Large-scale experiment and 1D numerical modeling-based validation on estimation methods for flow resistance coefficient of vegetated floodplain

Un Ji; Sechan Park; Jiwon Ryu

doi:10.3741/JKWRA.2025.58.8.681

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Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 31 August 2025. 681-692
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2025.58.8.681

Large-scale experiment and 1D numerical modeling-based validation on estimation methods for flow resistance coefficient of vegetated floodplain

홍수터 식생의 흐름저항계수 추정방법에 대한 실규모 실험 및 1차원 수치모의 기반 검증

Un Ji^a^b^*

Sechan Park^c

Jiwon Ryu^d

지 운^a^b^*

박 세찬^c

류 지원^d

^aResearch Fellow, Department of Hydro Science and Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, Goyang, Korea

^bProfessor, Civil and Environmental Engineering, University of Science and Technology, Goyang, Korea

^cUndergraduate Student, School of Spatial Environment System Engineering, Handong Global University, Pohang, Korea

^dPh.D. Candidate, Civil and Environmental Engineering, University of Science and Technology, Goyang, Korea

^a한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 연구위원

^b과학기술연합대학원대학교 건설환경공학 교수

^c한동대학교 공간환경시스템공학부 학부생

^d과학기술연합대학원대학교 건설환경공학 박사수료

^{*Corresponding Author}

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ABSTRACT

This study analyzed the method of estimating the flow resistance coefficient for an asymmetric compound channel with a vegetative floodplain based on a large-scale experiment and one-dimensional numerical simulation. The accuracy of the one-dimensional numerical modeling prediction of the backwater profile according to the methods for calculating the flow resistance coefficient of the vegetated channel, such as the bulk and composite roughness coefficients, was evaluated. A relatively simple cylinder-type model-vegetation was applied to the floodplain, considering the complex phenomenon due to the influence of the channel geometry characteristics and the effect of the vegetation distributed in the floodplain. The bulk roughness coefficient was calculated from the measured data in the large-scale experiment. In the case of the composite roughness coefficient, the vegetated floodplain section along the cross-sectional wetted perimeter and the section without vegetation were divided and inputted to calculate the composite roughness coefficient in the one-dimensional backwater profile calculation. As a result of applying the bulk roughness coefficient, it was found that the agreement with the measured water levels was 98.2%. In the case of the composite roughness coefficient, the agreement between the predicted and the measured water levels varied from 42.3% to 98.3% depending on the drag coefficient input of the momentum-based flow resistance coefficient model for vegetative channels.

Keywords

Backwater profile calculation

Bulk roughness coefficient

Composite roughness coefficient

Large-scale experiment

Vegetative flow resistance coefficient

본 연구에서는 복단면 수로의 홍수터에 식생이 분포하는 경우 흐름저항계수 추정 방법에 대해 실규모 실험과 1차원 수치모의를 기반으로 분석하였다. 구간 조도계수 및 복합 조도계수와 같이 홍수터 식생의 흐름저항계수를 산정하는 방법에 따라 1차원 수치모델링의 수면곡선 예측 정확도를 평가하였다. 복단면 수로의 기하하적 단면 형태에 따른 영향과 홍수터에 분포하는 식생으로 인한 영향이 복합적으로 작용하는 것을 고려하여 홍수터 식생은 비교적 단순한 형태의 실린더 모형식생을 적용하였다. 구간 조도계수는 실규모 실험의 실측 결과를 기반으로 산정하였으며, 복합 조도계수의 경우 횡단면 윤변을 따라 식생이 분포하는 홍수터 구간과 식생이 없는 하도 구간을 구분하여 각각의 조도계수를 입력함으로써 1차원 수면곡선 계산에서 단면별 복합 조도계수가 산정되도록 하였다. 실규모 홍수터 식생 하도를 대상으로 구간 조도계수를 적용한 수면곡선 계산을 수행한 결과, 실측 수위와의 일치도가 98.2%인 것으로 나타났다. 복합 조도계수를 추정하는 방법의 경우 운동량 기반 식생 흐름저항계수 추정 모형의 항력계수 입력에 따라 1차원 수면곡선 계산 결과와 실측 수위의 일치도가 42.3%에서 98.3%까지 다양하게 나타났다.

키워드

수면곡선 계산

구간 조도계수

복합 조도계수

실규모 실험

식생 흐름저항계수

MAIN

1. 서 론
2. 연구 방법
2.1 목본성 수변 식생의 흐름저항
2.2 홍수터 모형식생이 있는 실규모 복단면 하도 실험
2.3 HEC-RAS 1D 모형 구축 및 홍수터 식생하도의 흐름저항계수 입력 방법
3. 결 과
3.1 홍수터 식생 하도의 구간 및 전체 조도계수 산정 결과
3.2 HEC-RAS 모델링을 통한 홍수터 식생 하도의 수면곡선 비교
4. 결 론

1. 서 론

하천의 홍수터나 사주 등에 분포하는 수변식생(riparian vegetation)은 수질 정화와 생태 서식처 제공 등의 생태학적 이점을 제공하지만, 동시에 하천 흐름저항을 증가시키는 주요 원인이 되어 유속을 감소시키고 수위를 상승시켜 홍수 위험을 증가시킨다. 따라서, 하천 수변식생이 홍수소통을 방해하지 않는 적절한 수준을 정확히 분석하는 기술이 홍수에 안전하면서 하천 생태환경에 이로운 환경을 조성하고 관리하기 위한 사업에 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 하천의 하상 재료, 하도 형태, 식생의 분포 특성 등이 흐름저항에 미치는 영향은 결과적으로 하천의 통수능과 수위 변화로 나타나며(Nikora et al., 2008), 하천의 수면곡선을 계산하고 분석하는 과정에 Manning의 조도계수 $n$ (이후 매닝계수라 함), Chézy 계수 $C$ (이후 체지계수라 함), 그리고 Darcy-Weisbach 마찰계수 $f$ 와 같은 흐름저항계수(flow resistance coefficient)가 적용된다.

