Effect of the Optimal Small-Scale Distributed Ponds to Reduce Urban Flooding

덕준 조

doi:10.9798/KOSHAM.2016.16.4.323

Abstract

Increased heavy rainfall with rapid urbanization has increased flooding in urban area. Increased urban flooding has been caused serious damage especially more at the central commercial district. The purpose of this study is to present the optimum alternative for economical and efficient reduction of the flooding in the city. To this end, a multi-purpose optimization algorithms in conjunction with the SWMM was constructed to estimate the optimal pond. The model with the maximum flooding reduction ratio and the minimum facilities cost to the objective to determine the location-specific small-scale distributed storage pond. The result of applying this optimal model linked with SWMM to the study area showed the practical applicability of optimal distributed type storage pond in the alternative to reduce urban flooding.

Keywords: Multi-objective optimal model, Urban flooding, Optimal minor detention ponds

요지

급속한 도시화와 함께 증가된 집중호우는 도시지역의 침수를 증가시켜왔다. 증가된 도시침수는 큰 피해를 유발시켜왔으며, 특히 중심 상업지구의 피해규모는 더욱 심각하였다. 본 연구는 도시의 침수저감을 위하여 경제적이고 효율적인 최적의 대안을 제시하고자하였다. 이를 위하여 다목적 최적화알고리즘과 유출모형인 SWMM을 연계하여 최적 저류지 산정모형을 구축하였다. 본 모형은 최대 침수저감율과 최소 시설비용을 목적함수로 분산형 소규모 저류조의 위치별 규모를 결정한다. 연구지역에 SWMM과 연계된 최적화 모형을 적용한 결과 도시침수 저감을 위한 대안으로 최적의 분산형 소규모 저류지의 실무적용이 있는 것으로 나타났다.

1. 서론

경제발전과 도시화로 포장율의 급증과 기후변화로 추정되는 극대홍수의 증가경향으로 설계호우를 초과하는 홍수로 인한 침수발생이 증가하고 있다(Jo & Jeon, 2012). 이는 도시 우수거의 통수능력이 한계에 왔음을 의미하는 것으로 비록 2011년에 우수거 시설규모에 관한 하수도시설기준이 상향되었으나 관거의 전면개량은 공사난이도 및 비용 등의 제약으로 설치가 용이한 빗물펌프장의 신?증설 등 제한적 대책에 의존하고 있다. 이는 빗물펌프장 중상류에서 관거통수능부족 등으로 침수반복이 불가피하고 증가되는 홍수에 항구적 대책이 될 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 도시침수저감을 위한 다양한 연구와 방안들이 제시되고 있다.

Lin et al. (2006)은 도시관망의 홍수에 SWMM을 적용하였고, Pathirana et al. (2008)은 SWMM과 2D 모형으로 침수평가 및 배수계획을 제의하였다. Kim et al. (2012)이 SWMM과 모의이력 DB기반의 침수 및 통수능부족 정보를 GIS기반으로 제공하는 프로토타입을 제안하였고, Kang et al. (2010)은SWMM과 FLUMEN의 연계로 침수분석을 하였다. Kim et al. (2008)은 SWMM과 비선형 최적화법을 연계한 저류조선정을 제안하였다. Lee et al. (2007)은 저류조의 위치변수로 수문분석을, Chung et al. (2008)은 다목적 유전자알고리즘와 단위도법 기반 유출모형으로 최소유량, 최소저류용량을 목적함수로 소하천에 적용하였다. Kang et al. (2011)은 도시홍수저감모의를 하였고, Park et al. (2012)은 최적화법으로 저류지 위치결정을 모의하였다. Ryu et al. (2012)은 GA기반 침수저감을 목적함수로 저류위치, 용량선정을 하였다. 또한 Lee et al. (2013)은 HS로 유출모형의 매개변수민감도를 고려한 단일목적함수로 지하저류조 위치선정을 모의하였다. 상기와 같이 최적화기법을 이용하여 저류지 최적위치 또는 최적용량결정을 위한 연구가 진행되었으나 최소설치비용과 최대저감율이 동시에 고려된 연구는 미흡하였다. 특히, 침수저감 계획에 있어서 실무차원에서 경제성이 매우 중요한 결정요소인 만큼 최소비용이 함께 고려된 다목적 최적화 설계기법의 도입은 중요하다고 할 수 있다.

본 연구는 침수가 산발적으로 발생하는 도시지역에 실효성이 있도록 강우-유출 모형과 다목적 최적화알고리즘을 이용하여 최소비용을 고려하면서 분산형 소규모저류조의 최적규모선정을 위한 연계모형을 구축하고 적용성을 평가하였다.

