The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.
Urban flooding occurs in the form of internal-water inundation on roads and lowlands due to heavy rainfall. Unlike in the case of rivers, inundation in urban areas there is lacking in research on predicting and warning through measurement data. In order to analyze urban flood patterns and prevent damage, it is necessary to analyze flooding measurement data for various rainfalls. In this study, the pattern of urban flooding caused by rainfall was analyzed by utilizing the urban flooding measuring sensor, which is being test-run in the flood prone zone for urban flooding management. For analysis, 2019 rainfall data, surface water depth data, and water level data of a street inlet (storm water pipeline) were used. The analysis showed that the amount of rainfall that causes flooding in the target area was identified, and the timing of inundation varies depending on the rainfall pattern. The results of the analysis can be used as verification data for the urban inundation limit rainfall under development. In addition, by using rainfall intensity and rainfall patterns that affect the flooding, it can be used as data for establishing rainfall criteria of urban flooding and predicting that may occur in the future.
Urban flood simulation plays a vital role in national flood early warning, prevention and mitigation. In recent studies on 2-dimensional flood modeling, the integrated run-off inundation model is gaining grounds due to its ability to perform in greater computational efficiency. The adaptive quadtree shallow water numerical technique used in this model implements the adaptive mesh refinement (AMR) in this simulation, a procedure in which the grid resolution is refined automatically following the flood flow. The method discounts the necessity to create a whole domain mesh over a complex catchment area, which is one of the most time-consuming steps in flood simulation. This research applies the dynamic grid refinement method in simulating the recent extreme flood events in Metro Manila, Philippines. The rainfall events utilized were during Typhoon Ketsana 2009, and Southwest monsoon surges in 2012 and 2013. In order to much more visualize the urban flooding that incorporates the flow within buildings and high-elevation areas, Digital Surface Model (DSM) resolution of 5m was used in representing the ground elevation. Results were calibrated through the flood point validation data and compared to the present flood hazard maps used for policy making by the national government agency. The accuracy and efficiency of the method provides a strong front in making it commendable to use for early warning and flood inundation analysis for future similar flood events.
최근 집중호우로 서울 강남구('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천유역의 홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물의 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 현재 우리나라의 호우에 대한 예 경보는 기상청에서 발표하는 호우 주의보 및 경보에 의존하고 있지만, 기상청의 호우 주의보 및 경보는 전국 공통 지표를 사용함으로써 지역적 특성을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울과 울산지역을 대상으로 지역별로 피해이력기반의 한계강우량을 추정하였으며, 피해이력이 없어 한계강우량 추정이 불가능한 지역에 대해서는 유역특성이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통해 한계강우량을 예측하였다. 추정된 한계강우량을 통해 도시침수 위험기준을 설정하고 실제 침수사상에 적용한 결과 추정된 한계강우량은 실제 한계강우량과 1.8~20.4%의 오차를 보이고 있으며, 최소 28분에서 최대 70분의 대피시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 도시침수 예 경보를 위한 위험기준으로 활용가능 할 것으로 판단된다.
A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.
최근 국내에서는 집중호우로 인해 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 피해규모가 증가하고 있다. 특히 도시지역은 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수에 매우 취약한 지역이며, 매년 하수관거 설계빈도 이상의 강우 발생 등으로 인해 내수침수 피해가 발생하고 있다. 각 지자체에서는 홍수피해 저감을 위해 기상청에서 전국적으로 동일한 강우기준에 따라 발령하는 호우특보를 통해 홍수피해 대비 및 대응을 실시하고 있다. 하지만 서울특별시는 25개 자치구가 밀집되어 있지만 자치구별로 기후, 지형, 방재 등 지역특성 및 홍수피해 특성이 상이한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울특별시 25개 자치구를 대상으로 지역특성을 고려한 엔트로피 가중치 및 유클리드 거리를 활용하여 자치구별 홍수취약도를 산정하고, 확률강우량 및 과거 홍수피해 강우량을 기반으로 강우기준을 산정하였다. 그 결과 자치구별 2단계 강우기준은 기상청의 호우주의보 기준, 4단계 강우기준은 호우특보 기준과 크게 차이가 나지 않는 것으로 분석되었다. 또한 기후노출이 높고 적응도가 낮은 서울 북부지역이 상대적으로 홍수취약도가 높아 강우기준이 낮게 산정되었다. 이에 따라 서울 북부지역은 상대적으로 낮은 강우기준에 따라 선제적으로 홍수대응이 가능할 것으로 판단된다. 향후 지역특성 및 피해특성을 고려하여 산정된 자치구별 강우기준을 활용하여 기상예측자료의 적용성을 검토하고, 선제적인 홍수대응방안 마련을 위한 연구를 수행할 예정이다.
