Review of earthquake-induced landslide modeling and scenario-based application

Giha Lee,Hyunuk An,Minho Yeon,Jun Pyo Seo,Chang Woo Lee 충남대학교 농업과학연구소 2020 Korean Journal of Agricultural Science Vol.47 No.4

An Extended Model Evaluation Method under Uncertainty in Hydrologic Modeling

Lee, Giha,Youn, Sangkuk,Kim, Yeonsu Korean Geo-Environmental Society 2015 한국지반환경공학회논문집 Vol.16 No.5

This paper proposes an extended model evaluation method that considers not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in hydrologic modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250-m, 500-m, and 1-km digital elevation models) were developed and assessed by three evaluative criteria for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. Moreover, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. A number of parameter sets could result in indistinguishable hydrographs. This result indicates that while making hydrologic models complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty.

An Extended Model Evaluation Method under Uncertainty in Hydrologic Modeling

Giha Lee,Sangkuk Youn,Yeonsu Kim 한국지반환경공학회 2015 한국지반환경공학회논문집 Vol.16 No.5

This paper proposes an extended model evaluation method that considers not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in hydrologic modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250-m, 500-m, and 1-km digital elevation models) were developed and assessed by three evaluative criteria for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. Moreover, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. A number of parameter sets could result in indistinguishable hydrographs. This result indicates that while making hydrologic models complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty.

Analysis of large-scale flood inundation area using optimal topographic factors

Lee Kyoungsang,Lee Daeeop,Jung Sungho,Lee Giha 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.6

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 ․ 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출- 범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 ․ 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 ․ 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 ․ 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다. Recently, the spatiotemporal patterns of flood disasters have become more complex and unpredictable due to climate change. Flood hazard map including information on flood risk level has been widely used as an unstructured measure against flooding damages. In order to product a high-precision flood hazard map by combination of hydrologic and hydraulic modeling, huge digital information such as topography, geology, climate, landuse and various database related to social economic are required. However, in some areas, especially in developing countries, flood hazard mapping is difficult or impossible and its accuracy is insufficient because such data is lacking or inaccessible. Therefore, this study suggests a method to delineate large scale flood-prone area based on topographic factors produced by linear binary classifier and ROC (Receiver Operation Characteristics) using globally-available geographic data such as ASTER or SRTM. We applied the proposed methodology to five different countries: North Korea Bangladesh, Indonesia, Thailand and Myanmar. The results show that model performances on flood area detection ranges from 38% (Bangladesh) to 78% (Thailand). The flood-prone area detection based on the topographical factors has a great advantage in order to easily distinguish the large-scale inundation-potent area using only digital elevation model (DEM) for ungauged watersheds.

Analysis of climate change impact on flow duration characteristics in the Mekong River

Lee Daeeop,Lee Giha,Song Bonggeun,Lee Seungsoo 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.1

본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나 리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: 646,000 km2, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6 월∼11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리 오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타 나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52∼57% 감소하고 갈 수계수 값이 67∼74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다. The purpose of this study is to analyze the Mekong River streamflow alteration due to climate change. The future climate change scenarios were produced by bias corrections of the data from East Asia RCP 4.5 and 8.5 scenarios, given by HadGEM3-RA. Then, SWAT model was used for discharge simulation of the Kratie, the main point of the Mekong River (watershed area: 646,000 km2 , 88% of the annual average flow rate of the Mekong River). As a result of the climate change analysis, the annual precipitation of the Kratie upper-watershed increase in both scenarios compared to the baseline yearly average precipitation. The monthly precipitation increase is relatively large from June to November. In particular, precipitation fluctuated greatly in the RCP 8.5 rather than RCP 4.5. Monthly average maximum and minimum temperature are predicted to be increased in both scenarios. As well as precipitation, the temperature increase in RCP 8.5 scenarios was found to be more significant than RCP 4.5. In addition, as a result of the duration curve comparison, the streamflow variation will become larger in low and high flow rate and the drought will be further intensified in the future.

Comparison of physics-based and data-driven models for streamflow simulation of the Mekong river

Lee Giha,Jung Sungho,Lee Daeeop 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.6

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 ․ 단점을 비교 ․ 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 ․ 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행시계열자료의 변동성을 기억 ․ 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다. In recent, the hydrological regime of the Mekong river is changing drastically due to climate change and haphazard watershed development including dam construction. Information of hydrologic feature like streamflow of the Mekong river are required for water disaster prevention and sustainable water resources development in the river sharing countries. In this study, runoff simulations at the Kratie station of the lower Mekong river are performed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool), a physics-based hydrologic model, and LSTM (Long Short-Term Memory), a data-driven deep learning algorithm. The SWAT model was set up based on globally-available database (topography: HydroSHED, landuse: GLCF-MODIS, soil: FAO-Soil map, rainfall: APHRODITE, etc) and then simulated daily discharge from 2003 to 2007. The LSTM was built using deep learning open-source library TensorFlow and the deep-layer neural networks of the LSTM were trained based merely on daily water level data of 10 upper stations of the Kratie during two periods: 2000~2002 and 2008~2014. Then, LSTM simulated daily discharge for 2003~2007 as in SWAT model. The simulation results show that Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of each model were calculated at 0.9(SWAT) and 0.99(LSTM), respectively. In order to simply simulate hydrological time series of ungauged large watersheds, data-driven model like the LSTM method is more applicable than the physics-based hydrological model having complexity due to various database pressure because it is able to memorize the preceding time series sequences and reflect them to prediction.

Analysis of flood and landslide due to torrential rain in Seoul, Korea on July, 2011

Giha LEE 한국산업응용수학회 2011 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.6 No.2

Spatiotemporal Variation of Erosion and Deposition using the Catchment-scale Soil Erosion Model (CSEM)

Giha Lee 한국토양비료학회 2014 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2014 No.6

한반도 고주파수 지진파 배경잡음과 기상현상과의 상관관계 분석

이기하(Giha Lee),홍태경(Tae-Kyung Hong) 대한지질학회 2019 대한지질학회 학술대회 Vol.2019 No.10

지형학적 인자를 이용한 광역 홍수범람 위험지역 분석

이경상,이대업,정성호,이기하,Lee, Kyoungsang,Lee, Daeeop,Jung, Sungho,Lee, Giha 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.6

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다. Recently, the spatiotemporal patterns of flood disasters have become more complex and unpredictable due to climate change. Flood hazard map including information on flood risk level has been widely used as an unstructured measure against flooding damages. In order to product a high-precision flood hazard map by combination of hydrologic and hydraulic modeling, huge digital information such as topography, geology, climate, landuse and various database related to social economic are required. However, in some areas, especially in developing countries, flood hazard mapping is difficult or impossible and its accuracy is insufficient because such data is lacking or inaccessible. Therefore, this study suggests a method to delineate large scale flood-prone area based on topographic factors produced by linear binary classifier and ROC (Receiver Operation Characteristics) using globally-available geographic data such as ASTER or SRTM. We applied the proposed methodology to five different countries: North Korea Bangladesh, Indonesia, Thailand and Myanmar. The results show that model performances on flood area detection ranges from 38% (Bangladesh) to 78% (Thailand). The flood-prone area detection based on the topographical factors has a great advantage in order to easily distinguish the large-scale inundation-potent area using only digital elevation model (DEM) for ungauged watersheds.