Simulation modeling of urban flood resilience in inland and coastal area

송기환 Graduate School, Korea University 2021 국내박사

도시홍수는 집중호우나 태풍과 같은 다양한 원인으로 인해 발생하며, 내륙이나 해안지역 등 다양한 공간에서 나타난다. 이러한 도시홍수에 대한 대응은 과거부터 지속적으로 이루어져 왔으나, 최근 기후변화와 인간의 개발 등의 사회생태적인 변화는 이러한 도시홍수의 피해와 규모를 더욱 불규칙적이고, 크게 발생시킨다. 이는 기존의 방식에 한계를 불러일으켰으며, 사회생태시스템에 대한 이해를 바탕으로 도시홍수의 예방, 대응, 회복을 고려한 회복력 개념을 바탕으로 접근해야 하는 필요성을 제시하게 되었다. 그 과정에서 회복력을 정량적, 정성적으로 파악하고 계획에 응용할 수 있도록 시뮬레이션 모델링과 같은 기법을 활용한 연구가 수행되어야 한다. 본 연구의 목적은 도시홍수에 대응하기 위해 시뮬레이션 모델링을 활용하여 생태적, 사회적 시스템 내의 도시홍수에 대한 그린 인프라스트럭쳐의 회복력 향상 효과를 평가하는 것이다. 이를 위해 다음의 과정을 수행했다. 첫째, 집중호우로 인한 내륙지역의 도시홍수를 대상으로 서울시 내의 적지를 도출하고 시뮬레이션 모델을 구축함으로써 그린 인프라스트럭쳐 적용으로 인한 우수유출에 대한 저감효과를 예측하고, 리질리언스를 정량화하여 분석했다. 또한 비용편익 분석과 사회적인 영향을 논의했다. 둘째, 태풍으로 인한 해안지역의 도시홍수를 대상으로 해운대구 내의 적지를 도출하고 시뮬레이션 모델을 구축함으로써 그린 인프라스트럭쳐 적용을 통한 우수유출 저감효과와 리질리언스의 특성들을 분석했다. 또한 그린 인프라스트럭쳐의 비용편익 분석과 사회시스템 측면의 정책과 영향들을 분석했다. 내륙지역을 대상으로 도시홍수에 대한 우수유출 저감효과와 리질리언스, 사회적인 영향을 분석한 결과는 다음과 같다. 서울시를 대상으로 홍수취약성을 분석한 결과 강동구, 강북구, 도봉구 지역이 도출되었으며, 우수유출 저감모듈을 그린 인프라스트럭쳐로써 적용한 지역별 유출저감의 효과는 강동구, 강북구, 도봉구의 순서대로 나타났다. 단위면적당 유출저감의 효과는 강북구, 도봉구, 강동구의 순서대로 나타났다. 이는 전체 면적의 측면에서는 강동구 지역이 가장 많으나 해당 지역별 인공지반의 비율이 다르기 때문에 단위면적으로 환산할 경우 결과가 다르게 나타났다. 그린 인프라스트럭쳐 적용을 통한 리질리언스의 향상 효과는 강동구 지역이 가장 높았으며, 강북구와 도봉구 순서대로 나타났다. 리질리언스 분석의 경우 그린 인프라스트럭쳐의 적용과 함께 지역별 보유하고 있는 빗물펌프장의 수와 용량이 차이 때문에 다르게 나타났다. 비용편익 분석의 측면에서는 강동구 지역의 편익이 약 8년 후에 설치비용을 상쇄하는 것으로 나타났다. 강북구 지역과 도봉구 지역의 편익은 약 7년 반 이후 설치비용을 상쇄하는 것으로 나타났다. 정책과 사회적인 측면에서는 도봉구 지역에서는 도시홍수에 대응하는 세부 계획이 일부 수립되어 있으나 다른 지역에서는 대응체계 구축이 미흡한 것으로 나타났다. 해안지역을 대상으로 도시홍수에 대한 우수유출 저감효과와 리질리언스 향상 효과, 사회적인 영향 들을 분석한 결과는 다음과 같다. 2016년 태풍 차바로 인한 피해를 입은 해운대구 지역을 대상으로 홍수취약성을 분석하고 적지를 도출했다. 옥상녹화와 침투형 저류시설, 투수성 포장을 그린 인프라스트럭쳐로써 적용한 결과, 6시간과 9시간 후의 첨두유출 저감효과가 나타났다. 그린 인프라스트럭쳐를 유형별로 적용한 결과 6시간에는 옥상녹화의 효과가 더 높았으나 9시간 후에는 침투형 저류시설의 효과가 더욱 높게 나타났다. 투수성 포장의 경우 그린 인프라스트럭쳐를 동일한 비율로 적용한 기본 시나리오보다도 효율이 떨어지는 것으로 나타났다. 리질리언스 향상 효과는 그린 인프라스트럭쳐를 20% 적용한 이후부터 다시 원래의 시스템을 회복하는 것으로 나타났다. 그린 인프라스트럭쳐의 유형별 효과는 대체로 침투형 저류시설이 가장 높게 나타났다. 비용편익의 측면에서 옥상녹화는 약 2억 3천만원 정도의 편익이 발생했으며, 침투형 저류시설의 경우 약 7천 9백만원, 투수성 포장의 경우 약 7천 2백만원 정도의 편익이 발생했다. 본 연구에서는 회복력에 대한 개념적인 이해를 바탕으로, 그 중에서도 공학적 회복력 개념을 중심으로 도시홍수의 문제를 접근하고자 했으며, 시뮬레이션 모델링 과정을 통해 도시홍수로 인한 유출과 회복력, 사회적인 영향 들을 분석하고자 했다. 내륙지역과 해안지역을 대상으로 도시홍수에 대한 취약지역을 적지로 도출하는 것부터, 해당 지역의 특성을 반영한 모델을 구축하고 유출저감 효과를 분석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 이를 기반으로 공학적 회복력을 정량화했으며, 비용편익적인 측면과 사회적인 영향을 모두 고려함으로써 정성적이고 정량적인 접근을 시도하고자 했다. 본 연구의 결과는 도시홍수에 대응한 정부와 지자체의 정책이나 지침 수립 시, 그린 인프라스트럭쳐를 계획에 활용하기 위한 근거로 제시할 수 있다. 또한 도시홍수 회복력의 개념을 정량화시킴으로써 이론적인 기반에 그쳤던 회복력을 실질적인 자연재해에 대응하기 위한 구체적인 계획의 과학적인 근거로 활용될 수 있다. Urban floods are caused by various causes such as heavy rainfall or typhoons, and appear in various places such as inland and coastal areas. Responses to urban floods have been continuously made since the past, but recent social-ecological changes such as climate change and human development make the damage and scale of urban floods more irregular and larger. This raised limitations in the existing methods, and suggested the need to approach based on the concept of resilience considering the prevention, response, and recovery of urban flooding based on an understanding of the social-ecological system. In the process, research using techniques such as simulation modeling should be conducted so that resilience can be quantitatively and qualitatively identified and applied to planning. The purpose of this study is to measure resilience improvement effect by green infrastructure application against urban floods in ecological and social systems using simulation modeling. Following are the objectives to accomplish the purpose of study. For this, the following process was performed. First, targeting urban floods in inland areas due to heavy rainfall, I predicted the reduction effect of stormwater runoff due to the application of green infrastructure by deriving the target area in Seoul and building a simulation model, and quantified and analyzed resilience. Cost-benefit analysis and social impact were also discussed. Second, by deriving a suitable location in Haeundae-gu for urban flooding in coastal areas caused by typhoons and building a simulation model, the effect of reducing rainwater runoff and resilience characteristics through application of green infrastructure were analyzed. In addition, the cost-benefit analysis of green infrastructure and policies and impacts in terms of social systems were analyzed. The results of analyzing the effect of rainwater runoff reduction, resilience, and social impact of urban flooding in inland areas are as follows. As a result of analyzing the vulnerability of Seoul to flooding, Gangdong district, Gangbuk district, and Dobong district areas were derived. The effect of runoff reduction per unit area was shown in the order of Gangbuk district, Dobong district, and Gangdong district. In terms of total area, Gangdong district has the most, but the results are different when converted to unit area because the proportion of artificial ground in each region is different. The effect of improving resilience through application of green infrastructure was highest in Gangdong district, followed by Gangbuk district and Dobong district. In the case of resilience analysis, the number and capacity of rainwater pumping stations owned by each region were different with the application of green infrastructure. In terms of cost-benefit analysis, it was found that the benefits of Gangdong district offset the installation cost after about 8 years. The benefits of Gangbuk district and Dobong district were found to offset the installation cost after about seven and a half years. In terms of policy and society, some detailed plans to respond to urban flooding have been established in the Dobong district area, but the establishment of a response system is insufficient in other areas. The results of analyzing the effect of reducing rainwater runoff, improving resilience, and social impact of urban flooding in coastal areas are as follows. Flood vulnerability was analyzed in Haeundae-gu, which was damaged by Typhoon Chaba in 2016, and a suitable location was derived. As a result of applying green roof, infiltration storage facility, and porous pavement as green infrastructure, peak discharge reduction effects were found after 6 and 9 hours. As a result of applying the green infrastructure by type, the effect of green roof was higher at 6 hours, but the effect of the infiltration storage facility was higher after 9 hours. In the case of porous pavement, it was found that the efficiency was lower than the basic scenario where green infrastructure was applied at the same rate. The resilience improvement effect was found to restore the original system again after applying 20% of the green infrastructure. In general, infiltration storage facilities showed the highest effect by type of green infrastructure. In terms of cost-benefits, green roof generated about 230 million won in benefits, about 79 million won in infiltration storage facilities, and 72 million won in porous pavement. Based on a conceptual understanding of resilience, this study attempted to approach the problem of urban flooding with a focus on the concept of engineering resilience, and to analyze the outflow, resilience, and social impact of urban flooding through the simulation modeling process. It is meaningful in that it started with deriving areas vulnerable to urban flooding as suitable locations for inland and coastal areas, building a model reflecting the characteristics of the area, and analyzing the effect of reducing runoff. In addition, engineering resilience was quantified based on this, and a qualitative and quantitative approach was attempted by considering both cost-benefit aspects and social impact. The results of this study can be presented as a basis for using green infrastructure in planning when establishing policies or guidelines of the government and local governments in response to urban flooding. In addition, by quantifying the concept of urban flood resilience, resilience, which was limited to a theoretical basis, can be used as a scientific basis for concrete plans to respond to actual natural disasters.

