가로수 캐노피에 의한 도심 우수 유출 영향성 평가

Evaluating the Impact of Urban Stormwater Runoff by Street Tree Canopy

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2023;23(1):209-215
Publication date (electronic) : 2023 February 24
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.1.209
김태진
* 교신저자, 정회원, 대구대학교 건설시스템공학과 부교수(Tel: +82-53-850-6526, Fax: +82-53-850-6529, E-mail: kimtj@daegu.ac.kr)
* Corresponding Author, Member, Associate Professor, Department of Civil Engineering, Daegu University
Received 2022 October 27; Revised 2022 October 27; Accepted 2022 November 28.

Abstract

도시화로 인한 불투수 면적의 증가와 기후변화로 인한 집중 호우 등으로 도심의 우수 유출량은 과거와는 다르게 급속도로 증가하였다. 현재까지 도심내의 가로수는 녹색공간 제공과 함께 열섬 현상 경감, 대기질 감소 등 도시환경 개선에 많은 역할을 하고 있다. 또한, 도심 물 순환에서 대부분의 증산은 가로수 캐노피에 의해서 이루어지며 이로 인한 우수 유출량 감소의 효과가 있다. 본 연구에서는 가로수 캐노피를 투수 면적으로 가정하여 도심홍수량 감소에 대한 영향성 검토를 수행하였다. 도심 우수유출량을 산정을 위해 미국 환경청에서 개발된 Storm Water Management Model (SWMM)을 활용하였으며 입력값은 지리정보시스템(Geographic Information System)을 이용하여 도출하였다. 대상지역의 가로수 캐노피 면적은 이미지 프로세스를 이용하여 산출하였다. 본 연구결과 도시 하수도 시설기준인 20년 빈도 홍수량은 1.08% 및 지방하천 설계빈도인 80년 빈도 홍수량에 대해서는 1.44%의 감소 효과를 보이는 것으로 모의되었다.

Trans Abstract

Impervious area increase by urbanization and flash flood by climate change lead to abrupt increase in urban stormwater, unlike in the past. Currently, street trees play a significant role in urban environmental improvement such as green space, urban heat reduction, and air pollution reduction. In addition, transpiration from leaf canopy in an urban water cycle significantly impacts the decrease in urban stormwater runoff. In this study, leaf canopy, as in earlier areas, was evaluated for the impact of decreasing urban stormwater. US Environmental Protection Agency (EPA) Storm Water Management Model (SWMM) for urban stormwater runoff, Geographic Information System (GIS) for its input extraction, and image process for calculating the leaf canopy area were utilized. The simulation results indicated that flood runoff peak based on 20 frequency of sewer facility standard and 80 frequency of local river design standard decreased by 1.08% and 1.44%, respectively.

1. 서 론

도시화로 인한 인구집중 현상과 이로 인한 상업, 공업 지대의 확대로 불투수 면적이 계속적으로 증가하고 있는 상황에서 도심 대기 악화, 경관 훼손 및 자연 물 순환 체계의 불안정으로 도시환경은 점차적으로 악화되어 사람들에게 악영향을 미치고 있다. 이에 도로 주변에 설치되는 가로수 및 도심내의 공원 등은 도시의 확장과 더불어 도심 내의 녹색 공간 제공으로 도심 열섬 현상 감소 같은 기후 개선, 대기질 순화, 소음 감소 등 다양한 도시환경 개선 기능의 역할을 하고 있다. 이렇듯 가로수는 도시내의 자연의 일부로 인식되어 생태적 관점에서 조성 및 관리되고 있으며 현재 도시화로 인하여 발생하는 문제점을 경감시키기 위한 수단으로 활용되고 있다. 또한, 대도시를 중심으로 수목식재와 도시림 등에 의해 도시온도 저감, 대기질 향상 등의 실질적인 효과를 거두고 있다. 현재 가로수의 조성 및 관리에 대한 법률적 근거는 산림자원의 조성 및 관리에 관한 법률(약칭: 산림자원법)에 나타나 있으며 [도로법 10조]에 의거하면 가로수의 정의는 ‘도로(고속국도를 제외한다)와 보행자전용도로 및 자전거전용도로 등 대통령령으로 정하는 도로의 도로구역 안 또는 그 주변지역에 심는 수목’으로 규정되어 있으며 [가로수 조성 및 관리규정 고시] 및 [지방자치단체 조례]에 의거하여 조성 및 관리가 되고 있다.

