• Title/Summary/Keyword: flood prediction

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A Study on Construction and Application of Interpolation Technique Module for Damage Prediction from storm and flood use (풍수해 피해예상도 활용을 위한 보간기법 모듈 구축 및 적용에 대한 연구)

  • Lim, So Mang;Seo, Jung Ho;Yu, Wan Sik;Hwang, Eui Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.374-374
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    • 2019
  • 지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.

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Deriving the Key Technical Factors for the Development of a Storm and Flood Damage Prediction System (풍수해 피해예측시스템 구축을 위한 핵심 기술요소 도출)

  • Park, Sung je;Park, Eun hee;Park, Ju-i;Ryu, Si saeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.425-425
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    • 2017
  • 최근 기후변화의 영향으로 태풍과 국지성 집중호우가 빈번하게 발생하면서 인명 및 재산피해가 증가하고 있다. 이러한 자연재해를 줄이기 위하여 국가적 차원에서 피해예측 및 피해규모를 정확하게 산정하는 시스템 구축이 필요한 시점이다. 해외 주요국에서는 풍수해 재해통계 DB를 구축하고, 이를 피해예측시스템에 적용하여 피해규모를 산정함으로써 풍수해 재난관리에 활용하고 있다. 그러나 국내의 경우, 재해정보 피해통계가 공공시설에 한정되어 있거나 단순 복구비의 직접관리 수준에 그치고 있는 등 피해예측기술 및 시스템 개발 수준은 초기단계에 머물고 있다. 따라서 재해정보 기본통계를 정비하고 재난대응 단계별 의사결정 지원에 활용할 수 있는 풍수해 피해예측 및 피해액 산정 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 풍수해피해예측시스템 구축을 위한 핵심 기술요소 도출하고자 한다. 이를 위하여 사전단계인 재해정보 기본통계 DB구축 방안을 검토하여 재해연보 개선안을 제시하였다. 먼저, 피해예측시스템 구축에 필요한 필수 DB를 파악하고 기존 재해연보의 활용성을 검토하였다. 검토 결과를 바탕으로 재해연보의 문제점을 파악하고 피해예측시스템에 적용이 가능한 기초 DB를 구축하기 위하여 재해연보의 개선방안을 도출하였다. 다음으로 미국에서 개발한 HAZUS-MH 시스템의 피해예측 관련 기술정보를 분류하고, 국내에서 개발 중인 피해예측시스템과 비교분석하여 핵심 기술요소를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 풍수해 피해예측시스템의 핵심요소로서 세분화된 재해통계 DB의 구축이 필수적이다. 재해연보를 기초 DB로서 활용하기 위하여 재해항목 구체화 및 자료형태 다양화 등 재해연보의 개선이 시급하다. 둘째, 피해예측시스템 개발을 위한 핵심기술 요소는 (1)함수(모형)의 개발, (2)지리정보시스템(GIS)과의 연계, (3)피해예측시스템 구축 및 모형분석을 위한 컴퓨팅기술, (4)실시간 관측기술 및 강우량 사전예측 등으로 도출이 되었다. 이와 같이 도출한 핵심 기술요소를 바탕으로 국가 R&D 및 재난안전분야의 기술개발을 추진하여야 한다.

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A Study on Design of Metadata Management Demonstration System for damage prediction from storm and flood (풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계에 대한 연구)

  • Lim, So Mang;Baeck, Seung Hyub;Hwang, Eui Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.472-472
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    • 2017
  • 재해로 인한 피해가 급증함에 따라 이를 예방하기 위한 풍수해 피해예측의 필요성이 증가하였고 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 타 부처 및 각 지자체에서는 각종 재해지도들을 작성하여 만들어진 재해지도는 작성 유형과 방법 등에 따라 다양한 데이터와 서로 다른 정보를 포함하고 있어 데이터 정보를 표준화 시키고 필요한 정보를 효율적으로 찾아 연계 활용하기 위하여 본 연구를 수행하고자 한다. 메타데이터란 데이터에 대한 정보를 의미하며 데이터 변화의 근원과 변화의 흐름을 말한다. 메타데이터 관련 표준으로는 ISO19115(국제표준), KSXISO19115(국가표준), TTAS.KO-10.0139(유통목록 표준), TTAS.IS-19115(관리용 표준)이 있다. 본 연구에서는 국제표준을 준용하여 풍수해 피해 예측지도의 체계적 관리를 위한 메타데이터 설계 및 관리 시스템 구축 방안을 제시하고자 하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 구축을 위한 표준, 정보의 특성, 사용자 수준 등을 고려하여 설계 기본방향 설정하였으며, 풍수해 피해예측지도 정보 메타데이터 표준안 수립에 반영하였다. 그 결과, 메타데이터 패키지는 총 9개의 섹션(클래스)으로 구성하여 정의하였고 하위개체를 설정 및 연계하여 메타데이터 개체셋 정보를 구성하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계 제시를 위해 DB항목 조사 및 도출, 데이터 연계 활용 모델 구축, 프로토타입 개발순으로 연구를 수행하였다. 또한 표출 대상 데이터 항목별 분류, 방재활용 단계, 지역구분 등을 주제로 데이터 Mapping 자료를 작성하였고, 설계 기본 방향에 의하여 설정된 기준으로 데이터 항목별 메타데이터 DB를 작성하여 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템을 설계하였다. 본 연구 결과는 추후 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 및 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 모델 구축에 활용 가능하며 표준화 연계활용을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.

