• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.340-344
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• 2008

최근의 급속한 도시화로 인한 불투수면적의 증가는 첨두유량의 증가, 홍수도달시간의 단축을 야기해 도시유역의 홍수 피해를 증가시키고 있다. 특히 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 겹치는 경우 도시유역의 홍수피해는 더욱 가중된다. 이러한 도시홍수의 피해를 방지하기 위해서는 구조적 또는 비구조적인 대책수립이 필요하다. 구조적 대책의 경우 효과적이나 예산과 공기 등의 문제가 있으며, 중추적인 해결책이 되지 않으므로 도시홍수예보 시스템의 개발이 필요하다. 일반적으로 홍수예보에는 유출해석모형이 활용되고 있다. 유출해석모형 중 SWMM 모형은 맨홀 및 우수관망의 고려가 가능하여 하천과 우수관로가 연계된 도시 유출특성의 모의가 가능하여 도시홍수예보에 적합한 모형이다. 그러나 SWMM은 소배수유역의 분할 및 계산시간의 제약으로 대체적으로 유역면적이 $100km^2$ 내에 적용되는 한계를 가지고 있다. 따라서 본류 및 지류하천과 우수관로가 연계되는 $100km^2$ 이상인 도시유역의 홍수예보를 위해서는 우수관망 해석 및 하천흐름해석의 연계가 필요하다. 본 연구에서는 중규모 유역의 도시홍수예보를 위해 SWMM과 HEC-RAS 모형을 연계하는 방안을 제시하였다. 중랑천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 이용하여 소유역의 지표 및 관망유출과 지류하천의 유출 분석을 수행하였고, 중랑천 본 류구간에 대해서는 HEC-RAS 모형을 구축하여 하천의 부정류 해석을 수행하였다. 또한, SWMM으로 계산된 배수구역별 유출해석 결과를 HEC-RAS의 지류유입량으로 활용하여 본류의 지류유입 영향을 고려하도록 하였으며, 원할한 연계를 위해 SWMM과 HEC-RAS를 연계한 시스템을 구축하였다. 결과적으로 SWMM과 HEC-RAS를 연계시스템 통한 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보였으며, 도시홍수예보를 위한 SWMM과 HEC-RAS의 연계는 복잡한 도시유역의 홍수관리에 활용성이 클 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.9
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• pp.719-728
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• 2015

In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.