특히 목본성 식생 군락이나 패치가 홍수터나 사주에 분포하여 홍수시 큰 흐름저항 요소가 되는 경우, 반드시 하천의 흐름저항계수 산정에 하상재료 뿐만 아니라 식생분포와 같은 추가적인 요소에 의한 영향을 포함해야 한다. 식생의 흐름저항계수를 산정하는 방법에는 Chow (1959)의 매닝계수 가이드라인이 가장 대표적인 예라고 할 수 있다. 또한 식생에 의한 흐름저항계수를 산정하는 방법에는 개별식생의 흐름저항 효과를 동역학적으로 접근하는 수목항력 모형 등이 있으며, 식생에 의한 난류효과를 미시적으로 접근하여 평가하는 난류식생흐름 해석 방법 등이 있다(Woo et al., 2022). 지금까지 국내의 하천관리나 하천사업을 위한 수리적 설계 실무에서는 주로 첫 번째 방법을 활용한 매닝계수의 선정이 주를 이루고 있다. 그러나 실제 하천에 대해 식생의 정성적 서술과 시각적 정보에 기초한 값들을 참고하는 방식으로는 식생의 종, 밀도, 하도 내 분포하는 형태, 흐름에 침수된 정도 등에 따른 흐름저항계수 값의 변화를 정확히 예측하는 것이 불가능하다. 따라서 식생의 물리적 구조와 하도 내 평면적 분포형태 등을 고려한 보다 정확하고 정밀한 흐름저항계수 추정이 하천관리를 위한 의사결정정보의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있는 전제 조건이라고 할 수 있다. 최근에는 이러한 점을 고려하여 국내에서도 실무적 활용성과 흐름저항계수 추정의 정확도를 고려한 개별식생의 흐름저항 효과를 동역학적으로 접근하는 수목항력 모형을 적용한 사례가 제시된 바 있다(Ji et al., 2021; Ryu et al., 2023). 식생의 흐름저항계수를 추정하는 동역학적 모형에는 Baptist et al. (2007), Luhar and Nepf (2013), Järvelä (2004), Västilä and Järvelä (2014) 모형 등이 있으며, 모형에 따라 수생식생(aquatic vegetation), 수변식생(riparian vegetation), 침수조건(submerged condition), 정수조건(emergent condition), 식생의 유연성과 강도에 의한 재구성(reconfiguration) 효과 및 흐름 차단지수(blockage factor) 등을 고려하여 흐름저항계수를 추정할 수 있다(Woo et al., 2022, 2025; Ji et al., 2023).

식생의 흐름저항계수를 추정하는 동역학적 식생항력 모형은 식생의 물리적 특성을 수리특성과 연관시킴으로써 식생에 의한 역학적 특성을 하천흐름모형에 고려할 수 있다. Wang and Zhang (2019)은 총 11개의 식생 흐름저항 모형을 HEC- RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System) 1차원 모형에 통합하여 미국의 San Joaquin 강 일부 식생하천 구간에 대해 수리해석을 수행한 바 있으며, 각 예측 모형의 성능과 적용성을 평가한 바 있다. Berends et al. (2020)은 기존 수치모의의 검증 한계를 보완하고자 상류의 유입유량과 하류단의 경계조건을 다양하게 적용한 실규모 식생하천 실험 결과를 이용하여 식생하도의 수치모의 결과를 검증한 바 있다. 국내에서는 Ji et al. (2021)이 금강 하천환경정비사업에서 홍수터에 조성되는 식생의 흐름저항을 2차원 흐름모의에 반영하기 위해 식생의 물리적 특성과 분포 특성을 고려하여 Baptist et al. (2007) 모형을 기반으로 홍수터 식생의 흐름저항계수를 추정하고 이를 기반으로 수치모의를 수행한 바 있다. 또한, Ryu et al. (2023)은 식생 군락과 패치 등이 자연성기반 홍수완충공간에 조성될 경우에 대해 Baptist et al. (2007) 모형을 기반으로 조도계수의 산정을 수행하였고, 이를 HEC-RAS 1차원 수치모의에 적용하여 100년 빈도 홍수량에 대한 홍수위와 유속 변화를 검토한 바 있다.

우리나라 개수하천의 경우 홍수터가 있는 복단면 형태이거나 사주가 만곡 내측에 형성된 후 홍수터화 되는 사례가 많다. 또한 Ryu et al. (2024)의 내성천 식생사주의 공간적 분포 유형과 평면 기하 특성 연구에서도 알 수 있듯이 홍수터와 만곡 내측 사주에 식생이 이입되고 활착 되는 경우가 많다. 홍수터와 주하도로 구성된 복단면 수로의 경우 기하학적 단면 특성으로 인해 홍수터와 주수로에서의 흐름 특성 차이가 크게 나타나며, 이로 인한 운동량 교환이 발생하게 된다. 한편 홍수터가 존재하지 않는 단단면 형태의 수로에 식생군락이 위치하는 경우에도 식생에 의해 흐름이 지배적인 부분과 그렇지 않은 부분의 운동량 교환이 발생한다. 따라서 홍수터에 식생이 분포하는 복단면 수로의 경우는 이 두가지 현상이 복합적으로 발생하게 된다. 일반적이지는 않지만 하도 경계면의 조도가 균일한 복단면 수로의 경우 흐름저항에 영향을 미치는 주 변수는 하도 단면의 기하학적 인자이다. 그러나 홍수터와 주하도로 구성된 실제 복단면 하천의 경우 횡단면의 경계면 거칠기가 균일하지 않은 복합 수로(composite channel)인 경우가 대부분이며, 복합 수로의 국부적인 흐름저항은 윤변을 따라 따르게 나타난다(Yen, 2002). 홍수터에 식생이 분포하는 복단면 하도는 기하학적 단면 형상이 다른 부분 단면(subsection)으로 구성된 수로이자 횡단면의 윤변을 따라 경계면(하상, 하안)의 거칠기(조도)가 변하는 복합 수로에 해당한다.

국내에서 수행되는 대부분의 하천정비 및 하천복원 사업에서는 HEC-RAS와 같은 1차원 흐름해석 모델링을 이용하여 수리학적 설계 과정에서 필요한 의사결정정보를 구축한다(Lee et al., 2023; Ryu et al., 2023). 최근에 수행된 대부분의 1차원 모델링에서는 홍수터 식생에 대한 흐름저항계수 산정을 경험적 접근 방법에 기초하여 가정한다. 그러나 나무나 관목과 같은 목본성 식생의 경우 적은 양의 식생이라도 군락이나 패치 형태로 형성된 경우 상당한 흐름저항을 갖게 된다(Ji et al., 2023). 국내에서 하천 식생분포가 흐름저항에 문제가 되는 경우 주로 관목이나 수목 등의 목본성 식생이 군락을 이뤄 홍수위 상승을 발생시키는 경우가 대부분이기 때문에 홍수터 식생의 흐름저항계수를 정확히 추정하는 방법과 이를 1차원 흐름해석 모델링에 적용하여 정확한 홍수위 상승을 예측하는 방법에 대한 보다 명시적이고 구체적인 검증 자료들이 제시될 필요가 있다.

