도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 대상지역은 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 $7.4km^2$이며 맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하고 6 m 격자크기에 대해 침수모의가 가능하도록 모델을 구축하였다. 모델 적용성 평가를 위해 분석기간은 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 모델 정확도를 평가하기 위해 침수피해가구 현황을 이용하여 POD를 분석한 결과 각각 0.61과 0.57의 정확도를 보였다. 개발된 모형은 강우시나리오에 따른 침수취약지역 추정과 실시간 침수예측을 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 대상지역은 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 $7.4km^2$이며 맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하고 6 m 격자크기에 대해 침수모의가 가능하도록 모델을 구축하였다. 모델 적용성 평가를 위해 분석기간은 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 모델 정확도를 평가하기 위해 침수피해가구 현황을 이용하여 POD를 분석한 결과 각각 0.61과 0.57의 정확도를 보였다. 개발된 모형은 강우시나리오에 따른 침수취약지역 추정과 실시간 침수예측을 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Population congestion and increasing porosity caused by urbanization and increasing rainfall intensity are the main reasons for urban inundation damage. In order to reduce the damage to urban flooding, it is necessary to take a inundation analysis model that can be considered the topographic impact ...
Population congestion and increasing porosity caused by urbanization and increasing rainfall intensity are the main reasons for urban inundation damage. In order to reduce the damage to urban flooding, it is necessary to take a inundation analysis model that can be considered the topographic impact (i.e., building and road) and simulate the detailed inundation areas. In this study, Grid based Inundation Analysis Model (GIAM) is developed using a two-dimensional shallow water equations. The study area is Gangnam basin, with a surface area of $7.4km^2$, which includes 5 drainage areas such as Nonhyun, Yeoksam, Seocho 1, 2, and 3. EPA SWMM5 is used for simulating the overflows at each manhole. GIAM model is constructed to allow for simulating a inundation area with 6 m grid size. The inundation analysis is conducted in two heavy rainfall events (Sep. 21, 2010 and July 27, 2011) for the model evaluation. The accuracy of the simulated inundation area is calculated 0.61 and 0.57 at POD index using the historical flooded area report. The developed model will be used as a tool for analyzing the flood prone areas based on rainfall scenario, and a tool for predicting the detailed inundation area in the real-time.
Population congestion and increasing porosity caused by urbanization and increasing rainfall intensity are the main reasons for urban inundation damage. In order to reduce the damage to urban flooding, it is necessary to take a inundation analysis model that can be considered the topographic impact (i.e., building and road) and simulate the detailed inundation areas. In this study, Grid based Inundation Analysis Model (GIAM) is developed using a two-dimensional shallow water equations. The study area is Gangnam basin, with a surface area of $7.4km^2$, which includes 5 drainage areas such as Nonhyun, Yeoksam, Seocho 1, 2, and 3. EPA SWMM5 is used for simulating the overflows at each manhole. GIAM model is constructed to allow for simulating a inundation area with 6 m grid size. The inundation analysis is conducted in two heavy rainfall events (Sep. 21, 2010 and July 27, 2011) for the model evaluation. The accuracy of the simulated inundation area is calculated 0.61 and 0.57 at POD index using the historical flooded area report. The developed model will be used as a tool for analyzing the flood prone areas based on rainfall scenario, and a tool for predicting the detailed inundation area in the real-time.
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문제 정의
본 연구에서는 천수방정식을 지배방정식으로 이용하는 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 4방향에 대한 지표흐름을 모의하며 건물은 불투과벽으로 가정하여 연산과정에서 배제되도록 하여 연산시간을 단축하고자 하였다.
이러한 측면에서 현재 사용되고 있는 XP SWMM 모델 등의 상용모델은 격자수의 제한, 실시간 운영의 한계, 사용비용 발생 등에서 어려움이 있다. 본 연구에서는 천수방정식을 지배방정식으로 이용하여 고해상도 격자기반의 침수심을 모의하고 실시간 운영을 위해 리눅스(Linux)환경에서 구동이 가능한 격자기반 침수해석모델(Grid based Inundation Analysis Model; GIAM) 모델을 개발하고자 한다.