현재 기후변화로 인한 도시 물 문제가 심각해짐에 따라 개발과 조화를 기반으로 하는 지속가능한 물 관리로의 패러다임으로 변화가 진행되고 있다. 따라서 도시개발로 발생한 불투수면적 증가, 녹지의 감소 등으로 인해 왜곡된 물 순환 및 열 순환을 도시 개발 이전 수준으로 회복하여 보다 나은 환경적 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이 필요하다. 또한 기존의 회색도시를 재해에 안전하고 환경 보존하는 녹색 물 순환 도시로 재창조하기 위한 조성 기술 개발이 필요하다. 도심 물순환 관리를 위해 적용되고 있는 저영향 개발(Low Impact Development, LID)은 우수 유출수를 발생원에서 관리를 함으로써 불투수면에 의한 영향을 최소화하는 기법으로 유역의 수문학적 기능 또는 생태적 기능을 유지하거나 복원하여 도시 우수를 효율적으로 관리하는 기법으로 인식되고 있다. 그리고 현재 물 순환 기능을 위해 공원, 수역, 산림 등과 같이 자연의 기능을 강조한 그린 인프라(Green Infrastructrue, GI)가 활용되고 있는 상황이다. 하지만, 도심내의 적정한 위치 선정 제약 등으로 인해 저영향 개발 및 그린인프라가 활용이 어려운 상황이다. 따라서 도시 조성에서 단순히 조경의 의미를 여겨지고 있는 도시의 가로수 역할에 대하여 재조명할 필요가 있다. 예를 들면, 건전한 도시 숲에서 가로수 뿌리는 토양의 수질 정화 프로세스를 통해 물리적 흡착, 여과, 토양 미생물에 의한 분해 등의 역할을 하며 건강한 토양속 미소동물은 해당 토양의 입단 구조를 형성시켜, 일정한 투수기능이 유지되고, 통기성을 좋게 하여 식물의 생육을 활성화 시키는 건전한 순환이 발생하고 있다. 또한 도시의 나무 또는 식물의 뿌리를 통해 흡수된 물은 물관을 따라 잎으로 이동하여 기공을 통해 기체의 형태로 배출되고 있다. 이런 물 순환 과정을 통하여 도시의 생태계와 물 순환은 상호 공존하게 되고 있으며 물순환 도시는 이러한 모든 자연 현상이 함께 일어나는 공간이며, 우리는 자연과 더불어 숨쉬며 공생하는 쾌적한 환경에서 생활 할 수 있는 것이다. 하지만, 지금까지 국내에서는 도심내의 가로수는 도심 조경일 뿐 도심내의 물순환 시스템의 역할로 인식되어 있지 않다.

