This paper addresses the correlation between the flood damage cost and recovery cost. National data (15 regions) for 20 years, panel data, has been analyzed for this test. Model specification of panel data analysis depends on the characteristics of data set and "fixed" or "random" effects model can be used. The results are represented in both models. As we expected all independent variables show positive relationship with recovery cost, except for the number of death and suffers. The damage of public facilities, such as rivers and road are the major factors on the damage and recovery cost, which means that flood damage can not be decreased without decreasing damages of public facilities from floods. Especially, the recovery cost is always higher than the damage cost and investment for flood control. Unlikely, government investment for flood control is the highest and recovery cost is the always lower than da mage cost andinvestment in Japan. Which means that proper investment can reduce economic damage cost of flood and recovery cost.
In this paper, probabilistic flood risk maps were produced for levee break caused by possible flood scenarios. The results of the previous studies were employed for flood stages corresponding to hydrological extreme event quantified uncertainties and then predicted the location of a levee breach. The breach width was estimated by combining empirical equation considered constant width and numerical modeling considered uncertainties on compound geotechnical component. Accordingly, probabilistic breach outflow was computed and probabilistic inundation map was produced by 100 runs of 2D inundation simulation based on reliability analysis. The final probabilistic flood risk map was produced by combining probabilistic inundation map based on flood hazard mapping methodology. The outcomes of the study would be effective in establishing specified emergency actin plan (EAP) and expect to suggest more economical and stable design index.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.540-544
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2009
Hydrologic pattern under climate change has been paid attention to as one of the most important issues in hydrologic science group. Rainfall and runoff is a key element in the Earth's hydrological cycle, and associated with many different aspects such as water supply, flood prevention and river restoration. In this regard, a main objective of this study is to evaluate design flood using simulation techniques which can consider a full spectrum of uncertainty. Here we utilize a weather state based stochastic multivariate model as conditional probability model for simulating the rainfall field. A major premise of this study is that large scale climatic patterns are a major driver of such persistent year to year changes in rainfall probabilities. Uncertainty analysis in estimating design flood is inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. A comprehensive discussion on design flood under climate change is provided.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.43
no.6
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pp.31-34
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2010
Recently, due to localized heavy rain and flash floods in urban areas is becoming more frequent flood damage. To prevent flood inundation damage, to formulate the diverse directions in connection with the drainage system of buildings, roads, sewerage, pump stations, detention (retention) pond, and streams is very important. In addition, it is important for the uniform design criteria, the consistent of hydrologic and hydraulic analysis method, and a flood disaster mitigation systems connected with structural and nonstructural measures. To accomplish this, the method such as installation of storage facilities, infiltration facilities, and underground water tank, the optimal size of the design gutter and grate of the road, ensure the capacity of pumping stations, and the installation of a flood control channel into the deep underground requires comprehensive measures dimension in urban areas.
This study re-exams hydrologic stability on spillway outlet capacity of agricultural reservoirs using hydrologic data with current rainfall condition instead of project hydrologic data applied at design on Backgok reservoir located in Chungbuk province. It is concluded that Backgok reservoir is not hydrologically stable and therefore structural measures including the extension of spillway and non structural measures should be taken. Continuous basic plan for river maintenance including additional bank reinforcement to bottom river shall be carried out. Due to high peak flood with more than 290% compared to 200 year frequency probability flood which was design standard of the past in view of the results of calculating PMF according to revised design standard for reservoirs, there could a problem for securing rationality in case of applying PMF with design flood. Therefore, hydrological stability, construction, and maintenance cost shall be synthetically studied and reasonal application shall be made if the decision is made on applying PMF with design flood.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.671-675
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2004
The objective of this study is to develope estimation techniques of flood inundation area for given rainfall frequency using GIS. For this, Namdae-cheon is selected as pilot station and Inundation area is estimated with routing of flood volume from river mouth to upstream. As a results inundation area of Namdae-cheon estimated with $1.5km^2\~9.7km^2$ for $5\~500$ frequency years. In addition it is noted that results of this study can use in flood risk analysis for establishment of flood countermeasures.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1427-1431
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2007
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.
To flood forecastion, until now, Storage function method, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation, and HEC-1 model have been analysed generally in various definite simulation. Generally, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation and HEC-1 model are more delicacy and more excellent model than Storage function method in physically. But the resource huge for test of models. On the contrary, Storage function method has not only a few model various and data for decision but also has poor theory background in model excessively simpled water circulation about a basin. In this reason, this study is purpose to develop a statistical flood forecasting model that can forecast with accuracy variety of water height to Nak-Dong river vibration spots in flood with accumulated water resource.
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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.2
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pp.537-548
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2013
In this study, the hydraulic channel routing model was constructed to analysis the effect of flood control with the operation of Chungju Dam for 2006 flood. Study area was divided with up- and downstream of Chungju Dam in the upper Han River of Paldang Dam. The model was calibrated and verified for the flood event of 1995-2008. The effects of flood control of Chungju Dam were compared with the simulation results without the dam, and the rising effects of stage in the main observation stations were analyzed by the variation of released dam discharge. Consequently, the operation of Chungju Dam for 2006 flood was performed properly, but the effects of flood control of Chungju Dam were so focused in downstream of the dam that institutional complement was demanded to reduce the flood damage in the upper region of the dam. The limit of decision rule of downstream stage in the backwater region of dam was analyzed to solve the problem, and the decision rule of downstream stage was proposed to consider the discontinuity between the backwater region of dam and the design flood of upper stream. The proposed rule will be used to design the reduction of flood damage in upper stream of dam and to apply the analysis of region for flood damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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