Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1999.10c
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pp.486-492
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1999
One of the purpose of the reservoir operation is minimizing theinnudation area in the downstream reaches during flood period.l To execute the gate operation properly , it requires lots of real-time data such as rainfall, reservoir level, and water level in the downstrea. Gate operation model was developed with the flood discharge obtained from real-time flood forecasting model and the criterion prepared from the past history of gate operation. Water level in the downstream would be increased by the releasing discharge from the spillway and the area of paddy land flooded in a certain detph and time would be estimated usnig GIS map. Gate operation model was applied to the Yedang reservoir, and the flooded area, depth and time in the paddy land was estimaged.
It is often crucial to obtain a map of flood inundated area with more accurate and rapid manner. This study attempts to evaluate the potential of satellite synthetic aperture radar (SAR) data for mapping of flood inundated area in Imjin river basin. Multitemporal RADARSAT SAR data of three different dates were obtained at the time of flooding on August 4 and before and after the flooding. Once the data sets were geometrically corrected and preprocessed, the temporal characteristics of relative radar backscattering were analyzed. By comparing the radar backscattering of several surface features, it was clear that the flooded rice paddy showed the distinctive temporal pattern of radar response. Flooded rice paddy showed significantly lower radar signal while the normally growing rice paddy show high radar returns, which also could be easily interpreted from the color composite imagery. In addition to delineating the flooded rice fields, the multitemporal radar imagery also allow us to distinguish the afterward condition of once-flooded rice field.
Flood monitoring using satellite data has been constrained by obtaining satellite images for flood peak and accurately extracting flooded areas from satellite data. Deep learning is a promising method for satellite image classification, yet the potential of deep learning-based flooded area extraction using SAR data remained uncertain, which has advantages in obtaining data, comparing to optical satellite data. This research explores the performance of SegNet and U-Net on image segmentation by extracting flooded areas in the Khorat basin, Mekong river basin, and Cagayan river basin in Thailand, Laos, and the Philippines from Sentinel-1 A/B satellite data. Results show that Global Accuracy, Mean IoU, and Mean BF Score of SegNet are 0.9847, 0.6016, and 0.6467 respectively, whereas those of U-Net are 0.9937, 0.7022, 0.7125. Visual interpretation shows that the classification accuracy of U-Net is higher than SegNet, but overall processing time of SegNet is around three times faster than that of U-Net. It is anticipated that the results of this research could be used when developing deep learning-based flood monitoring models and presenting fully automated flooded area extraction models.
Anh, Dao Duc;Kim, Dongkyun;Kim, Soohyun;Park, Jeongha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.157-157
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2019
This study derived the Flood-Inducing-Rainfall (FIR) and the Flood-Inducing-Runoff (FIRO) from the radar-gage composite data to be used as the basis of the flood warning initiation for the urban area of Seoul. For this, we derived the rainfall depth-duration relationship for the 261 flood events at 239 watersheds during the years 2010 and 2011 based on the 10-minute 1km-1km radar-gauge composite rainfall field. The relationship was further refined by the discrete ranges of the proportion of the flooded area in the watershed (FP) and the coefficient variation of the rainfall time series (CV). Then, the slope of the straight line that contains all data points in the depth-duration relationship plot was determined as the FIR for the specified range of the FP and the CV. Similar methodology was applied to derive the FIRO, which used the runoff depths that were estimated using the NRCS Curve Number method. We found that FIR and FIRO vary at the range of 37mm/hr-63mm/hr and the range of 10mm/hr-42mm/hr, respectively. The large variability was well explained by the FP and the CV: As the FP increases, FIR and FIRO increased too, suggesting that the greater rainfall causes larger flooded area; as the rainfall CV increases, FIR and FIRO decreased, which suggests that the temporally concentrated rainfall requires less total of rainfall to cause the flood in the area. We verified our result against the 21 flood events that occurred for the period of 2012 through 2015 for the same study area. When the 5 percent of the flooded area was tolerated, the ratio of hit-and-miss of the warning system based on the rainfall was 44.2 percent and 9.5 percent, respectively. The ratio of hit-and-miss of the warning system based on the runoff was 67 percent and 4.7 percent, respectively. Lastly, we showed the importance of considering the radar-gauge composite rainfall data as well as rainfall and runoff temporal variability in flood warning system by comparing our results to the ones based on the gauge-only or radar-only rainfall data and to the one that does not account for the temporal variability.