Flood vulnerability assessment for urban areas considering social environment

최진원 성균관대학교 수자원전문대학원 2017 국내석사

Floods that occur in cities, due to the high population density and concentration of goods, induce a large scale of damage. Floods in cities are likely to affect restoration in the long term because they affect city functions. Therefore, it is necessary to prepare for flood damage by taking into account special characteristics of urban areas. Existing urban flood countermeasures focus on flood damage recovery. However, various recent studies started to focus on flood prevention and flood risk reduction. In particular, there is a need for flood risk assessment considering characteristics of urban areas. Urban regions have high population density and well-developed underground structures and traffic facilities. Thus, a lot of preparation is needed in the event of a flood. Therefore, this study aims to establish procedures and implementations thereof by identifying flood characteristics in urban areas and flood vulnerability factors inherent in urban areas through the assessment of flood vulnerability by taking into consideration an urban social environment through factor composition related to urban floods. Such studies can contribute to the provision of basic data for establishing flood prevention policies and measures that meet regional characteristics. In our consideration of the social environment of a city, four indicators - land cover, residents, vulnerable areas, and disaster response - were defined according to surveys of urban flood damage types and existing research data. In the land cover index, a residential area, industrial area, commercial area, culture, sports, recreation area, traffic area and public facility area were selected as the subdivision items. Population density and resident characteristics were selected as subdivisions for the residents’ indicator. Transportation and underground facilities were selected as subdivisions for the vulnerable areas indicator. Finally, disaster response indicators were classified as a rescue agency and response agency. In most previous studies, a city and district were used as the units of assessment. In this study, the units of spatial distribution were 100 meter cells of Dorim - an area in Seoul Metropolitan Area, which experiences regular flooding. To determine the weights of the factors, weighted values were calculated by applying the subjective Delphi method and the objective entropy method. In the process of data standardization, GIS was used to extract administrative unit materials (SHP) such as a land cover, road status, and slope. Data on population and social indicators were collected through the National Statistical Office and the Seoul Metropolitan statistical data. Finally, we applied an assessment technique to derive flood vulnerability results. We used the TOPSIS technique, which uses materials from cell units in order to rank the closest distance to the best case and the farthest distance from the worst case by calculating the distances to the area of assessment. This study provided basic data on areas vulnerable to urban flooding according to the vulnerability assessment, and helps to minimize the risk of human and monetary flood damage by prioritizing flood vulnerability in terms of vulnerability points in consideration of social characteristics and geographical characteristics.

도시침수 최적화 모의를 위한 1D-2D 모형의 연계해석

하창용 경북대학교 대학원 2017 국내박사

(Abstract) The risk of urban flooding has been increasing due to heavy rainfall, flash flooding and rapid urbanization. Rainwater pumping stations, underground detention storage are used to actively take measures against flooding, however, flood damage from lowlands continues to occur. Inundation in urban areas has resulted from overflow of sewer. Therefore, it is important to reflect a network system that is complicately interconnected within a city, with the actual physical situation and accurate terrain. The effects on buildings and roads for two-dimensional flood analysis are very important to get the accurate simulation results. The purpose of this study is to propose an optimal scenario composition procedure of watershed partitioning and parameterization for urban runoff and pipe network analysis, and to increase the accuracy of flooded area prediction through 1D-2D coupled model. The establishment of optimal scenario procedure was verified by applying the model to actual drainage in Seoul. Since the data of observed water level and flow rate in sewer network were limited, urban drainage runoff and 1D-pipe network analysis were carried out with different standard basins and the results of analysis were compared using observed water level. The accuracy of the scenario was estimated by statistical parameters such as RMSE(Root Mean Square Error), CC(Correlation Coefficient), RPE(Relative Peak Error). When configuring between scenarios, the number of automatically correctable parameters were selected considering the number of actual data and sensible parameters were selected by sensitivity analysis in the watershed. In this study, optimization was performed by using four parameters such as Manning's roughness coefficient for conduits, impervious/pervious area and width of subwatershed. The calibration range of the parameters was determined by using the SWMM manual and in the previous studies. The parameters were estimated using the automatic calibration method of PEST model. Two-dimensional inundation model designed by finite volume method was performed using the optimized one-dimensional analysis results, and 2D terrain data considering the effects of buildings and road conditions. For the results of this study, the case which the reference conduits with the diameter of 1,200 mm was less uncertainty in the parameters, and the error was reduced a slight differnece comparing other cases. In this study, 11 scenarios was proposed to get an optimal scenario for urban flood analysis, and the scenarios with automatic calibration showed less uncertainty than the no-parameter estimation scenarios in comparison with the urban runoff analysis. The correlation coefficient was turned out to be high for the scenarios the RPE and RMSE also showed high accuracy for the scenarios using PEST. The RPE was in the range of 13.9~28.9% in the no-parameter estimation scenarios, whereas the error range was 6.8~25.7% in the scenario using the PEST. Therefore, when the water level gauges are installed in the pipe network, it was similar to the scenario using more than the diameter of 450mm that the scenarios using more the diameter of 1,200mm with using the PEST were performed in the urban runoff analysis. Considering the number of parameters in automatic calibration with PEST model, the scenarios-10 and 11, which were calibrated with three and four parameters such as roughness coefficient for conduits, impervious/pervious area and width of subwatershed, the RMSE and RPE turned out to be low and the CC to be high. However, if the number of estimated parameters was larger than that number of observed value, the accuracy of the optimization was lowered and considering the addition of low sensitivity parameters in the PEST model. Similar results and accuracy were found to be lower than those of sensitivity sensitive ones only. Therefore, considering the computation time and accuracy in the urban flood analysis by automatic correction, it was considered that the scenario composition was important process considering the number of observations and sensitivity. In order to compare the accuracy of each scenario using the flood analysis model based on the two-dimensional finite volume method, the results of 2D inundation were compared with the NDMS(National Disaster Management System) data reported to the city of Seoul of the event of on July 22, 2013. and September 21, 2010. As a result of the comparison, the scenario-11 was the most accurate as 65.0% and 70.1% respectively compared as the one-dimensional urban runoff analysis results. The overflow from the manhole where the no-parameter estimation scenarios did not occur and the parameter estimation scenarios were able to increase the accuracy more than the no-parameter estimation scenarios. However, if the parameters are difficult to optimize with insufficient observated data, it is necessary to pay attention to the one-dimensional urban runoff analysis topographical data and reference conduits determination for the two-dimensional flooding analysis. Based on the results of this study, it can be concluded that more accurate flood analysis is possible when the optimum scenario is selected by determining the appropriate reference conduit for future urban flooding analysis. If the results is applied to various rainfall event scenarios and parameter optimization, it can be provided as a basic data for the development of an alarm system in order to prevent the urban runoff analysis and urban disaster prevention more efficiently.