공간지형자료는 DBM (Digital Building Model)과 토지피복도(Land Cover Map)가 ASCII 형태로 입력된다. 통상 내수배제불량으로 인한 도시침수는 단층건물 이상의 침수심이 발생하지 않으므로 DBM 자료를 구축하는 과정에서 연산시간 단축을 위해 건물을 제외한 유효격자에 대해서 모의가 가능하도록 개발하였다. 속성자료는 지표조도계수 산정을 위해 토지피복항목별 조도계수에 대한 표(Lookup table)와 맨홀 위치정보가 입력된다.
가설 설정
1) 지표면 흐름과정에서 침수유량은 저류공간이 남아있는 맨홀로 재 유입되지 않는다.
5) 모의시간 단축을 위해 건물을 불투과지역으로 가정하여 건물에 해당하는 격자는 연산과정에서 제외된다.
제안 방법
6은 10분 단위 시계열 유역평균강우량과 맨홀 월류량을 도시한 것이다. 2010년과 2011년 호우사례에 대한 6시간 최대강우량을 분석하였으며 시작시점은 각각 9월 21일 12:20, 7월 27일 04:00이다. 모의기간은 각 시점 기준 6시간이다.
대상지역 내 맨홀 수는 2,065개이다. 2차원 침수모의결과의 출력시간간격은 가변적으로 설정할 수 있으나 처리시간, 저장공간, 분석의 효율성 등을 감안하여 600초 (10분)으로 설정하였다. 전체 도메인의 격자수는 392,667개 (803×489)이며 대상지역 내 격자수는 205,572개, 건물을 제외한 유효격자수는 147,817개이다.
본 연구에서는 천수방정식을 지배방정식으로 이용하는 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 4방향에 대한 지표흐름을 모의하며 건물은 불투과벽으로 가정하여 연산과정에서 배제되도록 하여 연산시간을 단축하고자 하였다. 또한 실시간 침수지역 예측에 활용하기 위해 리눅스 환경에서 운영되도록 모델링하였다.
강우에 따른 시간대별 침수심 발생 양상을 확인하기 위해 Fig. 8과 같이 침수심-침수면적-모의시간(Depth-Area-Time; DAT) 곡선을 작성하였다. 2010년 호우에서 모의시작 1시간 동안 침수심은 발생하지 않고 2시간 이후에는 0.
물리적으로는 중심격자와 8방향 격자의 수위차를 고려해서 흐름을 모의하는 것이 타당하다. 다만, 본 연구에서는 격자크기가 6 m의 고해상도이고 모형의 간결화 및 연산시간 단축을 고려하여 Fig. 2와 같이 동서남북의 4방향에 대해서 다중흐름을 모의하도록 모델을 설계하였다.
4방향에 대한 지표흐름을 모의하며 건물은 불투과벽으로 가정하여 연산과정에서 배제되도록 하여 연산시간을 단축하고자 하였다. 또한 실시간 침수지역 예측에 활용하기 위해 리눅스 환경에서 운영되도록 모델링하였다. 모델의 적용성을 평가하기 위해 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 7.
맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하였다. 유역유출은 RUNOFF 블록의 비선형 저류방정식, 관로흐름은 EXTRAN 블록의 동역학적 홍수추적법을 이용하여 모의하였다.
또한 실시간 침수지역 예측에 활용하기 위해 리눅스 환경에서 운영되도록 모델링하였다. 모델의 적용성을 평가하기 위해 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 7.4 km2에 대해 6 m 공간해상도의 상세침수해석이 가능하도록 모델을 구축하였다. 대상지역 내 격자수는 205,572개, 건물을 제외한 유효격자수는 147,817개이며 리눅스 환경에서 모의시간 6시간 기준으로 EPA SWMM5는 약 7분, GIAM은 전후처리시간을 포함한 경우 약 173분 소요되었다.
1 sec로 짧게 설정하였다. 모의시간간격마다 침수심은 갱신되며 모의시간이 출력조건을 만족할 경우 모의시간별 침수심을 출력하도록 설계하였다. 마지막으로 모의시간별 침수심 자료로부터 전체 모의기간동안의 격자별 최대 침수심이 산정된다.