현재까지 국내의 도심 홍수량 감소를 위한 연구는 저영향개발(Low Impact Development, LID)을 중점으로 수행되어 왔다. Lee et al. (2011)은 아산신도시 저탄소 녹색마을 시범지구에 대하여 개발 전⋅후 그리고 개발 후 LID 빗물관리시설 설치, 계획에 따른 효과에 대해 SWMM-LID 모형을 사용하여 수문학적인 분석을 통한 토지이용계획과 연계한 LID 빗물관리시설을 적용하여 물순환에 미치는 효과를 분석하였다. Park et al. (2013)은 침투형, 저류형 및 침투/저류형에 대하여 각각 대표적인 LID 기법이라고 할 수 있는 투수성포장, 빗물저류조 및 빗물정원 등 3가지 기법을 선정하여 비교⋅검토하였다. Jang et al. (2013) 도심지의 홍수 저감 대안으로 LID 시설인 배수성 아스팔트 포장을 제안, 모의 후 결과 분석을 수행하였다. NDMI (2013)은 우수유출저감시설 최적관리를 위한 시스템 연계방안 수립, 물순환 시스템을 고려한 저류⋅침투시설 최적화 기술 개발, 우수 저류⋅침투시설 통합 관리시스템 개발 전략 수립 및 저류시설 활용현황 및 설치효과를 평가하였다. Yeon et al. (2014) 유사한 우수 배수 특성을 지닌 5개의 소유역에 LID 기술을 적용하여 공간적 분포에 따른 유출특성 분석하였다. H.G. Kim et al. (2015)은 조립식 빗물 침투 및 저류가 가능한 포장블록을 개발하여 유출계수를 저감시켜 불투수면의 증가와 도시화에 따른 다양한 문제점을 해결할 수 있는 시스템에 대한 연구를 수행하였다. Lee et al. (2016)은 도심 빗물저류조 운영, 내⋅배수시스템 탄력성 및 빗물 저류조 운영 시스템을 구성하였으며 비구조적인 치수대책으로 빗물저류조 운영결정을 위한 시스템 탄력성 지수를 제안하였다. Kim et al. (2017)은 미공병단(Environmental Protection Agency, EPA) Storm Water Management Model (SWMM)-LID를 이용하여 LID 모델을 적용하여 이에 따른 유출 저감 효과 평가 및 실제 상황에 적용 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 국외의 경우 가로수에 의한 대기오염의 감소 등에 대한 연구(Alex et al., 2009; Jun et al., 2015; Alessandro et al., 2017; Chavanne et al., 2017)가 2000년대부터 진행되어 왔으며 미국 농림부(The United States Department of Agriculture, USDA)에서는 가로수에 의한 수량, 수질 및 대기 오염에 관한 편익을 평가하기 위하여 i-Tree 프로그램을 개발하여 적용(Nowak et al., 2008; G.W. Kim et al., 2015; Bautista and Peña-Guzmán, 2019)하고 있다.

이렇듯 국내와는 다르게 국외의 경우 도심내의 가로수의 대기질 향상 뿐만 아니라 물 순환에서 가로수를 고려한 도심 홍수량 유출량 영향성에 대한 연구가 수행되고 있는 상황이다. 또한, 도시내 물순환 과정에서 대부분의 증산은 나무잎 캐노피(canopy)에 의하여 발생하고 있지만 현재 나뭇잎에 의한 산정된 증산량은 강수량과 증발산량 매개변수를 곱하여 증산량을 추정하였으나 실제적인 나뭇잎 캐노피 면적을 투수면적으로 고려하여 도심 홍수량 영향성 검토에 대한 연구가 진행된 적은 없다. 따라서, 본 연구에서는 가로수의 캐노피(canopy) 면적이 물 순환에서 도심내의 물 증산에 기여한다고 가정하에 불투수 면적위에 위치한 나뭇잎만큼의 넓이를 투수면적으로 고려하였다. 이에 따라 도심내 불투수 면적 감소와 이로 인한 도심홍수량 감소를 도심 편익으로 하여 평가를 진행하였다. 도시내 물순환과 관련된 인자(예: 불투수면적, 토질 등) 등은 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)을 이용하여 도출하였으며, 가로수 캐노피(canopy) 면적 산정은 이미지 프로세스(image process)를 이용하였다. 또한 산정된 가로수 캐노피 면적은 투수면적으로 가정하여 EPA의 도심 우수 모델 SWMM을 활용하여 도심 물순환 과정에서 홍수량 감소량에 대한 연구를 수행하였다.

2. 대상지역

수원시 팔달구는 2019년 기준으로 면적 12.86 km2, 84,342세대 및 191,700명의 거주하고 있는 수원시에 속해있는 지역(Suwon City, 2020)이다. 총 8개의 동으로 구성되어 있으며 화서동, 우만동, 인계동 등 3개의 동이 전체면적이 62% 및 전체인구의 69%가 거주하고 있다. 본 대상 지역에서 도심 홍수량 산정에서 유출특성인 홍수 도달시간을 결정하는 요소인 표고, 경사, 지형, 지질, 토양 및 토질 이용에 대하여 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 산출하였다. 표고는 강우, 증발, 식생에 영향을 미치는 요인이며 경사는 유역의 유출 및 유출의 속도에 영향을 미치는 인자이다. Table 1에 의하면 대상지역 90%는 표고 80 m 이하에 위치하고 있으며 경사 10% 이하인 지역도 90% 이상이다. 유역의 평균고도 및 평균경사는 유출, 토사의 침식 등과 관계가 깊은 인자로써 유역의 평균경사는 유출률 결정에 영향을 주며, 지표면 유출속도를 좌우하는 요소이다. 또한 유역의 평균고도는 기후조건에 따라 다르지만 일반적으로 강수량은 표고에 비례하여 증가하는 경향이 있다. 팔달구의 평균고도는 EL.56 m이며, 평균경사는 5.4%로 다소 평탄한 지역적 특징이 있다. 유역의 토양 특성은 강우로 인한 유출과정에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 토양의 성질에 따라 침투능이 상이하므로, 유출률에 영향을 주는 매우 중요한 인자라고 할 수 있다. 수원시 팔달구의 토양 자료는 1:25,000 Landsat + IRS 등의 영상으로 구축된 중분류 토지피복지도 및 토양도에서 도출하였으며 하천범람지, 산악 곡간지 및 구릉지가 전체 토질의 68.1%를 차지하고 있다.

