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.
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.
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 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.
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.
따라서 본 연구에서는 도시지역 관망 내 여러 자동수위 관측자료를 이용하여 매개변수의 민감도를 분석하고 적정크기의 관경과 매개변수의 개수에 따라 다양한 시나리오를 구성하여 도시유출해석과 관망해석의 정확도를 검토하였다. 본 연구에서 제시한 방법에 따라 대상유역에 대하여 매개변수의 민감도와 적정 크기의 관경을 고려하여 해석하는 경우 관거를 통한 월류현상과 침수범위 등을 예측하는데 있어서 보다 정확한 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
제안 방법
따라서 본 연구에서는 도시지역 관망 내 여러 자동수위 관측자료를 이용하여 매개변수의 민감도를 분석하고 적정크기의 관경과 매개변수의 개수에 따라 다양한 시나리오를 구성하여 도시유출해석과 관망해석의 정확도를 검토하였다. 본 연구에서 제시한 방법에 따라 대상유역에 대하여 매개변수의 민감도와 적정 크기의 관경을 고려하여 해석하는 경우 관거를 통한 월류현상과 침수범위 등을 예측하는데 있어서 보다 정확한 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
대상 데이터
서울시는 16개 배수구역과 239개의 배수분구로 구성되어 있다. 본 연구에서 적용한 대상유역은 2013년 실제 침수피해가 발생한 반포배수구역 중 서초-3/4/5, 논현, 역삼 배수분구이다. 5개 배수분구는 행정상으로 서초구와 강남구에 위치하고 있으며 총면적은 739.
따라서, 본 연구에서는 유역폭, 투수 및 불투수유역의 조도계수, 관의 조도계수에 대하여 민감도를 분석하고 분석된 민감도를 고려하여 시나리오를 구성하여 최적 시나리오를 평가하였다. 본 연구에 서는 GIS를 이용하여 산정가능한 매개변수들을 제외한 나머지 매개변수들에 대해 범위를 선정하였다. Manning의 조도계수는 Mays(2001)가 제시한 범위를 선정하였으며, 유역폭은 산정된 소유역마다 유역폭 크기가 다르며 범위를 일률적으로 적용하기 어려움이 있어, Barco et al.
이론/모형
또한 치수계획규 모를 결정하기 위한 침수해석이 아닌 실시간 강우예보정보를 이용하여 홍수예경보를 위한 침수해석에서는 정확성의 확보와 계산모의시간의 단축도 중요한 과제이다. 따라서 본 연구에서는 도시유출 해석 모형 중에서 최근 도시유출해석 연구뿐만 아니라 실제 설계업 무에서도 많이 사용되고 있는 SWMM모형을 이용하였다. SWMM 모형도 EPA-SWMM, PCSWMM, XPSWMM 등 많은 버전이 상용되고 있으나, 범용 모형이며 GUI를 제공하는 EPA-SWMM 5버젼을 이용하여, 모델링에 적정한 소유역 개수와 반영된 관경 크기를 결정하고 도시관망 해석시 민감도를 고려한 시나리오 구성을 제시하여 이들 매개변수를 PEST 모형으로 최적화함으로써 도시지역에서의 돌발홍수 등에 의한 맨홀 월류량과 이에 따른 침수범위의 산정 등에 활용하고자 하였다.
성능/효과
(2) 본 대상유역은 2011년 큰 침수피해가 발생한 반포배수구역 중에서 서초-3/4/5, 논현, 역삼 배수분구로서 90% 이상의 불투수율 지역으로 투수지역의 조도계수는 민감도가 매개변수 중 가장 낮은 것으로 나타났으며 4개의 주요 매개변수 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다.
(3) 소유역 분할에 따라 민감도 분석시 소유역 분할 개수가 적은 Case2 (소유역 83개로 분할)가 Case1 (소유역 310개로 분할) 보다 민감도 높은 것으로 나타났다. 관의 조도계수가 제일 민감하면서 소유역 분할조건에 따라 민감도 차이가 큰 것으로 나타났으며, 불투수지역의 조도계수는 민감하지만 분할 조건의 영향에 따라 민감도는 작은 것으로 나타났다.
민감도가 낮은 투수지역 지표면 조도계수를 고려한 S5, S6은 고려하지 않은 시나리오 S3, S4보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 따라서 많은 매개변수를 고려한 시나리오보다 그 대상유역에 높은 민감도를 고려하여 최적화된 도시유출해석이 보다 높은 정확도와 효율성을 가지는 것으로 나타났다.
후속연구
(6) 대상유역에 따라 주요 매개변수에 대하여 민감도 분석을 실시하고, 민감도를 고려한 시나리오 구성후 매개변수 최적화로 유출해석의 정확도를 높일 수 있었으며, 계산시간을 감소하였다. 맨홀 내 수위계측기가 설치된 이후 유출해석 및 침수해석에 적용 가능한 강우사상이 제한적으로 발생하였으나, 추후 다양 한 강우사상을 고려하는 경우 더욱 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 연구에서 매개변수의 민감도는 어떤 순으로 나타났는가?