기후변화에 따른 도시홍수 취약성 평가모델 연구 : 인천시 사례 연구

조형진 인하대학교 대학원 2017 국내박사

본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 취약성 평가모델을 제시하고, 이를 적용해 인천시 도시홍수 취약성의 실태를 분석하였다. 최근 한국은 국제사회의 기후변화 대응 움직임에 따라, 기후변화 대응대책을 수립하고 있다. 그러나 아직까지 기후변화로 인한 지역차원의 재해 대응방안은 매우 부족한 현실이다. 기후변화에 의한 재해에 효과적으로 대응하기 위해서는 재해 취약성 평가가 우선적으로 요구된다. 현재까지 한국에서는 재해 취약성을 평가하기 위한 방법과 분석도구가 개발되고 다수의 연구들을 진행되었지만, 평가결과는 상이한 것으로 나타났다. 또한 재해 취약성 평가가 지역적 차원의 구체적인 대응방안으로 연계되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 문제는 지역의 사회적 상황들이 취약성을 결정하는데 미치는 영향을 간과하고 있기 때문이다. 또한 통계적 방법의 평가로 재해영향이 미치는 공간적 범위가 고려되지 않았기 때문이다. 다양한 재해 취약성 결정요인의 고찰을 토대로 한 공간적 평가모델이 요구되고 있다. 본 연구는 향후 한국에서 기후변화의 영향으로 인적, 물적 피해가 크게 증가할 것으로 예상되는 도시홍수에 대한 취약성을 평가하는 모델을 구축하였다. 그리고 인천시 도시지역을 중심으로 실증적 분석을 실시하여 도시홍수 취약성의 공간분포와 도시홍수 취약성을 결정하는 요인들의 영향관계를 분석하였다. 상기 분석을 위해 우선 이론적 고찰 및 선행연구를 기반으로 도시홍수 취약성 결정요인을 탐색하여 평가지표와 모델을 설정하였다. 도시홍수 취약성을 측정하는 평가지표는 인구 취약성, 경제 취약성, 정보 취약성, 입지 취약성으로 구성하였다. 그리고 “자연재해에 대한 공간적 취약성 평가모델(Cutter, 1996)”의 개념을 기반으로, 공간분석 관점의 사회적 취약성 요인들을 보완하여 개선된 기후변화에 따른 도시홍수 취약성 평가모델을 제시하였다. 그리고 취약성 개념에 근거하여 도시홍수 취약성의 결정요인인 인구, 경제, 정보, 입지 취약성이 도시홍수 피해에 영향을 미칠 것이라는 연구가설을 설정하고, 가설검증을 위해 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 선행연구와 관련사례를 검토하여 본 연구의 차별성과 의미를 파악하고, 도시홍수 취약성 평가의 개선점을 토대로 도시홍수 취약성 평가모델과 지표를 제시하였다. 둘째, 인천시를 대상으로 도시홍수 취약성 평가모델을 적용·검증하는 실증적 연구를 시행하였다. 연구의 시간적 범위는 공간정보데이터의 이용가능성을 고려하여 2010년을 기준년도로 설정하였다. 공간적 대상은 사회적 동질성을 고려하여 인천시 내륙부 도시지역으로 선정하였다. 분석단위는 구체적인 홍수영향 범위와 사회적 취약성을 설명할 수 있는 소지역 공간통계단위인 집계구 단위로 설정하였다. 그리고 분석도구는 공간정보 구축 및 분석을 위한 ArcGIS와 QGIS, 그리고 도시홍수 취약성들간의 관계와 도시홍수 피해에 미치는 영향관계를 분석하기 위한 SPSS 통계프로그램을 이용하였다. 본 연구의 실증적 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 도시홍수 취약성 지도를 작성하여 취약성의 공간분포를 확인한 결과, 인천시의 도시홍수 취약성은 연안과 하천이 만나는 지역을 중심으로 밀집하고 있어 입지 취약성과 유사한 공간분포를 보이고 있었다. 둘째, 도시홍수 취약성 밀집지역을 대상으로 상관분석 및 회귀분석을 실시한 결과, 도시홍수 피해에 입지 취약성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 인구, 정보 취약성이 미치는 영향은 적은 것으로 나타났다. 그리고 경제 취약성은 가용데이터의 한계로 분석에서 의미있는 인과관계가 도출되기 어려운 한계점이 있었다. 그리고 행정동 단위 도시홍수 취약성 분석결과와 비교하여 분석의 대상과 단위 등에 따라 각 도시홍수 취약성 결정요인이 미치는 영향력과 설명력이 상이함을 확인할 수 있었다. 실증적 분석결과를 통한 이론적, 정책적 함의를 요약하면 다음과 같다. 먼저 이론적 함의는 첫째, 이론적 측면에서 도시지역과 수변공간의 입지적, 기능적 관계에 주목하여 도시홍수 취약성 결정요인을 탐색하였다. 그리고 도시홍수 취약지역이 사회적 취약지역과 높은 상관성을 가진다는 기존 연구들의 주장과는 다른 결과로, 수변공간을 중심으로 하는 도시개발 패러다임의 변화는 과거와 다른 형태의 취약성과 홍수피해를 가져올 수도 있음을 알 수 있었다. 둘째, 기존 도시홍수 취약성 평가의 대다수는 평가결과가 지역차원의 적응대책으로 연결되지 못하는 한계가 있었다. 이것은 지역의 사회적 특성을 반영하지 못한 것이 원인이다. 본 연구는 집계구 단위의 평가지표들을 사용하여, 지역별로 나타나는 취약성의 차이를 보다 구체적으로 설명하고자 하였다. 사회적 취약성 평가지표들은 최근 기후변화 연구에서 중요하게 논의되고 있는 ‘회복력(resilience)’, ‘적응역량(adaptive capacity)’의 개념과 연계하여 다양하게 적용될 수 있을 것이다. 셋째, 연구방법론 측면에서 센서스 집계구 데이터는 행정구역 단위의 통계자료 보다도 현실적이고 구체적인 도시홍수 취약성 평가의 데이터로 사용될 수 있었다. 그리고 본 연구의 데이터 구축·분석과정에서 사용된 GIS툴은 도시계획 분야의 연구에서 공간분석적 접근을 가능하게 한다는 점에서 유용하게 활용될 수 있다. 아울러 기후변화에 따른 재해 취약성을 공간적으로 다루는 연구는 도시계획 및 도시방재적 측면에서 주요하게 다루어져야 할 필요가 있다. 다음으로 정책적 함의는 첫째, 지역적 차원에서 사회적, 물리적 취약성 정도를 고려한 기후변화 대응방안이 필요하다. 동일한 도시홍수 위험에도 지역의 인구구조, 소득 등의 특성에 따라 피해정도는 상이하였다. 따라서 지역의 고유한 지리적 조건과 함께 인구, 사회, 경제 등 사회적 특성을 복합적으로 고려한 도시홍수 취약성 평가가 요구된다. 그리고 도시홍수 취약성 평가결과를 토대로 지역의 상황에 맞는 다양한 도시홍수 대응전략을 마련해야 한다. 둘째, 기후변화에 따른 도시홍수 취약성은 국토 및 도시계획 차원에서 인식되고 관리되어야 한다. 우선 중앙정부는 기후변화 영향과 재해 취약성과 관련한 객관적이고 신뢰성 있는 통계자료를 체계적으로 구축·관리해야 한다. 지방자치단체는 기후변화에 따른 도시홍수 취약성 지도를 작성하여 공개함으로 시민들이 도시홍수 취약성을 인식하고, 기후변화 대응에 적극 동참할 수 있도록 유도해야 한다. 그리고 기후변화에 따른 도시홍수 취약성 평가를 토대로 지역단위의 기후변화 대응방안이 공간적, 사회적 여건에 따라 다양하게 마련될 필요가 있다. 또한 기후변화의 예측 불가능성을 인정하고, 기후변화 영향으로 실시간 변화하는 이상기후와 예상치 못한 돌발적인 도시홍수에 대응할 수 있도록 첨단기술과 융합한 도시홍수 안전체계를 마련하는 방안도 모색할 필요가 있다. The study presents a model for assessing urban flood vulnerability from climate change and applies it to analyze the urban flood vulnerability of Incheon. Lately, Korea is drawing up a climate change response measure in step with the international community's response to climate change. As yet, however, local response is quite meager to natural disasters caused by climate change. An effective response to disasters caused by climate change first requires natural disaster vulnerability evaluation. So far, Korea has worked to develop methods and analytical tools for assessing natural disaster vulnerability and has conducted a number of researches, but with contrasted results of evaluation. And the natural disaster vulnerability evaluation had limitations, failing to lead to a specific response plan at the regional level. The problem arises from overlooking the influences that the social conditions in different regions of the country exercise on the determination of vulnerability. Another reason is that being an evaluation using a statistical method, it failed to take into consideration the spatial scope of the influence of natural disasters. Hence the need for a spatial evaluation model based on the examination of various determinants of natural disaster vulnerability. The current study has created a model for assessing the vulnerability to urban floods, which are expected to inflict much increased human and financial losses in future Korea due to climate change. And en empirical analysis has been conducted mainly on urban centers of Incheon to analyze the influences exchanged between the spatial distribution of urban flood vulnerability and the determinants of urban flood vulnerability. For the above-mentioned analysis, I established evaluation indicators and model first by exploring the determinants of urban flood vulnerability, based on a theoretical review and earlier studies. The evaluation indicators for measuring urban flood vulnerability are composed of demographic vulnerability, economic vulnerability, information vulnerability, and locational vulnerability. And based on the concept of “The Hazards-of-Place Model of Vulnerability" (Cutter, 1996), I included the causes of social vulnerability from a perspective of spatial analysis, thus presenting an improved model for assessing urban flood vulnerability