도시지역에의 내수침수는 주로 우수관로 배수체계의 통수능력 부족으로 발생된다. 따라서 지금까지의 도시침수에 대한 국내외 연구가 우수관로해석에 국한되어왔다. 하지만 우수관로시스템 해석을 통해서 배수능이 부족한 관거를 찾는 것만으로 침수방지대책을 세우는 것은 매우 근사적이고 비합리적인 대안을 제시할 수밖에 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시침수양상에 대한 정확하고 합리적인 해를 도출하기 위하여 ILLUDAS를 이용한 관로시스템 해석과 2차원 지표류 계산모형을 연계한 침수해석 모형을 개발하였고, 2001년 7월 서울지역의 집중호우 사상에 대한 적용결과로 해석결과를 검증하였다. 표고차가 적은 도시유역에서 침수모의를 위해서는 2차원적 홍수전파양상을 반드시 고려해야 침수범위, 침수위 등에 대한 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구결과는 도시 홍수 예경보와 침수지도 작성 등의 도시치수 및 방재계획 수립에 실제적으로 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
Kon - Ha Thanh River basin is the largest and the most important river basin in Binh Dinh, a province in the South Central Coast of Vietnam. In the lower rivers, frequent flooding and inundation caused by heavy rains, upstream flood and or uncontrolled flood released from upstream reservoirs, are very serious, causing damage to agriculture, socio-economic activity, human livelihood, property and lives. The damage is expected to increase in the future as a result of climate change. An advanced flood warning system could provide achievable non-structural measures for reducing such damages. In this study, we applied a modelling system which intergrates a 1-D river flow model and a 2-D surface flow model for simulating hydrodynamic flows in the river system and floodplain inundation. In the model, exchange of flows between the river and surface floodplain is calculated through established links, which determine the overflow from river nodes to surface grids or vice versa. These occur due to overtopping or failure of the levee when water height surpasses levee height. A GIS based comprehensive raster database of different spatial data layers was prepared and used in the model that incorporated detailed information about urban terrain features like embankments, roads, bridges, culverts, etc. in the simulation. The model calibration and validation were made using observed data in some gauging stations and flood extents in the floodplain. This research serves as an example how advanced modelling combined with GIS data can be used to support the development of efficient strategies for flood emergency and evacuation but also for designing flood mitigation measures.
최근 이상기후 등의 영향으로 도시침수로 인한 인적 물적 피해가 증가하고 있다. 침수위험지역 관리를 위해 SWMM 등의 유출모형과 GIS (Geographic Information System) 기술을 결합하여 위험지역의 정보를 사전에 제공하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 침수위험지역 관리 시스템의 GIS는 유출모형 등을 통한 수문분석결과를 가시화하는 정도로 활용되고 있으며, 침수관리 시스템을 통한 침수위험지역의 예방/대응 등의 통합된 방재정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시침수 통합관리 시스템 구축을 위한 모듈로 공간DB기반의 Map Viewer 시스템의 프로토타입을 설계하고, Shape File 포맷의 지도정보를 공간DB로 변환하는 모듈을 구현하였다.
본 연구는 상습적으로 도시침수 피해를 입은 지역을 대상으로 도시 홍수 예 경보를 위한 강우 시나리오별 사전 침수면적 데이터베이스를 구축하고 강우강도에 따른 침수예상도를 작성하여 기상청 최대강우량 예보와 함께 홍수위험지역을 사전에 예보할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위하여 1D-2D 모형 구축을 실시하고 실제호우사상에 대한 검증을 완료한 다음 시나리오별 해석을 실시하였다. 2010년 9월 21일에 대상유역에 내린 강우사상에 대한 2D 해석결과를 NDMS 자료와 비교 분석 하였다. NDMS 신고지점은 총 118지점에서 신고가 되었으며, 2D 침수해석 결과 82개 지점이 계산결과에 포함되었다. NDMS 신고 지점과 2D 침수해석 결과에 대하여 적합도를 계산한 결과 69.5%의 적합도로 분석되었다. 사전 침수 데이터베이스를 이용하여 침수예상도를 작성하였으며, 70mm의 침수예상도의 경우 NDMS 신고 지점과 70.3%의 적합도를 가졌으며, 80mm의 침수예상도의 경우 72.0%의 적합도를 가지는 것으로 분석되었다. 구축된 사전 침수면적 데이터베이스를 이용하여 기상예보와 함께 침수예상도 정보를 함께 제시할 수 있으며 침수 예 경보 시 선행시간을 확보할 수 있다.
