Flooding is one of the main causes of loss of lives and properties among various natural disasters in Korea. Flood risk maps are currently being produced in Korea but the progress is slow considering the necessity to map at nationwide scale. In this study, GIS-based multi-criteria decision making process which is normally used for resource management and site analysis was applied to locate flood vulnerable areas. Past records of flooding maps were analysed to extract topographic characteristics of flooded areas. The extracted characteristics were then set as criteria for flooding analysis using the Fuzzy and Analytic Hierarchy Process(AHP) methodology. Results from this study showed that an improved phased action plan was possible, because the flood vulnerable areas are shown in varying degrees of uncertainty unlike the conventional Boolean type GIS layer superimposition analysis.
Thanawan Prahadchai;Piyapatr Busababodhin;Jeong-Soo Park
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.37-53
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2024
In this study, flood records from 79 sites across Thailand were analyzed to estimate flood indices using the regional frequency analysis based on the L-moments method. Observation sites were grouped into homogeneous regions using k-means and Ward's clustering techniques. Among various distributions evaluated, the generalized extreme value distribution emerged as the most appropriate for certain regions. Regional growth curves were subsequently established for each delineated region. Furthermore, 20- and 100-year return values were derived to illustrate the recurrence intervals of maximum rainfall across Thailand. The predicted return values tend to increase at each site, which is associated with growth curves that could describe an increasing long-term predictive pattern. The findings of this study hold significant implications for water management strategies and the design of flood mitigation structures in the country.
최근 기후변화로 영향으로 재해의 양상이 다양화 및 대형화되고 있다. 이에 우리나라는 안전한 치수계획을 세우기 위해 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)의 개념이 도입되었다. 하지만, PFD의 문제점이 제기되면서 다양한 연구들이 진행되어왔다. 선행연구 대부분 PFD 인자를 수정·보완하거나 인자를 새로 추가하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 위험성 인자를 내포하고 있는 홍수위험지도를 사용하여 기존의 치수안전도 평가방법을 개선하고, 대상지역인 영·섬진강권역을 중심으로 평가하고자 한다. 본 연구에서 제시한 평가방법은 위험성 요소 및 잠재성 요소 분석, PFD 및 홍수방어수준 분석, 치수안전도 평가로 크게 3가지로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 개선된 평가방법은 각종 치수안전도 평가 및 치수계획 수립시 활용될 것으로 기대된다.
Reta L. Puspasari;Daeung Yoon;Hyun Kim;Kyoung-Woong Kim
자원환경지질
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제56권1호
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pp.65-73
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2023
As one of the most vulnerable countries to floods, there should be an increased necessity for accurate and reliable flood forecasting in Indonesia. Therefore, a new prediction model using a machine learning algorithm is proposed to provide daily flood prediction in Indonesia. Data crawling was conducted to obtain daily rainfall, streamflow, land cover, and flood data from 2008 to 2021. The model was built using a Random Forest (RF) algorithm for classification to predict future floods by inputting three days of rainfall rate, forest ratio, and stream flow. The accuracy, specificity, precision, recall, and F1-score on the test dataset using the RF algorithm are approximately 94.93%, 68.24%, 94.34%, 99.97%, and 97.08%, respectively. Moreover, the AUC (Area Under the Curve) of the ROC (Receiver Operating Characteristics) curve results in 71%. The objective of this research is providing a model that predicts flood events accurately in Indonesian regions 3 months prior the day of flood. As a trial, we used the month of June 2022 and the model predicted the flood events accurately. The result of prediction is then published to the website as a warning system as a form of flood mitigation.
본 연구에서는 미래 기후변화로 인한 미래 홍수의 불확실성을 고려하여 영산강유역 종합치수계획 보고서(MLTM, 2005)에서 제시한 4가지 홍수방어대안들을 재평가하였다. 불확실성을 반영하기 위해 미래 RCP 기후 시나리오에 따른 확률강우량 값의 변화, 홍수의 시간적 분포, 그리고 공간적 분포 등 세가지 불확실성 요소를 고려하였다. 이 요소들의 조합을 통해 각기 다른 특성을 갖는 216개의 홍수 시나리오가 생성되었으며 생성된 홍수 시나리오 하에서 대안들의 수행능력이 평가되었다. 평가 결과를 통해 4개의 대안들 중 가장 로버스트한(혹은 강건한) 대안이 선별되었다. 또한, 불확실성 요소 평가를 통해 대안들이 좋지 못한 수행능력을 보이게 하는 주 원인 요소를 파악하였다. 이러한 정보는 의사결정자에게 대안들에 대한 더 상세한 통찰력을 제공하며 이후 선정한 대안의 로버스트함을 증대시키는데 있어 중요한 단서로 활용될 수 있다.
최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.454-458
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1999
This study is to analyze the causes of flood damage in Imjin river basin inAugust , 1999. and to propose the measure to reudce such flood damage. The northern part of Kyonggin Province in the basin was severely damaged by flood due to the heavy rainfall for 4 days from 31 July to 3 August, whioch was recordedas 1,032mm. The heavy rainfall worth recording was one of main cuasese of such damage, but unsuitable river improvement and basin management were also important causes. The flood proptection works such as flood control reservoir and riverlevee were not contructed or sufficient in spite of the unflavorable geographical conditions of Imjin reiver. In case of irrigatiion faciliteis, 43 pumping stations in 3 FIAs were severely damaged due to inundation of the pump and switch boxes. The protection works for pump room should be improved to reduce the damage due to inundation.
During a flood season, Bo region could be easily exposed to flood due to increase of ground water level and the water drain difficulty even the water amount of Bo can be managed. GFI for the flood risk is measured by mean depth to water during a dry season and minimum depth to water and tangent degree during a flood season. In this paper, a forecasting model of the target variable, GFI and predictors as differences of height between ground water and Bo water, distances from water resource, and soil characteristics are obtained for the dry season of 2012 and the flood season of 2012 with empirical data of Gangjungbo and Hamanbo. Obtained forecasting model would be used for keep the value of GFI below the maximum allowance for no flooding during flooding seasons with controlling the values of significant predictors.
The downstream submergence damages caused during the flood season in 2020, around the Yongdam-dam and five other sites, were analyzed using related dam management data. Hourly- and daily-data were collected from public national websites and to conduct various analyses, such as autocorrelation, partial-correlation, stationary test, trend test, Granger causality, Rescaled analysis, and principal statistical analysis, to find the cause of the catastrophic damages in 2020. The damage surrounding the Yongdam-dam in 2020 was confirmed to be caused by mis-management of the flood season water level. A similar pattern was found downstream of the Namgang- and Hapcheon-dams, however the damage caused via discharges from these dams in same year is uncertain. Conversely, a different pattern from that of the Yongdam-dam was seen in the areas downstream of Sumjingang- and Daecheongdams, in which the management of the flood season water level appeared appropriate and hence, the damages is assumed to have occurred via the increase in the absolute discharge amount from the dams and flood control capacity leakage of the downstream river. Because of the non-stationarity of the management data, we adapted the wavelet transform analysis to observe the behaviors of the dam management data in detail. Based on the results, an increasing trend in the discharge amount was observed from the dams after the year 2000, which may serve as a warning about similar trends in the future. Therefore, additional and continuous research on downstream safety against dam discharges is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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