Recently the life and property damage caused by urban inundation have increased. In order to prevent the damage by inundation the researches for displaying the flooded areas through integrating SWMM and GIS have been progressed. However most of flood analysis systems only have used the GIS to display the flooded areas, and don't provide the integration disaster information to prevent the inundation. In this paper, we design a prototype for the Map Viewer based Spatial DB for the integrated urban floooded area management system. And we implement the spatial DB conversion module.
This study was conducted to investigate the effects of axle weight distribution and inflation pressure of tire on the fuel economy of tractors as well as operational range of tractor engine in terms of engine speed and power when a 4WD tractor of 38.2 kW rated power at 2500 rpm is used for plowing and flooded-field rotavating in paddy fields. (1) Plowing operation required an average engine power of 9.6~13.5 kW which equals 25~35% of rated PTO power. Engine speed ranged from 1,320.4 to 1,737.4 rpm, work velocity from 3.4 to 4.8 km/h, and fuel consumption from 3.2 to 4.2 L/h, respectively. (2) Flooded-field rotavating required an average engine power of 11.5~18.5 kW which equals 30~48.4% of rated PTO power. Out of this 6.2~12.2 kW was used for PTO power. Engine speed ranged from 1,557 to 2,067 rpm, work velocity from 2.5~5.4 km/h and fuel consumption from 3.2~5.5 L/h, respectively. (3) Axle weight distribution, inflation pressure of tire and moisture content of soil did not affect significantly the specific volumetric fuel consumption but affected significantly the fuel consumption per unit area of operation. Fuel savings amounted to 65% in plowing operation and 20% in flooded-field rotavating when the axle weight distribution and inflation pressure of tire were optimally adjusted. (4) Optimal adjustment of axle weight distribution and inflation pressure of tire are expected to save fuel consumption by 10~65% per unit area of operation in plowing and 10~20% in flooded-field rotavating.
Current domestic research is to demonstrate the effectiveness and efficiencies of flood prevention measures through one-dimensional numerical analysis and this study's object is to help water managers to make the efficient decisions by applying the two-dimensional urban run off model XP-SWMM model in the flooded area and comparing with the flood prevention measures. Statistics were analyzed, based on the data collected from Cheongju Weather Service from 1967 to 2011 for 45 years. 50 years Flood frequency simulations of water flow capacity analysis of the target area for flooded areas $539,548m^2$, inundation depth 1.0 m, was analyzed by inundation time of 48 minutes. When comparing with the constructions of bypass road and underground storage facilities to increase the water flow capacity of A1 small drainage areas as flood protection, if you install a batching target underground detention basin with a capacity of $13,500m^3$, it is expected that the flood by rainfall with frequency of 50 years will be resolved completely. In preparation for extreme weather in the future flood mitigation measures, underground storage tank installation is considered a better efficient way.
Tak, Yong Hun;Kim, Young Do;Kang, Boosik;Park, Mun Hyun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.6
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pp.519-528
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2016
Frequently torrential rain is occurred by climate change and urbanization. Urban is formed with road, residential and underground area. Without detailed topographic flooded analysis consideration can take a result which are wrong flooded depth and flooded area. Especially, flood analysis error of population and assets in dense downtown is causing a big problem for establishments and disaster response of flood measures. It can lead to casualties and property damage. Urban flood analysis is divided into sewer flow analysis and surface inundation analysis. Accuracy is very important point of these analysis. In this study, to confirm the effects of the elevation data precision in the process of flooded analysis were studied using 10m DEM, LiDAR data and 1:1,000 digital map. Study area is Dorim-stream basin in the Darim drainage basin, Sinrim 3 drainage basin, Sinrim 4 drainage basin. Flooding simulation through 2010's heavy rain by using XP-SWMM. Result, from 10m DEM, shows wrong flood depth which is more than 1m. In particular, some of the overflow manhole is not seen occurrence. Accordingly, detailed surface data is very important factor and it should be very careful when using the 10m DEM.
This paper describes the design of steel grating for prevention of flooded area in road. These are not the points to be specially load considered, only shapes. Therefor, it have to check road loads and to set a standard for road specification in road design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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