고정확도의 도시침수 모의를 위해서는 물리적 개념에 기반한 통합적 수치해석이 필요하다. 본 연구에서는 Lee et al. (2015)이 개발한 1차원 하수관망, 2차원 범람 모형의 국내 적용성을 검토하고, 과거 도시 홍수 사상의 침수 원인 분석을 수행하였다. 본 모형은 이중배수 개념에 기반하여 멘홀 대신 집수구를 지표면과 하수관망 사이의 교환유량 산정 지점으로 이용하므로 보다 실제와 유사하게 침수 과정을 모의할 수 있을 뿐 아니라 지표면 범람 해석시 건물에 의한 차단 효과를 고려할 수 있다. 개발된 모형의 적용성은 서울 사당 유역에서 발생한 침수 사상에 대해서 재현 모의를 통해 검증하였다. 적용 결과, 본 연구에서 개발된 모형은 실제 침수 피해 영역을 실제와 유사하게 모의 하였을 뿐만 아니라 침수 원인을 보다 자세히 분석할 수 있는 장점을 보여주었다.
To mitigate the damaging impacts of floods, accurate prediction of runoff, streamflow and flood inundation is needed. Conventional approach of simulating hydrology and hydraulics using loosely coupled models cannot capture the complex dynamics of surface and sub-surface processes. Additionally, the scarcity of data in ungauged basins and quality of data in gauged basins add uncertainty to model predictions, which need to be quantified. In this presentation, first the role of integrated modeling on creating accurate flood simulations and inundation maps will be presented with specific focus on urban environments. Next, the use of machine learning in producing streamflow predictions will be presented with specific focus on incorporating covariate shift and the application of theory guided machine learning. Finally, a framework to quantify the uncertainty in flood models using Hierarchical Bayesian Modeling Averaging will be presented. Overall, this presentation will highlight that creating accurate information on flood magnitude and extent requires innovation and advancement in different aspects related to hydrologic predictions.
2020년 7월 30일 대전광역시 서구 A 아파트에서 새벽에 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되어, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생하였다. 본 연구에서는 1차원 관거-2차원 지표 흐름(1D-2D) 통합 해석 모형인 H12 모형과 고해상도 지표면 자료를 이용하여 침수 사상을 재현하고, 원인을 분석하였다. 또한, 침수 재해 발생 이후 A 아파트 주위에 설치된 침수방어벽의 침수 방어 효과를 분석하였다. 분석 결과, 좁고 가파른 유역형상, 주변 대비 고도가 낮은 대상 지역의 지형적 요인과 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 하류 저지대에서 배수되지 못해 발생한 침수 재해로 분석되었다. 침수방어벽의 효과를 분석하기 위해 고해상도 지표면 입력자료를 변경하여 침수방어벽 설치 전후를 모의하여 비교한 결과, 설치 후 A 아파트 단지 내 침수 수위가 낮아져 홍수 저감효과가 뛰어난 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 초고해상도 물리 기반 모형을 이용한 침수 원인 분석 및 저감 대책의 정량적 평가가 가능함을 확인하였다.
비정형격자 기반의 수치해석모형을 이용하여 지하공간침수해석모형을 개발하였다. 본 모형은 지하공간의 흐름 특성을 link-node 시스템에 의해 해석하고, 계단 및 벽구조물 등의 지하공간 구조물 배치 영향을 고려한 침수해석을 수행할 수 있다. 흐름은 두가지로 구분하며, 하나는 두 개의 인접한 격자가 지하공간에서의 지하철 노선에 해당되어 수로형 흐름을 나타내는 경우이고, 다른 하나는 지하공간에서의 지하철 노선 이외의 지점 및 지하상가 등으로 물이 확산되는 위어형 흐름인 경우이다. ArcGIS 시스템의 Visual Basic Application을 이용하여 Dual-Drainage 침수해석 모형과 지하공간침수해석 모형이 통합하였다. 개발된 통합모형은 홍수관계기관이 침수 발생이 예상되는 지점에서 홍수피해 방지를 위해 배수시스템의 용량에 대한 재설계 흑은 확장 등과 같은 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있고, 침수위험지도작성 및 홍수경감대책을 수립하는데 이용될 수 있다.
본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.
Recently, due to the rapid industrialization and urbanization, a great number of infrastructure and population were concentrated in urban areas. These changes have resulted in unprecedent runoff characteristics in urban basins, and the increase in impermeable areas leads to the growth of the runoff and the peak flow rate. Although many cities have made a lot of efforts to check and expand the stormwater network, the flash flood or the local torrential rain caused a growing number of casualty and property damage. This study analyzed the stormwater passage rate in a target area using SWMM. By incorporating the flow quantity surpassing the storm sewer capacity, a 2D inland flooding analysis model was applied to route the inundated area and velocity.
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
Geographic information system (GIS) sewer network data are a fundamental input material for urban inundation modeling, which is important to reduce the increasing damages from urban inundation due to climate change. However, the essential attributes of the data built by a local government are often missing because the purpose of building the data is the maintenance of the sewer system. Inconsistent simplification and supplementation of the sewer network data made by individual researchers may increase the uncertainty of flood simulations and influence the inundation analysis results. Therefore, it is necessary to develop a basic algorithm to convert the GIS-based sewage network data into input data that can be used for inundation simulations in consistent way. In this study, the format of GIS-based sewer network data for a watershed near the Sadang Station in Seoul and the Oncheon River Basin in Busan was investigated, and a missing data supplementing algorithm was developed. The missing data such as diameter, location, elevation of pipes and manholes were assumed following a consistent rule, which was developed referring to government documents, previous studies, and average data. The developed algorithm will contribute to minimizing the uncertainty of sewer network data in an urban inundation analysis by excluding the subjective judgment of individual researchers.
In this study, we developed real-time urban stream discharge forecasting model using short-term rainfall forecasts data simulated by a regional climate model (RCM). The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecasting System (CFS) data was used as a boundary condition for the RCM, namely the Global/Regional Integrated Model System(GRIMs)-Regional Model Program (RMP). In addition, we make ensemble (ESB) forecast with different lead time from 1-day to 3-day and its accuracy was validated through temporal correlation coefficient (TCC). The simulated rainfall is compared to observed data, which are automatic weather stations (AWS) data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA 3B43; 3 hourly rainfall with $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$ resolution) data over midland of Korea in July 26-29, 2011. Moreover, we evaluated urban rainfall-runoff relationship using Storm Water Management Model (SWMM). Several statistical measures (e.g., percent error of peak, precent error of volume, and time of peak) are used to validate the rainfall-runoff model's performance. The correlation coefficient (CC) and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) are evaluated. The result shows that the high correlation was lead time (LT) 33-hour, LT 27-hour, and ESB forecasts, and the NSE shows positive values in LT 33-hour, and ESB forecasts. Through this study, it can be expected to utilizing the real-time urban flood alert using short-term weather forecast.
도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m2) 감소 및 10%(2.19 mm/m2) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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