본 연구의 목적은 목본성 식생이 홍수터에 분포하는 복단면 하도의 흐름저항계수 추정 방법과 이에 따른 1차원 수치모의 기반 수면곡선 예측 정확도에 대해 실규모 실험자료 기반의 검증을 수행하는 것이다. 본 연구에서는 대규모 복단면 비대칭 수로의 홍수터에 목본성 식생의 정수상태를 모사하기 위해 실린더 형태의 모형식생을 설치하여 실험을 수행하였으며, 1차원 흐름해석 모형은 HEC-RAS를 활용하였다. 본 연구에서는 실규모 실험자료(구간 계측 수위 자료)로부터 산정되는 구간 조도계수(bulk roughness coefficient)를 수치모의에 적용하는 방법과 Baptist et al. (2007)의 정수조건 공식으로 실린더 모형식생이 분포하는 홍수터 구간의 흐름저항계수를 산정하고 주하도의 하상 흐름저항계수와 함께 HEC-RAS에 적용하여 식생이 분포하는 횡단면의 복합 조도계수(composite roughness coefficient)가 수면곡선 계산에 적용되도록 하는 방법에 대해 모두 비교 검토하였다.

2. 연구 방법

2.1 목본성 수변 식생의 흐름저항

나무, 관목, 덤불 형태로 하천에 존재하는 목본성 수변 식생(woody riparian vegetation)은 하도 내에서 높은 흐름저항을 유발하며, 식생이 흐름을 차단하는 면적, 부피, 밀도 등에 따라 동일한 유량이 흐르는 조건에서도 수위와 유속이 다르게 발생한다. 식생의 흐름저항과 관계된 다양한 변수에는 흐름 특성을 나타내는 변수뿐만 아니라 하상재료나 하상형태를 나타내는 변수, 식생의 줄기/가지/잎 등의 물리적 특성을 나타내는 변수 등이 포함된다. 식생이 분포하는 하천의 흐름저항에 대한 대부분의 연구들은 흐름과 관계된 매개변수와 매닝계수( $n$ ), 체지계수( $C$ ), Darcy-Weisbach 마찰계수( $f$ )의 관계를 제시하고자 하였다(Woo et al., 2022).

식생이 분포하는 하천의 흐름저항은 일반적으로 하상에 의한 흐름저항과 식생에 의한 흐름저항이 지배적인 것으로 간주한다. 하도 내 식생분포가 크지 않은 경우 대부분의 흐름저항은 하상을 구성하고 있는 재료의 특성(하상토 입자 크기 및 입도분포 등)과 하상 자체의 형태나 형상 특성에 영향을 받지만, 식생의 점유가 커질 경우 전체의 흐름저항에서 식생에 의한 영향이 하상에 의한 영향 보다 훨씬 크게 나타난다. 식생밀도가 매우 큰 경우 하도 경계면에서 발생하는 항력이 식생에 의한 항력에 비해 상대적으로 매우 작다고 가정할 수 있으며, 따라서 식생하도의 정상등류 흐름 조건에서는 식생에 의한 항력( $F_{D}$ )과 수체의 중력( $F_{g}$ )이 같다( $F_{D} = F_{g}$ )고 고려할 수 있다. 여기서 마찰속도 $u_{*} = \sqrt{g h S_{f}}$ 와 $\frac{U}{u_{*}} = \sqrt{8 / f}$ 를 적용하면, Eq. (1)과 같은 항력계수 $C_{D}$ 와 Darcy-Weisbach 마찰계수 $f$ 의 관계를 도출할 수 있다(Chow, 1959; Graf, 1984).

(1)

f = 4 C_{D} \frac{A_{v}}{A_{B}}

여기서, $h$ 는 수심, $U$ 는 식생구간 직상류의 유속, $g$ 는 중력가속도, $S_{f}$ 는 마찰(에너지)경사, $A_{v}$ 는 흐름방향에 수직한 식생투영면적, $A_{B}$ 는 바닥면적이다.

식생이 분포하는 하도의 전체 흐름저항계수인 마찰계수 $f_{t o t a l}$ 은 선형 중첩 접근법(linear superposition approach)을 적용하여 다음과 같이 하상 재료 및 하상 형태에 따른 하상 마찰계수 $f_{b e d}$ 와 식생에 의한 마찰계수 $f_{v e g}$ 의 합으로 표현된다.

(2)

f_{t o t a l} = f_{b e d} + f_{v e g}

선형 중첩 접근법은 운동량 기반 식생하도의 전체 전단응력이 하상에 의한 전단응력과 식생에 의한 전단응력의 합으로 고려하는 것( $τ_{t o t a l} = τ_{b e d} + τ_{v e g}$ )에 기반한다. 개별 식생이나 또는 식생 군락(패치)에 의한 흐름저항계수는 매닝계수( $n$ ), 체지계수( $C$ ), Darcy-Weisbach 마찰계수( $f$ ) 각각의 평균유속공식을 기반으로 다음 Eq. (3)에 의해 변환(국제표준단위 SI 단위 기준)된다(Yen, 2002).

(3)

\sqrt{\frac{8}{f}} = \frac{R^{1 / 6}}{n \sqrt{g}} = \frac{C}{\sqrt{g}} = \frac{V}{\sqrt{g R S_{f}}}

여기서, $R$ 은 동수반경, $V$ 는 평균유속이다. 국내에서 실무적으로 가장 많이 활용되는 매닝계수의 경우, Eqs. (2) and (3)에 의해 식생하도의 전체 조도계수 $n_{t o t a l}$ 이 무차원 수인 Darcy- Weisbach 마찰계수 $f$ 와 같이 하상에 의한 값과 식생에 의한 값으로 선형 분리될 수 없으며( $n_{t o t a l} \neq n_{b e d} + n_{v e g}$ ), 다음과 같은 관계를 갖는 것에 유의할 필요가 있다(Yen, 2002).

(4)

n_{t o t a l}^{2} = n_{b e d}^{2} + n_{v e g}^{2}

앞서 Eq. (1)은 하도 경계면에서 발생하는 항력이 식생에 의한 항력에 비해 상대적으로 매우 작다고 가정하였기 때문에 Eq. (1)의 Darcy-Weisbach 마찰계수 $f$ 는 순수 식생에 의한 흐름저항계수( $f_{v e g}$ )를 의미하며, 이를 산정하기 위해서는 항력계수 $C_{D}$ 와 $A_{v}$ 값이 필요하다. 여기서 $A_{v}$ 는 식생의 흐름방향 투영면적으로 식생의 형태와 잠긴 깊이에 따라 다르게 산정될 수 있다. 줄기, 가지, 잎으로 구성된 식생의 경우 유연한 정도에 따라 흐름에 대해 식생형태가 유선형의 형태로 바뀌며 연직유속 분포 또한 달라진다. 이를 식생의 재구성(reconfiguration)이라고 하며, 유속 증가에 따른 항력 증가 정도를 감소시키는 특징이 있다(Freeman et al., 2000; Shields et al., 2017). 대표적으로 Järvelä (2004)와 Västilä and Järvelä (2014) 모형이 줄기, 가지, 잎으로 구성된 식생의 재구성을 고려한 식생 흐름저항계수( $f_{v e g}$ )를 추정하는 대표적인 공식이다. 그러나 두 모형을 이용한 식생의 흐름저항계수를 산정하기 위해서는 대상이 되는 특정 식생 종의 고유 항력계수( $C_{D χ}$ )와 흐름 내 재구성 매개변수(𝜒) 값이 반드시 필요하다.

