This study analyzed the characteristic of basic river structure, a flood level, the tree planting recommendation and syn thetic design, in order to establish a basic plan for preparing a natural practical area of environmental ecosystem at Bukchun and its surroundings. It was also investigated based on the opinion of citizens, geographical condition and the equipment/utilization examination of Bukchun which were included ecological circumstances, and thus provided a composite item for managing the natural river. This study also considered the development of the river in terms of culture, environment and ecology concept. The results were summarized as followed. Bukchun showed that the speed of a funning fluid is very fast on a period of flood. but very slow in a period of water shortage about 0.02 m/s. To prevent the speed change of a running fluid by a steep slope in a riverbed, there established Dongchun sluice gates under a bridge, including three sluice gates under a bridge, but there occurred extremely a riverbed erosion and corrosion section. The result of comparison between real flood degree and prediction flood data, there should perform a countermeasure the riverbed structure regulation of this area. Also, it was needed an exhaustive flood management in summer. According to the Bukchun and Hyungsangang riverbed investigation, there were needed preparation for natural/practical area and ecology Park development in the future. This study was investigated tree Planting/flower/blossom around the Bukchun and its surroundings. It was recommended willow, Italian poplar, bamboos and cherry blossoms in the Hyungsangang and Bukchun. There exist together historical space, environment space iud have enough possibility both natural learning space and civil rest space. And, it is possible to compose ecology natural learning and experimental area.
Recent floodplain data are important for river master plan, storm and flood damage reduction comprehensive plan and pre-disaster impact assessment. Hazard map, base of floodplain data, is being emphasized as important method of non-structural flood prevention and consist of inundation trace map, inundation expected map and hazard information map. Inundation trace map describes distribution of area that damaged from typhoons, heavy rain and tsunamis and includes identified flood level, flood depth and flood time from flooding area. However due to lack of these data by local government, which are foundational and supposed to be well prepared nationwide, having hard time for making inundation trace map or hazard information map. To overcome this problem, time consumption and budget reduction is required through various research. From this study, DEM (Digital Elevation Model) from image material from UAVS (Unmanned Aerial Vehicle System) and numeric geographic map from National Geographic Information Institute are used for calculating flooding damaged area and compared with inundation trace map. As results, inundation trace map DEM based on image material from UAVS had better accuracy than that used DEM based on numeric geographic map. And making hazard map could be easier and more accurate by utilizing image material from UAVS than before.
하도 홍수추적과 관련하여 하천에서의 시 공간적 홍수파를 해석하는데 수리학적 방법과 수문학적 방법이 일반적으로 많이 이용되어 왔다. 수문학적 홍수추적 방법은 수리학적 방법에 비해 수행하기에는 비교적 간단하면서도 합리적인 정확성을 지닌다. 수문학적 홍수추적 방법 중 광범위하게 적용되어지고 있는 Muskingum 모형의 중요 변수인 저류상수는 유하시간과 매우 유사한 값을 가진다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 저류상수를 산정하기 위해 HEC-RAS를 이용한 유하시간을 산정하고, 하도거리, 하도경사, 유량 자료를 이용하여 유하시간에 대한 비선형 회귀곡선식을 개발하였다. 비선형 회귀곡선에 의해서 산정된 저류상수를 Muskingum 모형에 대입하여 구한 유출량은 HEC-RAS 1차원 부정류 모의를 적용하여 산정된 유출량과 비교하였다. 이와 함께 본 연구에서는 가중인자에 대한 영향 및 상하류 사이의 구간 분할에 대해서 검토하였는데, 그 결과 가중인자 값이 클수록 첨두홍수량이 올라가는 것으로 나타났으며, 구간 분할을 많이 할수록 RMSE가 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구는 유량 실측자료를 활용할 수 없는 미계측유역을 대상으로 홍수범람해석을 수행하기 위한 원격탐사자료의 활용성을 평가하고자 하였다. 대상유역으로는 최근 태풍 라이언록으로 인하여 홍수피해가 발생했던 북한 두만강유역을 선정하였다. 홍수해석에 필요한 지형학적 매개변수를 추정하기 위하여 ASTER GDEM을 활용하였다. 일반적으로 DEM은 하천구역(제외지)에서는 수표면 표고를 나타내므로 이를 이용해서 하천단면을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 가상의 하천단면을 적용하여 2차원 홍수범람해석을 수행하였다. 또한 하천단면이 홍수범람면적 추정에 미치는 영향을 파악하기 위하여 하천단면을 보간하지 않은 경우에 대해서도 분석을 수행하였다. 분석결과, 침수면적과 침수심에 있어 오차가 발생하지만 주의 깊게 사용한다면 홍수위험지도 작성 및 대응 대비에 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 2016년 8월 태풍 "라이언록"으로 인해 극심한 피해를 입었던 회령시, 무산군 일대를 포함하고 있는 두만강 유역에 대하여 홍수특성을 분석하고자 하였다. 두만강 유역은 수문자료가 구축되어 있지 않은 미계측 유역이므로 원격탐사 자료를 통하여 유역특성 및 유출인자를 추정하여 홍수량 분석에 활용하였다. 대상유역에 대한 적용에 앞서 두만강 유역과 비교적 유역특성이 유사하고 계측자료 확보가 용이한 소양강댐 유역에 대하여 홍수유출분석을 실시함으로써 본 연구의 분석방법 및 자료의 적용성을 검증하였다. 분석결과, 태풍 "라이언록"으로 인한 홍수량은 3~5년 빈도 설계홍수량에 해당되는 것으로 향후에도 이 지역에 비슷한 수준의 홍수피해를 입을 가능성이 높음을 확인하였다. 마지막으로 본 연구를 통하여 수문관측자료가 부재한 미계측 지역에 대한 홍수량 산정시 원격탐사와 공간정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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