• 제목/요약/키워드: Storm sewer networks

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우수관망 신뢰도 산정방법의 개발 (Development of Reliability Estimation Method for Storm Sewer Networks)

  • 이정호;송양호;류승현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.470-470
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    • 2012
  • 우수관거 시스템에서의 신뢰도 분석에 대한 기존 연구들은 시스템의 설계상에서의 각종 매개변수들에 대한 불확실성 분석에 기초하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 동일한 설계빈도하에 설계된 우수관망이라 하더라도 관망의 노선 선정에 따라서 유출구에서의 첨두유출량 및 초과강우사상에 따른 침수 발생량이 달라질 수 있다는 점에 주목하였다. 그러므로 신뢰도 높은 우수관망을 설계하기 위해서는 이러한 침수 발생 확률을 줄일 수 있도록 하여야 하며, 이를 위해서는 관망 구성에 따라 달라지는 신뢰도를 하나의 정량화된 수치로 나타야 한다. 본 연구에서는 설계빈도를 초과하는 강우사상들에 대하여 해당 우수관망의 월류 발생 정도를 정량적으로 평가함으로써 상대적인 신뢰도를 하나의 지표로서 나타내고자 하였다. 이때 고려되는 것은 초과강우사상 발생 시 해당 관망에서의 월류 발생량 및 월류 발생 지점 개수이다. 또한 이때 고려 대상이 되는 월류량 및 월류 발생지점 수는 서로 다른 척도를 갖는 항목이므로 이에 대한 종합적인 고려를 위하여 본 연구에서는 다기준의사결정기법 중 하나인 DMM(Distance Measure Method)을 이용하였다. 본 연구에서 개발한 우수관망 신뢰도의 산정 절차는 다음과 같다. step 1) 초과빈도별 월류 발생량 및 월류 발생 지점 수 산정 step 2) 빈도별 월류발생량 비율( ) 및 월류발생지점 비율($N_i$) 산정 $$V_i$$ $$V_o/V/R$$ $$N_i=N_o/N_T/R$$ 여기서, $V_i$는 적용된 강우량당 유역의 전체 유출량 대비 월류발생량을 나타내며, $N_i$는 적용된 강우량당 해당 관망의 전체 지점 수 대비 월류 발생지점 수를 나타낸다. step 3) 중심점(central point)에 대하여 DMM을 이용한 치수안전성 산정 $$Reliability\;of\;Sewer\;Networks=1-\;{(1-N_i)^2+(1-V_i)^2\atop2}$$.

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강남지역 홍수영향예보를 위한 침수특성 분석 (Analysis on Inundation Characteristics for Flood Impact Forecasting in Gangnam Drainage Basin)

  • 이병주
    • 대기
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    • 제27권2호
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    • pp.189-197
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    • 2017
  • Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.