최근에 들어서 홍수조절과 생태적 기능을 모두 만족시키는 방안으로서 천변저류지에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 경상남도 창녕군의 토평천 유역을 대상으로 하여 천변저류지를 설치하였을 경우 천변저류지로 인한 홍수조절 효과를 분석, 검토하였다. 천변저류지는 우포늪의 상류 및 중하류에 골고루 분포하는 것을 가정하였으며, 홍수위 저감 효과 이외에도 침수 면적과 피해 저감 등의 홍수 조절 효과를 분석하였다. 연구 결과 천변저류지로 인하여 홍수 조절 효과가 있는 것으로 나타났으나, 여러 천변저류지의 형식이나 조합에 따라서 조절 효과는 상이하게 나타났다. 따라서, 천변저류지를 설치할 경우 저류용량의 극대화 보다는 실제적인 홍수 조절효과 분석을 통한 홍수 조절 효과의 극대화를 지향하는 것이 타당하다고 보여진다.
일반적으로 빈도해석을 진행할 경우 자료는 정상성을 가정하고 분석하게 된다. 그러나 최근 들어 기후변화 등의 원인으로 인하여 강우나 유출량이 변화하고 있어 변화하는 강우나 유출량을 고려해서 빈도해석을 해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 Bootstrap을 기반으로 개발된 SIR 알고리즘을 이용하여 홍수빈도해석을 수행하기위한 방안을 제시하였다. SIR 알고리즘은 우도함수를 고려하여 자료를 재추출하기 위해서 사용되어 왔으며, 본 연구에서도 최근에 변화하는 홍수량의 변화 양상을 고려하여 홍수량 자료를 재추출하기 위해서 적용되었다. 증가된 홍수 특성을 고려하여 재추출된 홍수량자료는 매개변수적 빈도해석을 함으로써 지속시간별 홍수량을 산정하였으며, 산정된 빈도별 홍수량들을 Bootstrap을 이용해서 재추출한 자료를 이용한 빈도해석결과와 원자료를 이용하여 분석한 빈도해석 결과를 비교하였다. 비교결과 SIR알고리즘을 이용해서 빈도해석을 진행한 경우의 빈도별 홍수량이 가장 크게 나타났다. 따라서 홍수빈도해석시 현재까지의 변화하는 홍수량 패턴을 고려할 경우, 확률홍수량이 증가하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 설계 강우-유출 관계 분석법으로 산정된 값을 지역빈도해석 기법을 바탕으로 보정하여 미계측 유역에서의 확률홍수량을 산정하는 방법을 제안하였다. 홍수빈도해석법과 설계 강우-유출 관계 분석법을 비교 분석한 결과, 설계 강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량이 약 52% 과대 산정되는 것으로 나타났다. 또한, 미계측 유역의 확률홍수량을 산정하기 위해서 유역 특성인자를 자연유량으로 지표화 하여 지역빈도해석법을 수행하였다. 이와 같은 세 가지 방법의 설계홍수량 산정법을 기반으로 미계측 유역을 대상으로 적용할 수 있는 보정식을 도출하였다. 미계측 유역에 대한 적용성을 검토하기 위해 Leave-One-Out Cross-Validation 기법과 Skill Score 기법을 적용하였다. 그 결과, 정확도가 기존의 설계 강우-유출 관계 분석법보다 23.2% 증가한 것으로 나타났다.
Floods have been known to be one of the main causes of bridge collapse. Contrary to earthquakes, flood events tend to occur repeatedly and more frequently in rainfall areas; flood-induced damage and collapse account for a significant portion of disasters in many countries. Nevertheless, in contrast to extensive research on the seismic fragility analysis for civil infrastructure, relatively little attention has been devoted to the flood-related fragility. The present study proposes a novel methodology for deriving flood fragility curves for bridges. Fragility curves are generally derived by means of structural reliability analysis, and structural failure modes are defined as excessive demands of the displacement ductility of a bridge under increased water pressure resulting from debris accumulation and structural deterioration, which are known to be the primary causes of bridge failures during flood events. Since these bridge failure modes need to be analyzed through sophisticated structural analysis, flood fragility curve derivation that would require repeated finite element analyses may take a long time. To calculate the probability of flood-induced failure of bridges efficiently, in the proposed framework, the first order reliability method (FORM) is employed for reducing the required number of finite element analyses. In addition, two software packages specialized for reliability analysis and finite element analysis, FERUM (Finite Element Reliability Using MATLAB) and ABAQUS, are coupled so that they can exchange their inputs and outputs during structural reliability analysis, and a Python-based interface for FERUM and ABAQUS is newly developed to effectively coordinate the fragility analysis. The proposed framework of flood fragility analysis is applied to an actual reinforced concrete bridge in South Korea to demonstrate the detailed procedure of the approach.
Magnitude-frequency relationships are used in the design of dams, highway bridges, culverts, water supply systems, and flood control structures. In this paper, possible techniques for analyzing flood frequency at a site are presented. A currently used approach to flood frequency analysis is based on the concept of parametric statistical inference. In this analysis, the assumption is make that the distribution function describing flood data in known. However, such an assumption is not always justified. Even though many people have shown that the nonparametric method provides a better fit to the data than the parometric method and gives more reliable flood estimates. the noparpmetric method implies a small probability in extrapolation beyond the highest observed data in the sample. Therefore, a remedy is presented in this paper by introducing an estimator which mixes parametric and nonparametric density estimate.