2. 연구절차 및 최적화 모형의 구동

2.1 연구 절차

침수저감을 위한 분산형 최적빗물저류조의 결정을 위해 GA(Genetic Algorithm)기반 최적화법과 도시유출모형인 SWMM을 연계하여 도시형 다목적최적분산저류조모형을 Fig. 1과 같이 구축하였다.

Fig. 1

Linked Model for Optimal D. ponds

또한 적용할 강우시나리오와 대상유역을 선정하고 소규모저류조의 침수저감효과 분석을 위하여 저류조 설치전 선행침수모의 및 유역여건을 고려하여 설치위치 및 규모 등 후보지를 선정하고 각각의 저류조 규모에 따른 개략공사비를 저류용적함수로 단순화하여 적용하였다.

2.2 다목적 최적화 알고리즘과 도시유출모형의 구동

최적화 모의는 최대 월류저감률 및 최소 공사비를 목적함수로 하였다. 다목적 최적알고리즘에서 선택은 순위방식으로 적응도분포 결과로부터 차세대로 교배를 이어나가 개체생존분포가 결정된다. 즉, 적응도의 상대크기가 비교된다. 최적화 알고리즘의 구동을 위하여 저류조 설치후보지에 대하여 설치개수를 포함한 초기집단을 생성하였다. 또한 GA의 적용을 위한 염색체크기, 교배확률, 돌연변이확률 및 세대의 수를 결정하고 저류조 설치지점과 저류규모를 결정하는 주요변수를 선정하였다. 두 가지 주요변수는 모형의 제약조건으로 저류지 설치지점은 큰 호우에 대하여 사전유출모의를 통하여 상대적침수가 많은 지점들을 선정하였고, 저류지 규모는 유출모의에서의 침수규모를 고려하여 3가지를 결정하고 설치비를 산출하여 저류지후보지와 함께 저류지 설치규모를 결정하여 제약조건으로 선정하였다.

최적화모형은 SWMM DLL과 연계되어 강우시나리오에 대하여 구축된 유역과 관망을 기반으로 침수모의를 수행하고 GA는 입력된 각각의 저류조 설치후보에 대하여 유역전체의 최소월류량이 발생하는 경우를 선정한다. 이 과정에서 GA는 SWMM의 결과를 받아서 적합도 판정 및 다음 세대의 저류조위치와 용량을 재생산한다. 저류조 설치개수에 따라 염색체의 크기만큼 발생하는 위치 및 규모의 집합이 생성되며, 생성된 집합은 SWMM 모의로 월류량을 다시 산정한다. 분석결과 중 최대 월류저감율과 최소 공사비가 발생되는 위치별 저류조규모의 집합을 출력하게 된다.

3. 연구유역구축 및 시나리오

3.1 연구유역구축

연구유역은 침수이력이 있는 도시 밀집지역으로 유역개황은 Table 1와 같으며 유역현황은 국토교통부 공간정보 오픈플랫폼(www.vworld.kr)을 이용하여 Fig. 2에 나타내었다.

Table 1

Status of study area

Study Area	S. Length	Avg. Slope	Outlet
0.734 km²	1.074 km	0.005%	Suyeong River

Fig. 2

Study Area Map

대상지역은 Fig. 2와 같이 부산시 해운대구의 센텀지구로 동측은 낮은 산지와 주거지역이 분지형태로 장산과 우동천이있으며, 서측은 수영강과 평탄한 시가지로 조성되었다. 남측은 수영강 하구로 유출지점은 조위영향권이다. 유역 내에는 고층빌딩 등이 밀집하고 유동인구가 많은 지역이다.

또한 우수관로의 최종 방류구 바닥고가 수영강 홍수위보다 낮아서 외수유입과 자연배제불량으로 상습 침수되는 지역으로 집중호우로 지난 10여년간 5회의 침수가 발생하였다. 침수모의를 위한 소유역 및 관거의 제원 등은 하수도대장 평면도(1:1000)에서 추출하였고 Fig. 3에 우수관망체계를 나타내었다.

Fig. 3

Sewer Networks of Study Area

빗물저류를 위해 부산 올림픽공원 지하에 설치된 저류조(B40 m, L95 m, H6 m, 2011년)를 포함하여 유역 및 배수체계를 SWMM에 구축하였다. 이때 외수위는 최근 10년의 최대조위를 적용하였다.

