Choi, Hyeonjin;Lee, Songhee;Woo, Hyuna;Kim, Minyoung;Noh, Seong Jin
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.10
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pp.641-653
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2023
As climate change and urbanization are causing unprecedented natural disasters in urban areas, it is crucial to have urban flood predictions with high fidelity and accuracy. However, conventional physically- and deep learning-based urban flood modeling methods have limitations that require a lot of computer resources or data for high-resolution flooding analysis. In this study, we propose and implement a method for improving the spatial resolution of urban flood analysis using a deep learning based super-resolution technique. The proposed approach converts low-resolution flood maps by physically based modeling into the high-resolution using a super-resolution deep learning model trained by high-resolution modeling data. When applied to two cases of retrospective flood analysis at part of City of Portland, Oregon, U.S., the results of the 4-m resolution physical simulation were successfully converted into 1-m resolution flood maps through super-resolution. High structural similarity between the super-solution image and the high-resolution original was found. The results show promising image quality loss within an acceptable limit of 22.80 dB (PSNR) and 0.73 (SSIM). The proposed super-resolution method can provide efficient model training with a limited number of flood scenarios, significantly reducing data acquisition efforts and computational costs.
In this study, the simulations and analyses of flood flow due to a river inundation in a coastal urban area are carried out using a two-dimensional finite volume model with well-balanced HLLC scheme. The target area is a coastal urban area around Gohyun river which is located at Geoje city in Kyungnam province and was extremely damaged due to the heavy rainfall during the period of the typhoon "Maemi" in September 2003. For the purpose of the verification of the numerical model applied in this study, the simulated results are compared and analyzed with the inundation traces. In addition, the flood flow in an urban area is simulated and analyzed according to the scenarios of inflow variation due to the increase and decrease of the intensity of the heavy rainfall, which.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.241-241
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2015
In this study, the simulations and analyses of flood flow due to a river inundation in a coastal urban area are carried out using a two-dimensional finite volume method with well-balanced HLLC scheme. The target area is a coastal urban area around Gohyun river which is located at Geoje city in Kyungnam province in Korea and was extremely damaged due to the heavy rainfall during the period of the typhoon "Maemi" in September 2003. For the purpose of the verification of the numerical model applied in this study, the simulated results are compared and analyzed with the inundation traces. Moreover, the flood flow in a urban area is simulated and analyzed based on the scenarios of inflow to the river with the increase and decrease of the intensity of the heavy rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.204-208
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2006
This study is to develop a distributed urban flood runoff model that simulates the road runoff and to test the applicability of the model by applying to Pyeongtaek city of $12.2km^2$. To generate the runoff along the runoff, agree burned DEM (Digital Elevation Model) with road networks was suggested and the proper spatial resolution of DEM was identified finer than 15 m. To test the model applicability, 32 points on the road networks were selected and the hydrographs of each point were generated. The test showed reasonable results that increase the road runoff from the high elevation roads to the low elevation roads and the road runoff considering rainwater drainage from the road also showed reasonable results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.685-693
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2017
This study aims to effectively respond to urban local rainstorms by classifying the risk against flood damage for each use district. The risk classification is based on sensitivity analysis of the socio-economic damage caused by local rainstorms in Changwon city, Korea by a Fuzzy model using data, such as the districts that provide institutional bases for land use, land prices, which estimate the property values, and floor area ratios, which measures the density and areas of flood damage. The analysis result indicated that flood damage in five districts of Changwon (Masan happo-gu, Masan Hoewon-gu, Sungsan-gu, Euichang-gu, and Jinhae-gu) is highest in the order of commercial areas, residential areas, industrial areas, and forests, which was attributed to high land price and floor area ratio of commercial areas. On the other hand, specific analysis in Masan Hoewon-gu and Sungsan-gu was different from the previous result, indicating that the risk against flood damage may vary according to the districts depending on their local conditions. The analysis from this study can be applied to future urban planning and be used as a guideline to estimate the potential flood damage. Overall, this study is meaningful in that it proposes an effective management of land use as a new resolution to mitigate of urban flood damage within a broader perspective of climate change and urbanization.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.115-126
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2006
The purpose of this study is to develop an urban inundation model using GIS(geographic information system). The model is combining a storm sewer system model and a overland-flow model for the estimation inundation depth in urban area caused by the surcharge of storm sewers. SWMM(storm water management model) was employed to resolve the storm sewer flow and to provide the overflow hydrographs caused by the failure of a drainage system due to the shortage of drainage capacity. The level-pool overland-flow model and DEM based overland-flow model were used to calculate the detail inundation zones and depths due to the surcharge on overland surface. The simulation results can help the decision preventing flood damages by redesigning and enlarging the capacities of storm sewer systems in the inundation-prone areas. The model can also be applied to make the potential inundation area map and establish flood-mitigation measures as a part of the decision support system for flood control authority.
