산지 하천의 토사 유출은 환경상의 문제뿐만 아니라 치수계획에 있어서도 심각한 문제를 유발한다. 2002년 강원 수해백서에 의하면 태풍 루사 당시의 토사 유출에 따른 인명피해가 전체 피해의 30%를 점한다고 보고하고 있어 이에 대한 적절한 대책이 시급한 실정이나 하천계획 수립에 필요한 기초 자료의 축적 및 연구는 미미한 단계에 있다. 본 연구에서는 유역관련 GIS자료를 이용하여 강우에 따른 수리ㆍ수문량 및 하상 변동량을 정량적으로 계산하여 궁극적으로 하상변동이 홍수위에 미치는 영향에 대하여 평가하고자 하였으며, 이러한 노력은 향후 하천계획상 유익한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Surface Image Velocimetry(SIV) is an instrument to measure water surface velocity by using image processing techniques. Since SIV is a non-contact type measurement method, it is very effective and useful to measure water surface velocity for steep mountainous streams, such as streams in Jeju island. In the present study, a surface imaging velocimetry system was used to calculate the flow rate for flood event due to a typhoon. At the same time, two types of electromagnetic surface velocimetries (electromagnetic surface current meter and Kalesto) were used to observe flow velocities and compare the accuracies of each instrument. The comparison showed that for velocity distributions root mean square error(RMSE) was 0.33 and R-squared was 0.72. For discharge measurements, root mean square error(RMSE) reached 6.04 and R-squared did 0.92. It means that surface image velocimetry could be used as an alternative method for electromagnetic surface velocimetries in measuring flood discharge.
본 연구에서는 도시하천의 통수능 확보를 위한 방안이 제시되었다 하천 좌우안을 따라 형성된 도로 하부를 통수능으로 사용하기 위해, 2차원 분석에 의해 통수단면의 제원에 따른 흐름특성을 검토하여 적합한 통수단면의 제원을 제시하였다. 주수로와 추가되는 통수단면간의 흐름 분석을 위해 2차원 수치 모형인 SMS를 이용하였고, SMS의 모형의 매개변수를 검정하기 위해 1차원 수치 모형인 HEC-RAS의 결과를 이용하였다. 제시된 통수능 확보 방안은 청계천 복원사업에 적용하였다. 50, 80, 200년 빈도 홍수에 대한 통수단면의 내수배제 능력을 검토하였으며, 적합한 통수단면의 제원을 제시하였다.
하도 홍수추적의 방법은 크게 수리학적 방법과 수문학적 방법으로 구분할 수 있다. 수리학적 홍수추적 방법은 정확하지만 대량의 자료가 필요하고 시간이 오래 걸린다. 이와 반대로 수문학적 홍수추적 방법은 정확성은 떨어지지만 소량의 자료만 있으면 되고 시간이 적게 걸린다. 여러 수문학적 홍수추적에 관한 연구들이 있으며 대표적으로 Muskingum 방법이 있다. Muskingum 방법 중 Linear Muskingum Model(LMM)은 방정식의 구조적 한계 때문에 정확한 홍수추적이 어려웠고, 이를 개선하기위하여 Nonlinear Muskingum Model(NLMM), Nonlinear Muskingum Model Incorporation Lateral Flow(NLMM-L) 및 Advanced Nonlinear Muskingum Model Incorporating Lateral Flow(ANLMM-L)이 제안되었다. 본 연구는 수문학적 홍수추적 중 Muskingum 방법의 결과 차이가 어떤 요인으로 인해 발생하는지 검토하였다. 최적화 알고리즘으로 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 사용하였으며 LMM, NLMM, NLMM-L 및 ANLMM-L의 매개변수를 산정하였다. 각 방법에 적용 시 HS의 매개변수에 변화를 주어 민감도 분석을 실시하였으며, 분석을 위한 홍수자료는 The Willson Flood data (1947)를 선택하였다. 오차비교방법은 Sum of Squares(SSQ), Root Mean Square Errors(RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 비교하였다. 비교 결과 알고리즘의 성능에 의한 차이보다 홍수추적 방법의 차이가 더 영향이 큰 것으로 나타났다.