3.2 분산형 저류저 선정을 위한 강우시나리오

최적모의를 위한 강우시나리오는 확률강우량을 대상으로 하였고 기왕강우사상을 포함시켰다. 확률강우량은 51개년(1961년~2011년)의 시강우로 분석된 빈도해석결과를 이용하였다. 매개변수추정은 확률가중모멘트법, 확률분포형은 Gumbel분포, 시간분포는 Huff법의 3분위, 임계지속시간은 2시간이 적용되었다(Lee, 2013). 강우시나리오는 Table 2와 같이 30, 50, 100년 빈도 및 침수를 유발했던 2009년 7월 7일 호우 등 4가지를 선정하였다.

Table 2

Rainfall Scenarios

Scenario	Rainfall Event	Duration
1	Fr = 30yr, Rainfall=136.3 mm	2hr
2	Fr = 50yr, Rainfall=148.5 mm	’’
3	Fr =100yr, Rainfall=164.9 mm	’’
4	2009. 7. 7, Rainfall=278.6 mm	6hr

4. 최적 빗물저류조

4.1 저류조 후보지 선정을 위한 선행모의

저류지의 후보지 선정을 위한 선행분석으로 100년 빈도 확률강우량으로 유출모의를 하여 침수량 상위 5개소를 후보지로 선택하였으며 Fig. 4에 침수발생노드와 저류조후보지점을 나타내었다. 또한 100년 빈도에서 각 지속시간별 침수량(평균12,280 m³)을 고려하여 첨두량 저감에 필요한 규모로 저류조 형식 3가지를 선정하고 저류조 개수 변화에 따라서 최적용량을 산정하였다.

Fig. 4

Flood Nodes with Pond candidates

4.2 저류조 설치비용 및 최적저류저 결정기법

저류조 설치를 위한 총공사비는 순공사비, 제경비, 부가가치세의 합산으로 순공사비는 구조물공, 토공, 가시설공 및 기계공이 포함되었다. Table 3은 기존 저류조 설치비용을 기반으로 2010 표준품셈으로 표준화된 개략비용이다(Lee, 2013).

Table 3

Construction Cost of Pond

Section	Type 1	Type 2	Type 3
Height(m)	5	5	5
Area(m²)	800	1,000	1,200
Volume(m³)	4,000	5,000	6,000
Net Construction Cost	1,429,999	1,700,470	1,973,941
Overhead Cost	572,000	680,188	789,576
Value added tax	200,200	238,066	276,352
Total Cost	2,202,198	2,618,724	3,039,869

Note) cost unit : ×10³ won

모형에서는 최적 저류조 결정을 위한 후보지 및 저류조 형식별 용량에 대하여 유출량 및 침수량이 산정되고 이 분석결과가 최적화알고리즘으로 전달되어 공사비와 함께 최적저류조의 용량이 결정된다. 앞서 선정한 각 강우시나리오에 대하여 최적저류조 설치 전·후의 침수량이 산정되고 침수저감율로 환산되어 위치별 최소 월류저감량이 결정된다.

5. 최적 저류조 분석 결과

시나리오 1에서의 최적모의 결과는 Table 4와 같이 No.3에서 저류조 규모가 최소로 나타났다.

Table 4

Optimal pond by Scenario 1

No	Adapted Pond Area					No. of Ponds	Total Ponds Area (m²)
No	A67	N04	N12	N20	N57	No. of Ponds	Total Ponds Area (m²)
1	1,200	1,200	800	1,200	1,000	5EA	5,400
2	800	1,200	1,200	1,200	1,000	5EA	5,400
3	1,200	800	1,000	800	1,000	5EA	4,800

저류조 설치효과인 침수저감율과 설치비용 및 침수저감율 1%당 단위공사비는 Table 5와 같았다.

Table 5

Reduction Ratio with Cost by Scenario 1

No	Cost(won)	Reduction Ratio	Unit Cost(won)
1	13,941×10⁶	95.76%	145×10⁶
2	13,941×10⁶	98.77%	141×10⁶
3	12,682×10⁶	97.96%	129×10⁶

Note) Unit Cost = Cost / Reduction Ratio

No.2와 No.3을 비교하면 No.2의 침수저감율이 조금 높으나 비용 대비 저감효율이 No.3이 크므로 최적안은 No.3으로 결정되었고 이때 침수저감율 97.96%, 저류조는 5개소에 4,800 m²규모이다. 침수저감효과는 Table 6과 같이 저류조 설치 전 2,451 m³(18개 지점)에서 50 m3(3개 지점)으로 감소하였다.