Statistical Analysis For Each Variables

수원시 팔달구에 대한 토지이용(land use)은 환경부의 환경공간정보서비스(ME, 2020) 자료를 바탕으로 1975년, 1980년, 1985년, 1990년, 1995년, 2000년, 2007년, 2013년, 2018년에 대한 변화를 분석하였다. 분석 결과, 80년대부터 급격한 도시화가 진행되어, 1975년에 약 1/4에 불과했었던 시가화지역이 2000년에 이르러 약 3/4의 면적을 차지하고 있는 것을 확인할 수 있으며, 산림지와 농경지는 지속적으로 감소하는 추세로 판단되었다(Table 2). 본 연구에서 불투수 면적 산정을 위해 토지이용 분류 중 시가화 면적을 불투수 면적으로 고려하였으며 팔달구의 행정별 및 팔달구 전체에 대한 불투수면적 변화 추이는 Table 3과 같다. 현재 운영되고 있는 팔달구 내의 기상관측소는 존재하지 않지만 매우 가까운 지역(수원시 권선구 서둔동 소재)에 수원 관측소가 존재하며 북위 37.257도, 동경 126.983도, 해발고도 39.8 m에 위치하고 있다. 제공되는 자료로는 기온, 습도, 기압, 지면온도, 강수량, 풍향, 풍속, 일조 등으로 자료 형태는 분, 시간, 일, 월, 연 단위로 제공하고 있으며, Huff 3분위법(MOIS, 2021)이 사용되었으며, 강우강도는 20, 50, 80 및 100년 빈도 및 강우 지속기간은 60분 및 120분 자료(Table 4)를 활용하여 본 연구에서 도심 물순환에 대해 모의를 진행하였다.

Each Land Use Ratio Change Corresponding to Years

Impervious Area Ratio Change Corresponding to Years

Rainfall Frequency and Rainfall Duration Time

3. 모델 적용 및 결과

3.1 이미지 프로세스

대상 지역의 나무 분포, 위치, 밀집도 등을 분석하기 위해 고해상도 위성촬영 영상의 획득은 본 연구에서 필요한 절차이다. 특히, 나무 면적은 지역 내의 개발 또는 화재와 같은 사건들로 인하여 시간에 따라 변화하므로 최신 영상정보 획득이 중요하며 현재 한반도 전체의 위성 촬영 영상을 획득할 수 있는 곳은 구글(Google), 네이버(Naver), 다음(Daum), 및 국토지리정보원(National Geograph Information Institue, NGII)에서 가능하다. 제공되고 있는 영상 지도자료는 지형 기복 영상의 왜곡을 고려하여 자료 내 모든 지점이 지도와 같이 연직으로 내려다 본 형태를 갖도록 정사보정 평면의 형식으로 변환한 것이다. 본 연구의 대상 지역 국내 이미지 영상은 국토지리정보원에서 제공하는 수원시 팔달구 지역을 포함하는 6개의 정사영상을 획득하여 활용하였다(Fig. 1).