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.
도시지역 내 정확한 침수해석이 필요한 이유는?
도시지역에서 발생하는 침수는 자연유역에 비해 경제적 피해가 클 뿐만 아니라 사회적, 심리적으로도 더 큰 손실을 유발할 수 있기 때문에 예방 및 복구차원에서 도시지역 내 정확한 침수해석이 필요하다. 도시지역에서 발생하는 침수규모를 산정하기 위해서는 지표면유출 및 관망해석이 선행되어야 하며 다양한 도시유출해석 모형이 개발되어 있다.
도시유출 모형의 매개변수 추정이 매우 중요한 사항인 이유는?
도시지역에서 발생하는 침수규모를 산정하기 위해서는 지표면유출 및 관망해석이 선행되어야 하며 다양한 도시유출해석 모형이 개발되어 있다. 하지만 자연유역과 달리 토지이용의 고도화에 따른 토지피복 조건과 복잡하게 구성된 관망 시스템과 같이 인위적인 요소들로 인하여 도시유출해석이 어렵고 이러한 다양한 요소들의 특성을 반영한 매개변수 추정값에 따라 도시유출 및 침수에 큰 영향을 미친다. 따라서 도시유출 모형의 매개변수 추정은 매우 중요한 사항이다.
참고문헌 (21)
Available at: http://map.naver.com (2017).
Bahremand, A. and Smedt, F. D. (2010). "Predictive analysis and simulation uncertainty of a distributed hydrological model." Water Resources Managemet, EWRA, Vol. 24, No. 12, pp. 2869-2880.
Barco, J., Kenneth M. W. and Micheal K. S. (2008). "Automatic calibration of the U.S. EPA SWMM model for a large urban catchment." Jouranl of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 134, No. 4, pp. 466-474.
Chung, G. H., Sim, K. B. and Kim, E. S. (2015). "Uncertainty quantification index of SWMM model parameters." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 48, No. 2, pp. 105-114 (in Korean).
Doherty, J. (2002). PEST manual, Watermark Numerical Computing.
Dotto, C. B. S., Deletic, A. and Fletcher, T. D. (2009). "Analysis of parameter uncertainty of a flow and quality stormwater model." Water Science and Technology, Vol. 60, No. 3, pp. 717-725.
Duan, Q. (1991). A global optimization strategy for efficient and effective calibration of hydrologic models, Ph.D. Dissertation, University of Arizona, Tucson, Arizona, USA.
EPA (2010). Storm water management model user's manual version 5.0.
Ha, C. Y. (2016). Parameter optimization analysis in urban flood simulation by applying 1D-2D coupled hydraulic model, Ph.D. Dissertation, Kyungpook National University, Daegu, Korea (in Korean).
Joo, J. G. and Park, S. A. (2013) "Uncertainty analysis of SWMM input parameters." 2013 Annual Conference of Korean Society of Hazard Mitigation, Korean Society of Hazard Mitigation, pp. 220-220.
Kang, T. U., Lee, S. H., Kang, S. U. and Park, J. P. (2012). "A study for an automatic calibration of urban runoff model by the SCEUA." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 45, No. 1, pp. 15-27 (in Korean).
Kim, B. H., Sanders, B. F., Han, K. Y., Kim, Y. J. and Famiglietti, J. S. (2014). "Calibration of stromwater management model using flood extent." Proceedings of ICE-Water Management, Vol. 167, No. 1, pp. 17-29.
Lee, J. T., Hur, S. C. and Kim, T. H. (2004). "Global optimization of urban runoff model (SWMM) parameters." 2004 Annual Meeting of the Korean Society of Civil Engineers, Korean Society of Civil Engineers, pp. 737-742 (in Korean).
Liu, Y. B. and De Smedf, F. (2004). 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, Brussel, Belgium.
Mays, L. M. (2001). Stormwater collection system design handbook, McGraw-hill, New York, USA.
Ministry of Pubic Safety and Security (2016). Statistical yearbook of natural disaster 2015 (in Korean).
Noh, S. J., Choi, Y. S., Choi, C. K. and Kim, K. T. (2013). "Parameter estimation of a distributed hydrologic model using parallel PEST : Comparison of impacts by radar and ground rainfall estimates." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 46, No. 11, pp. 1041-1052 (in Korean).
Seoul (2013). 2013 Sewage management computer system maintenance, supplementation and GIS DB accuracy improvement project.
Skahill, B. and Doherty, J. (2006). "Efficient accommodation of local minima in watershed model calibration." Journal of Hydrology, Vol. 329, No. 1-2, pp. 122-139.
Sun, M. (2012). Flood flow analysis using a distributed hudrological model and optimal calibration methods, Ph.D. Dissertation, Kyungpook National University (in Korean).
Yoon, Y. N. and Yoon, J. Y. (2004). "Urbanization impact assessment using SWMM." Urban Flood Disaster Management Research Center, Seoul (in Korean).
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.