Monte Carlo Simulation을 이용한 도시하천의 고수위 Rating Curve 개발

Abstract

본 연구에서는 도시하천을 대상으로 Monte Carlo Simulation (MCS)에 의한 모의발생 기법 적용으로 최적화된 강우-유출 모형과 홍수위 추적모형 연계를 통한 고수위 Rating Curve 작성법을 제안하였다. 대상유역의 관측 자료로부터 작성된 수위-유량곡선식은 유량측정의 오차와 더불어 고수위에 대한 불확실성을 내포하고 있음을 확인할 수 있었으며, 관측치와의 표준오차(<TEX>$S_e$</TEX>)는 0.056으로, 무작위 불확실성(<TEX>$2S_{mr}$</TEX>)은 평균 <TEX>${\pm}1.43%$</TEX>, 최대 <TEX>${\pm}4.27%$</TEX>로 분석되었다. 또한, 전대수지법과 Stevens방법에 의한 고수위 연장은 도시하천 유역 규모에 비하여 수위에 따른 홍수량이 과대 산정되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로, MCS에 의한 다량의 수문자료군 확보를 통한 수위-유량 관계곡선의 연장방법은 고수위에 대한 불확실성을 감소시켜며, 보다 신뢰성 있는 고수위 연장이 가능하였다. 향후 본 연구의 결과는 MCS에 의한 고수위 연장 시스템 구축을 통한 도시하천유역의 실시간 홍수 예 경보 활용에 적용이 가능할 것으로 사료된다. In this study, we proposed a methodology to develop Rating Curves for high water level using rainfall generation by the Monte Carlo Simulation (MCS) technique, optimized rainfall-runoff model, and flood routing model in an urban stream. The developed stage discharge Rating Curve based on observed data was contained flow measurement errors and uncertainties. The standard error (<TEX>$S_e$</TEX>) for observations was 0.056, and the random uncertainty (<TEX>$2S_{mr}$</TEX>) was analyzed by <TEX>${\pm}1.43%$</TEX> on average, and up to <TEX>${\pm}4.27%$</TEX>. Moreover, it was found that the Rating Curve extensions by way of logarithmic and Stevens methods were overestimated to compare with the urban basin scale. Finally, we confirmed that the high water level extension by random generation of hydrological data using MCS can be reduced uncertainty of the high water level, and it will consider as a more reliable approach for high water level extension. In the near future, this results can be applied to real-time flood alert system for urban streams through construction of the high water level extension system using MCS procedures.