The objective of this paper presents the application of an "integrated urban flood modeling-runoff model, urban flood model and sewer system model-" in a highly urbanized area of Samcheok where is seriously inundated in 2002 and 2003. For this, we demonstrate how couple a 1-D hydrodynamic model of the river, a 2-D hydrodynamic model of the overland (surface) flow, and a sewer network model including each boundary conditions. In order to make data file for the model, topographic information like elevation and share rate of buildings are directly extracted from DEM or topographical source data without data exchange to avoid uncertainty errors. Furthermore, the research is to assess the impacts of Manning n and buildings influences to inundated depth by changing its share ratio from 10 % to 30 % in low-land urban area. As a results, we found out that the urban inundated depth was decreased by Manning n but increased by buildings ratio. The calculated results of inundation was similar with observed one in 2002 and 2003 flooding. Furthermore, the area was also inundated under not riverbank break case in 2002 flooding.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.158-158
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2019
Recent studies show the possibility of more frequent extreme events as a result of the changing climate. These weather extremes, such as excessive rainfall, result to debris flow, river overflow and urban flooding, which post a substantial threat to the community. Therefore, an effective flood model is a crucial tool in flood disaster mitigation. In recent years, a number of flood models has been established; however, the major challenge in developing effective and accurate inundation models is the inconvenience of running multiple models for separate conditions. Among the solutions in recent researches is the development of the combined 1D-2D flood modeling. The coupled 1D-2D river flood modeling allows channel flows to be represented in 1D and the overbank flow to be modeled over two-dimension. To test the efficiency of this approach, this research aims to assess the capability of HEC-RAS model's implementation of the combined 1D-2D hydraulic simulation of river overflow inundation, and compare with the results of GERIS and FLUMENS 2D flood model. Results show similar output to the flood models that had used different methods. This proves the applicability of the HEC-RAS 1D-2D coupling method as a powerful tool in simulating accurate inundation for flood events.
Recently, localized heavy rainfall has led to increasing flood damage in urban areas such as Gangnam, Seoul ('12), Busan ('13), Ulsan ('16) Incheon and Busan ('17) etc. Urban flooding occurs relatively rapidly compared to flood damage in river basin, and property damage including damage to houses, cars and shopping centers is more serious than facility damage to structures such as levees and small bridges. In Korea, heavy rain warnings are currently announced using the criteria set by KMA (Korea Meteorological Administration). However, these criteria do not reflect regional characteristics and are not suitable to urban flood. So in this study, estimated the flooding limit rainfall amount based on the damage records for Seoul and Ulsan. And for regions that can not estimate the flooding limit rainfall since there is no damage records, we estimated the flooding limit rainfall using a Neuro-Fuzzy model with runoff characteristics. Based on the estimated flooding limit rainfall, the urban flood warning criteria was set. and applied to the actual flood event. As a result of comparing the estimated flooding limit rainfall with the actual flooding limit rainfall, the error of 1.8~20.4% occurred. And evacuation time was analyzed from a minimum of 28 minutes to a maximum of 70 minutes. Therefore, it can be used as a warning criteria in the urban flood.
In recent years, the frequency and scale of the natural disasters are growing rapidly due to the global climate change. In case of the urban flooding, high-density of population and infrastructure has caused the more intensive damages. In this study, we analyzed the spatial characteristics of urban flooding damage factors using GWR(Geographically Weighted Regression) for effective disaster prevention and then, classified the causes of the flood damage by spatial characteristics. The damage factors applied consists of natural variables such as the poor drainage area, the distance from the river, elevation and slope, and anthropogenic variables such as the impervious surface area, urbanized area, and infrastructure area, which are selected by literature review. This study carried out the comparative analysis between OLS(Ordinary Least Square) and GWR model for identifying spatial non-stationarity and spatial autocorrelation, and in the results, GWR model has higher explanation power than OLS model. As a result, it appears that there are some differences between each of the flood damage areas depending on the variables. We conclude that the establishment of disaster prevention plan for urban flooding area should reflect the spatial characteristics of the damaged areas. This study provides an improved understandings of the causes of urban flood damages, which can be diverse according to their own spatial characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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