due to climate change. And based on the concept of vulnerability, I established the hypothesis that demographic vulnerability, economic vulnerability, information vulnerability, and locational vulnerability, which are the determinants of urban flood vulnerability, exert influence on urban flood damage, and conducted the following research to test the hypothesis. Firstly, I identified the distinction and significance of the study by reviewing earlier studies and related cases, and presented an urban flood vulnerability assessment model and indicators based on improvements in urban flood vulnerability assessment. Secondly, I conducted an empirical research that tested the urban flood vulnerability assessment model by applying it to Incheon City. As the temporal scope for the study goes, 2010 was set as the starting year, considering the usability of spatial data. For the spatial object, I chose the inland urban area in Incheon, focusing on social homogeneity. The unit for the analysis is 'sampling district', the small area statistical unit which can explain the specific scope of flood influence and social vulnerability. And for analytical tools, I used ArcGIS and QGIS for creating and analyzing spatial data and SPSS for analyzing the relationships among urban flood vulnerabilities and their influences on urban flood damage. The results of the empirical analysis in this study are as follows. First, by creating an urban flood vulnerability map and checking the spatial distribution of vulnerability, I saw that in Incheon, urban flood vulnerability, which masses in those areas where the coast and the river meet, showed a spatial distribution similar to locational vulnerability. Second, the correlation analysis and regression analysis performed on the areas where urban flood vulnerability masses shoes that locational vulnerability exerts the biggest influence on urban flood damage, while demographic and information vulnerability exerts the smallest influence. And due to the limited available data, economic vulnerability failed to produce significant causality in the analysis. And by comparing them with the analysis of urban flood vulnerability in different 'dong's, I confirmed that different determinants of urban flood vulnerability registered different influence and explanatory power. The theoretical and policy implications from the results of the empirical analysis are summarized as follows. As the first of the theoretical implications, I focused on the locational and functional relationship between urban areas and waterfront areas to explore the determinants of urban flood vulnerability. And as what differed from the argument of earlier studies that areas vulnerable to urban flood are highly related to disadvantaged areas, I saw that a paradigm shift to a focus on waterfront spaces could cause different vulnerability and flood damage than was witnessed in the past. Second, most of the previous urban flood vulnerability assessment results failed to lead to adjustment measures in different regions. This is caused by the failure to reflect the social characteristics of different regions. Using the evaluation indicators for different sampling districts, this study wanted to provide a more specific explanation for the different types of vulnerability that appeared in different regions. The evaluation indicators in terms of social vulnerability can find more diverse applications when they are linked to the concepts of 'resilience' and 'adaptation capacity'. Third, in terms of research method, the data from the census sampling districts was used for more realistic and specific urban flood vulnerability assessment than the statistical data based on administrative divisions. And GIS tool, which was used in the data creation and analysis for this study, found its useful application, in that it enabled a spatial analysis in the studies of urban planning. Furthermore, studies that conduct spatial handling of natural disaster vulnerability due to climate change need to be handled as major things in terms of urban planning and urban disaster management. Policy implications are as follows. First, we need to come up with a climate change response plan that considers social and physical vulnerability in different regions. At the same urban flood risk, demographic structure and income in different regions registered different extents of damage. Therefore, we need to come up with urban flood vulnerability assessment that considers the distinctive conditions of specific regions as well as such social characteristics as population, society, and economy. And we need to come up with various urban flood response strategies that fit regional conditions, based on the results of urban flood vulnerability assessment. Second, urban flood vulnerability due to climate change has to be understood and managed in terms of national land planning and urban planning. First of all, the Korean government should ensure systematic establishment and management of objective and reliable statistical data that is related to the influences from climate change and natural disaster vulnerability. In turn, local governments should create and disclose an urban flood vulnerability map to help the public recognize urban flood vulnerability and thereby encourage people to actively participate in climate change response. And based on the assessment of urban flood vulnerability from climate change, regional climate change response plans need to get diversified to spatial and social conditions. Also, we need to explore how we can come up with an urban flood safety system integrated with advanced technology so we may recognize the unpredictability of climate change and can response to abnormal weather that involves real-time changes from climate change and unexpected, abrupt urban floods.