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Construction of hydraulic flood prediction model for Taehwa river basin considering the geomorphic change of river (하천 지형변화를 고려한 태화강 수리학적 홍수예측모형 구축)

  • Lee, Jae Yeong;Kim, Ji Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.356-356
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    • 2021
  • 기존의 태화강 유역 홍수예보는 수문학적 홍수예측모형을 이용하여 수행되어왔다. 본 연구에서는 보와 같은 하천 횡단구조물과 지류 및 하류단 조위의 배수영향을 고려하지 못하는 등 기존 수문모형의 단점을 보완하고자 태화강 유역에 대한 1차원 수리학적 홍수예측모형을 신규 구축하였다. 대상 지역인 태화강 유역은 울산광역시 울주군 언양읍 언양천 합류지점부터 울산광역시 삼호교까지의 지방하천 구간과 삼호교부터 태화강 하구까지의 국가하천 구간으로 구분하여 관리되다가, 최근 지방하천의 정비가 미흡하고 기후변화에 따른 침수피해가 증가되어 국가재정 투자로 정비를 시행하고자 2020년부터 전구간이 국가하천으로 승격되었다. 수리학적 홍수예측모형 구축 대상구간은 울산시(사연교) 수위관측소부터 태화강 하구까지 20.913km 구간에 105개 단면으로 구성하였다. 그리고 구축된 모형을 2012년 태풍 산바, 2019년 태풍 미탁 사상으로 보정 후 2020년 장마 사상으로 검증을 실시하였다. 신규 구축한 태화강 수리학적 홍수예측모형을 통해 모의한 결과 2009년 지방하천 구간, 2013년 국가하천 구간의 하천기본계획 횡단면 자료를 이용함으로써 2012년 사상은 실제 수위를 정확히 모의했지만, 최근 사상은 정확도가 저하되는 것으로 나타났다. 정확도 저하의 원인을 파악하기 위해 하천기본계획, 수문조사 연보 등을 통해 관측소의 이설 및 수위-유량관계곡선의 변동사항 등을 조사하였고, 하상퇴적으로 인한 지형변화가 발생한 것으로 추측하였다. 본 연구에서는 현재 재수립중인 하천기본계획의 측량자료가 생산되기 전에 기수립된 계획의 단면 자료를 이용하여 홍수예보 업무가 가능하도록 하고자 지형변화를 조도계수를 통해 간접적으로 반영하였다. 본 연구의 성과를 이용하여 태화강 유역의 홍수예보 정확도 향상과 태화강 국가정원과 같은 이용객이 많은 친수지구에 대한 홍수정보를 제공할 수 있을 것이다.

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Linkage of Numerical Analysis Model and Machine Learning for Real-time Flood Risk Prediction (도시홍수 위험도 실시간 표출을 위한 수치해석 모형과 기계학습의 연계)

  • Kim, Hyun Il;Han, Kun Yeun;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.332-332
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    • 2021
  • 도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

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Application of LSTM and Hydrological Data for Flood Level Prediction (홍수위 예측을 위한 수문자료와 LSTM 기법 적용)

  • Kim, Hyun Il;Choi, Hee Hun;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.333-333
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    • 2021
  • 최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

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Construction of hydraulic flood prediction model for Hyeongsan river (형산강 수리학적 홍수예측 모형 구축)