본 연구에서 활용한 실험결과는 목본성 수변 식생을 단순한 형태로 모사한 실린더를 실규모 하천 실험 수로의 홍수터에 설치하고 실험을 수행한 결과이다. 따라서 본 연구에서는 식생의 유연성 및 재구성 특성을 고려한 모형 보다는 실린더 형태의 단순한 식생 형태에 적용이 용이한 Baptist et al. (2007)의 모형을 실규모 실험의 모형식생 흐름저항계수 추정에 활용하였다. Baptist et al. (2007)은 운동량 기반의 대표적인 식생흐름저항 예측모형 중 하나이며, 물에 잠긴 식생의 수심방향 유속의 대수분포를 적용한 유효수심법과 검사체적의 운동량 평형을 고려한 방법을 각각 적용한 모형이다. 본 연구에서 수행한 실험과 같이 실린더 형태의 비교적 단순한 형태의 경우 식생의 잠김 높이나 흐름방향 투영면적을 계산하는 것이 단순하나 줄기와 잎, 가지가 달린 목본성 식생의 잠김 높이와 투영면적을 산정하기 위해서는 적절한 방법으로 식생의 투영면적과 관련된 매개변수를 수정하여 활용할 필요가 있다(Ji et al., 2023).

국내 하천에서 홍수터나 식생사주에 존재하는 버드나무와 같은 목본성 식생군락의 경우 큰 홍수가 발생하더라도 홍수터 식생이 완전히 침수되지 않는 정수조건(emergent condition)이 대부분이다. 물론 대홍수가 발생하는 경우 식생이 흐름에 완전히 잠기는 침수 조건(submerged condition)이 발생하기도 하며, 이 때는 관목과 같은 어린 목본성 식생이나 초본성 식생은 빠른 흐름에 의해 제거되어 식생군락이나 식생사주 형태로 발달되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 실규모 실험의 홍수터 수위가 모형 식생(실린더)의 높이 보다 낮은 조건인 정수 조건이었으며, 따라서 Baptist et al. (2007)의 공식 중 정수 조건에 적용할 수 있는 Eq. (5)를 식생하도의 흐름저항계수 공식으로 활용하였다.

(5)

C_{total} = \frac{1}{\sqrt{\frac{1}{C_{bed}^{2}} + \frac{C_{D} m D h_{v}}{2 g}}}

여기서, $C_{b e d}$ 는 하상에 의한 흐름저항계수를 나타내는 체지계수이며, $C_{D}$ 는 항력계수, $m$ 은 단위 면적당 식생의 수(m^-2), $D$ 는 식생 줄기의 지름 또는 실린더의 경우 직경(m), $h_{v}$ 는 정수조건이기 때문에 식생의 전체 높이가 아닌 물에 잠긴 높이(m)이다. $m D$ 는 단위부피 당 식생의 투영면적인 $a$ (m^-1)로 나타내기도 하며(Nepf and Vivoni, 2000), $a h_{v}$ 는 무차원 식생밀도(𝜆, solidity)를 의미하기도 한다(Wu et al., 1999; Stone and Shen, 2002).

2.2 홍수터 모형식생이 있는 실규모 복단면 하도 실험

본 연구는 한국건설기술연구원 하천실험센터(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology-River Experiment Center, KICT-REC)의 실규모 복단면 수로에서 수행된 실험결과를 활용하여 홍수터 식생의 흐름저항계수 추정 방법에 따른 1차원 흐름해석 수치모의 결과를 분석하였다. 실규모 실험은 사다리꼴 단면의 주수로와 좌안 측에만 홍수터가 존재하는 비대칭형 수로가 종방향으로 약 180 m 조성된 복단면 수로 구간에서 수행되었다(Fig. 1(a)). 실험 구간의 하상경사( $S_{o}$ )는 0.0015, 하안경사는 1:1(V:H), 주수로에서 홍수터로 이어지는 천이 구간의 사면 경사는 1:2(V:H)이다(Fig. 1(b)). 홍수터에는 목본성 식생, 특히 수목의 줄기를 모사하기 위해 높이 50 cm, 직경 5 cm의 원형 실린더가 한 열에 횡방향 60 cm 간격으로 7개 설치되었으며, 종방향 30 cm 간격으로 201열에 총 1,407개(단위 면적당 약 5.56개)가 설치되었다(Fig. 1(c)).

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Fig. 1.

Stream-scale experiment set-up of compound channel with cylinders in the floodplain

실규모 실험 수로에 공급되는 유량은 홍수터 실린더 구간이 시작되는 단면으로부터 상류 방향으로 약 80 m에 위치한 지점에서 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler, RiverSurveyor M9, SonTek, San Diego, CA)를 이용하여 주기적으로 계측함으로써 일정한 유량이 지속적으로 유지되는지를 확인하였다. 상류에서 유입되는 유량( $Q$ )은 약 1.67 m³/s였으며, 하류단 게이트는 A 단면에서 홍수터 수심( $h_{f}$ )이 0.3 m, B 단면에서 홍수터 수심이 약 0.38 m가 유지되도록 고정하였다. 이는 주수로와 홍수터의 수심비가 0.29에서 0.35인 조건이다. 또한 홍수터의 수심은 실린더 높이를 초과하지 않은 정수 조건이었다.

실규모 실험에서는 Fig. 1의 C1에서 C4까지의 네 단면에서 0.05 %의 정확도와 0.01%의 해상도를 가진 압력식 수위계(Orpheus Mini pressure sensors, OTT HydroMet GmbH, Kempten, Germany)를 이용하여 10초 간격으로 수위를 계측하였다. C1 단면과 C4 단면의 수위( $H$ ) 데이터를 활용하여 수면경사( $S_{w}$ )를 계산한 후, 에너지방정식인 Eq. (6)을 이용하여 마찰(에너지)경사 $S_{f}$ 를 계산하고, 최종적으로 Eq. (7)을 이용하여 Darcy-Weisbach 마찰계수 $f$ 를 산정하였다.