취약성과 노출도에 근거한 침수위험도 평가 모델링

박기용 충북대학교 2018 국내박사

도시가 개발되고 확장되면서 다양한 환경문제를 겪고 있으며, 그 중 기후변화의 영향으로 도시에서의 재해가 점차 대형화, 다양화되고 있는 추세이다. 이러한 상황에서 도시방재의 중요성이 강조되고 있으며, 기후변화 관련 재해 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 침수와 관련하여 집중적으로 연구하였다. 인구와 주요시설들이 집중되어 있는 도시지역에 집중호우가 발생하였을 경우, 100m×100m 격자단위별로 침수위험에 대한 등급화를 통해 도시공간적으로 효율성을 높여 침수피해를 저감시키고 최소화하고자 한다. 도시 침수위험도를 평가하기 위해 취약성 분석과 노출도 분석을 하였다. 취약성 분석은 도시계획적 측면에서의 토지이용 및 건축물과 관련된 지표를 바탕으로 빅데이터를 구축하여 FUZZY 방법론을 활용하여 분석하였으며, 노출도 분석은 강우, 지형 등의 요소를 토대로 HEC-RAS와 FLUMEN 모형을 활용해 침수지도로 나타냈다. 이렇게 나온 토지이용 등급화 지도와 침수지도를 맵핑함으로써 도시침수 위험도를 Green, Yellow, Orange, Red Zone의 4개 등급으로 구분하여 평가를 하였다. 분석결과, 침수로부터 위험도가 높은 지역은 창원시의 주요기능이 집약되어 있는 중심상업지역을 중심으로 개발밀도가 높고 도시화가 많이 이루어진 지역, 그리고 과거 도심으로써 핵심적인 기능을 담당했던 구도심 지역들이 주를 이루는 것으로 분석되었다. 행정구역별로는 Red Zone의 분포율이 가장 높은 지역이 의창구(13.07%)로 분석되었으며, 그 뒤로 성산구(4.07%)>마산회원구(2.68%)>마산합포구(1.87%)>진해구(1.78%)의 순으로 나타났다. 이는 성산구와 의창구를 중심으로 신도시가 개발되어 이들 지역은 대체적으로 상업지역의 재산적 가치와 건축밀도가 높은 것에 기인하여 위험도가 높은 것으로 분석된 것으로 판단되는 바, 도시침수 위험도가 가장 낮은 녹지지역과 그 외의 용도지역을 적절하게 배분하여 토지이용계획을 수립하여야 하며, 위험도가 높은 지역에 대해서는 침수를 저감시킬 수 있는 방재시설, 공간시설 등이 적절히 배치하여 우선적으로 대책 마련을 해야 할 것이다. 또한, 본 연구의 객관화되고 과학적인 결과물인 도시침수 위험도 분석결과와 연계하여 침수 위험도가 가장 높은 Red Zone의 분포율이 높은 지역을 위험지역으로 설정하고 우선적으로 고려한다면 침수피해에 대한 효율적인 대처와 체계적인 관리가 가능해질 것으로 보인다. 본 연구는 향후 도시계획과 연계한 토지이용계획의 구체적인 계획 수립의 자료로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 기후변화와 도시화라는 이슈와 함께 집중호우 발생 시 도시침수 피해를 최소화하기 위한 장기적인 대책으로 토지이용 부문이라는 새로운 대책을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다고 할 수 있다. As a city develops and expands, it is confronted with a variety of environmental problems, whilst the impact of climate change has gradually increased in scale and a series of urban disasters have become more diverse. Among various urban disasters, this study primarily focuses on the most frequent type, urban flooding. To deal with flooding issues in urban areas where population and major facilities are concentrated, different levels of flooding risk are classified on 100mx100m geographic grids to maximize spatial efficiency during the flooding events and to minimize the following flooding damage. In order to evaluate the risk of urban flooding, two analytical methods are adopted, that is, vulnerability and exposure tests. The former is based on land-use and building related indicators in terms of urban planning, and the collected data are analyzed, depending on fuzzy approaches. In contrast, the latter is based on the Hec-ras model using factors such as topology and precipitation volume. By mapping the classification of land-use and flooding, the risk of urban flooding is evaluated by the following(four grades) scales: green, yellowe, orange, and red zones. Major findings are: the areas with high flood risk are confined towards mainly central commercial areas where the main urban functions are concentrated and development density and urbanization are relatively high in addition to old urban centers. In case of Changwon, Euichang-gu (13.07%) has the highest portion of red zone, followed by Seongsan-gu (4.07%), Masan Hoewon-gu (2.68%), Masan Happo-gu (1.87%), and Jinhae-gu (1.78%), respectively. It evaluates that high property value of commercial areas and high building density within the new city centered on Euichang-gu and Seongsan-gu have increased the flood risk. Therefore, allocation of land use districts should be designed to reflect upon the different levels of flood risks for each use district to establish a more appropriate land-use plan, in addition to preparation of anti-disaster facilities to mitigate flood damages in high flood risk areas. Urban flood risk analysis for individual land use districts would facilitate urban planners and managers to prioritize the areas with high flood risk and to prepare responding preventive measures for the more efficient flood management. This study has a unique research value because not only could it be used as data designing future land-use and urban planning, but also it would contribute to proposing practical mitigation strategies against urban flooding under climate change.

Flood Analysis of Urban Area in Seunggi River City Basin Using MIKE 21FM Model

황규영 충북대학교 2019 국내석사

Flooding problem is existed worldwide and consequences are severe such as loss of human lives, impacts on socio economic sectors and environmental sector. In recent years, flood damage caused by abnormal climatic conditions such as localized heavy rain due to climate change. Due to the industrialization and urbanization, land use has become more advanced. The impervious areas have been increasing, and thus, the return period of extreme floods is increasing, the in population which increased exposure to disasters such as floods. The risk from floods is increasing, but it is suffering a lot each year due to the lack of flood exclusion of existing facilities. Therefore, efforts have been making to mitigate flood damage through structural and non-structural methods such as expansion and maintenance of drainage facilities, forest greening, and construction of flood warning and alarming systems. In addition, as interest in the environment has recently increased and society's awareness of disasters has increased, the studies such as flood management and flood countermeasures have been actively conducted and an Integrated flood Management System is needed. In this study, we selected the Namdong-gu in Incheon, which is exposed to flood risk, was selected and MIKE 21FM was used in the region where rainwater spill was concentrated. This is an index that can be indirectly used to identify the range of flood damage and to utilize it for comprehensive maintenance and countermeasures in the river. 최근 들어 지구온난화로 인한 비정상적인 집중호우와 돌발홍수의 발생으로 피해빈도가 증가하게 되고 사망률 또한 증가 추세를 보이고 있다. 또한 급격한 도시화와 산업화로 인하여 불투수성 면적이 증가하고 도시주변과 하천변의 저지대까지 주택, 공단 등으로 개발되어 홍수재해의 가중요인이 증가하고 있어 하천관리 측면의 중요성이 부각되고 있는 실정이다. 대하천의 경우 홍수대책수립이 잘 되어있으나 중⋅소하천의 경우 실측자료 수집 및 하천정비수립이 제대로 되어있지 않아 빈도가 큰 호우발생시 대응할 수 있는 방안이 적다. 따라서 이러한 피해를 효과적으로 예방하기 위해 집중호우 시 물의 유출경로를 파악하고 피해가 예상되는 지역의 하천재정비를 하여 대비하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구의 대상유역인 승기천은 도심지와 4,400여개의 산업단지 사이에 위치한 소하천으로 집중호우로 인한 하천범람 시 심각한 홍수피해를 야기 시킬 수 있지만 하천정비 및 실측자료수집시설 등 홍수대책방안이 부족하다고 판단되어 대상지역으로 선정하였다. 따라서 본 연구에서는 중⋅소하천이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 실측자료가 없는 승기천 유역에 홍수량을 산정하는 단위도법인 Snyder, Clark 방법으로 기본홍수량을 구하고 수치표고자료(Digital Elevation Model)를 제작하여 홍수예측이 가능한 MIKE 21FM으로 도시지역범람분석을 수행하였다. 2011년 자료를 사용하여 분석하였고 Snyder과 Clark에 의한 홍수량을 사용하여 모의한 결과, 하수도 시스템과 지표면 사이의 유동성을 고려하지 않아 범람지역이 다소 확대되었지만 침수되는 지역은 과거 남동구 범람사례를 비교하였을 때 범람지역이 일치되는 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 근거로 관측소가 없는 중⋅소하천에 빈도별 홍수발생 가능성을 경제성 있게 식별할 수 있고 홍수를 예방 할 수 있는 자료로 사용할 수 있을 것이다.

