급격히 발전하는 도시지역 및 산업단지의 경우 불투수지역이 대부분이며, 이로 인해 유출이 증가함에 따라 내수침수가 발생할 확률이 높아지고 있다. 도시지역의 유출해석은 대부분 SWMM 모형을 이용하여 강우-유출해석을 수행하고 있으나 이러한 모형은 실제 자연 현상을 해석하는데 한계가 있으며, 모형 자체도 불확실성을 가지고 있어 정확한 유출해석을 하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수를 조사하고 불확실성을 가지는 매개변수를 선정한 후 매개변수의 불확실성 정도를 불확실성 정량화 지수를 이용하여 정량화하였다. 수행 결과 관조도계수의 불확실성이 가장 크며, 유출량에 미치는 영향도 가장 컸다. 그러므로 우수관거 설계 시 관조도계수 추정을 보다 정확히 산정하여야 하며, 불확실성 정도를 예측하여 유출해석에 반영하고, 각 매개변수가 가지는 특성을 파악한다면 내수 침수를 예방하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
급격히 발전하는 도시지역 및 산업단지의 경우 불투수지역이 대부분이며, 이로 인해 유출이 증가함에 따라 내수침수가 발생할 확률이 높아지고 있다. 도시지역의 유출해석은 대부분 SWMM 모형을 이용하여 강우-유출해석을 수행하고 있으나 이러한 모형은 실제 자연 현상을 해석하는데 한계가 있으며, 모형 자체도 불확실성을 가지고 있어 정확한 유출해석을 하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수를 조사하고 불확실성을 가지는 매개변수를 선정한 후 매개변수의 불확실성 정도를 불확실성 정량화 지수를 이용하여 정량화하였다. 수행 결과 관조도계수의 불확실성이 가장 크며, 유출량에 미치는 영향도 가장 컸다. 그러므로 우수관거 설계 시 관조도계수 추정을 보다 정확히 산정하여야 하며, 불확실성 정도를 예측하여 유출해석에 반영하고, 각 매개변수가 가지는 특성을 파악한다면 내수 침수를 예방하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
In the case of rapidly developed urban and industrial complex, the most area becomes impervious, which causes the increasing runoff and high probability of flooding. SWMM model has been widely used to calculate stormwater runoff in urban areas, however, the model is limited to interpreting the actua...
In the case of rapidly developed urban and industrial complex, the most area becomes impervious, which causes the increasing runoff and high probability of flooding. SWMM model has been widely used to calculate stormwater runoff in urban areas, however, the model is limited to interpreting the actual natural phenomenon. It has the uncertainty in the model structure, so it is difficult to calculate the accurate runoff from the urban basin. In this study, the model parameters were investigated and uncertainty was quantified using Uncertainty Quantification Index (UQI). As a result, pipe roughness coefficient has the largest total uncertainty and largest effect on the total runoff. Therefore, when the stormwater pipe network is designed, pipe roughness coefficient has to be calibrated accurately. The quantified uncertainty should be considered in the runoff calculation. It is recommended to understand the characteristics of each parameter for the prevention and mitigation of urban flood.
In the case of rapidly developed urban and industrial complex, the most area becomes impervious, which causes the increasing runoff and high probability of flooding. SWMM model has been widely used to calculate stormwater runoff in urban areas, however, the model is limited to interpreting the actual natural phenomenon. It has the uncertainty in the model structure, so it is difficult to calculate the accurate runoff from the urban basin. In this study, the model parameters were investigated and uncertainty was quantified using Uncertainty Quantification Index (UQI). As a result, pipe roughness coefficient has the largest total uncertainty and largest effect on the total runoff. Therefore, when the stormwater pipe network is designed, pipe roughness coefficient has to be calibrated accurately. The quantified uncertainty should be considered in the runoff calculation. It is recommended to understand the characteristics of each parameter for the prevention and mitigation of urban flood.