(6)

S_{f} = S_{w} + \frac{Q^{2}}{2 g l} (\frac{1}{A_{C 1}^{2}} - \frac{1}{A_{C 4}^{2}})

(7)

f = 8 g S_{f} R / u_{m}^{2}

여기서, $A_{C 1}$ 과 $A_{C 4}$ 는 C1과 C4 단면의 통수단면적이며 $l$ 은 C1과 C4 단면 간의 종방향 거리, $R$ 과 $u_{m}$ 은 두 단면의 동수반경과 단면 평균유속( $V$ )을 각각 평균한 값이다. 실규모 실험의 조건과 결과는 Table 1과 같다. Table 1에서 $h_{m c}$ 와 $h_{f}$ 는 C1 단면과 C4 단면의 주하도와 홍수터 평균수심이며, $F r$ 은 Froude 수이다.

Table 1.

Hydraulic condition and results for large-scale experiment of compound channel

Section	$Q$ (m³/s)	$V$ (m/s)	$H$ (El.m)	$h_{m c}$ (m)	$h_{f}$ (m)	$A$ (m²)	$R$ (m)	$F r = V / \sqrt{g R}$	$S_{o}$	$S_{w}$	$S_{f}$
C1	1.67	0.292	99.219	1.00	0.33	5.714	0.550	0.126	0.0015	0.00032	0.00033
C4	1.67	0.252	99.193	1.12	0.42	6.624	0.622	0.102	0.0015	0.00032	0.00033

C1과 C4에서 계측한 실험자료와 Eq. (6)를 이용하여 도출된 값들을 모두 Eq. (7)에 적용하면 흐름저항계수 $f$ =0.208이 산정되었으며, 이는 홍수터 실린더 구간을 전부 포함하는 구간 흐름저항계수 $f_{b u l k}$ 를 의미한다. $f_{b u l k}$ 는 Eq. (2)의 $f_{t o t a l}$ 과는 구분될 필요가 있다. 하도의 흐름방향 일정 구간의 흐름저항계수를 나타내는 $f_{b u l k}$ 또는 $n_{b u l k}$ 는 구간 마찰계수 또는 구간 조도계수로 정의되는 반면, $f_{t o t a l}$ 또는 $n_{t o t a l}$ 은 앞서 설명한 바와 같이 식생이 분포하는 어느 지점이나 일정 구역에서 식생에 의한 흐름저항과 하상에 의한 흐름저항을 더한 전체 흐름저항계수를 의미한다. Baptist et al. (2007)의 Eq. (5) 공식으로부터 추정된 체지계수는 전체 흐름저항계수 값을 의미하며 이를 Eq. (3)을 이용하여 $f_{t o t a l}$ 또는 $n_{t o t a l}$ 로 환산할 수 있다. Baptist et al. (2007)의 경우 공식에서 하상의 조도계수 $C_{b e d}$ 에 대한 값을 입력 변수로 채택(Eq. (5))하고 있으며 최종 산출되는 체지계수는 식생과 하도의 흐름저항을 모두 포함하는 전체 흐름저항계수 값( $C_{t o t a l}$ )이다. 만약 Järvelä (2004)와 Västilä and Järvelä (2014) 모형과 같은 식생 흐름저항계수를 추정하는 다른 모형을 이용하여 식생하도의 전체 흐름저항계수를 산정할 경우 모델이 $f_{t o t a l}$ , $C_{t o t a l}$ , $n_{t o t a l}$ 이 아닌 $f_{v e d}$ , $C_{v e d}$ , $n_{b e d}$ 값을 최종 산정 값으로 제시하는 경우, 추가로 $f_{b e d}$ , $C_{b e d}$ , $n_{b e d}$ 의 값을 합산하여 식생하도의 전체 흐름저항계수를 산정할 필요가 있다. 반대로, 식생에 의한 흐름저항만을 평가할 경우 적용한 모델이 전체 흐름저항계수를 추정하는 경우 이 값에서 하상에 의한 흐름저항계수 값을 제외할 필요가 있다.

2.3 HEC-RAS 1D 모형 구축 및 홍수터 식생하도의 흐름저항계수 입력 방법

HEC-RAS는 미육군공병단에서 개발한 하천 해석 프로그램으로 국내의 경우 하천기본계획 수립이나 하천복원 및 하천정비 사업 등에서 1차원 흐름해석이나 하상변동 모의 등을 수행하는데 주로 사용된다(USACE, 2020). HEC-RAS 모의를 위해서는 기본적으로 하천 단면의 지형 정보와 유입유량 및 하류단 경계조건 등의 정보를 입력해야 한다. 하천 횡단면 정보를 입력하는 경우 횡단면 기하 좌표, 매닝 조도계수, 횡단면간 거리 등이 필요하다. 본 연구의 실규모 복단면 수로의 HEC- RAS 1D 모형 구축은 Fig. 1의 E1에서 E10 단면까지 총 150 m 구간에 대해 수행되었으며, 10 m 간격으로 총 16개의 횡단면 자료와 조도계수 정보가 입력되었다. 하류단 경계조건은 계측 수위가 C4 단면부터 유효하기 때문에 E10에서의 수위를 가정하여 시행오차 방법으로 변경하면서 C4의 계측수위와 모델링 수위가 일치하는 조건을 찾아 하류단 경계조건을 결정하였다.

횡단면별 매닝계수 입력은 복단면의 경우 홍수터와 주하도를 구분하여 각각 다른 값을 입력할 수 있으며, 횡방향으로 일정 구간에 따라 다른 조도계수 값을 입력할 수도 있다. 이처럼 복단면이나 복합 수로의 횡단면에서 흐름저항계수가 윤변을 따라 다르게 입력되는 경우 HEC-RAS는 프로그램 내에서 Eq. (8)의 Horton (1933) 공식을 이용하여 복합 조도계수( $n_{c o m p}$ )를 산정하여 평균유속 및 수심 등이 계산된다.

(8)

n_{c o m p} = {[\frac{1}{P} \sum (n_{i}^{3 / 2} P_{i})]}^{2 / 3}

여기서, $P$ 는 횡단면 전체 윤변이며, $n_{i}$ 와 $P_{i}$ 는 횡방향 구간별 조도계수와 윤변이다.