Table 6

Flood Reduction Ratio at Scenario #1

Flood Volume (m³) / EA		Flood Reduction Ratio(%)
Before Installation	After Installation	Flood Reduction Ratio(%)
2,451 / 18	50 / 3	97.96

시나리오1과 동일한 과정으로 나타난 시나리오별 최적모의 결과는 Table 7~Table 9와 같았다. Table 7은 시나리오별 저류규모로 확률빈도가 클수록 증가하는 경향이 나타났다.

Table 7

Simulation results for Optimal ponds

Scenario	Adapted Pond Area					No. of Ponds	Total Ponds Area(m²)
Scenario	A67	N04	N12	N20	N57	No. of Ponds	Total Ponds Area(m²)
1	1,200	800	1,000	800	1,000	5EA	4,800
2	1,200	800	800	1,200	1,000	5EA	5,000
3	1,200	1,200	800	1,200	1,000	5EA	5,400
4	800	1,200	1,200	-	1,200	4EA	4,400

Table 8

Reduction Ratio with Cost

Scenario	Cost(won)	Reduction Ratio	Unit Cost(won)
1	12,682×10⁶	97.96%	129×10⁶
2	13,103×10⁶	98.36%	133×10⁶
3	13,941×10⁶	98.88%	141×10⁶
4	11,322×10⁶	62.08%	182×10⁶

Table 9

Flood Reduction Effect

Scenario	Flood Volume (m³)/EA		Flood Reduction Ratio(%)
Scenario	Before Installation	After Installation	Flood Reduction Ratio(%)
1	2,451 / 18	50 / 3	97.96
2	3,052 / 18	50 / 3	98.36
3	3,844 / 18	43 / 4	98.88
4	749 / 19	284 / 6	62.08

Table 8은 시나리오별 빗물저류조 설치비용 및 홍수저감율과 단위저감비용으로 확률강우기준인 3개 시나리오에서는 저감율이 유사하였으나 기왕호우인 시나리오4에서는 낮게 나타났다. 이는 저류지 후보선정에 적용된 경우보다 기왕호우의 첨두 강우강도가 크게 발생하여 설치후보 최대저류지용량을 초과하였기 때문으로 파악되었다. 기왕호우에서 침수저감율을 높이려면 저류지후보를 크게 상향해야 할 것으로 판단된다.

Table 9는 시나리오별로 빗물저류조 설치 전후에서의 침수량 및 침수지점수를 비교한 것으로 빗물저류조를 소규모로분산 설치하는 것으로 침수저감 효과가 매우 크게 나타났다.

또한 Fig. 5는 확률빈도강우 및 기왕호우시나리오에서의 빗물저류조 설치 전후의 침수발생지점을 나타낸 것이다. Fig. 5와 같이 침수발생지점이 크게 감소하였다. 즉, 도시와 같이 침수가 산발적으로 발생하고 대규모 저류조 설치가 어려운 지역에 저류조의 분산설치에 공사비가 고려된 다목적 최적화모형을 활용하면 경제성 및 실용적 침수저감 계획에 매우 유리할 것으로 판단된다.

Fig. 5

Flood Nodes for Scenario

6. 결론

도시와 같이 인구와 상업시설들이 밀집하여 대규모 저류조설치가 어려운 지역에 적합한 분산형 소규모 저류조 설치를 통한 침수저감 방안으로 최적 빗물저류조의 규모산정을 위하여 침수에 취약한 후보지군과 저류지 규모를 확률강우량을 적용하여 미리 모의를 하여 선정하고 최소 비용과 최대 침수저감율을 목적함수로 다목적 최적화 알고리즘(GA)과 SWMM을 연계하여 최적화모의를 하여 다음과 같은 결론을 얻었다.

(1) 침수가 다발적으로 발생하는 집적화된 도시유역에서 소규모 빗물저류조의 분산 설치는 도시침수에 효과적인 대안으로 판단된다.

(2) 다목적 최적화 알고리즘과 SWMM을 이용하여 저비용고효율의 최적 분산형 소규모 저류조 계획은 실무 적용성이 높은 것으로 나타났다.

(3) 본 연계최적모형에 의한 저류조의 결정은 목표 효율과 예산을 고려한 계획이 가능하므로 도시에서의 실무성에 유리할 것으로 판단된다.

추후 연구로 소규모 저류조에 간이펌프운영을 고려한 최적화기법을 적용하면 부지 확보가 어려운 도시에 적용효율성이 높아질 것으로 판단된다.