본 연구에서는 도시유역의 강우에 따른 유출해석에 자주 사용되는 SWMM 모형 매개변수의 불확실성 분석을 수행하고, 매개변수의 불확실성이 유출계산에 미치는 영향을 불확실성 정량화 지수를 이용하여 계산하였다.
제안 방법
도시유역의 유출해석에 사용되는 SWMM 모형의 매개변수 중 6개(유역폭, 불투수면적비율(%), 투수 및 불투수유역 조도계수, CN, 관조도계수)를 대상으로 불확실성 분석을 수행하였다. 매개변수별 불확실성 분석을 위해 베타분포를 적용하여 Monte Carlo Sampling 기법으로 각 각 100개의 자료 추출을 수행하였다.
이러한 피해를 막고 효율적인 도시홍수방어시스템을 설계하기 위해서는 정확한 강우-유출 모형의 해석이 필요하지만 실제 자연 현상을 해석하는데 많은 불확실성이 존재한다. 자료 측정, 모형구조, 모형 매개변수 등 다양한 형태의 불확실성이 존재하지만, 본 연구에서는 모형의 매개변수들이 가지는 불확실성 분석을 수행하고, 불확실성 정량화 지수를 제안하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상지역인 가산1 빗물펌프장 유역은 서울시 금천구 가산동에 위치하고 있으며, 0.48 km2의 유역면적을 차지하고 있다. 또한, 전체유역면적 중 공업지역이 73%로 대부분을 차지하고 있으며, 기타 상업지역 등이 27%를 차지하는 대표적인 공업지역이다.
이론/모형
도시유역의 유출해석에 사용되는 SWMM 모형의 매개변수 중 6개(유역폭, 불투수면적비율(%), 투수 및 불투수유역 조도계수, CN, 관조도계수)를 대상으로 불확실성 분석을 수행하였다. 매개변수별 불확실성 분석을 위해 베타분포를 적용하여 Monte Carlo Sampling 기법으로 각 각 100개의 자료 추출을 수행하였다. 또한 매개변수 불확실성이 유출의 변화에 미치는 영향을 분석하기 위해 불확실성 정량화 지수를 제안하고, 변화의 비율과 변화의 방향 및 경향을 계산하였다.
2(a)와 같이 나타내었다. 본 연구에서는 SWMM 모형을 이용하여 유출해석을 수행하였다. 가산1 빗물펌프장 SWMM 모형 우수관 관망도는 Fig.
성능/효과
그 결과 투수 및 불투수유역의 조도계수와 관조도계수의 불확실성이 다른 매개변수들에 비해 크게 계산되어 조도계수 값의 결정이 어려운 것을 알 수 있었으며, 불확실성 정량화 지수를 계산한 결과 관조도계수가 가장 크고 CN값이 가장 작은 것으로 계산되었다. 계산결과, 유역폭,불투수면적비율, CN값은 매개변수 값이 증가할수록 총유출량도 증가하였으며, 이 중 CN값의 변화에 따른 총 유출량 증가량은 매개변수 증가량을 알면 거의 정확히 결정이 가능한 것으로 불확실성 정량화 지수가 계산되어 불확실성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 그러나 투수 및 불투수유역 조도계수, 관조도계수는 매개변수 값이 커지면 총유출량이 감소하는 것으로 나타났으며, 이중 관조도계수의 변화에 따라 총 유출량의 변화를 결정하는 것이 가장 불확실한 것으로 계산되었다.
그 결과 투수 및 불투수유역의 조도계수와 관조도계수의 불확실성이 다른 매개변수들에 비해 크게 계산되어 조도계수 값의 결정이 어려운 것을 알 수 있었으며, 불확실성 정량화 지수를 계산한 결과 관조도계수가 가장 크고 CN값이 가장 작은 것으로 계산되었다. 계산결과, 유역폭,불투수면적비율, CN값은 매개변수 값이 증가할수록 총유출량도 증가하였으며, 이 중 CN값의 변화에 따른 총 유출량 증가량은 매개변수 증가량을 알면 거의 정확히 결정이 가능한 것으로 불확실성 정량화 지수가 계산되어 불확실성이 매우 낮은 것으로 나타났다.