HEC-RAS를 이용하여 식생이 분포하는 하천의 1차원 흐름 해석을 수행하기 위해 식생이 분포하는 하도의 조도계수를 입력하는 방법은 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째는 식생이 분포하는 하천의 흐름방향(종방향)으로 일정 구간에 대한 구간 조도계수 $n_{b u l k}$ 를 입력하는 방법이며, 두 번째는 식생이 분포하는 각 횡단면의 식생이 위치하는 영역에 식생과 하상의 흐름저항이 모두 고려된 전체 조도계수 $n_{t o t a l}$ 을 산정하여 입력하는 것이다. 식생이 분포하지 않은 횡단면 구간에는 하상 조도계수인 $n_{b e d}$ 를 입력한다(Fig. 2).

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2025-058-08/N0200580807/images/kwra_58_08_07_F2.jpg

Fig. 2.

Conceptual description for applying bulk and total roughness coefficients in backwater profile calculation

본 연구에 적용한 첫번째 방법 $n_{b u l k}$ 의 경우 본 연구에서는 수행한 실규모 실험 결과의 $f_{b u l k}$ 가 실측 수위로부터 계산되기 때문에 Eq. (3)을 이용하여 $f_{b u l k}$ 를 매닝의 구간 조도계수 $n_{b u l k}$ 값으로 환산하여 HEC-RAS에 입력하였다(Fig. 2). 단, 본 논문에서는 C1 단면보다 상류에 위치한 E1에서 C1 사이의 구간은 홍수터 모형식생의 흐름저항에 의한 배수면 상승 영향을 받는 구간이며, 압력식 수위계를 이용한 실측 수위 자료는 C1 단면부터 유효하기 때문에 본 논문에서 모의 결과의 검증이나 평가는 C1에서 C4 사이 구간의 수면곡선에 대해서만 수행하였다.

두 번째 방법은 구간 흐름저항계수나 구간 조도계수의 추정이 유효하지 않는 경우에 적용할 수 있는 방법으로 하천에 분포하는 식생의 물리적 특성 정보를 알고 Baptist et al. (2007)과 같은 운동량 기반 식생 흐름저항계수 추정 모델을 활용할 수 있을 경우 식생이 분포하는 단면과 구간에 대해서만 전체 흐름저항계수를 산정하여 적용하는 방법이다. 본 연구에서는 Baptist et al. (2007) 공식으로부터 계산한 $C_{t o t a l}$ 을 Eq. (3)을 이용하여 $n_{t o t a l}$ 값으로 환산하여 HEC-RAS 1D 흐름 해석에 입력하였다. 본 연구의 대상 하도와 같이 횡단면의 윤변을 따라 일부 구간에 식생이 분포하는 복합 수로일 경우, 식생분포 구간에 $n_{t o t a l}$ 을 입력하고 식생이 없는 횡단면 하도 구간에는 $n_{b e d}$ 값을 입력하였다(Fig. 2).

HEC-RAS에 입력되는 지형정보의 횡단면 간 거리가 횡단면 사이에 존재하는 식생패치나 식생군락의 종방향 길이 보다 크거나 식생이 분포하는 위치의 횡단면 정보가 생략되는 경우, 전체 흐름저항계수를 산정하여 적용하는 두 번째 방법에서는 식생이 흐름에 미치는 영향을 수치모델링에 완전히 반영하지 못하는 한계가 있다.

3. 결 과

3.1 홍수터 식생 하도의 구간 및 전체 조도계수 산정 결과

본 연구에서는 식생이 일정 하도 구간이나 단면에 비연속적으로 분포하는 비균일단면 하도(nonprismatic channel)의 흐름 해석을 HEC-RAS 1D 모델링을 통해 수행할 경우 매닝 조도계수 입력 방법은 크게 구간 조도계수( $n_{b u l k}$ )를 적용하는 방법과 횡단면별로 식생이 분포하는 범위에 식생과 하상에 의한 흐름저항을 모두 고려한 전체 조도계수( $n_{t o t a l}$ )를 입력하여 HEC-RAS 모형이 해당 횡단면의 복합 조도계수( $n_{c o m p}$ )를 산정하도록 하는 방법을 모두 적용하였다. 본 연구의 실규모 홍수터 식생하도에 대해 구간 및 전체 조도계수를 산정한 결과는 Table 2와 같다.

Table 2.

Flow res*istance coefficients of vegetated compound channel

Method 1: Bulk flow resistance coefficient	Experiment results ( $f_{b u l k} \to n_{b u l k}$ )	Method 2: Composite roughness coefficient	$C_{t o t a l}$ by Baptist et al. (2007) → $n_{t o t a l}$ $n_{b e d}$ by Chow (1959)
Method 1: Bulk flow resistance coefficient	Experiment results ( $f_{b u l k} \to n_{b u l k}$ )	Method 2: Composite roughness coefficient	C_D = 1.0	C_D = 1.5	C_D = 1.8	C_D = 3.0
$f_{b u l k}$	0.208	$C_{t o t a l}$	12.898	10.590	9.686	7.531
$f_{b e d}$	0.016	$C_{b e d}$	70.368	70.368	70.368	70.368
$f_{v e g}$	0.192	$C_{v e g}$	13.120	10.712	9.779	7.575
$n_{b u l k}$	0.047^*	$n_{t o t a l}$	0.071^*	0.086^*	0.094^*	0.121^*
$n_{b e d}$	0.013	$n_{b e d}$	0.013^*	0.013^*	0.013^*	0.013^*
$n_{v e g}$	0.045	$n_{v e g}$	0.070	0.085	0.094	0.121

*Manning’s $n$ values applied for HEC-RAS 1D modeling

Table 2의 구간 흐름저항계수 $f_{b u l k}$ = 0.208은 실험 실측 값과 Eqs. (6) and (7)을 이용하여 산정된 것이며, Eq. (3)을 이용하여 구간 조도계수 $n_{b u l k}$ = 0.047로 환산하였다. 즉, 첫 번째 방법인 구간 조도계수를 적용한 HEC-RAS 모델링에는 전체 구간에 대해 단일 매닝 조도계수 0.047을 입력하여 수면곡선을 계산하였다. 추가적으로 Table 2에 제시하고 있는 $n_{b e d}$ 의 경우 실규모 복단면 수로의 하상이 콘크리트 하상임을 고려하여 Chow (1959)의 조도계수 표를 참고하면 매닝 조도계수 값인 0.013을 활용할 수 있기 때문에 이를 $f_{b e d}$ 로 환산하여 구간 흐름저항에 미치는 영향이 식생과 하상이 지배적이라고 가정할 경우 식생에 의한 구간 흐름저항계수는 Eq. (2)를 적용하여 $f_{v e g} = f_{b u l k} - f_{b e d}$ 로 추정할 수 있다.