본 연구에서는 2차원 수치모형(Nays2DH)을 적용하여 금강에 건설된 세종보를 중심으로 보 개방 후에 홍수량 변화에 의한 하도의 지형변화 과정을 분석하였다. 이를 위해 부등류, 부정류(단일사상), 연속홍수사상을 수문특성을 반영한 흐름조건으로 수치모의를 수행하였다. 부등류 수치모의 조건은 유황에 따른 정상유량으로 상류단 경계조건을 가정하였다. 부정류와 연속홍수사상의 경우에는 실제 홍수사상들로부터 정규 수문곡선 (normalized hydrograph)을 산정 한 후, 시나리오에 따른 첨두유량으로 정규 수문곡선을 재구성하여 상류단 유량으로 가정하였다. 본 연구에서는 지형학적 변화를 정량적으로 평가하기 위해 하상기복지수(BRI)를 산정하여 시간에 따른 하상변동을 분석하였으며, 연구지역의 항공사진과 수치모의 결과를 정성적으로 비교하였다. 부등류 수치모의 결과, 각 유황별 유량이 증가하면 하폭 대 수심의 비는 감소하고, 사주의 이동속도는 증가하였다. 하상기복지수는 초기에는 증가하지만, 시간이 증가함에 따라 변화량이 작아졌다. 또한 유량이 증가하면 하상기 복지수가 증가했다. 부정류 수치모의 결과 사주의 이동속도는 유량의 변화에 따라 감소했다. 또한 첨두홍수에 대한 지형적 반응에서 시간지체(time lag)가 발생했다. 즉, 부정류에서는 하상고의 변화는 수리학적 조건에 대하여 위상지연(Phase lag) 이 나타났다. 연속홍수사상 발생에 의한 부정류 수치모의 결과에서는 각각 첨두홍수 발생에 따른 사주의 이동속도는 홍수발생이 반복됨에도 불구하고 급격하게 감소했다. 또한 부정류 수치모의 결과와 마찬가지로 위상지연이 나타났으며 사주의 이동속도는 지수적으로 감소하는 특성을 보였다. 하상기복지수는 시간경과에 따라 증가하였으나, 첨두홍수가 연속으로 발생하였음에도 불구하고 하상기복지수의 증가율은 완만하였다. 본 연구를 통해 하천의 수문특성을 반영한 지형변화 과정을 수치모의를 수행하여 분석하였으며, 이를 통해 흐름특성에 따른 하상변동의 정량적인 예측모의를 현장에 적용할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 하천의 홍수저감을 목적으로 설치하는 하천변 저류지의 홍수저감특성을 분석하기 위한 모형의 개발에 있다. 하천에 홍수가 발생하였을 경우에 하천변 저류지는 하천의 홍수첨두 일부를 분담하는 기능을 갖으며, 이는 제방의 일부를 낮춘 월류제를 통한 범람으로 가능하게 되며, 또한 범람된 물은 저류지 내에서 저류 하게 된다. 이러한 저류지가 갖는 홍수저감특성은 하천 홍수위, 월류제 제원(높이, 위치, 길이 등), 저류지의 수리거동 등에 의해 좌우되게 되므로, 본 연구에서는 이러한 일련의 물의 거동을 재현하기 위해서 1차원 하천부정류 모델, 월류제 상의 월류량 산정 모델 및 제내지 홍수범람 모델을 연계한 통합모형을 개발 하였다. 이상에서 개발된 연계 모형을 가상하도 및 실제하도에 적용하여 월류제가 갖는 기하적 특성이 홍수경감에 미치는 영향에 대해 분석하였으며, 이를 통해 향후 개선하여야 할 시사점에 대해 기술하였다.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
대하천사업 이후 낙동강 유역의 수문환경이 변화함에 따라 낙동강 전 유역에 대한 도달시간 재산정도 필요한 상황이며 보와 보 사이 구간에 대한 홍수도달시간 산정도 필요한 현실이다. 이에 본 연구에서는 대하천사업 이후의 지형을 반영하여 창녕함안보에서 하구둑까지 홍수도달시간을 수리학적 모형을 이용하여 산정하였으며, 유량조건과 수위조건의 경우로 나누어 분석하였다. 본 연구에서는 방류유량, 방류형식, 하류단 경계조건, 지류의 유무에 따라 총 84개의 시나리오를 구성하여 유량과 수위에 대해 초기홍수도달시간과 첨두홍수도달시간을 각각 산정하였다. 본 연구에서 분석된 다양한 시나리오들은 홍수예경보시스템, 조류배제운영 등 현장에서 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 한강유역내 수위표지점 중에서 댐에 의한 인위적 유량 조작을 받지 않는 자연하천유역에서의 지점들을 대상으로 홍수빈도예측을 위한 통계학적 모형의 적용성을 비교 검토하였고 그 결과 적용 가능한 것으로 입증하였다. 또한 홍수빈도모형에 의한 홍수추정량으로 부터모형의 통계학적 효용성을 검토한 결과, 단 기간 기록년수의 자료에서 유용한 부분기간치계열 방법에 의한 POT모형이 연최대치계열 방법에 의한 ANNMAX형보다 효과적임이 판명되었다.
This study Analyzed four of seven runoffs which had happened in 2012 in comparison with the runoffs shown in Kalesto data, using the fixed surface image velocimetry (FSIV) installed at Oedo stream, Jeju Island. As a result of identifying a runoff curve graph, it was analyzed that the flood runoffs calculated with two observation devices were almost equivalent. As the differences in peak flows were 10 $m^3/s$, 0.7 $m^3/s$ and 3 $m^3/s$, the very similar result values were calculated. Even though there were errors in RMSE(Root Mean Square Error) made by two observation devices according to the degree of the peak flow, the values of $R^2$ by flood event were 0.89, 0.87, 0.86 and 0.82, showing the result values almost close to 1. Therefore, there was a very high correlation in flood runoffs calculated with two observation devices. This research method was considered to be a very suitable method to measure unexpected flood runoffs which could happen in the island area such as Jeju island during bad weather.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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