Understanding Network Dynamics in Flooding Emergencies for Urban Resilience

Fan, Chao Texas A&M University ProQuest Dissertations & Thes 2020 해외박사(DDOD)

Many cities around the world are exposed to extreme flooding events. As a result of rapid population growth and urbanization, cities are also likely to become more vulnerable in the future and subsequently, more disruptions would occur in the face of flooding. Resilience, an ability of strong resistance to and quick recovery from emergencies, has been an emerging and important goal of cities. Uncovering mechanisms of flooding emergencies and developing effective tools to sense, communicate, predict and respond to emergencies is critical to enhancing the resilience of cities. To overcome this challenge, existing studies have attempted to conduct post-disaster surveys, adopt remote sensing technologies, and process news articles in the aftermath of disasters. Despite valuable insights obtained in previous literature, technologies for real-time and predictive situational awareness are still missing. This limitation is mainly due to two barriers. First, existing studies only use conventional data sources, which often suppress the temporal resolution of situational information. Second, models and theories that can capture the real-time situation is limited.To bridge these gaps, I employ human digital trace data from multiple data sources such as Twitter, Nextdoor, and INTRIX. My study focuses on developing models and theories to expand the capacity of cities in real-time and predictive situational awareness using digital trace data. In the first study, I developed a graph-based method to create networks of information, extract critical messages, and map the evolution of infrastructure disruptions in flooding events from Twitter. My second study proposed and tested an online network reticulation theory to understand how humans communicate and spread situational information on social media in response to service disruptions. The third study proposed and tested a network percolation-based contagion model to understand how floodwaters spread over urban road networks and the extent to which we can predict the flooding in the next few hours. In the last study, I developed an adaptable reinforcement learning model to leverage human trace data from normal situations and simulate traffic conditions during the flooding. All proposed methods and theories have significant implications and applications in improving the real-time and predictive situational awareness in flooding emergencies.

Optimal transportation evacuation planning under disaster situation

Mohammed, Mohammed Hussen International School of Urban Sciences 2020 국내석사

These days, the rapid growth of urbanization and climate change has brought many challenges for many cities around the world. Among many challenges, the increasing rate of impervious surfaces in urban areas is one of the results of urbanization. This phenomenon could increase vulnerability to storm-water flooding, and this can affect urban mobility by disrupting the normal travel pattern during heavy rain. Moreover, during a disaster situation, many people do not have sufficient information about where to go (shelters), which routes they have to take and at what time should they start the evacuation. This mobility disruption could cause sudden traffic congestion and consequently increases the vulnerability of people. Therefore, this paper is geared towards conducting an evacuation routing during urban flooding disaster to evacuate vulnerable people while minimizing the network-wide travel time. Quantitative data analysis was utilized and secondary data were collected for data analysis. District-wise rainfall precipitation data of Seoul City was collected from SMG (Seoul Metropolitan Government) to identify flood susceptible areas. Furthermore, traffic volume, travel time and road capacity were collected from KOTI (Korean Transport Institute). Finally, CASPER (Capacity Aware Shortest Path Evacuation Routing) was utilized to perform vehicle evacuation routing. During the analysis, four evacuation scenarios were modeled (evacuation at four different times of day). The outputs of the evacuation for the four scenarios are the following. A list of minimum cost evacuation routes, optimum travel time to clear the network safely, the optimum number of shelter zones, and the effects of evacuees assignment type during evacuation routing. 근래, 도시의 급속한 성장 및 기후 변화는 도시에 많은 문제를 가져왔다. 도시 지역의 불침투성 표면의 증가율은 도시화의 결과 중 하나이다. 이 현상은 폭풍과 홍수에 취약성을 증가시킬 수 있으며, 정상적인 이동 패턴을 교란시킴으로써 도시 이동성에 영향을 미칠 수 있다. 재난 상황에서 많은 사람들이 어디로 가야하는지(대피장소), 어떤 경로를 택해야 하는지, 언제 대피를 시작해야 하는지에 대한 충분한 정보를 가지고 있지 않다. 이러한 이동성 혼란은 갑작스런 교통 체증을 야기하며 결과적으로 재해 시 사람들의 취약성을 증가시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 홍수 재해 시 전체의 이동 시간을 최소화하여 대피 경로를 제시하는 것을 목적으로 한다. 정량적 데이터 분석을 활용하고 2차 데이터를 수집하여 데이터 분석을 실시하였다. 수해 취약지역을 파악하기 위해 서울시로부터 지역별 강수량을 집계했다. 그리고 교통량, 이동시간, 도로 용량과 같은 교통정보는 한국교통연구원(KOTI)에서 수집했다. 마지막으로, 대피 경로 결과를 얻기 위해 CASPER(Capacity Aware Shortest Path Routing)를 수행했다. 분석 중에 네 가지 대피 시나리오를 모델링하였다. (아침, 정오, 저녁과 피크 시간 이외의 시간에 대피) 네 가지 시나리오에 대한 대피 결과는 대피자가 향하는 각 경로 및 대피 구역의 최소 비용 대피 경로, 대피 비용이다. 피크 시간이 아닌 시간 동안 대피로 비용이 더 높은 것으로 관찰되었다.

(A) framework for correcting radar-based rainfall and uncertainty quantification to improve urban flood forecasts