모의기간, 모의시간간격, 이미지 자료에서 좌하단 기준좌표, 격자크기, 이미지 자료의 X, Y 방향에 대한 격자 수, 총 토지피복 형태 수, 맨홀 수, 모의기간동안 맨홀 월류량 종거 수, 맨홀 월류량 자료의 시간간격, 출력자료의 시간간격을 텍스트파일 형태로 작성하면 모형에서 지정된 값을 읽어서 모의하게 된다. 사례분석을 위한 모의시간은 6시간, 모의시간간격은 격자 크기가 6 m 임을 고려하여 모델이 안정적으로 수렴될 수 있도록 0.1초로 설정하였다. 대상지역 내 맨홀 수는 2,065개이다.
m로 나타났다. 침수모의과정에서 연산시간 단축을 위해 건물을 불투과벽으로 가정하여 건물에 해당하는 격자에 대해서는 침수모의를 수행하지 않도록 모델을 설계하였다. 수치지도 건물레이어(Fig.
4(c)와 같다. 토지피복도는 환경부에서 작성한 5 m 해상도의 중분류 토지피복도로부터 6 m로 리샘플링하여 구축하였다. 대상지역에는 주거지(residence), 상업지역(commerce), 교통지역(road), 공공시설지역(public facilities), 밭(farm land), 활엽수림(broadleaf forest), 침엽수림(coniferous forest), 혼효림(mixed forest), 초지(grassland), 나지(bare land)의 10가지 토지피복형태가 존재한다.
대상 데이터
6 m 격자단위의 2차원 침수모의를 위해서 동일한 격자의 DSM (Digital Surface Model)과 토지피복도(Land Cover Map)가 필요하다. DSM 자료는 Yi et al. (2012)가 2009년 국토지리정보원에서 구축한 평균점밀도 2.5 pt/m2의 항공 LiDAR 자료로부터 생산한 DBM (Digital Building Model)자료를 이용하였다. DBM은 통상 DSM에서 식생을 제외한 지형과 건물에 대한 표고정보를 갖는다.
GIAM 모델 적용 및 검증을 위해 서울지역에 심각한 침수 피해를 유발한 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 유역평균강우량에 대한 강우지속시간별 최대누적강우량은 Fig.
4 km2에 대해 6 m 공간해상도의 상세침수해석이 가능하도록 모델을 구축하였다. 대상지역 내 격자수는 205,572개, 건물을 제외한 유효격자수는 147,817개이며 리눅스 환경에서 모의시간 6시간 기준으로 EPA SWMM5는 약 7분, GIAM은 전후처리시간을 포함한 경우 약 173분 소요되었다. 분석기간은 서울에 심각한 침수피해를 초래한 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일의 6시간 최대강우량이 발생한 기간을 선정하였다.
1초로 설정하였다. 대상지역 내 맨홀 수는 2,065개이다. 2차원 침수모의결과의 출력시간간격은 가변적으로 설정할 수 있으나 처리시간, 저장공간, 분석의 효율성 등을 감안하여 600초 (10분)으로 설정하였다.
대상지역 면적은 7.4 km2이며 각 배수분구별 면적은 논현 1.8 km2, 역삼 1.9 km2, 서초3 1.8 km2, 서초4 1.1 km2, 서초5 0.8 km2이다. 대상지역 내에는 서초와 사평 빗물펌프장이 위치하고 있으며, 모두 반포천을 통해 방류한다.
유역유출은 RUNOFF 블록의 비선형 저류방정식, 관로흐름은 EXTRAN 블록의 동역학적 홍수추적법을 이용하여 모의하였다. 대상지역에 적용된 맨홀 수는 2,065개이다. Fig.
서울시는 배수체계특성을 고려하여 서울지역을 239개 배수분구로 구분하여 배수시스템을 관리하고 있다. 본 연구에 서는 강남역 일대에 대해 GIAM 모델의 적용성을 평가하기 위해 Fig. 3에 도시된 논현(NH), 역삼(YS), 서초3(SC3), 서초4(SC4), 서초5(SC5) 배수분구를 대상지역으로 선정하였다. 강남역 주변은 강남대로와 테헤란로가 교차하고, 주거지역과 상업지역이 밀집한 서울의 대표적인 도심지역이며, 주변 지역에 비해 상대적으로 저지대이고 복잡한 하수관망을 가지고 있어 집중호우로 인한 침수위험이 높은 지역이라 할 수 있다.
