돌발홍수는 짧은 지속기간, 급격한 경사와 불투수층에 대해 강한 강우로 인하여 피해를 유발하는 홍수를 말한다. 돌발홍수는 강우가 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance)을 초과하는 경우에 발생하게 되며, 따라서 돌발홍수기준을 정확히 산정하는 것이 돌발홍수예보의 정확성에 크게 기여한다. 즉, 강우-유출관계가 갖고 있는 불확실성(uncertainty)을 최소화 할수록 돌발홍수기준을 정확하게 산정할 수 있으며, 강우-유출 모형은 각각 고유의 매개변수와 특성을 갖고 있으므로 어떠한 강우-유출 모형을 사용하여 강우-유출관계를 도출하느냐에 따라 불확실성의 정도가 크게 좌우된다. 본 연구에서는 4개의 강우-유출모형(HEC-HMS 모형, 저류함수모형, SSARR 모형, TANK 모형)의 모의값에 Monte Carlo 모의 방법을 적용하여 95%신뢰수준에 대한 신뢰한계를 추정하여 제시하였다.
1974년 한강홍수예경보시스템을 구축한 이후로, 저류함수법을 근간으로 하는 홍수예경보시스템이 주요하천을 대상으로 운영되고 있다. 1961년 목촌릉황(木村俊晃)에 의하여 제안된 저류함수법은 저류함수를 기본식으로 이용하고 있다. 저류함수법에서는 유역을 유출역과 침투역으로 구분하고, 누가우량이 포화우량을 초과하기 전까지는 유출역에서만 유출이 발생하고, 포화우량을 초과한 후부터 침투역에서도 유출이 발생하는 것으로 가정하였고, 이때 유출역의 면적이 일정하므로 유출률은 일정한 것으로 가정하였다. 또한 유출역과 침투역의 유출량을 분리하여 계산하며, 이는 비선형저수지의 특성을 고려하면 불합리하다. 본 연구에서는 저류방정식과 연속방정식을 이용한 수정저류함수법을 제시하였으며, 유효우량은 SCS 초과우량산정방법을 이용하였다. 낙동강유역의 위천을 대상으로 수정저류함수법을 적용하였으며, Kimura 저류함수법에 비하여 첨두홍수량 산정에 개선된 결과를 보였으며, 매개변수의 감소로 적용성을 개선하였다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.
도시지역에의 내수침수는 주로 우수관로 배수체계의 통수능력 부족으로 발생된다. 따라서 지금까지의 도시침수에 대한 국내외 연구가 우수관로해석에 국한되어왔다. 하지만 우수관로시스템 해석을 통해서 배수능이 부족한 관거를 찾는 것만으로 침수방지대책을 세우는 것은 매우 근사적이고 비합리적인 대안을 제시할 수밖에 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시침수양상에 대한 정확하고 합리적인 해를 도출하기 위하여 ILLUDAS를 이용한 관로시스템 해석과 2차원 지표류 계산모형을 연계한 침수해석 모형을 개발하였고, 2001년 7월 서울지역의 집중호우 사상에 대한 적용결과로 해석결과를 검증하였다. 표고차가 적은 도시유역에서 침수모의를 위해서는 2차원적 홍수전파양상을 반드시 고려해야 침수범위, 침수위 등에 대한 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구결과는 도시 홍수 예경보와 침수지도 작성 등의 도시치수 및 방재계획 수립에 실제적으로 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 홍수예측모형의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 장래 수위를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 모형을 구성하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실체 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정함을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제는 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.
현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.
Rainfall forecasting is an important issue that is applied in many areas, such as agriculture, flood warning, and water resources management. In this context, this study proposed a statistical and machine learning-based forecasting model for monthly rainfall. The Bayesian Gaussian process was chosen to optimize the hyperparameters of the Stacked Long Short-term memory (SLSTM) model. The proposed SLSTM model was applied for predicting monthly precipitation of Seoul station, South Korea. Data were retrieved from the Korea Meteorological Administration (KMA) in the period between 1960 and 2019. Four schemes were examined in this study: (i) prediction with only rainfall; (ii) with deseasonalized rainfall; (iii) with rainfall and minimum temperature; (iv) with deseasonalized rainfall and minimum temperature. The error of predicted rainfall based on the root mean squared error (RMSE), 16-17 mm, is relatively small compared with the average monthly rainfall at Seoul station is 117mm. The results showed scheme (iv) gives the best prediction result. Therefore, this approach is more straightforward than the hydrological and hydraulic models, which request much more input data. The result indicated that a deep learning network could be applied successfully in the hydrology field. Overall, the proposed method is promising, given a good solution for rainfall prediction.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.
본 연구의 목적은 GIS 기반 다방향 흐름 분배 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해서 평창강, 소양강 유역을 포함한 실제 유역에 대해 적용하고 모의 결과를 실측치와 비교하였다. 모의 결과를 실측치와 비교한 결과 실측치와 비교적 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 또한 다방향 흐름분배의 적용을 통해 정확도의 향상과 계산 소요시간의 단축을 확인할 수 있었다. 향후 유역 유출 산정에 있어 본 연구에서 개발된 다방향 흐름 분배 알고리즘을 적용하면 조금 더 정확한 유출량을 계산할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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