하천수위의 단기 예측을 위한 수위 및 강우량 계측정보의 활용 = Use of Gauged Water Level and Precipitation Data to Predict Short Term Water Level Changes

국문 초록 (Abstract)

최근 태풍 및 집중호우에 의한 하천범람 및 홍수재해가 지구환경 변화에 따른 이상기후로 자주 발생하고 있으 며그 대책들 중 가장 최선의 대책은 정확한 홍수위 예측을 통하여 실시간적 관점으로 접근하여 잠재적 홍수 피해 를 저감하는 것이 중요하다. 대상유역으로는 섬진강의 제 1지류인 오수천 유역을 선정하였으며, 최적화된 매개변 수를 산정하기 위하여 2006년부터 홍수통제소에서 실시간으로 제공되고 있는 수위관측소와 우량관측소의 10분 자료를 활용하였다. 이러한 목적에 따라 유역평균 시 강우자료와 예측지점의 시 수위자료를 이용하는 경우 (Case1), 유역평균 10분 강우자료와 예측지점의 10분 수위자료를 이용한 경우(Case2), 우량관측소 각 지점의 시 강우자료와 예측지점의 시 수위자료를 이용한 경우(Case3), 우량관측소 각 지점의 10분 강우자료와 예측지점의 10분 수위자료를 이용하한 경우(Case4)의 4가지 방법으로 다중선형회귀 모형을 구성하여 매개변수를 산정하고, 산정된 매개변수를 이용하여 검증 사상에 적용하여 매개변수의 적용성에 대한 검증을 실시하였다. 모의 결과 10 분 간격의 자료를 사용하고 면적 평균강우를 사용하는 방법이 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 이를 통하여 간편하게 확인 가능한 자료를 이용하여 실시간으로 오수천 유역의 오수 지점에 대한 수위를 예측 할 수 있었으 며, 이를 토대로 홍수 예보시 충분한 선행시간을 확보하여 하천의 홍수범람으로 인한 대상 유역 인근 주민들의 생명과 재산의 보호와 피해를 줄이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 국문초록
• Ⅰ. 서론
• 1. 연구의 배경 및 필요성
• 2. 연구의 목적
• Ⅱ. 이론적배경
• 1. 다중회귀분석에 대한 이론적 배경
• 2. 개발 모형에 대한 검증
• Ⅲ. 연구 대상유역
• 1. 대상유역 일반현황
• 2. 대상유역 수위 및 강우자료의 수집
• Ⅳ. 하천수위의 단기예측 모형의 구축 및 결과
• 1. 하천수위의 단기예측 모형의 구성 방법
• 2. 수위예측을 위한 회귀계수의 산정
• 3. 모형을 이용한 단기예측 결과
• 4. 각 방법별 모형의 검증
• Ⅴ. 결론
• References
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 김형산, "홍수기 소양천 유역의 단위유량도 선정" 위기관리 이론과 실천 9 (9): 103-116, 2013

2 김주철, "찌타룸 유역의 수해 방재를 위한 강우-유출 모의 및 확률론적 예측" 위기관리 이론과 실천 7 (7): 99-108, 2011

3 최승용, "실시간 수위 예측을 위한 다중선형회귀 모형의 비교" 대한토목학회 32 (32): 9-20, 2012

4 Lim, Yun Soo., "The Forecasting a High Water Level of Downstream at The Stage Table PF UP Stream for the Take Advantage" Kangwon National University 2010

5 Yoon, K. H., "The Flood Forecasting Model for the In-do Brdg. by the Multi-Regression Analysis between the Water-level and the Influence Parameters" 27 (27): 55-69, 1994

6 Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement., "The Flood Alert System in Urban Area" Urban Flood Disaster Management Research Center 2009

7 Tao, P. C., "Stochastic Forecasting Models of Reservoir Inflows for Daily Operation, Ⅰ" Model Development and Application to Rough River Reservoir Inflows. Purdue University 1975

8 변성준, "Smart Water Grid 기술 도입을 위한 지방자치단체 물 정책 개선방향 연구 : 인천광역시 물 시범도시 사업을 중심으로" 위기관리 이론과 실천 9 (9): 27-42, 2013

9 Mousavi, S. J., "Inferring Operating Rules for Reservoir Operations Using Fuzzy Regreession and ANFIS" 158 (158): 1064-1082, 2007

10 Han River Flood Control Office., "Improvement to Flood Forcasting Program for Major Branch. Korea Institute of Construction Technology" Korea Institute of Construction Technology 2005

11 Jamieson, D. G., "Hydrologic Forecasting with Sequential Deterministic and Stochastic Stages" Tucson 1972

12 Son, M. W., "Forecasting of Flood Stage Using Neural Networks and Regression Analysis" 23 (23): 147-155, 2003

13 Huynh Ngoc Phien., "Flood Forecasting for the Upper Reach of the Red River Basin, North Vietnam" 29 (29): 267-272, 2003

14 Zahraie, B., "Development of Reservoir Operation Policies Considering Variable Agricultural Water Demands" 36 (36): 4980-4987, 2009

15 Keefer, T. N., "Comparison of Linear Systems and Finite Difference Flow Routing Techniques" 12 (12): 997-1006, 1976

16 Kim, Bum Jun., "Comparative Study of Storage Function and SSARR Models for the Flood Hydrograph Forecasting of a Miho Stream" Inha University 2007

17 Yoon, Y. N., "A Multiple Regression Model for the Estimation of Monthly Runoff from Ungaged Watersheds" 24 (24): 71-81, 1991

18 Natale, L., "A Constrained Parameter Estimation Technique for Linear Models in Hydrology" Institute of Hydraulics, University of Pavia 1974