Fig. 1

Padal-gu Located in Red Line in Suwon and Leaf Canopy Area in Yellow Color

현재 네이버 지도에서 면적을 측정해주는 서비스가 제공하고 있으며 나무의 면적은 나무의 윤곽선을 클릭해서 정해주고 면적 측정 버튼을 누르면 결과값을 산정할 수 있다. 하지만, 윤곽선에 따른 정확한 클릭이 어렵고 일일이 클릭을 해야 하는 번거로움이 있으며 동시에 여러 나무는 선택할 수 없는 단점이 있다. 이에 따라 보다 정밀하고 효과적이며 자동화된 나무 면적 측정을 위하여 이미지 프로세스 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 MATLAB에서 제공하는 툴박스(Tool Box)를 이용하였으며 이미지에서 특정 사물(object)에 픽셀값의 급격한 변화를 인지하여 방법과 특정 포인트를 중심으로 비슷한 값을 인식하는 것이다. 즉, MATLAB의 Foreground Extraction 기법인 GrabCut 알고리즘을 이용하여 특정의 object를 지정하면 비슷한 object를 찾아서 자동으로 분류해주는 방식이다. 먼저, 대상지역의 나무 하나를 선택하여 면적을 측정한 결과, 네이버에서 측정한 면적은 100.7 m2, Foreground Extraction 방법은 측정한 면적은 86.4 m2으로 네이버 면적 결과와 14% 정도의 면적이 과소 측정되었지만 나무 이미지의 윤곽선 오차 등을 고려하면 신뢰할 수 있는 측정값으로 판단할 수 있다. GrabCut 알고리즘을 이용하여 수원수 팔달구의 이미지에서 나뭇잎 이미지를 도출하였으며 도출된 이미지의 축척과 픽셀의 개수를 통한 나뭇잎 캐노피 면적을 산정하였다. 영상의 축척을 고려하여 각각의 사진이 커버하는 수원시 팔달구 면적을 계산하면 약 13 km2로 산정되어 Suwon City (2020)에서 제공하는 12.86 km2로 유사한 값을 보여주었으며 수원시 팔달구 경계를 기준으로 속해져 있는 나뭇잎의 면적은 본 연구에서 3 km2로 산정하였다.

3.2 도심 우수 모델 적용 및 분석

SWMM 모델은 유역의 강우로 인해 발생하는 지표면 유출, 지하수 및 증발 등 수문학적 특성분석과 관수로 및 개수로 등 관망 및 하천에 대한 유출량 및 수질을 예측하는 데 사용할 수 있는 모델이다. SWMM은 미국 환경부의 지원에 의해 Metcaf & Eddy사, University of Florida 그리고 WRE (Water ResourcesEngineers)사 등의 세 연구 그룹에 의해 1970년대 초반에 개발되었으며, 이후 Huber와 Dickinson에 의해 수정되었고, 현재까지 SWMM 5.1 version이 개발되어 관리되고 있다. SWMM은 국내⋅외 도시유역의 홍수유출 해석, 식생수로와 연계한 우수관거 계획수립, 도시지하저류조 최적위치 선정 및 침수예상지역 우수저수조 적정 크기에 관한 연구에 사용되었다. 본 연구에서는 가로수 면적을 투수면적으로 가정하여 수원시 팔달구의 첨두홍수량 저감에 대한 민감도 분석을 수행하였다.

2019년 수원시 팔달구에서 시가화 면적 9.73 km2을 불투수 면적으로 가정하였으며 전체 면적의 75.66%이며 Table 5에서 저감 홍수량을 평가할 수 있는 기준 홍수량에 제시하였다(Wurbs and James, 2002). 또한, 본 연구에서는 관망 해석을 진행하지 않았으며 캐노피 면적에 따른 전체 지역에 대한 하나의 유출구를 지정하여 유출량 감소량을 결정하였다. 즉, Table 6에서 보듯이 20년, 50년, 80년 및 100년 빈도에 지속시간 60분과 120분에 대한 가로수 캐노피를 투수 면적으로 가정하였을때 도심 홍수량 감소에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 가로수 캐노피가 3 km2일 경우(불투수면적 6.73 km2) 홍수량 감소율은 0.96%~1.44%의 효과를 보여주었다. 또한 하수도 설계기준인 20년 빈도의 경우 지속시간 60분과 120분일 경우 각각 0.96%와 1.18%와 지방하천 설계빈도인 80년의 경우 지속시간 60분과 120분에 대하여 1.08%와 1.44%의 홍수량 감소 효과를 보여주었다. 민감도 분석을 수행한 지역의 면적이 12.86 km2인 소규모 지역이므로 본 연구에서 첨두홍수량 감소 퍼센트는 크지 않지만 도심내의 가로수가 증가할수록 본 연구에서는 홍수량 감소가 증가할 것으로 판단된다.

