(p.239-245)

실시간모니터링 시스템을 연계한 도시 소유역 수문예측모형 개발

Development of Hydrologic Forecasting Model Connected with Real Time Watershed and River Monitoring System
키워드 :
단기수문예측모형개발,실시간유역모니터링 시스템,인공신경망,Development of short-term hydrologic forecasting model,Real-time watershed monitoring system,Artificial neural network

초록

기후변화로 인한 기상 및 수문요소의 변화로 홍수빈도 및 강우강도 증가 등의 이상기후현상이 나타나고 있다. 특히 도시유역내 홍수범람으로 인명 및 재산피해가 빈번히 발생하고 있다. 발생되는 피해에 대하여 과학적이고 기술적인 대응 방안이 필요하며 이를 위한 기술의 개발과 실시간 유역 모니터링 시스템과의 연계한 적정 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 도시유역으로 부산 시 소재의 수영강 유역을 시범유역으로 선정하여 홍수예경보를 위한 10분 간격의 실시간 모니터링 시스템을 구축하였다. 이를 통한 DB를 활용하여 도시 유역 내 단기 수문예측모형을 인공신경망 기반으로 구축하였다. 홍수 시 강우사상별로 수문예측 모형의 입력자료로 활용하였으며 10분 간격으로 10분부터 60분까지 수위 예측을 실시한 결과 RMSE 0.02~0.6, R2 0.9 이상의 높은 예측 정도를 보이는 수문예측모형이 구축되었다. 본 연구의 연계시스템의 구축으로 도시유역 내 효율적인 하천 관리를 통한 인명 및 재산피해를 감소시킬 수 있을 것이다.
In recent, abnormal phenomena in nature occurs due to climate change, which result in increase of flood frequency and rainfall intensity by change of meteorologic and hydrological factors. Especially, flood inundation in urban watershed frequently happens on casualties expected and property damage. Scientific and technological adaptation are acutely needed for unexpected damage in nature, and that, it is considerably important to develop proper model of hydrological forecasting over the short periods and to build a real-time watershed monitoring system. One of important things for solving a variety of problems is to connect real-time watershed monitoring system with short term hydrologic forecasting model. In this research, Suyoung stream in Busan was determined as a study area. After that, real-time watershed monitoring system at ten minute interval has been established for flood warning and forecast in the field. The data from this system was applied to short-term hydrologic forecasting model based on the artificial neural network. When flood happens in urban, input data of forecasting model on each rainfall event was used. In conclusion, after establishing the model being possible to forecast water level from 10 to 60 minutes at 10 minute interval, as a result of simulating the model, the model performances are considerably good as RMSE 0.02~0.6 and R2 more than 0.9. It makes possible effectively to manage the watershed in urban.