The runoff characteristics of combined sewer overflow(CSO) in the urban area of Jeonju were investigated and analyzed by using the SWMM (Storm Water Management Model) and GIS. From August to November 2004, investigations on two rainfall events were performed and flowrate, pH, BOD, COD, SS, T-N and T-P were measured. these data were used for model calibration. Using GIS technique, watershed characteristics of study area were calculated. that is, divide into sub_basin, total width, slope, make soil map etc. On the basis of the measured data and the simulation results by SWMM, it could be known that the $80-90\%$ of pollution load are discharged in early-stage storm runoff. SMC(site mean Concentration) for combined sewer system area were BOD 28.1, COD 31.5, SS 186 ppm etc. this is shown that during the rain fall, high concentration of waste was loaded to receiving water. Unit loads of combined sewer system area were BOD 306, COD 410, SS 789, T-N 79, T-P 6.8 kg/ha/yr.
도시화에 따른 불투수면적의 증가가 도시지역의 유출량 증가에 미치는 영향을 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 미국 프린스턴 대학 캠퍼스에 적용하여 분석하였다. 도시지역의 하수관거망을 고려하여 정밀한 지형 및 인프라 자료를 구축하기 위하여 모형의 유역을 격자 형식으로 제시하고, GIS를 활용하여 지형인자를 추출하였다. 모델의 격자망은 구축 자료의 사용 용이성 및 활용도를 높이기 위하여 200${\times}$200 ft (60.96${\times}$60.96 m)의 정사각형 형태의 131개의 소유역으로 구성하였다. 적용성이 검토된 도시지역의 SWMM 모델을 이용하여 도시화에 따른 불투수면적의 증가가 지표면 유출에 미치는 영향을 예측하기 위하여 불투수면적이 50% 및 100%로 증가했을 경우의 유출량 증가를 검토하였다. 도시화에 따른 불투수 면적의 증가로 인하여 초기 강우시 유출량의 증가율 평균이 가장 높게 나타났으며 최대 강우 강도시에 최대 증가율을 보였다.
The ILLUDAS and SWMM models were applied to the developing area of Dongsucheon for comparisons of the total runoff, peak discharge and travel time. For this purpose, the present and future urbanization rates were assumed 70% and 90%, respectively. The runoff analysis of two models has been performed based on 10, 20, 30 and 50 return periods and Huff's 4 quantiles for time distribution pattern of design rainfalls. As results, the total runoff based on Huff's pattern had an decreasing order of 1, 4, 3 and 2 quantiles for both models. The SWMM model showed that there were 4.3% increasing of the total runoff, 4.9% increasing of peak discharge, and 6.6% decreasing of travel time. Similarly, for ILLUDAS model, there were 7.3% and 9.2% increasing of total runoff and peak discharge, respectively and 9.1% decreasing of travel time.
For the calibration of rainfall-runoff model, automatic calibration methods are used instead of manual calibration to obtain the reliable modeling results. When mathematical programming techniques such as linear programming and nonlinear programming are applied, there is a possibility to arrive at the local optimum. To solve this problem, genetic algorithm is introduced in this study. It is very simple and easy to understand but also applicable to any complicated mathematical problem, and it can find out the global optimum solution effectively. The objective of this study is to develope a parameter optimization program that integrate a genetic algorithm and a rainfall-runoff model. The program can calibrate the various parameters related to the runoff process automatically. As a rainfall-runoff model, SWMM is applied. The automatic calibration program developed in this study is applied to the Jangcheon watershed flowing into the Youngrang Lake that is in the eutrophic state. Runoff surveys were carried out for two storm events on the Jangcheon watershed. The peak flow and runoff volume estimated by the calibrated model with the survey data shows good agreement with the observed values.
최근 발생하는 반복적인 홍수피해를 최소화하기 위한 실시간 도시홍수예보 연구에서는 정확한 유출, 침수결과를 나타내는 모형과 그 모형의 모의시간 단축이 중요한 핵심요소이다. 서울특별시를 비롯한 주요 도시지역의 하수관망은 그 개수는 많고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않아 강우-유출모형의 단순화를 진행한다. 하지만 하수관망의 단순화는 연구자의 주관과 단순화 방식에 따라 유출결과가 크게 달라질 수 있으며 2차원 침수분석에서는 그 차이가 더욱 크게 발생한다. 따라서 본 연구에서는 하수관망의 개수 및 분포가 각각 다른 여러 도시지역의 하수관망을 일정 기준으로 단순화하고 2차원 침수분석을 통해 하수관망 규모에 따른 단순화 모형의 정확성을 평가하고자 한다. 하수관망의 단순화 분석은 서울시의 주요 상습침수구역인 신림, 관악, 도림천 유역을 대상으로 진행하였으며 구축한 SWMM에서 노드의 누가유역면적을 4가지 범위로 나누어 단순화를 위한 범위산정 기준으로 설정하였다. 이를 통해 산정된 단순화 모형의 침수결과는 실시간 도수홍수예보에 적합한 정확도 높은 유출모형 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Recently, major cities in Korea are suffering from frequent urban flooding caused by heavy rainfall. Such urban flooding mainly occurs due to the limited design capacity of the current drainage network, which increases the vulnerability of the cities to cope with intense precipitation events brought about by climate change. In other words, it can be interpreted that runoff exceeding the design capacity of the drainage network and increased impervious surfaces in the urban cities can overburden the current drainage system and cause floods. The study presents the green roof as a sustainable solution for this issue, and suggests the pre-design using the LID controls model in SWMM to establish more specific flood prevention system. In order to conduct the computer simulation in connection with Korean climate, the study used the measured precipitation data from Cheonan Station of Korea Meteorological Administration (KMA) and the forecasted precipitation data from RCP 8.5 scenario. As a result, Extensive Green Roof System reduced the peak runoff by 53.5% with the past storm events and by 54.9% with the future storm events. The runoff efficiency was decreased to 4% and 7%. This results can be understood that Extensive Green Roof System works effectively in reducing the peak runoff instead of reducing the total stormwater runoff.