Peak Discharge at Original Impervious Condition

Stormwater Reduction Percent Corresponding to Each Frequency Year and Duration Time

4. 요약 및 결론

현재 가로수는 도시 내에 자연의 일부인 도시속의 숲 조성이라는 생태학적 관점에서 관리되고 있으며 도시의 발달과 함께 도로를 중심으로 식재되며 도시환경개선에 중요한 역할을 담당하고 있다. 불투수 면적이 계속적으로 증가하고 있는 도시내에서 가로수 조성으로 인한 순기능은 열섬 현상 감소, 대기질 향상, 소음 차단 및 약화, 그늘 제공 등이 있다.

본 연구에서는 도심내의 조경으로써의 인식되고 있는 가로수에 대한 도시 물순환 과정에서 도심 우수 저감량에 대한 효과에 대하여 평가하였다. 즉, 도심 물 순환 중 불투수 면적위에 위치한 가로수 캐노피를 투수면적으로 고려하여 도심 우수량에 대한 영향성을 평가하였다. 가로수 캐노피는 지리정보원에서 제공하는 정사영 자료에 대하여 이미지 프로세스 방법을 이용하여 산정하였으며 도심 유출량 산정은 GIS를 이용한 입력값 도출과 SWMM 모델을 이용한 투수 면적 변동에 따른 도심 유출량 영향성을 검토하였다. 투수면적의 증가는 도심 물순환에서 침투량을 증가시키며 강우가 내리는 동안 계속적으로 발생하고 있다. 즉, 총강우량에 대하여 침투량의 증가와 함께 도심 유출량의 감소로 도심내의 홍수 위험도를 감소시킨다. 또한 성장시기의 가로수 잎에 의하여 초기 손실량 증가로 인한 도심 유출이 감소하기도 한다. 모의 결과 도심 방재의 관점으로 가로수 캐노피를 3 km2을 투수면적으로 가정하였을 경우 도심 홍수량의 감소효과는 0.96%~1.44%으로 산정되었다. 이렇듯 가로수는 강우시 도심 유출량 감소를 통한 도심 홍수 위험도 감소 및 강우 완료시 가로수에 의한 도심 열섬 현상 감소 및 도심 하천의 유지유량 증가 등 긍정적이 역할을 하고 있다. 또한, 나무에 의한 증산량을 하나의 변수로 지정하여 유출량 감소량을 모의하는 기존 방법과 달리 나무 캐노피에 따른 구역별 우수유출량을 감소량에 대한 정량적 연구 결과를 제시할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 나뭇잎 캐노피 아래에 위치한 면적에 대하여 불투수 면적으로 가정하였으나 정확한 연구 결과 도출하기 위한 나뭇잎 캐노피 부분에 대한 불투수 및 투수 면적에 대한 도출 및 이를 통한 모의가 필요하다. 이에 따라, 추후 연구로는 이미지 프로세스 방법을 통한 계절별(예: 봄, 여름, 가을 및 겨울) 나뭇잎 캐노피 도출을 통한 정확한 나뭇잎 캐노피에 의한 불투수면적에 대한 비율 결정이 필요하다. 이를 통하여 향후 도심 물순환 시스템에서 가로수 역할에 대한 재평가의 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다.

감사의 글

이 연구는 2022학년도 대구대학교 학술연구비지원으로 수행되었음.