두 번째 방법의 경우 식생이 분포하는 지점의 전체 흐름저항계수는 Baptist et al. (2007) 공식을 이용하여 $C_{t o t a l}$ 을 계산하였다. Baptist et al. (2007) 공식은 항력계수 값을 입력 변수로 요구하기 때문에 식생 구간 내 직접적인 항력 측정이 가능하여 항력계수를 직접 산정할 수 있는 경우 항력계수에 대한 보정이나 민감도 분석 없이 흐름저항계수의 직접적인 산정이 가능할 수 있다. 그러나 실규모 실험이나 현장 조건에서 항력 측정을 직접적으로 수행하는 것은 현실적으로 불가능하거나 매우 제한적일 수 있기 때문에 대부분의 경우 일반적으로 사용되거나 권고되는 식생하도의 항력계수 범위를 적용하여 수치모형을 활용한 흐름해석을 수행한다. 본 연구에서도 Table 2와 같이 항력계수 값에 따라 전체 흐름저항계수인 체지계수가 다르게 산정된 것을 알 수 있다.

HEC-RAS 모델링에 적용되는 Table 2의 전체 조도계수 $n_{t o t a l}$ 은 Eq. (2)를 이용하여 Baptist et al. (2007) 공식을 이용하여 계산된 $C_{t o t a l}$ 로 부터 환산한 것이다. $n_{b e d}$ 의 경우 첫번째 방법과 동일하게 실규모 복단면 수로의 하상이 콘크리트 하상임을 고려하여 Chow (1959)의 조도계수 표를 참고하여 0.013을 활용하였다. 따라서 실규모 복단면 수로의 C2 단면의 경우 $C_{D}$ = 1.8인 경우 두번째 방법의 결과로 $n_{t o t a l}$ = 0.094, $n_{b e d}$ = 0.013로 산정되었으며, HEC-RAS에서 Horton (1933) 공식에 의해 계산된 복합 조도계수( $n_{c o m p}$ )는 0.0531인 것으로 나타났다.

두 번째 방법의 식생에 의한 흐름저항을 나타내는 $n_{v e g}$ 는 Eq. (4)의 관계식( $n_{v e g} = \sqrt{n_{t o t a l}^{2} - n_{b e d}^{2}}$ )에 의해 계산된 결과이며, HEC-RAS의 입력자료로 활용되지는 않는다. Table 2의 첫번째 방법과 두번재 방법에서 계산된 식생에 의한 조도계수 값이 상이한 이유는 전체 흐름저항계수가 의미하는 것이 구간 흐름저항(bulk flow resistance)인지 지점 기반의 전체 흐름저항(total flow resistance)인지에 따라 Eq. (4)에서 각각 $n_{b u l k}$ 와 $n_{t o t a l}$ 을 적용했기 때문이다.

3.2 HEC-RAS 모델링을 통한 홍수터 식생 하도의 수면곡선 비교

3.1절에서 산정한 조도계수를 각 방법별로 입력하여 HEC- RAS 1차원 흐름모의를 수행하였으며, 수면곡선 계산 결과를 Table 3과 같이 각 단면 별 수위 값으로 산출하였다. Fig. 3은 첫 번째 방법인 실험 계측 수위를 기반으로 구간 조도계수 $n_{b u l k}$ 를 HEC-RAS에 적용하여 실규모 식생하도 실험의 수면곡선을 재현한 결과이다. 구간 조도계수를 적용한 수치모의 결과와 실험 계측 수위 결과의 상관계수가 0.982인 것으로 나타났으며(Table 4), 실측 수위 기반의 구간 조도계수를 산정할 경우 수면곡선 예측 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다. 그러나 Fig. 3에서와 같이 구간 조도계수 산정 구간인 C1에서 C4를 벗어나는 구간(E1에서 C1 그리고 C4에서 E10)에 대해서는 수면곡선 예측 정확도를 검증할 수 없기 때문에 본 연구에서는 두 번째 조도계수 입력방법의 수면곡선 결과는 Fig. 4와 같이 실측 수위가 유효한 C1에서 C4 구간 내 값으로만 비교하여 분석하였다.

Table 3.

Water surface elevations (El.m) simulated by HEC-RAS

Cross section	Measured water level	Method 1: HEC-RAS with $n_{b u l k}$	Method 2: HEC-RAS with $n_{t o t a l}$ and $n_{b e d}$
Cross section	Measured water level	Method 1: HEC-RAS with $n_{b u l k}$	$C_{D}$ =1.0	$C_{D}$ =1.5	$C_{D}$ =1.8	$C_{D}$ =3.0
C1	99.219	99.219	99.209	99.215	99.219	99.233
E4		99.215	99.209	99.215	99.218	99.232
E5		99.211	99.206	99.211	99.214	99.225
E6		99.208	99.203	99.207	99.209	99.218
C2	99.207	99.204	99.200	99.203	99.205	99.211
B		99.201	99.198	99.200	99.201	99.205
C3	99.198	99.198	99.196	99.197	99.197	99.199
E7		99.196	99.194	99.194	99.194	99.194
C4	99.193	99.193	99.193	99.193	99.193	99.193

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Fig. 3.

Water surface profiles measured and simulated by bulk flow resistance coefficients

Table 4.

Statistical indices to compare measured and modeled results of water levels

Index^*	HEC-RAS with $n_{b u l k}$	HEC-RAS with $n_{c o m p}$ $n_{t o t a l}$ by Baptist et al. (2007) & $n_{b e d}$
Index^*	HEC-RAS with $n_{b u l k}$	$C_{D}$ =1.0	$C_{D}$ =1.5	$C_{D}$ =1.8	$C_{D}$ =3.0
DR_max	0.0026	0.0098	0.0039	0.0022	0.014
DR_min	6.00×10^-5	5.00×10^-5	5.00×10^-5	5.00×10^-5	5.00×10^-5
DR_avg	7.53×10^-4	0.0048	0.0023	0.000913	0.0049
RMSE	0.0013	0.0061	0.0028	0.0013	0.0074
MARE	7.58×10^-4	0.0049	0.0024	9.20×10^-4	0.0049
R²	0.982	0.608	0.919	0.983	0.423

^*DR (Discrepancy Ratio): ratio of the difference between measured and simulated values to the measured value; RMSE (Root Mean Square Error): measures the square root of the average squared differences between measured and simulated values; MARE (Mean Absolute Relative Error): average of the absolute differences between measured and simulated values divided by the measured values. For the equations used in the calculation of each index, refer to Ji et al. (2023).

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Fig. 4.