Recently, though damage caused by intensive rainfall and typhoon happens frequently, we could not forecast or predict a disaster, due to the difficulty of obtaining exact information about it. For efficient disaster management, the most urgent need is the preparation of a flood forecast-warning system. Therefore, we need to provide a program that has the ability of inundation analysis and flood forecast-warning using a geographic information system, and using domestic technology rather than that from foreign countries. In this research, we constructed a FDMS(Flood Disaster Management System) that is able to analyze real-time inundation data, and usins the GIS(Ceographic Information System) with prompt analyzing of hydrologic-topographical parameters and runoff-computation. Moreover, by expressing inundation analysis in three-dimensions, we were able to get to the inundation area with ease. Finally, we expect that the application of this method in the (food forecast-warning system will have great role in reducing casualties and damage.
One of the most difficult problem to estimate the flood inflow is how to understand the effective rainfall. The effective rainfall is absolutely influenced by the condition of soil moisture in the watershed just before the storm event. DAWAST model developed to simulate the daily streamflow considering the meteologic and geographic characteristics in the Korean watersheds was applied to understand the soil moisture and estimate the effective rainfall rather accurately through the daily water balance in the watershed. From this soil moisture and effective rainfall, concentration time, dimensionless hydrograph, and addition of baseflow, the rainfall-runoff model for flood flow was developed by converting the concept of long-term runoff into short-term runoff. And, real-time flood forecasting model was also developed to forecast the flood-inflow hydrograph to the river and reservoir, and called RETFLO model. According to the model verification, RETFLO model can be practically applied to the medium and small river and reservoir to forecast the flood hydrograph with peak discharge, peak time, and volume. Consequently, flood forecasting and warning system in the river and the reservoir can be greatly improved by using personal computer.
본 연구에서는 도달시간이 짧은 중소하천유역에서 돌발홍수 발생시 강우에 따른 하천의 수위변화를 신속하고 간편하게 예측하는 홍수예경보 모형을 제시하고 그 적정성을 중랑천 유역에 대해서 검토하였다. 이를 위하여 먼저, 제방안전도 평가와 침수위험구역 조사를 통해 홍수방어목표지점으로 선정하였다. 강우량 및 관측지점수위와 홍수방어 목표지점 수위와의 상관성 분석을 하였으며, 이로부터 홍수방어목표(예보지점)지점의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀모형을 산정하였다. 이 때 기초자료로서의 실제강우 조건에 따른 실측 수위자료는 그 범위와 조건의 수가 너무 작음으로, 이를 대신하여 다양한 강우시나리오별 유출분석을 통하여 홍수위들을 산정하고 이를 상관성 분석의 모집단 자료로 사용하였다. 산정된 회귀모형으로부터 적정 선행예보시간에 대한 수위를 산정하고 기상보정계수를 고려하여 예측수위를 보정 결정하는 방안을 제시하였다. 예측수위가 주위보수위(Flood watching level; 계획홍수량의 50 %의 수위)를 초과하는 경우에 예경보를 수행할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 실제 호우사항에 대하여 그 적용성을 검토하였다.
최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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