References

1. Alessandro S, Carlo B, Fausto M, Federica M, Giulia C, Lina F, et al. 2017;Mapping and assessment of PM10 and O3 removal by woody vegetation at urban and regional level. Remote Sensing 9(8):791.
2. Alex B.G, Maria R.P, Mark J.P, Sou N.M, Wendy S.G, William R.S. 2009;The impacts of reactive terpene emissions from plants on air quality in Las Vegas, Nevada. Atmospheric Environment 43(27):4109–4123.
3. Bautista D, Peña-Guzmán C. 2019. Simulating the hydrological impact of green roof use and an increase in green areas in an urban catchment with i-Tree:A case study with the town of fontibon in bogota Colombia: Resources.
4. Chavanne A, Lefer B, Toit B.D, Perkins D, Uhl E, Pretzsch H, et al. 2017;Climate change accelerates growth of urban trees in metropolises worldwide. Scientific Reports 7:1–10.
5. Jang Y.S, Mun S.H, Yang S.L. 2013;An analysis of flood mitigation effect applying to LID in mokgamcheon watershed using SWMM model. International Journal of Highway Engineering 15(3):75–83.
6. Jun Y, Pengbo Y, Yamin C. 2015;Ranking the suitability of common urban tree species for controlling PM2.5 pollution. Atmospheric Pollution Research 6(2):267–277.
7. Kim G.W, Miller P.A, Nowak D.J. 2015;Assessing urban vacant land ecosystem services:Urban vacant land as green infrastructure in the city of roanoke, virginia. Urban Forestry &Urban Greening 14:519–526.
8. Kim H.G, Kim D, Park S.K. 2015;A review of prefabricated pavement-block based on rainwater infiltration and storage system for low impact development. 2015 KSCE Conference
9. Kim J.H, Choi S.W, Joo J.G. 2017;EPA SWMM-LID modeling for low impact development. J. Korean Soc. Hazard Mitig 17(2):415–424.
10. Lee E.H, Lee Y.S, Jung D.W, Joo J.G, Kim J.H. 2016;Determination of operating offline detention reservoir considering system resilience. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society 17(10):403–411.
11. Lee J.M, Hyun K.H, Lee Y.S, Kim J.G, Park Y.B, Choi J.S. 2011;Analysis of water cycle effect by plan of LID-decentralized rainwater management using SWMM-LID model in a low-carbon green village. LHI Journal 2(4):503–507.
12. Ministry of Environment (ME). 2020. Environmental geographic information services Retrieved September 12, 2020, from https://egis.me.go.kr/main.do.
13. Ministry of the Interior and Safety (MOIS). 2021;Consultation of disaster impact assessment, practical guidelines :III25–III27.
14. National Disaster Management Research Institute (NDMI). 2013;Technical development strategy for the best management of the rainwater storage and infiltration facilities in urban areas. Technical Report 11-1312184-000035-01
15. Nowak D.J, Crane D.E, Stevens J.C, Walton J.T, Bond J, Hoehn R.E. 2008;A ground-based method of assessing urban forest structure and ecosystem services. Aboriculture &Urban Forestry 34(6):347–358.
16. Park J.Y, Lim H.M, Lee H.I, Yoon Y.H, Oh H.J, Kim W.J. 2013;Water balance and pollutant load analyses according to LID techniques for a town development. Journal of Korean Society of Enviromental Engineers 35(11):795–802.
17. Suwon City. 2020. Suwon in statistics Retrieved September 10, 2020, from http://stat.suwon.go.kr/stat/index.do#.
18. Wurbs R.A, James W.P. 2002;Water resources engineering. Prentice Hall :417–430.
19. Yeon J.S, Jang Y.S, Lee J.H, Shin H.S, Kim E.S. 2014;Analysis of stormwater runoff characteristics for spatial distribution of LID element techniques using SWMM. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society 15(6):3983–3989.

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Table 1

Statistical Analysis For Each Variables

(a) Elevation
Elevation (m) > 130 > 120 > 110 > 100 > 90 > 80 > 70 > 60 > 50 > 40
Cumulative Area (km2) 0.02 0.42 1.55 3.25 5.85 9.26 15.01 27.24 58.50 100.00
(b) Slope
Slope (%) > 35 > 30 > 25 > 20 > 15 > 10 > 5 > 0
Cumulative Area (km2) 0.09 0.79 1.98 3.95 7.41 15.33 45.59 100.00
(C) Soil Types
Soil Types Coast Coast Plain River Area Inland Plain Mountain Valley Hill Land
Soil Symbols fba fma fmd afa afc apa apc apg ana anb and mvb
Ratio (%) 1.0 5.1 0.8 2.0 20.1 6.6 6.0 6.9 2.7 35.9 0.7 12.1