예상하지 못한 자연 현상으로 인해 붕괴될 가능성을 항상 내포하고 있으며 특히 댐 하류부 지역이 인구밀집 지역이거나 중요 국가 시설물이 위치하고 있는 경우에는 인명 및 재산피해 등 막대한 손실을 초래할 수 있다. 지금까지의 연구는 단독댐 붕괴에 따른 홍수파 해석에 대한 연구는 많이 있었으나 세계적으로 유명한 테네시강 등의 순차적 댐이나 우리나라의 북한강 상류로부터 연속으로 이어진 댐 등에 대한 붕괴 홍수파 해석에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 댐 붕괴 홍수파 해석을 통해 순차적 댐 붕괴 첨두유량을 계산하고 하류부에서의 홍수파 전파상황을 예측할 수 있는 해석기법을 제시하는데 있다. 이를 위해 DAMBRK를 이용하여 실제 붕괴 사례 중 순차적 댐 붕괴 사례인 Lawn Lake Dam에 대하여 붕괴 홍수파 해석을 실시하여 댐 붕괴 홍수파 해석 모형의 적절성을 검증하였다. 이를 기초로 하여 가상의 극한홍수에 대하여 국내의 A 댐에 대하여 순차적 댐 붕괴 홍수파 해석을 실시하여 홍수파 전파상황을 예측하였으며, 범람 중요 지점에 대하여 2차원 홍수범람해석을 수행하여 1 2차원 홍수파 해석을 비교 분석한 결과 적합도가 90%를 상회하여 1차원 순차적 댐 붕괴 모의의 정확성을 확인할 수 있었다. 이는 순차적 댐 붕괴와 관련된 하천에서의 방재대책 수립을 위한 기본자료를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지의 요소에 의해 특성화되어진다. 그러나 그동안 수공학적 계획이나 설계 등을 위한 홍수빈도 해석에서는 주로 첨두홍수량 한가지 요소에 초점을 맞추어 홍수빈도 해석을 수행해 왔다. 이러한 단변량 홍수빈도 해석은 서로 상관된 홍수사상 요소 사이의 복잡한 확률적 거동을 분석하는 데 있어 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 Gumbel 혼합모형, 이변량 감마분포, 이변량 핵밀도 함수 등 세 가지의 이변량 빈도해석 방법을 적용하여 이변량 빈도해석을 수행하고 그 결과를 단변량 빈도해석 방법의 결과와 비교 분석하였다. 소양강댐의 35개년 일 유입량 자료와 대청댐의 28개년 일 유입량 자료에 대해 각각의 홍수사상을 분리하고, 홍수사상 자료의 통계량과 매개변수, 최적 광역폭 등을 산정한 후 자료의 적합도 검정과 결합분포의 적합도 검정 등의 과정을 거쳐 첨두홍수량과 홍수용적의 조합을 고려하여 결합분포와 결합 재현기간 등을 추정하였다. 이처럼 세 가지 방법의 이변량 빈도해석을 통해 추정된 결과를 단변량 홍수빈도 해석의 결과와 비교 분석함으로써 각 방법의 상관성을 파악할 수 있었고, 이변량 홍수빈도 해석의 특성에 의해 도출된 결과를 토대로 이변량 홍수빈도 해석의 적용성에 대하여 검토하였다.
Flood control and river improvement works are carried out every year for the defense of the flood disaster, it is impossible to avoid the damage when there is a flood exceeding the capacity of hydraulic structures. Therefore, nonstructural counter plans such as the establishment of flood hazard maps, the flood warning systems are essential with structural counter plans. In this study, analysis of the internal inundation effect using rainfall runoff model such as PC-SWMM was applied to Woo Ee experimental stream basin. Also, the design frequency analysis for effects of the external inundation was accomplished by main parameter estimation for conclusive hydraulic routing using HEC-RAS model. Finally, inundated areas for flood hazard map were estimated at Woo Ee downstream basin according to flood frequency using HEC-GeoRAS model linked by Arc View GIS.
The existing flood runoff models, Complex Hydrograph and HEC-1, have some problems which do not properly represent runoff characteristics on the Korean paddy basin and their basin slopes. In this study, FAS(Flood Analysis System) was developed in order to supplement those problems, which was built calibrating runoff curve number for paddy basin and applying basin slopes to classify 5 levels. And also the FAS can synthesize the flood hydrographs of subbasin and analyze flood routing along a stream. To verify the applicability of the FAS, the computed flood hydrographs were compared with the observed hydrographs from the four watersheds. In the small basin smaller than 10$\textrm{km}^2$, the results of the FAS did not completely agree with the observed ones due to concentration time delay of paddy storage effect while in the medium and large size basin showed good agreements between the observed and computed ones. Therefore, it was concluded that the FAS could be applied for the flood analysis of Korean watershed which was characterized by paddy storage effect.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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