Nguyen Duc Hai 세종대학교 대학원 2020 국내박사

도시홍수는 전 세계 도시에서 발생하는 가장 심각한 수재해 요소 중 하나이다. 도시화 등 환경변화에 의한 수문학적, 수문기상학적 변동으로 불확실성은 증대되었으며, 이로 인해 도시홍수는 과거에 비해 더욱 예측이 어렵고 복잡해지고 있다. 따라서, 도시홍수 예측은 홍수 피해저감을 위한 수자원 관련 전문가들의 의사결정 지원에 있어 필수적이다. 특히, 강수예측은 도시지역의 홍수예측, 물 관리, 수문 모델링 연구에 있어 중요한 요소이다. 강수예측 자료로 레이더 기반 시스템이 활용되고 있으나, 레이더 기반 시스템 및 강우예측 모델과 관련된 불확실성 때문에 강우예측 정확도는 여전히 제한적이다. 특히, 집중호우와 같이 강우량이 많은 사상에서 강우량 예측의 정확도 확보는 더욱 어려운 특징이 있다. 기상자료와 도시 수문모델의 결합은 도시유역의 흐름과 침수현상을 예측하는 가장 대표적인 방법으로, 여러 연구에서 많이 활용되어 왔다. 특히, 레이더 기반 예측 시스템의 산출물은 도시수문모형의 입력으로 사용되며, 홍수예측의 정확도는 레이더 자료의 정확도에 따라 좌우된다. 강우예측 방법 중 하나인 라그랑지안 외삽 알고리즘은 강수의 성장과 소멸, 이동을 예측 모의하는 기법으로 많이 활용되고 있으나, 강한 호우사상에서 강수량 예측의 부정확성 문제가 제기되어 왔다. 반면, MAPLE의 정량적 추정강수의 불확실성은 평균 강우장의 시스템적 오류(예: 레이더 반사도-강수강도(Z-R) 관계식), 거리에 의한 오차, 랜덤 오차, 레이더 간 보정오차 등의 요인에 의해 발생한다. 더욱이, 강한 호우 사상에서의 예측자료의 신뢰도는 더욱 낮을 수 있다. 홍수예측을 위해서는 강우-유출해석이 필수적이며, 연구에서는 도시 소유역의 강우-유출해석을 위한 1D/2D 결합모델을 개발하였다. 모델은 1D 관망모델과 2D 범람모델로 구성되며, 1D 모형의 구성요소는 Storm Water Management Model (SWMM) 버전 4.4h의 두 가지 모듈을 기반으로 한다. 최근 수십 년 동안 많은 연구자들은 레이더 기반 외삽 시스템의 정확성도 한계를 개선하여 강우예측의 품질을 개선하기 위해 노력해왔다. 선행연구에서는 단기 외삽을 통해 산출된 강우장과 장기수치예보(NWP) 모델로부터 산출된 강우장에 가중치를 적용하여 강우를 예측하는 혼합기법이 활발히 적용되고 있다. 또 다른 방법은 현황시스템의 모의성능 향상시키기 위한 앙상블 예측기법이 활용되고 있다. 앙상블 기법의 장점은 확률론적 예측을 통해 강수량의 불확실성을 추정할 수 있다는 것이다. 일반적으로 두 방법은 레이더 기반 단기 예측강우의 정확성을 개선하기 위해 다양한 정량적 강수 예측자료를 결합해야 한다는 특징이 있다. 한편, 강수예측의 정확도 확보를 위한 또 다른 이슈는 호우 사상에서 다른 강수예측자료들과의 결합 없이 레이더 기반 강우예측 정보의 신속하게 생산하는 것이다. 이에 대한 방안은 인공지능(AI)이나 머신러닝(ML) 알고리즘, 회귀 기반 경험 모델 데이터 기반 모델을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 한반도를 대상으로 라그랑지안 외삽(MAPLE) 시스템에 의해 생산된 강우현황 자료를 수집하였다. 본 연구에서는 호우사상의 관측강우량과 레이더 기반 시스템의 예측강우량에 데이터 기반 모델인 multiple linear regression (MLR), multivariate adaptive regression splines (MARS), multilayer perceptron (MLP), basic recurrent neural network (Basic RNN), and long short-term memory (LSTM) 기법을 적용하여 각 기법 간의 성능비교를 수행하였다. 다음으로, 레이더 기반 시스템의 3시간 예측 면적평균수량(MAP) 보정을 위한 LSTM 기법의 성능을 검토하고, LSTM 기법으로 보정된 예측 MAP를 1D/2D 결합모형에 적용하여 호우사상에서의 도시홍수예측 성능을 평가하였다. 모형의 정량적인 평가를 위해 평균제곱근오차(RMSE), 예측편차 (FB), 상관계수(R), 누적강우량의 절대오차를 산정하였고, 정성적 평가지표로는 Critical Success Index (CSI), and Probability of Detection (POD)를 활용하였다. 평가결과, 모든 데이터 기반 모델은 강우예측의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다. LSTM 기법은 Basic RNN, MLP, MARS, MLR에 비해 모의 성능이 우수하였으며, 특히 호우사상에서 모의 성능이 우수하였다. MAP 예측값 보정에 있어서도 LSTM 모델은 MLR 및 MLP에 비해 CSI 점수가 우수하여 예측값 보정성능이 뛰어난 것으로 나타났으며, 홍수예측의 정확도도 개선되는 것을 확인하였다. 또한, 예측 강수량 및 이와 관련한 수문학적 해석에 있어 불확실성 분석은 수자원 관리에 있어 중요하다. 본 연구에서는 MAPLE MAP 및 LSTM 보정 MAP 예측자료로부터 모의된 수위예측의 불확실성을 정량화하기 위해 adaptive Bayesian Markov Chain Monete Carlo (MCMC) 접근법을 제안하였다. 5개 집중호우 사상에서 2가지 종류의 예측 MAP를 1D/2D 모델에 결합하여 강남 지역의 관측소에서 수집한 수위 데이터와 비교하여 모의성능을 비교하였다. 매개변수 추정을 위해 제안된 Bayesian 접근법은 delayed rejection and adaptive metropolis (DRAM) 알고리즘과 popular Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘을 활용하였다. 정량적 추정강수량(QPE), 면적평균강수량(MAP), 결합 1D/2D 모델에 이르는 각 단계에서 입력자료의 불확실성 기여도를 분석하였다. 평가결과, MAPLE 예측 MAP의 불확실성 기여도가 가장 높은 비율을 차지하였다. MAPLE 예측 MAP 에 대한 정량적 강수추정(QPE)에 대한 불확실성 기여도는 가장 낮았으나, LSTM 으로 보정된 MAP, 1D/2D 결합 모델 등 두 출처의 기여도는 QPE에 비해 상대적으로 큰 것으로 분석되었다. 도시 홍수 관리를 위한 각 단계별 및 입력자료의 불확실성 분석에 있어 DRAM 알고리즘을 사용한 MCMC 접근법이 불확실성 기여도를 정량적으로 분석하는데 더 효과적일 수 있음을 보여준다. Urban flooding is one of the most serious risks in cities around the world. Urban flooding becomes less predictable and more complicated than in the past, with major uncertainties due to hydrological and hydrometeorological variations driven by overall environmental change. Therefore, urban flood forecasting is required to support water-related managers in mitigating damage. In fact, precipitation forecasts have been a primary driver of flood forecasting, water management, and hydrologic modeling studies in the urban area. Nevertheless, the accuracy of forecasts remains limited due to the uncertainties associated with rainfall prediction models, such as radar-based systems. The predictions of the systems are often inaccurate for heavy rainfall events. These limitations may lead to the ineffective alleviation of urban flood damage. The coupling of meteorological and urban hydrological models is the most popular method for predicting streamflow and inundation phenomena in urban catchments. This approach has received considerable attention from scientists. In these studies, radar-based forecasting systems outputs were used to drive hydrological urban models. The accuracy of flood prediction strongly depends on radar-based forecasting systems performance. However, due to the intrinsic drawbacks of the Lagrangian extrapolation algorithm, including those related to the growth and decay of precipitation, and changes in the movement of rain fields, the system issues poor forecasts for severe rainfall events. Additionally, sources of uncertainty can exist in MAPLE input data (quantitative precipitation estimate (QPE) data), such as mean-field systematic errors (e.g., the radar reflectivity-rainfall intensity (Z-R) relationship), range-dependent systematic errors, random errors, and radar-to-radar calibration differences, which can affect the accuracy of forecasts. The rainfall forecasts in the heavy rain events may have low reliability with solely a few tens of minutes of forecast time in acceptable accuracy. In present study, a coupled 1D/2D model was developed with a simple model structure for a small urban catchment. In the model, there are two main modules including a 1D conduit network model and a 2D overland flow model. The 1D component is based on two modules of the Storm Water Management Model (SWMM) version 4.4h. In recent decades, many researchers have attempted to address the limitations of the accuracy of radar-based extrapolation systems and improve the quality of their forecasts. Two main approaches have been used in these previous studies. Firstly, the blending techniques are popular applied, in which the forecasted results are acquired by weighting rainfall fields of both short-term extrapolation and a forecast of long-term numerical weather prediction (NWP) model. Secondly, the methods of ensemble forecasting are also utilized popularly for enhancing the performance of the nowcasting system. The advantage of the ensemble techniques is that they result in probabilistic forecasts which try to estimate the forecasts with the uncertainty of precipitation. In general, above reviewed methods normally require to combine multiple sources of QPF data to improve the accuracy of radar-based short-term forecasts. It is raised the question of how to quickly reproduce rainfall forecasts of radar-based forecasting system in the heavy rain events without combining with other sources of QPF data. Consequently, data-driven models can be possible solutions, such as artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) algorithms, and regression-based empirical models. In this study, the data collected from McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) system, which was applied in the Korea Peninsula. Present study was conducted to compare the performance of the data-driven models, namely multiple linear regression (MLR), multivariate adaptive regression splines (MARS), multilayer perceptron (MLP), basic recurrent neural network (Basic RNN), and long short-term memory (LSTM) in term of correcting the rainfall forecasts of radar-based system at rain gauges (point scale) in the heavy rainfall events. Next, the performance of LSTM was investigated in correcting 3-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts of radar-based system, then applied the LSTM-corrected MAP forecasts to the coupled 1D/2D to evaluate the capability in improving urban flood predictions in the heavy rainfall events. Regarding comparative study, the evaluation of the models using the quantitative criteria such as Root Mean Square Error (RMSE), Forecast Bias (FB), correlation coefficient (R), and absolute difference of accumulated rainfall, and qualitative indicators including Critical Success Index (CSI), and Probability of Detection (POD). All the data-driven models presented the capability in improving the rainfall forecasts to a certain extent. However, with the gating structures in neurons, LSTM outperformed Basic RNN, MLP, MARS, and MLR, especially capturing high rainfall values. Similarly, in the context of correcting MAP forecasts, the LSTM model showed the superior correction capability with higher CSI scores at high thresholds compared to MLR and MLP. Corresponding to the improvement in the MAP forecasts, the flooding predictions also reflect remarkable increases in accuracy based on the analyses of R, RMSE, Relative Error of Peak Depth (REPD), and relevant urban flood terms. Uncertainty assessment of the different sources including predicted precipitation inputs and related-components is an important issue in hydrological practice and water resources management. In present study, an approach using the adaptive Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) was proposed for uncertainty quantification of water level predictions forced by MAPLE MAP and LSTM-corrected MAP forecasts. The water level data collected from two stations named 22-0002 and 22-0006 in Gangnam catchment by the coupled 1D/2D model from the two types of MAP forecasts in the five heavy rainfall events. The proposed Bayesian approach using delayed rejection and adaptive metropolis (DRAM) algorithm was compared with the popular Metropolis-Hastings (MH) algorithm for parameter estimation. The uncertainty contributions of the stage and sources in the related process were analyzed such as quantitative precipitation estimation (QPE) input, MAP input and the coupled urban hydrological model. The approach results showed the uncertainty contribution of MAPLE MAP forecast source accounts for the highest proportion in the three-hour forecast period. The contribution of QPE input for MAPLE MAP forecasts is the smallest component, while that of two sources, namely LSTM-corrected MAP source, and MAP and coupling model, is relatively larger than QPE input. This work shows that the adaptive Bayesian MCMC approach using the DRAM algorithm may be more effective in quantitative analysis of uncertainty contribution of stages and sources for urban flood management. The success of the proposed framework proves that the viability of the methodologies suggested in this study. Notably, the LSTM model still reproduces slightly underestimation of heavy rainfall values and peak water levels in certain events. Further study would be investigate the approach to overcome the limitation for improving the effectiveness of the framework.