Water surface profiles measured and simulated by bulk flow resistance coefficient and composite roughness coefficients

복단면 수로의 복합 조도계수를 산정하여 HEC-RAS 모의를 수행하는 두 번째 방법에는 식생패치가 분포하는 구간의 $n_{t o t a l}$ 을 계산하기 위한 Baptist et al. (2007) 모형의 항력계수 $C_{D}$ 를 1에서 3까지 적용하여 수면곡선 계산 값의 민감도를 분석하였다. 그 결과, $n_{t o t a l}$ 이 적용된 복합 조도계수( $n_{c o m p}$ ) 방법(Method 2)의 $C_{D}$ = 1.8인 경우 측정 수위와 HEC-RAS 모의 수위 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다(Table 4). 실측 수위 값이 유효한 단면(C1에서 C4)만 비교했을 경우 상관계수 값이 0.983인 것으로 나타났다(Fig. 5, Table 4). 구간 조도계수 방법(Method 1, $n_{b u l k}$ )의 모의 결과와 비교했을 경우 $C_{D}$ = 1.8의 모의 결과가 실린더 모형 식생이 시작되는 상류 지점에서 하류방향으로 10 m, 실린더 모형이 끝나는 지점에서 상류방향으로 10 m 지점(하류단에서 상류 140 m 지점)에서 수위 차이가 가장 크게 나타났다. 그러나 식생이 분포하는 구간 내에서의 위치별 수위예측 정확도는 식생구간의 길이나 모양, 밀도와 같은 식생분포 특성에 따라 상이하게 나타날 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 식생구간을 포함하는 일정 구간에 대한 전체적인 수위예측 정확도에 한정하여 Table 4와 같은 정량적 분석 결과를 제시하였다. 일반적으로 식생의 흐름저항계수 산정을 위한 항력계수 $C_{D}$ 는 Pasche and Rouvé (1985), Mertens (1989), Nuding (1991), Järvelä (2004)의 연구에서 1.5를 제안하고 있지만, 본 연구의 실규모 복단면 수로에서 홍수터에 실린더 형태의 모형식생이 일정 구간 분포하는 경우 1.5 보다는 큰 항력계수 값인 1.8을 적용했을 때 수치모의에 의한 예측 수위의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다(Fig. 5).

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Fig. 5.

Agreement between measured and simulated water surface elevations by bulk and composite roughness coefficients

4. 결 론

본 연구에서는 목본성 식생을 모사한 실린더 형태의 모형 식생이 실규모 실험 수로의 홍수터에 분포하는 경우 복단면 하도의 흐름저항계수 추정 방법을 구간 조도계수 방법과 복합 조도계수 방법으로 구분하여 제시하였고, 이를 HEC-RAS 1차원 모의에 적용함으로써 수면곡선의 예측 정확도를 검증하였다. 실규모 실험자료는 대규모 복단면 비대칭 수로의 홍수터에 실린더 모형 식생의 정수상태에서 계측된 결과이며, 실규모 실험처럼 종방향 일정 구간의 수위 계측자료가 유효한 경우 구간 흐름저항계수를 추정하여 HEC-RAS 모델링에 적용하는 것이 수면곡선 계산의 높은 정확도(상관계수 0.982)를 도출하는 것으로 나타났다. 하지만 식생 군락이나 패치가 분포하는 구간의 수면경사 정보가 유효한 경우가 매우 제한적이고 수위 관측소 간의 거리가 멀어 분석에 적절하지 않은 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 횡단면 윤변을 따라 식생분포가 균일하지 않은 경우, 횡방향 조도계수 분포를 단면 별로 다르게 입력함으로써 복합 조도계수가 HEC-RAS에서 산정되도록 하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 대상하도의 홍수터 일부 구간에 식생이 분포하는 조건이기 때문에 식생구간 전체 조도계수는 운동량 기반 해석적 모형인 Baptist et al. (2007)의 정수조건 공식을 적용하여 계산하였고 식생이 없는 하상 조건에는 Chow (1959)의 조도계수 표를 기준으로 하상 조도계수를 산정하여 입력하였다. 이처럼 Baptist et al. (2007)의 정수조건 공식으로 홍수터 식생하도의 흐름저항계수를 산정하여 복합 조도계수로 1차원 모의에 입력할 경우 수면곡선 일치도는 Baptist et al. (2007)의 항력계수에 값에 따라 0.423에서 0.983까지 분포가 다르게 나타났다. 실규모 복단면 하도의 경우 항력계수가 1.8일 때 계측 수위와 계산 수위의 일치도가 98.3%까지 도달하는 것으로 나타나 기존 연구동향에서 제시하고 있는 식생하도의 항력계수 1이나 1.5 보다는 큰 값으로 추정되었다. 본 연구에서 수행한 결과만으로 실제 하천의 다양한 식생 조건과 단면의 기하학적 특성에 따른 확정적 항력계수 값을 제시할 수는 없었으나, 항력계수가 1.5인 경우에도 여전히 실규모 실험에서의 계측 수위와 계산 수위의 일치도가 91.9%로 나타난 것을 고려하면 구간 조도계수의 추정이 어려운 경우 항력계수를 1.5에서 2.0 사이의 값을 사용할 것을 제안할 수 있다. 또한 본 연구에서는 하도 횡단면의 식생분포를 고려하여 조도계수 값을 횡단면에서 구간별로 다르게 입력하는 것이 복단면 홍수터 식생 하도의 흐름 해석 결과의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있는 방법임을 실규모 실험 자료와 HEC- RAS 모델링을 통해 증명하였다.

Acknowledgements

본 연구는 환경부 미래변화 대응 수자원 안정성 확보 기술개발사업(RS-2024-00332494)의 지원으로 수행되었습니다.

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

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Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

Preview

Large-scale experiment and 1D numerical modeling-based validation on estimation methods for flow resistance coefficient of vegetated floodplain

ABSTRACT

MAIN

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Fig. 1.

Stream-scale experiment set-up of compound channel with cylinders in the floodplain

(6)

(7)

Table 1.

Hydraulic condition and results for large-scale experiment of compound channel

(8)

Fig. 2.

Conceptual description for applying bulk and total roughness coefficients in backwater profile calculation

Table 2.

Flow res*istance coefficients of vegetated compound channel

Table 3.

Water surface elevations (El.m) simulated by HEC-RAS

Fig. 3.

Water surface profiles measured and simulated by bulk flow resistance coefficients

Table 4.

Statistical indices to compare measured and modeled results of water levels

Fig. 4.

Water surface profiles measured and simulated by bulk flow resistance coefficient and composite roughness coefficients

Fig. 5.

Agreement between measured and simulated water surface elevations by bulk and composite roughness coefficients

Acknowledgements

Conflicts of Interest

References