The continuous monitoring of the runoff in the small-scaled urban watershed and easily accessible experiment catchment is necessary to investigate the overall status of the development in the urban catchment and the varying aspects of the discharge characteristics due to the urbanization. However, the research on the management and the characteristics of the small-scaled model basin for discharge tests has not been actively performed up to now. This study selects the Dong-Eui university basin, which locates at Gaya-dong in Busan, as the experiment catchment to monitor the discharge rate in the urban watershed. EMS(DEMS, DATA-PCS EMS, mini rain gage & AWS(AWS-DEU, DATA-PCS AWS) monitoring system installed for the collection of hydrological data such as the rainfall and the waterlevel. This experiment catchment is the typical urban catchment and is under development, and it is possible to analyze the varying aspects of the discharge rate during and after the development.
Recently some urban areas have been flooded due to heavy storm rainfalls. Though major causes of these floodings may be attributed to localized heavy rainfalls, other factors are related to urban flooding including deficiency of storm sewer network capacity, change of surface runoff due to covered open channels, and operational problems of storm drainage pump stations. In this study, hydrologic and hydraulic analysis of Sutak basin in Guri city were carried out to evaluate flooding problems occurred during the heavy storm in July, 2001. ArcView, a world most widely used GIS tool, was used to extract required data for the hydrologic analysis including basin characteristics data, concentration times, channel routing data, land use data, soil distribution data and SCS runoff curve number generation from digital maps. HEC-HMS, a GIS-based runoff simulation model, was successfully used to simulate the flood inflow hydrograph to Sutak pumping station.
The objectives of this study Is to evaluate the total runoff yield, peak flow and peak flow travel time depending on the urbanization, return period and rainfall patterns at the downstream of Manchon urban watershed in TaeGu City. SWM(Storm Water Management Model) is used for runog analysis based on 5 different steps of urbanization and 4 different types of Hufrs quartile according to 8 return periods. It is analyzed that the order of total runoff yield according to raiun patterns is Huffs 4, Huffs 2. Huffs 3 and Huffs 1 quartile, that of peak flow magnitude is Huffs 2, Huffs 1, Huffs 4 and Huffs 3 quartile at present development ratio. under the 60, 70, 80 and 90ft of urbanization to the 50% of urbanization by means of the rainfall patterns, the mean Increasing ratio of total runoff yield for each case is 4.55, 11.43, 16.07 and 20.02%, that of peak flow is 5.82, 13.61, 17.15 and 18.83%, the mean decreasing ratio of peak flow travel time Is 0.00, 2.44, 5.07 and 6.26%, the mean increasing ratio of runoff depth Is 4.51, 11.42, 16.02 and 20.05% respectively. the mean increasing ratio of total runoff yield by means of each and 19.71%. Therefore, as the result of this study. it can be used for principal data as to storm sewage treatment and flood damage protection planning in urban small watershed.
A Combined sewer overflows (CSOs) are themselves a significant source of water pollution. Therefore, the control of urban drainage for CSOs reduction and receiving water quality protection is needed. Examples in combined sewer systems include downstream storage facilities that detain runoff during periods of high flow and allow the detained water to be conveyed by an interceptor sewer to a centralized treatment plant during periods of low flow. The design of such facilities as stormwater detention storage is highly dependant on the temporal variability of storage capacity available (which is influenced by the duration of interevent dry periods) as well as the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage. As a result, a continuous approach is required to adequately size such facilities. This study for the continuous long-term analysis of urban drainage system used analytical probabilistic model based on derived probability distribution theory. As an alternative to the modeling of urban drainage system for planning or screening level analysis of runoff control alternatives, this model have evolved that offer much ease and flexibility in terms of computation while considering long-term meteorology. This study presented rainfall and runoff characteristics of the subject area using analytical probabilistic model. This study presented the average annual COSs and number of COSs when the interceptor capacity is in the range $3{\times}DWF$ (dry weather flow). Also, calculated the average annual mass of pollutant lost in CSOs using Event Mean Concentration. Finally, this study presented a decision of storage volume for CSOs reduction and water quality protection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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