도시화에 따른 유역의 유출특성 변화를 반영한 매개변수 최적화 분석

Parameter Optimization Analysis Reflecting Runoff Characteristic Changes due to Urbanization in Watershed

최근 국지적 집중호우로 인해 도시 지역의 홍수 피해가 증가하고 있으며, 특히 우리나라는 급격한 도시화로 불투수면이 확대되면서하천의 홍수 유출량이 증가하는 추세를 보이고 있다. 본 연구는 강원도 원주시 원주교 유역을 대상으로, 연대별 토지피복 변화에 따른SCS-CN(유출곡선지수)를 산정하고, ｢홍수량 산정 표준지침｣의 전국에 적용되는 단일 매개변수 경험식과 HEC-HMS 모형의 최적화기능을 활용하여 도출한 매개변수를 비교·분석하였다. SCS-CN 산정에는 환경부 토지피복도와 농촌진흥청 정밀토양도를 활용하였으며, 도달시간(Tc)과 저류상수(K)는 전국에 적용되는 단일 매개변수 경험공식과 HEC-HMS의 최적화 기능을 통해 산정하였다. 또한, WAMIS에서 제공하는 수위 및 강우 자료를 바탕으로 각 연대별 대표 4개 단기 홍수사상을 선정하였다. 연구 결과, 최적화된 매개변수를 적용한 경우 관측된 첨두홍수량과 유사한 값이 산정되었고, 모의 정확도를 나타내는 NSE 값도 최대 0.86증가하여 1.0에 근접하여 모의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 도시화가 진행된 유역에서는 전국에 적용되는 단일 매개변수 경험공식의 일반화된 매개변수보다 유역 특성을 반영한 최적화 매개변수가 홍수 유출 특성을 더 정확하게 반영함을 시사한다. 본 연구 결과를 바탕으로, 향후 홍수 예측 및 수문 모의 시 유역 특성을 고려한 최적화 기법 적용을 통해 정확도 높은 모의가 가능할 것으로 사료된다.

Recently, urban flood damage has been increasing due to localized heavy rainfall. In particular, rapid urbanization in Korea has led to the expansion of impervious surfaces, resulting in a trend of increased flood runoff in rivers. This study targeted the Wonju Bridge watershed in Wonju City, Gangwon Province, and estimated the SCS-CN (Soil Conservation Service Curve Number) according to land cover changes by period. The parameters obtained from the single nationwide parameter empirical formula in the “Standard Guidelines for Flood Estimation” were compared and analyzed with those derived using the optimization function of the HEC-HMS rainfall-runoff model. For SCS-CN estimation, land cover maps from the Ministry of Environment and detailed soil maps from the Rural Development Administration were utilized. The time of concentration (Tc) and storage coefficient (K) were calculated using both the single nationwide parameter empirical formula and the optimization function of HEC-HMS. In addition, four representative short-term flood events for each period were selected based on water level and rainfall data from the WAMIS system. The results showed that applying the optimized parameters produced simulated peak flood flows similar to observed values, and the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) increased by up to 0.86, approaching 1.0, indicating improved simulation performance. This suggests that, in urbanized watersheds, optimized parameters reflecting watershed characteristics can more accurately represent flood runoff characteristics than the generalized parameters from the nationwide empirical formula. Based on the findings of this study, it is considered that applying optimization techniques that account for watershed characteristics will enable highly accurate simulations for future flood prediction and hydrological modeling.