계산결과, 유역폭,불투수면적비율, CN값은 매개변수 값이 증가할수록 총유출량도 증가하였으며, 이 중 CN값의 변화에 따른 총 유출량 증가량은 매개변수 증가량을 알면 거의 정확히 결정이 가능한 것으로 불확실성 정량화 지수가 계산되어 불확실성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 그러나 투수 및 불투수유역 조도계수, 관조도계수는 매개변수 값이 커지면 총유출량이 감소하는 것으로 나타났으며, 이중 관조도계수의 변화에 따라 총 유출량의 변화를 결정하는 것이 가장 불확실한 것으로 계산되었다. 매개변수 불확실성도 관조도계수가 가장 컸으므로, 도시유역의 유출 계산에 가장 큰 불확실성을 야기하는 매개변수는 관조도계수인 것으로 나타났다.
후속연구
매개변수 불확실성도 관조도계수가 가장 컸으므로, 도시유역의 유출 계산에 가장 큰 불확실성을 야기하는 매개변수는 관조도계수인 것으로 나타났다. 그러므로 향후 불확실성이 큰 매개변수를 결정하는 데 보다 주의를 기울여야 할 것이며, 이를 이용하여 도시홍수저감 계획을 수립한다면, 내수 침수를 예방하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
모형의 유출 해석 정확성을 높이기 위해 중요한 요소는 무엇인가?
모형의 유출 해석 정확성을 높이기 위해 모형에 입력되는 강우량, 우수관의 특성, 유역 특성 등의 자료가 정확히 입력되어야 하는 것이 우선 중요한 요소이며, 또한 관의 조도계수, 유출계수 등과 같은 모형의 매개변수 추정이 적절하게 이루어져야 한다. 이러한 요소를 정확하게 갖춘 모형을 적용하여 계산한 유출량은 유역 내 홍수 저감 시설의 용량을 결정하는 기준이 되며, 저류지나 빗물펌프장을 운영하는 기본 정보가 된다.
SWMM 모형을 이용한 도시지역의 유출해석시 한계점은 무엇인가?
급격히 발전하는 도시지역 및 산업단지의 경우 불투수지역이 대부분이며, 이로 인해 유출이 증가함에 따라 내수침수가 발생할 확률이 높아지고 있다. 도시지역의 유출해석은 대부분 SWMM 모형을 이용하여 강우-유출해석을 수행하고 있으나 이러한 모형은 실제 자연 현상을 해석하는데 한계가 있으며, 모형 자체도 불확실성을 가지고 있어 정확한 유출해석을 하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수를 조사하고 불확실성을 가지는 매개변수를 선정한 후 매개변수의 불확실성 정도를 불확실성 정량화 지수를 이용하여 정량화하였다.
도시유역의 유출해석 시 영향을 미치는 매개변수들의 불확실성을 정량화하기 위한 연구들은 무엇이 있는가?
그러므로 도시유역의 유출해석 시 영향을 미치는 매개변수들의 불확실성을 정량화하기 위한 연구들이 다수 수행되었다. 불확실성 분석에 관한 연구를 살펴보면 Joo and Park(2013)은 SWMM 모의 시 입력변수들의 불확실성에 따른 유출 결과를 통하여 민감도 분석을 수행하였으며, Park(2009)은 위험도 평가 시 하중과 저항 각각의 요소들의 불확실성 해석과 이에 따른 위험도-안전계수 관계를 구하는 방법을 살펴보고 이러한 기법을 시험유역의 우수관 설계에 적용하였다. Yu et al. (2011)은 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출모형을 선택하고 직접산정이 불가능하거나 불확실성을 포함한 유출관련 매개변수 4개, 유사유출관련 매개변수 5개 총 9개의 매개변수를 선택하여 다중최적화 기법인MOSCEM을 이용하여 매개변수를 동시에 보정한 경우에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 예측결과의 불확실성을 평가하였다.