본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
홍수는 자연재해 중 가장 일반적이며 빈번하게 발생한다. 일반적으로 홍수는 수일간에 걸친 강우에 의하여 발생하지만 집중호우에 의한 돌발홍수는 단 시간에 발생하는 특징이 있다. 본 논문은 지리정보시스템으로 지형자료를 취득한 후 지형기후학적 순간단위유량도로 산악에서 돌발홍수예측을 위한 지리정보시스템의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서의 돌발홍수 발생 범위는 수심이 0.5m, 0.7m, 1.0m 로 설정하였다. 또한, 지속시간별-강우량별 홍수량 조견표를 작성하여 홍수대피 기준을 제안하였다. 본 연구는 기존의 획일된 경보 발령시스템에 비하여 유역에 적합한 기준을 제시하여 지형정보를 고려한 경보발령시스템에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화와 다양한 강우 패턴에 의하여 도시 유역 별 침수발생 기준을 산정하기에 어려움이 있다. 이에 도시 유역의 상세 지형, 배수체계 그리고 다양한 강우 시나리오를 고려하여 침수해석을 실시 및 결과를 검토할 필요가 있으며, 동일 지역에 대한 실측 강우에 따른 침수 사상을 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시 효자 배수분구의 침수 발생에 영향을 미치는 강우 특성을 파악하기 위해 확률론적 빈도 분석과 Huff 분포를 고려한 다양한 강우 시나리오를 생성하였으며, 1차원 도시유출해석을 위한 SWMM (Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 SWMM 모형은 침수흔적도와 유전자 알고리즘을 통해 최적화 되었다. 최적화 된 1차원 모형을 2차원 침수해석과 연계하여 기존의 침수흔적도와 73.6 %의 적합도를 나타낼 수 있었다. 각 강우량에 따른 침수 발생 유무를 파악하였으며, 로지스틱 회귀 곡선을 통하여 침수발생 한계강우량을 산정할 수 있었다. 1-2차원 침수해석 결과와 2010~2018년 AWS (Automated Weather System)자료와 ASOS (Automated Synoptic Observing System)를 반영한 결과, 지속시간 1시간의 경우 침수발생 한계강우량은 72.04 mm, 2시간의 경우 146.83 mm, 3시간의 경우 203.06 mm으로 산정되었다. 산정된 한계강우량은 지속적으로 관측되는 강우 자료의 입력을 통하여 갱신될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서 제시되는 방법론을 통해 도시 배수분구별 정량적 한계강우량을 제시할 수 있을 것으로 보이며, 이는 도시 유역에서 홍수 예·경보 발령을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 수문 분석을 위한 도시 돌발 홍수 기준 우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 기준 우량을 산정하였다. 전형적인 해안 도시 지역 유역 특성을 나타내는 부산시 온천천 유역에 대한 경보발령 기준을 설정하기 위하여 선정지점 세 곳의 한계수심 $H_{c1},\;H_{c2},\;H_{c3},\;H_{c4}$가 발생할 수 있는 강우량(위험 홍수량을 유발하는 위험 강우량(Trigger Rainfall))을 산정하였고 PCSWMM을 이용한 모형화 기법으로 해안 도시 돌발 홍수 기준 우량을 산정하였다. 산정 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되어 해안 도시 돌발 홍수예경보 방안이 구축되었다. 해안 도시의 홍수 관리는 도시 우수 시스템, 하천, 해안 특성이 복합된 문제이다. 현재 해안 도시 지역의 홍수예경보 시스템 구축 실적이 전무한 실정임을 볼 때 현실적으로 실용화 할 수 있는 시스템 개발을 해내는 것이 무엇보다도 시급하고 중요한 문제이다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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