선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 나아가 검증된 모델을 사용하여 도시 방재전략, 토지이용계획 등의 수립 등 궁극적으로 홍수에 대한 잠재 위험을 억제하는 기반으로서 적용가능하다는 점에서 의미를 지닌다. 또한, 본 연구는 IPCC의 취약성 평가 개념틀을 적용해 기후요인, 민감도, 적응도와 홍수 취약도의 공간적 분포를 분석하여 기존의 연구들이 지닌 한계를 보완하고자 하였다. 특히, 홍수 취약도 산정을 위해 고려해야 하는 요인에 있어 본 연구는 연구지역의 자연환경적 요인과 더불어 사회경제적 특성을 취약도 지표의 구성요소에 모두 반영하고자 하였다.
- 본 연구는 도시 홍수 재해에 접근하는 데 있어 IPCC(2001) 취약성의 개념을 중심으로 기후요인, 민감도, 적응도의 개념적 틀을 이용해 최근 5년간(2006~2010) 서울시 행정동 단위의 고해상도 취약성 지수를 산출 및 지도화하여 이를 바탕으로 서울 지역의 홍수 취약성의 공간적 분포를 밝히고자 하였다. 주요한 연구 결과를 요약하면 아래와 같다.
- 본 연구에서는 서울시 동별 홍수 취약도를 산정 및 분석하기 위해 IPCC(2001)가 정의하여 널리 사용되고 있는 취약성을 개념적 틀로 적용하여 홍수 위험 분석의 일부로서 취약성 분석을 수행하였다. 과거에 취약성 개념은 식량안보, 자연재해 및 재난 연구 분야에서 주로 사용되었고 최근에는 자연재해, 재난 및 위험의 관리와 평가, 공중보건, 기후변화 등 다양한 영역에까지 확대되어 사용되고 있다(UNDP, 2004).
- 본 연구에서는 서울시를 중심으로 행정동 단위에서 도시 홍수 취약성의 공간적 분포 특징을 밝히는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001)의 취약성 개념적 틀을 토대로 행정동 단위별 홍수와 관련된 기후요인, 민감도, 적응도 변수로부터 홍수 취약도 모형을 도출하였다.
- 기존 연구의 한계점은 공간분석단위가 세밀하지 못한 점과 검증단계를 거치지 않은 모델을 사용하여 홍수 취약성의 공간적 분포를 연구하였다는 점이다. 이에 본 연구는 세밀한 행정구역 단위인 행정동 단위에서 홍수 취약성을 정량화하여 취약성 분포를 분석함으로써 도시 내 세부 지역에 좀 더 적합한 홍수 대응 및 관리 정책의 기초자료로 활용될 수 있다는 데에 그 의의가 있다. 나아가 검증된 모델을 사용하여 도시 방재전략, 토지이용계획 등의 수립 등 궁극적으로 홍수에 대한 잠재 위험을 억제하는 기반으로서 적용가능하다는 점에서 의미를 지닌다.
- 취약성을 산출하는데 사용되는 요소의 범주별 다양한 측면을 고려하기 위해 다수의 변수를 사용하여 대표성을 확보하고자 했으며 그 중에서 자료의 취득이 용이한 변수들을 중심으로 홍수 취약성을 분석하고자 하였다(표 1). 그 결과, 서울시 행정동별 침수피해건수 자료가 남아있는 동시에 424개 모든 행정동에 대해 모든 변수의 데이터가 구축될 수 있는 2006년부터 2010년을 시간적 범위로 하여 총 15개의 변수가 행정동 단위로 구축되었다(표 2).
- 과거에 취약성 개념은 식량안보, 자연재해 및 재난 연구 분야에서 주로 사용되었고 최근에는 자연재해, 재난 및 위험의 관리와 평가, 공중보건, 기후변화 등 다양한 영역에까지 확대되어 사용되고 있다(UNDP, 2004). 특히, IPCC(2001)의 취약성 개념은 자연환경적 측면과 사회ㆍ경제적 측면을 동시에 포함하고 있어 홍수 취약성의 정량적 분석 시 자연적 요인과 인문적 요인을 모두 고려하려는 본 연구의 목적에 적합하다. IPCC(2001)에서 제시한 자연재해의 취약성 개념은 크게 기후요인, 민감도, 적응도 등 세 가지 요소의 결합으로 이루어진다.
- 또한, 본 연구는 IPCC의 취약성 평가 개념틀을 적용해 기후요인, 민감도, 적응도와 홍수 취약도의 공간적 분포를 분석하여 기존의 연구들이 지닌 한계를 보완하고자 하였다. 특히, 홍수 취약도 산정을 위해 고려해야 하는 요인에 있어 본 연구는 연구지역의 자연환경적 요인과 더불어 사회경제적 특성을 취약도 지표의 구성요소에 모두 반영하고자 하였다.
- 표준화되어 구축된 변수들 중 홍수 취약성과 유의미한 관계를 지닌 변수와 변수별 개별적 중요도로서 가중치를 도출하기 위해 본 연구에서는 2006년부터 2010년까지 5년간 수집된 동별 홍수피해 건수와 동별 15개의 홍수 취약성 관련 변수의 피어슨 상관분석을 수행하였다. 이때 2006년부터 2010년까지 최근 5년간 총 1105개의 경우에 달하는 연도별 행정동별 침수피해건수 자료(표 2)와 그에 상응하는 연도 및 행정동별 15개 변수의 값이 이용되었다.