  • Lee, Jae Yeong;Kim, Ji Sung;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Kim, Chang Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.393-393
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    • 2020
  • 최근 기후변화 등의 영향으로 2019년 우리나라에 영향을 준 가을 태풍은 링링, 타파, 미탁 등 3개로 근대 기상관측이 시작된 이래 가장 많은 가을 태풍이 한반도에 상륙했다. 특히, 경주시는 태풍 미탁으로 인해 97억원의 재산피해와 수해복구에 225억원이 소요될 것으로 예상되어 특별재난지역으로 선포되었다. 이러한 홍수로 인한 피해를 줄이기 위해 환경부에서는 한강, 낙동강, 금강, 영산강 홍수통제소를 설립하여 강우 및 수위관측소를 이용한 홍수에 대한 지속적인 모니터링과 홍수특보 발령 등을 수행하고 있다. 본 연구에서는 하천 홍수에 의한 침수피해를 방지하고자 수리학적 홍수예측 모형을 구축하고 이를 홍수예보에 활용할 수 있도록 하였다. 대상지역인 경주시 형산강 유역에는 현재 14개의 강우관측소와 9개의 수위관측소가 운영되고 있으며, 홍수특보 대상 지점으로 경주시(강동대교)와 포항시(형산교) 2개 지점이 있다. 형산강 유역은 현재 수문학적 홍수예측 모형을 운영하고 있으나 수위관측소 기준으로만 예측이 가능하여 정확한 예보를 위해서는 수리학적 홍수예측 모형을 구축이 필요하다. 수리학적 홍수예측 모형의 구축을 위해서는 현 상황의 하천단면, 횡단구조물 및 변화된 유역환경을 반영할 수 있는 모형의 구축이 필요하기 때문에 2013년에 수립된 형산강 하천기본계획을 참고하였으며, 모형은 홍수통제소에서 운영중인 1차원 수리해석 모형인 FLDWAV를 이용하였다. 또한, 2019년 태풍 미탁 사상을 대상으로 검보정을 실시하기 위해 상류단 경계조건으로는 경주시(서천교) 수위관측소의 유량, 하류단 경계조건으로는 포항항 조위관측소의 조위를 이용하였고 7개의 유역 유출량을 측방유입으로 구성하였다. 본 연구에서 구축된 수리학적 홍수예측 모형을 통해 기존 형산강 유역에 대한 홍수 예보 업무를 보완하여 효과적인 방재대책 마련이 가능할 것이다.

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Construction of hydraulic flood prediction model for Nakdong river basin (낙동강 수계 수리학적 홍수예측 모형 구축)

  • Lee, Jae Yeong;Kim, Ji Sung;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Kim, Chang Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.394-394
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    • 2020
  • 최근 빈번히 발생하고 있는 슈퍼 태풍과 집중호우로 인해 크고 작은 침수피해가 발생하고 있다. 우리나라는 4대강 사업을 통해 주요 국가하천에 대한 정비를 마친 바 있으나 이후 지속적으로 변화하는 하천 환경에 대한 홍수예측 모형의 반영은 미비한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류 및 지류의 최신 단면자료를 수집하여 수리학적 홍수예측모형에 반영하고자 하였다. 또한, 기존의 모형에 비해 정확도를 개선할 수 있는 방안을 모색하여 적용성을 검증하고 이를 반영한 수리학적 홍수예측 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 최신 횡단면 측량자료를 활용하여 1차원 수리학적 홍수예측 모형을 구축하고 2012년 태풍 산바 사상에 대한 검보정을 실시하였다. 대상구간은 안동조정지댐으로부터 낙동강 하구둑 하류 8km지점이며, 상류단 경계조건은 안동조정지댐 방류량을 입력하고 하류단 경계조건은 가덕도 조위관측소의 조위를 활용하였다. 또한, 반변천, 내성천, 위천, 감천, 금호강, 황강, 남강 등 7개 지류에 대한 하도를 하도추적이 가능한 네트워크 모형으로 구축함으로써 지류에 대한 홍수예보에 활용할 수 있도록 하였다. 낙동강 본류의 하도 길이는 340km, 824개의 단면으로 구성하였으며, 지류를 포함한 전체 하도 길이는 572km, 1,570개의 단면으로 구성하였다. 또한, 낙동강 본류에 위치한 8개의 다기능보와 지류에 위치한 횡단구조물의 반영을 위해 다기능보의 제원 및 하천기본계획을 참고하여 내부경계조건으로 활용하였다. 본 연구에서 구축된 낙동강 본류 및 지류의 수리학적 홍수예측 모형을 낙동강 유역에 대한 홍수주의보 및 홍수경보 등 홍수특보 발령 업무에 활용함으로써 정확한 홍수예보가 가능하도록 하였다.

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Using Bayesian tree-based model integrated with genetic algorithm for streamflow forecasting in an urban basin

  • Nguyen, Duc Hai;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.140-140
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    • 2021
  • Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

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Development of river flood prediction method utilizing water stage-discharge hysteresis (하천 이력현상 활용 하천 홍수예측 기법 개발)

  • Kim, Kyungdong;Kim, Dongsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.19-19
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    • 2022
  • 하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

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