대상지역 내 격자수는 205,572개, 건물을 제외한 유효격자수는 147,817개이며 리눅스 환경에서 모의시간 6시간 기준으로 EPA SWMM5는 약 7분, GIAM은 전후처리시간을 포함한 경우 약 173분 소요되었다. 분석기간은 서울에 심각한 침수피해를 초래한 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일의 6시간 최대강우량이 발생한 기간을 선정하였다.
전체 도메인의 격자수는 392,667개 (803×489)이며 대상지역 내 격자수는 205,572개, 건물을 제외한 유효격자수는 147,817개이다.
데이터처리
침수모의결과의 정확도 평가를 위해 Fig. 3에 도시한 침수 피해가구 이력을 이용하여 탐지율(Probability of Detection; POD) 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 건물레이어에 해당 하는 격자에 대해서는 침수모의를 수행하지 않기 때문에 실질적으로 가구단위로 정확도를 평가하는 것은 어려움이 있다.
이론/모형
마찰계수를 포함하는 유량과 수위에 대한 관계식은 Eq. (5)의 Manning 식이 이용된다. n는 Manning 조도계수이다.
Eq. (8)의 수심을 구하기 위해 양해법의 중앙차분법을 적용하였다.
모의기간은 각 시점 기준 6시간이다. 매개변수는 Choi et al. (2015)에서 추정된 결과를 이용하였다. 두 호우사 례에 대해 전체 2,065개 맨홀 중 월류량이 발생한 맨홀은 각각 64개 (3.
1차원 관망해석을 통해 월류량이 발생한 맨홀이 위치한 격자로부터 인접격자로 물을 확산시키기 위해서는 연속방정식과 운동량방정식이 필요하다. 본 연구에서는 x, y방향에 대한 천수방정식을 이용하였으며 관계식은 Eqs. (1)~(3)과 같다.
맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하였다. 유역유출은 RUNOFF 블록의 비선형 저류방정식, 관로흐름은 EXTRAN 블록의 동역학적 홍수추적법을 이용하여 모의하였다. 대상지역에 적용된 맨홀 수는 2,065개이다.
조도계수는 토지피복항목별로 look-up table로 입력되며 Lee et al. (1996)이 제안한 기준을 고려하여 Table 2와 같이 적용하였다.
2차원 확산모델을 이용하여 침수 해석을 할 경우 연산시간이 중요한 이슈가 된다. 특히 대상지역의 격자수가 많을 경우 음해법으로 구성된 방정식을 수치해석기법을 이용하여 해를 구하는 것은 연산시간이 상당히 소요되므로 본 연구에서는 Choi and Han (2004)가 적용한 방법과 같이 양해법의 중앙차분법을 적용하였다. 추가적으로 해의 안정성을 위해 모의시간간격을 0.
성능/효과
2) 침수유량은 건물과 지하도 등의 지하공간으로 유입이나 증발 등으로 인해 손실되지 않는다.
3) 강한 강우가 발생할 경우 일부 강우량은 직접적으로 지표면흐름을 유발할 수 있으나 1차원 관망흐름과정에서 유효강우량에 의한 모든 유역유출량은 맨홀로 유입되어 월류량이 모의됨으로 강우로 인한 직접적인 지표흐름은 발생하지 않는다.
4) 단일 격자는 동일한 수문특성을 갖고 격자형태는 정방형이다.
5와 같다. 6시간 동안 1시간 최대강우량을 제외하고 2010년 호우가 2011년에 비해 강우량이 많이 발생한 것으로 나타났다. MLTMA (2011)의 확률강우량 산정 결과에 따르면 2010년 호우는 지속기간 3, 4시간에서 각각 50년, 100년 빈도를 초과하고 2011년 호우는 3, 4시간에서 20년 빈도, 5시간에서 30년 빈도를 초과한다.
