of Gunnam station of Imjin basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of parameters. Moreover, the performance of four informal likelihood functions (Nash-Sutcliffe efficiency, Normalized absolute error, Index of agreement, and Chiew-McMahon efficiency) on uncertainty of parameter is assessed. The indicators used to assess the uncertainty of the streamflow simulation were P-factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and R-factor (the average width of the uncertainty interval). The results showed that the sensitivities of parameters strongly depend on the likelihood functions and vary for different likelihood functions. The uncertainty bounds illustrated the slight differences from various likelihood functions. This study confirms the importance of the likelihood function selection in the application of Bayesian MCMC to the uncertainty assessment of the SURR model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.361-361
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.146-146
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• 2022

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.255-255
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• 2011

본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형인 SURR모형을 장기유출 모의가 가능한 일 단위 모형으로 확장하여 그 적용성을 평가하고자 한다. 저류함수모형은 단일 호우사상에 대한 집중형 단기유출 모형으로 개발되어 장기유출 모형으로서의 활용성은 검토되지 못한 실정이다. 기존의 연구(셩영두 외, 2008)에서는 사상형 저류함수모형을 장기유출모형으로 적용하는데 그쳤으므로 유역 수문성분 모의가 가능한 연속형 장기유출 모형의 개발이 필요하다. 이를 위해 대상유역은 한강유역을 채택하였으며 일단위 기상자료와 수문자료를 구축하였다. 기존의 시단위 유역 수문성분(토양수분, 실제증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 지하수유출량) 산정방법과 시단위 유역 및 하도 저류함수를 일단위로 확장하여 2002년부터 2009년까지 장기 유출모의를 실시하고자 한다. 본 연구 결과는 시단위 유출모의와 일단위 유출모의가 동시에 가능한 모형 개발에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.138-138
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• 2021

Flash floods are one of the types of natural hazards which has severe consequences. Flash floods cause high mortality, about 5,000 deaths a year worldwide. Flash floods usually occur in mountainous areas in conditions where the soil is highly saturated and also when heavy rainfall happens in a short period of time. The magnitude of a flash flood depends on several natural and human factors, including: rainfall duration and intensity, antecedent soil moisture conditions, land cover, soil type, watershed characteristics, land use. Among these rainfall intensity and antecedent soil moisture, play the most important roles, respectively. Flash Flood Guidance is the amount of rainfall of a given duration over a small stream basin needed to create minor flooding (bank-full) conditions at the outlet of the stream basin. In this study, the Sejong University Rainfall-Runoff model (SURR model) was used to calculate soil moisture along with FFG in order to identify flash flood events for the Geum basin. The division of Geum river basin led to 177 head-water catchments, with an average of 38 km². the soil moisture of head-water catchments is considered the same as sub-basin. The study has measured the threshold of flash flood generation by GIUH method. Finally, the flash flood events were used for verification of FFG. The results of the validation of seven past independent events of flash flood events are very satisfying.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권4호
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• pp.257-268
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• 2015

본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS (Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12~63%, 첨두유량오차는 약 30~42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권4호
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• pp.245-253
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• 2019

본 연구에서는 한강유역 산지소하천 미세소유역별 돌발홍수 재현기간을 산정하고, 돌발홍수 실사례를 활용하여 적합성을 평가하였다. 이를 위해 1시간 지속기간의 한계유출량과 SURR 모형으로 모의한 토양포화미흡량으로부터 돌발홍수능을 산정하였다. 이후 돌발홍수능을 초과한 과거 집중호우 사상(2002~2010년)의 강우량과 재현기간별 유역평균확률강우량을 비교하여 미세소유역별 돌발홍수 재현기간을 산정하였다. 또한, 돌발홍수 실사례(2011~2016년) 강수량으로부터 추정된 재현기간을 활용하여 적합성을 평가하였다. 돌발홍수 재현기간 산정결과 평균은 1.6년, 표준편차는 1.1로 산정되었으며, 1.1~19.9년 범위로 나타났다. 적합성 평가결과 돌발홍수 사례별 추정된 재현기간의 83%가 돌발홍수 재현기간 범위 이내로 나타났다. 본 연구에서 산정한 돌발홍수 재현기간의 적합성은 높은 것으로 판단된다.