참고문헌 (18)
Dawdy, D.R., and O'Donnell, T. (1965). "Mathematical Models of Catchment Behavior" J. of the Hydraulic Division, Proceedings of the ASCE, pp. 123-136.
EPA(2010). Storm Water Management Model User's Manual Version 5.0
Joo, J.G., and Park, S.A. (2013). Uncertainty Analysis of SWMM Input Parameters, Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 2013, No. 11, pp.517-522.
Jung, D.H. (2011). The optimal design of water distribution systems considering uncertainties and development of hybrid harmony search using machine learning(C4.5), Korea University School of Civil, Environmental and Architectural Engineering, Master's thesis
Jung, Y.H., Yeo, K.D., Kim, S.Y., and Lee, S.O. (2013). The Effect of Uncertainty in Roughness and Discharge on Flood Inundation Mapping, Korean Society of Civil Engineers, Vol. 33, No. 3, pp. 937-945.
Kim, B.S., Kim, B.K., and Kim, H.S. (2009). Parameter Sensitivity Analysis of VfloTM Model In Jungnang basin, Korean Society of Civil Engineers, Vol. 29, No. 6, pp. 503-512.
Kim, M.M., Chao, W.C., and Heo, J.H. (1995). Analyses of Uncertainty and Risk-Safety Factor Curve of Storm Sewer Systems, Korean Society of Civil Engineers, Vol. 15, No. 5, pp. 1323-1332.
Koo, J.H. (2005). Improvement of PCSWMMApplicability for Runoff and Water Quality Analysis on Urban Drainage, Kyonggi University School of Department of Civil Engineering, Master's thesis.
Lee, J.H., Song, Y.H., and Jo, D.J. (2013). Determination of Optimal Locastions of Urban Subsurface Storage considering SWMM Parameter Sensitivity, Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 13, No. 4, pp. 295-301.
Ning, Sun., Bongghi, Hong., and Myrna, Hall. (2013). Hydrological processes, Published online in Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com) : Assessment of the SWMM model uncertainties within the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) framework for a high-resolution urban sewershed
Oh, K.C. (1998). Uncertainty analysis of rainfall-runoff model through parameter estimation, Seoul University School of Department of Civil Engineering, Ph.D. Thesis.
Park, G.R. (2012). Sensitive Analysis of Parameters for Urban Sewer Network Using SWMM Simulation Model, Daejin University School of Department of Civil Engineering, Master's thesis.
Park, J.A. (2009). Risk Evaluation and Uncertainty Analysis in Urban Sewer System, Daejin University School of Department of Civil Engineering, Master's thesis.
Qaisi (1985). Uncertainty analysis of stream dissolved oxygen models. Ph.D.thesis.U. of Michigan Ann Arbor. PP. 234.
Rogers, C.C.M., Beven, K.J.E. Morris, M., and Anderson, M.G. (1985). "Sensitivity Analysis, Calibration and Predictive Uncertainty of the Institute of Hydrology Distributed Model" Journal of Hydrology, Vol. 81, pp. 179-191.
Sharifan, R.A., Roshan, A., Aflatoni, M., Jahedi, A., and Zolghadr, M. (2010). Procedia Social and Behavioral Sciences 2 : Uncertainty and Sensitivity Analysis of SWMM Model in Computation of Manhole Water Depth and Subcatchment Peak Flood
Wei, S.B. (2012). Sensitivity Analysis of SWMM Model for Urban Flood Forecasting, Chonnam University School of Department of Civil Engineering, Master's thesis.
Yu, W.S., Lee, G.H., Park, C.H., Lee, B.H., and Jung, K.S. (2011). Analysis of Rainfall-Sediment Yield-Runoff Prediction Uncertainty due to Propagation of Parameter Uncertainty, Korea Water Resources Association, pp. 282-286.
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