2010년과 2011년의 침수피해가구 수는 각각 118, 351가구이며 버퍼영역 내에 침수가 발생한 경우는 각각 72가구와 200가구로 나타났다. POD 최대값은 1.0이며 2010년과 2011년에 대해 POD를 산정한 결과 0.61과 0.57의 정확도를 갖는다고 할 수 있다. 현재의 결과는 강우에 의한 직접적인 지표흐름을 고려하지 않고 맨홀 월류량만으로 침수모의를 수행한 결과이므로 지표면의 침수지역이 과소하게 모의되었다고 할 수 있으나 반대로 침수유량의 손실을 고려하지 않음으로 인한 과대추정의 가능성도 있으므로 향후 복합적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
92 m3/s 발생하며 지체시간은 대략 20~30분이다. 강우의 시간적 특성으로 인한 맨홀 월류량의 발생시점이 상이하여 침수심이 발생하는 시점이 다르긴 하나 유역평균강우량을 적용함으로 인해 침수지역의 위치와 범위는 유사하게 나타났다. 또한 수 km2 이하의 도시유역에서는 2시간 이내의 강우량이 침수면적-침수깊이에 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다.
강우의 시간적 특성으로 인한 맨홀 월류량의 발생시점이 상이하여 침수심이 발생하는 시점이 다르긴 하나 유역평균강우량을 적용함으로 인해 침수지역의 위치와 범위는 유사하게 나타났다. 또한 수 km2 이하의 도시유역에서는 2시간 이내의 강우량이 침수면적-침수깊이에 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 침수피해가구 현황을 이용하여 POD 분석을 수행한 결과 두 호우사례에 대한 침수모의결과의 정확도는 각각 0.
69 m3/s 발생하며 지체시간은 대략 20~30분이다. 초기 강우발생기간 또는 10분 강우량이 10 mm 이하인 경우는 월류량이 거의 발생하지 않으나 유사한 크기의 강우량에 대해서 선행강우가 있는 경우는 월류량이 상대적으로 크게 발생하는 것으로 나타났다. 이는 도시지역에서도 단시간동안 일정량 이상의 선행강우가 최대월류량의 크기에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
또한 수 km2 이하의 도시유역에서는 2시간 이내의 강우량이 침수면적-침수깊이에 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 침수피해가구 현황을 이용하여 POD 분석을 수행한 결과 두 호우사례에 대한 침수모의결과의 정확도는 각각 0.61과 0.57로 나타나 50% 이상의 정확도를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
후속연구
또한 고해상도 격자크기로 모델을 구축할 경우 빌딩과 도로와 같은 지형/지물 효과를 잘 반영할 수 있으나 모의 시간이 길어지는 단점을 가진다. 향후 실시간 고해상도 침수 모의를 위해 병렬연산이 가능하도록 모델을 개선하여 연산시간을 줄이고자 한다.
57의 정확도를 갖는다고 할 수 있다. 현재의 결과는 강우에 의한 직접적인 지표흐름을 고려하지 않고 맨홀 월류량만으로 침수모의를 수행한 결과이므로 지표면의 침수지역이 과소하게 모의되었다고 할 수 있으나 반대로 침수유량의 손실을 고려하지 않음으로 인한 과대추정의 가능성도 있으므로 향후 복합적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시지역 침수피해의 원인은?
일반적으로 도시지역의 침수피해는 배수체계의 설계기준을 초과하는 강우량과 강우강도, 집수시설의 미비, 외수위 상승으로 인한 내수배제불량 등 그 원인이 다양하며 서로 연관되어 발생하는 경우가 많다. 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일에 서울지역에서 발생한 대홍수가 대표적인 사례이다.
도시지역 침수피해의 대표 사례는?
일반적으로 도시지역의 침수피해는 배수체계의 설계기준을 초과하는 강우량과 강우강도, 집수시설의 미비, 외수위 상승으로 인한 내수배제불량 등 그 원인이 다양하며 서로 연관되어 발생하는 경우가 많다. 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일에 서울지역에서 발생한 대홍수가 대표적인 사례이다. 한 시간 최대 100 mm 이상의 집중호우로 인해 많은 지역이 침수되고 이로 인한 재산피해가 발생하였다.
도시침수피해를 줄이기 위해 필요한 것은?
도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다.
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