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전국 도시·산지·소하천 돌발홍수예측 시스템 개발 및 정확도 평가
황석환,윤정수,강나래,이동률,Hwang, Seokhwan,Yoon, Jungsoo,Kang, Narae,Lee, Dong-Ryul 한국수자원학회 2020 한국수자원학회논문집 Vol.53 No.3
It is not easy to provide sufficient lead time for flood forecast in urban and small mountain basins using on-ground rain gauges, because the time concentration in those basins is too short. In urban and small mountain basins with a short lag-time between precipitation and following flood events, it is more important to secure forecast lead times by predicting rainfall amounts. The Han River Flood Control Office (HRFCO) in South Korea produces short-term rainfall forecasts using the Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) algorithm that converts radar reflectance of rainfall events. The Flash Flood Research Center (FFRC) in the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) installed a flash flood forecasting system using the short-term rainfall forecast data produced by the HRFCO and has provided flash flood information in a local lvel with 1-hour lead time since 2019. In this study, we addressed the flash flood forecasting system based on the radar rainfall and the assessed the accuracy of the forecasting system for the recorded flood events occurred in 2019. A total of 31 flood disaster cases were used to evaluate the accuracy and the forecast accuracy was 90.3% based on the probability of detection. 유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.
황석환 ( Hwang Seokhwan ),현명숙 ( Hyun Myung Suk ),조요한 ( Cho Yo-han ),원유승 ( Won Yoo Seung ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
본 연구에서는 강수예측자료의 장단점을 보완하여 홍수예보 활용도를 향상시키기 위해 예측 강수 병합 및 재산정 기법을 개발하였다. 이를 위해 홍수예보 활용을 고려한 예측강수 병합 기법 및 수문학적 평가 방법을 선정하고 병합을 통한 강수예측자료의 정확도와 개선정도를 평가하였다. 병합 대상 자료는 강우레이더 기반의 외삽 초단기 자료와 기상청 VDAPS, LDAPS 자료를 사용하였다. 병합 가중치 함수는 등가중, sine 함수와 cosine 함수 조합, hyperbolic tangent 함수 등 5가지 형태를 고려하여 2018년 4개 주요 호우사상이 발생한 13개 중권역 유역을 대상으로 분석하였다. 개별 강수예측 자료 분석에서, 예측 시간에 따라 가용한 예측자료 병합 시 기대 가능한 평균 정확도(상관계수)는 1시간까지 65%, 3시간까지 45% 수준, 최대 정확도는 1시간 83%, 3시간 67%로 나타났다. 예측시간 약 2시간까지는 강우레이더 초단기예측이, 2시간 이후 4시간까지는 VDAPS가, 4시간 이후는 LDAPS가 상대적으로 정량적 정확도가 높게 나타났다. 병합 가중치 함수로 sine 함수와 cosine 함수의 조합 형태의 병합방법이 예측강수 병합을 통한 수문학적 정확도 평가 결과에서 가장 효과적인 것으로 나타났다. 분석 대상 호우 및 유역의 평균 상관계수 0.66, 정규화표준오차 37.8%로 정확도가 가장 높게 나타났고 병합된 강수장은 시간에 따른 유역평균 강수량의 증감(양과 패턴)을 비교적 정확히 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 병합기법을 적용하면 향후 홍수예보 실무자의 예측자료 신뢰도를 높여 줄 것으로 기대된다.