Table 2

Each Land Use Ratio Change Corresponding to Years

Land Use 1975 yr 1980 yr 1985 yr 1990 yr 1995 yr 2000 yr 2007 yr 2013 yr 2018 yr
Pavement 25.5% 39.4% 57.9% 62.9% 72.5% 76.5% 84.0% 79.2% 76.6%
Agriculture 39.9% 21.2% 12.6% 12.1% 11.9% 12.5% 3.3% 1.3% 1.4%
Forest 20.4% 16.2% 13.2% 10.5% 10.0% 8.5% 5.9% 6.6% 6.1%
Grassland 10.6% 14.2% 1.6% 0.8% 1.8% 0.8% 1.9% 8.4% 10.0%
Wetland 0.6% 0.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
Bare Land 2.1% 8.5% 13.1% 12.8% 3.0% 1.1% 3.7% 2.8% 4.3%
Water 0.9% 0.5% 1.2% 0.8% 0.7% 0.6% 1.3% 1.6% 1.5%

Table 3

Impervious Area Ratio Change Corresponding to Years

Location 1975 yr 1980 yr 1985 yr 1990 yr 1995 yr 2000 yr 2007 yr 2013 yr 2018 yr
Godeung Dong 29.6% 60.8% 78.2% 71.8% 78.6% 82.2% 92.6% 89.0% 88.8%
Maekyo Dong 67.0% 67.6% 96.0% 91.2% 96.7% 98.8% 93.7% 95.8% 95.9%
Maesan Dong 48.4% 76.8% 84.2% 89.2% 85.0% 87.5% 98.5% 96.7% 81.6%
Wuman Dong 9.7% 18.2% 39.3% 36.9% 52.1% 49.6% 83.9% 71.7% 69.2%
Ingye Dong 11.5% 12.7% 43.3% 69.4% 82.3% 82.3% 89.3% 83.9% 80.7%
Ji Dong 15.8% 46.9% 85.6% 80.1% 95.4% 97.1% 97.4% 95.0% 93.7%
Hwaseo Dong 14.4% 36.6% 40.6% 42.2% 50.7% 65.6% 62.4% 63.2% 60.7%
Haeggung Dong 66.0% 75.0% 86.8% 87.1% 92.6% 95.7% 90.6% 81.1% 81.8%
Paldal Gu 25.5% 39.4% 57.9% 62.9% 72.5% 76.5% 84.0% 79.2% 76.6%

Table 4

Rainfall Frequency and Rainfall Duration Time

Duration Time 20 yr frequency 50 yr frequency 80 yr frequency 100 yr frequency
60 minute 74.5 mm/hr 85.7 mm/hr 91.3 mm/hr 94 mm/hr
120 minute 54.9 mm/hr 63.9 mm/hr 68.4 mm/hr 70.5 mm/hr

Fig. 1

Padal-gu Located in Red Line in Suwon and Leaf Canopy Area in Yellow Color

Table 5

Peak Discharge at Original Impervious Condition

Frequency Year (Duration Time) 100 yr 60 min 100 yr 120 min 80 yr 60 min 80 yr 120 min 50 yr 60 min 50 yr 120 min 20 yr 60 min 20 yr 120 min
Peak Discharge (m3/sec) 1.116 0.686 1.063 0.456 0.957 0.582 0.758 0.452

Table 6

Stormwater Reduction Percent Corresponding to Each Frequency Year and Duration Time

Impervious Area (km2, %) 100 yr 60 min 100 yr 120 min 80 yr 60 min 80 yr 120 min 50 yr 60 min 50 yr 120 min 20 yr 60 min 20 yr 120 min
- Stormwater Reduction Percent (%)
9.73 (75.66) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8.73 (67.88) 0.38 0.44 0.37 0.36 0.36 0.41 0.24 0.36
7.73 (60.11) 0.72 0.90 0.70 0.73 0.67 0.83 0.61 0.73
6.73 (52.33) 1.08 1.44 1.05 1.18 1.01 1.33 0.96 1.18
5.73 (44.56) 1.52 2.13 1.48 1.76 1.41 1.98 1.33 1.76
4.73 (36.78) 2.10 3.08 2.06 2.56 1.96 2.87 1.83 2.57
3.73 (29.00) 2.98 4.50 2.91 3.77 2.79 4.20 2.57 3.78
2.73 (21.23) 4.44 6.82 4.35 5.80 4.16 8.09 3.83 5.82
1.73 (13.45) 7.47 11.23 7.33 9.97 7.03 13.10 6.47 9.99
0.73 (5.68) 17.56 23.87 17.27 21.60 16.64 26.28 15.36 21.09