최적모의기법과 연계한 도시유출모형의 정확도 개선|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to improve the accuracy of the urban runoff and drainage network analysis by using the observed water level in the drainage network. To do this, sensitivity analysis for major parameters of SWMM (Storm Water Management Model) was performed and parameters were calibrated. The sensitivity of the parameters was the order of the roughness of the conduit, the roughness of the impervious area, the width of the watershed, and the roughness of the pervious area. Six types of scenarios were set up according to the number and types of parameter considering four parameters with high sensitivity. These scenarios were applied to the Seocho-3/4/5, Yeoksam, and Nonhyun drainage basins, where the serious flood damage occurred due to the heavy rain on 21 July, 2013. Parameter optimization analysis based on PEST (Parameter ESTimation) model for each scenario was performed by comparing observed water level in the conduits. By analyzing the accuracy of each scenario, more improved simulation results could be obtained, that is, the maximum RMSE (Root Mean Square Error) could be reduced by 2.41cm and the maximum peak error by 13.7%. The results of this study will be helpful to analyze volume of the manhole surcharge and forecast the inundation area more accurately.

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참고문헌 (Reference)

1 강태욱, "집합체 혼합진화 알고리즘을 이용한 도시유역 홍수유출 모형의 자동 보정에 관한 연구" 한국수자원학회 45 (45): 15-27, 2012

2 노성진, "병렬 PEST를 이용한 분포형 수문모형의 매개변수 추정:레이더 및 지상 강우 자료 영향 비교" 한국수자원학회 46 (46): 1041-1052, 2013

3 Liu, Y. B., "WetSpa extension, a GIS-based hydrologic model for flood prediction an watershed management documentation and user manual" department of hydrology and hydraulic engineering, Vrije Universiteit Brussel 2004

4 Yoon, Y. N., "Urbanization impact assessment using SWMM" Urban Flood Disaster Management Research Center 2004

5 Joo, J. G., "Uncertainty analysis of SWMM input parameters" 220-220, 2013

6 Mays, L. M., "Stormwater collection system design handbook" McGraw-hill 2001

7 EPA, "Storm water management model user's manual version 5.0" 2010

8 Ministry of Pubic Safety and Security, "Statistical yearbook of natural disaster 2015" 2016

9 정건희, "SWMM 모형 매개변수의 불확실성 정량화 지수 산정" 한국수자원학회 48 (48): 105-114, 2015

10 Bahremand, A., "Predictive analysis and simulation uncertainty of a distributed hydrological model" EWRA 24 (24): 2869-2880, 2010