Development and Application of a 2D Flow Analysis Model for Urban Flood Management

신은택 인천대학교 대학원 2024 국내박사

Due to environmental changes, water-related incidents and disasters are constantly occurring today. According to the EM-DAT Disaster Epidemiology Research Center (CRED, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters), which collects and announces disaster data worldwide, approximately 73% of the disasters that occurred in 2022 were caused by floods and storms. Moreover, due to the high urbanization rate in Korea, floods often occur in urban areas, and their impact is increasingly becoming a major concern for urban residents and policy makers. Therefore, many efforts are ongoing to predict and manage such water flows. One of these research efforts is the development of flow analysis models, which are important mathematical tools used to understand and predict the aforementioned natural or scientific phenomena. In the past, the focus was on analyzing river flows and reservoirs using one-dimensional flow models. However, recent urban floods caused by extreme rainfall spread widely under the influence of urban topographic structures in space, leading to the development and application of two-dimensional models. At the same time, the advancement of remote sensing technology (especially high-resolution and high-precision input data such as LiDAR and Radar(SAR) data) that can be utilized as two-dimensional data and the improvement of computing capabilities are enhancing the applicability of two-dimensional models. However, there are still many difficulties in applying two-dimensional flow analysis models to urban flood phenomena, and efforts are needed to enhance their applicability. A comprehensive historical review of the researchers who led the development of two- dimensional flow models suggests that the future direction of two-dimensional flow analysis model development includes complex topography, dry/wet treatment, movement of dry/wet fronts, and beds with high roughness values. This can be summarized as an expansion of spatial accuracy and application dimensions, and the handling of generation terms and flow rates, indicating progress towards enhancing applicability. In this study, a two-dimensional flow analysis model was developed for urban flood analysis, and the computational data structure of the model was transformed from cell-centered to interface-centered to enhance applicability. In addition, a distributed inflow boundary condition was developed to input boundary conditions that match the user’s intention in complex urban shapes. Finally, an adaptive boundary condition was developed to handle vertical structures within the city. The techniques proposed above are all designed to enhance the applicability of the two-dimensional flow analysis model for urban flooding and are expected to contribute to the convenience and consistency of urban flood analysis. The accuracy and stability of the two-dimensional flow analysis model for urban flood analysis in this study were confirmed through comparative verification with existing researchers. The applicability in actual field cases was also confirmed to be high in terms of accuracy and stability through verification for analyzing the flow of rivers located near cities and verification of sudden flash flood cases. Therefore, if various applications for urban flood reduction are made through the developed model of this study, it will be possible to provide effective and practical results. Keywords: 2D flow analysis model, urban flooding, numerical analysis, shallow water equations, disaster reduction 환경의 변화로 인하여 오늘날 물로 인한 사건 및 재난은 끊임없이 발생하고 있다. 전 세계의 재난 데이터를 수집·발표하는 EM-DAT 재난역학연구센터(CRED, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters)에 따르면 2022년 발생한 재난의 약 73%가 홍수와 폭풍으로부터 발생하였다고 한다. 더욱이 도시화율이 높은 국내 특성으로 도시 지역에서의 홍수가 자주 발생하고 있으며, 그 영향은 점점 더 도시 주민과 정책 입안자들의 주요 관심사가 되고 있다. 따라서 이러한 물의 흐름을 예측하고 관리하기 위한 많은 노력들이 지금도 진행되고 있다. 이를 위한 연구 중 하나로서 흐름해석 모형의 개발이며, 앞서 언급한 자연 현상 또는 과학적 현상의 이해와 예측을 위해 사용되는 중요한 수학적 도구로 활용되고 있다. 과거에는 1차원 흐름 모형을 이용하여 하천의 흐름과 저류지 해석에 중점을 두었다. 그러나 최근에는 극한 강우로 인하여 발생하는 도시홍수는 공간상에서 도시 지형 구조물의 영향을 받아 넓게 퍼져나가는 양상을 보이기 때문에 2차원 모형의 개발과 적용이 대두되고 있다. 이와 동시에 2차원 데이터로 활용할 수 있는 원격 감지 기술(특히 고해상도 및 고정밀 입력 데이터인 LiDAR 및 Radar(SAR) 데이터)의 발전과 컴퓨팅 능력의 향상은 이차원 모델의 적용 가능성을 높이고 있다. 하지만 도시홍수 현상에 대하여 2차원 흐름해석 모형을 적용하는 것에는 여전히 많은 어려움이 있으며, 적용성 높이기 위한 노력이 필요한 시점이다. 2차원 흐름 모형의 개발을 이끌었던 연구자들의 해당 분야의 역사적 검토를 종합하면 향후 2차원 흐름해석 모형의 개발 방향은 복잡한 지형과 마름/젖음 처리, 마름/젖음 전선의 이동, 높은 거칠기 값을 가지고 있는 하상 등이 있다고 언급하였다. 이를 정리하면 공간 정확도와 적용 차원의 확장 그리고 생성항과 흐름율의 처리 등으로 표현할 수 있으며, 적용성을 높이기 위한 방향으로 진행되고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 도시홍수 해석을 위한 2차원 흐름해석 모형을 개발하였으며, 적용성을 높이기 위하여 모형의 계산 데이터 구조를 셀 중심에서 인터페이스 중심으로 변환하였다. 또한 복잡한 도시의 형상에서 사용자의 의도에 부합한 경계조건을 입력할 수 있도록 분포형 유입유량 경계조건을 개발하였다. 마지막으로 도시내의 수직 구조물을 처리하기 위한 적응형 경계조건을 개발하였다. 제안된 위의 기법들은 모두 2차원 흐름해석 모형의 도시홍수 적용성을 높이기 위한 기법으로 도시홍수 해석을 위한 편의성과 일관성을 높이는데 기여할 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구의 도시홍수 해석을 위한 2차원 흐름해석 모형은 기존 연구자와의 비교 검증을 통하여 모형의 정확성 및 안정성을 확인하였으며, 도시 인근에 위치한 하천의 흐름을 해석하기 위한 검증과 갑작스럽게 발생하는 플래시 홍수 사례의 검증을 통하여 실제 현장 사례에서의 적용 또한 정확성과 안정성이 높음을 확인하였다. 따라서 본 연구의 개발모형을 통하여 도시홍수 저감을 위한 다양한 활용을 한다면 효과적이고 실용적인 결과의 제공이 가능할 것이다.