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        하수관망 규모에 따른 단순화 SWMM에 대한 2차원 침수분석결과의 정확성 평가

        이정환,강성규,육지문,문영일,Lee, Jung-Hwan,Kang, Seong-gyu,Yuk, Gi-Moon,Moon, Young-Il 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.8

        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. Constructing a reliable runoff model and reducing model runtime are important in research of real-time urban flood forecasting to reduce the repetitive flood damage. Sewer networks in the major urban basin such as Seoul are vast and complex so that it is not suitable for real-time urban flood forecasting. Therefore, the rainfall-runoff model should be simplified. However, the runoff results due to the simplification of sewer networks can vary depending on the subjectivity and simplification method of the researcher and there is a significant difference especially in 2-D inundation analysis. In this study, the sewer networks in various urban basins with different numbers and distributions of sewer networks were simplified to certain criteria. The accuracy of the simplification model according to the sewer network scale is evaluated by 2-D inundation analysis. The runoff models of Gwanak, Sillim, and Dorimcheon, frequently inundated basins were simplified based on four simplification ranges due to the cumulative drainage area set as a criterion for calculating the simplification range. This study will be expected that the inundation result of simplification models estimated through the analysis can contribute to the construction of a reasonable and accurate runoff model suitable for real-time flood forecasting.

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