제안 방법
- 검증된 홍수 취약도 모형을 토대로 2006년부터 2010년까지 최근 5년 평균 변수값을 적용해 기후요인, 민감도, 적응도와 홍수 취약도의 공간적 분포를 분석하였다. 이때 지도화하는 과정에서 홍수 취약도의 지역 간 상대적인 수준 파악을 시각적으로 용이하게 하고 취약도 계산 결과의 왜곡을 방지하기 위해 선행 연구(윤하연, 1999)에서 제안된 등급화 방법을 이용하였다.
- 이를 위해 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001)의 취약성 개념적 틀을 토대로 행정동 단위별 홍수와 관련된 기후요인, 민감도, 적응도 변수로부터 홍수 취약도 모형을 도출하였다. 그 후 과거 홍수피해 자료와의 비교를 통해 취약성을 정량화한 취약도 모형이 실제 취약지역을 제대로 나타내는지 신뢰성을 검증하였다. 이와 같이 검증된 모형에서 산출된 결과를 토대로 서울시의 동별 기후요인, 민감도, 적응도와 이를 총괄한 홍수 취약도 지수의 공간적 분포를 분석하였다.
- 빗물저류조와 빗물펌프장의 경우 행정경계가 아닌 배수 유역을 근거로 설치된다. 그러므로 두 변수에 대해서는 국토교통부 한강홍수통제소가 제공하는 표준유역 경계를 토대로 하여 유역 내에 설치되어있는 저류조, 펌프장의 총 용량을 표준유역 면적으로 나눈 값을 동별로 적용하였다. 또한 재정자립도의 경우 매년 자치구 별로 산정되기 때문에 불가피하게 구의 재정자립도 값을 구 내의 행정동에 일괄 적용하였다.
- 둘째, IPCC(2001)의 취약성 개념 틀과 선행연구(고재경, 2009)의 모델을 적용하여 서울시를 대상으로 기후요인 변수인 1일 최대강우량, 민감도 요인인 인구밀도, 경사, 지하공간면적 비율, 녹지 면적 비율, 적응도 요인인 빗물저류조 용량, 빗물 펌프장 토출량, 하수관거 길이 등을 고려한 홍수 취약도 모형을 도출하였다. 2010년에 대한 홍수 취약도 추정결과와 2010년 실제 홍수피해건수 자료를 비교한 결과 취약도가 높은 대부분의 지역에서 실제 침수가 발생함에 따라 취약성이 높은 지역에 대해 본 모형의 높은 설명력을 보였다.
- 그러므로 두 변수에 대해서는 국토교통부 한강홍수통제소가 제공하는 표준유역 경계를 토대로 하여 유역 내에 설치되어있는 저류조, 펌프장의 총 용량을 표준유역 면적으로 나눈 값을 동별로 적용하였다. 또한 재정자립도의 경우 매년 자치구 별로 산정되기 때문에 불가피하게 구의 재정자립도 값을 구 내의 행정동에 일괄 적용하였다.
- 이때 홍수를 유발하는 기후요인으로 평균적인 기후특성과 극한기후현상의 빈도, 크기를 반영하는 변수를 포함하였다. 민감도는 기후요인에 노출되어 피해에 민감한 정도 및 현황을 나타내므로 대표변수로서 지형, 인구적 특성, 홍수피해에 노출된 기반시설, 토지이용 특성에 대한 변수들을 구축하였다. 적응도는 홍수피해를 저감하는 데 기여하는 인위적 노력을 나타내는 요소로 본 연구에서는 대표변수로 홍수방어시설, 제도ㆍ행정적 요인, 경제적 능력을 반영하도록 구축하였다.
- 이러한 과정에서 최종 도출된 8개의 변수들을 IPCC의 개념적 틀에 근거하여 기후요인, 민감도, 적응도의 연산을 수행하기 위해 기존 연구사례(고재경, 2009)에서 사용 및 검증된 개념모델을 채택하였다. 본 연구는 기존 모델(고재경, 2009)에 가중치를 부여한 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 합산하여 취약도를 도출하였으며, 그 결과와 실제 재해피해 자료와의 비교 분석을 통해 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구는 홍수 취약성 구성 변수별 가중치로서 홍수피해 자료와의 상관분석으로부터 도출된 상관 계수를 적용하였다.
- 본 연구는 기존 모델(고재경, 2009)에 가중치를 부여한 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 합산하여 취약도를 도출하였으며, 그 결과와 실제 재해피해 자료와의 비교 분석을 통해 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구는 홍수 취약성 구성 변수별 가중치로서 홍수피해 자료와의 상관분석으로부터 도출된 상관 계수를 적용하였다.
- 본 연구에서는 IPCC(2001)에서 제시한 기후요인, 민감도, 적응도를 종합적으로 고려한 취약성 개념에 근거하여 각 구성요소별 대표변수 자료를 구축하였다. 우선, 홍수 취약성 평가를 위한 대표 변수의 선정에 있어 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 중심으로 시공간적으로 취득 가능한 범위에서 행정동 단위의 데이터와 홍수피해 자료를 수집하였다.
- 우선, 홍수 취약성 평가를 위한 대표 변수의 선정에 있어 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 중심으로 시공간적으로 취득 가능한 범위에서 행정동 단위의 데이터와 홍수피해 자료를 수집하였다. 이때 홍수를 유발하는 기후요인으로 평균적인 기후특성과 극한기후현상의 빈도, 크기를 반영하는 변수를 포함하였다. 민감도는 기후요인에 노출되어 피해에 민감한 정도 및 현황을 나타내므로 대표변수로서 지형, 인구적 특성, 홍수피해에 노출된 기반시설, 토지이용 특성에 대한 변수들을 구축하였다.
- 본 연구에서는 서울시를 중심으로 행정동 단위에서 도시 홍수 취약성의 공간적 분포 특징을 밝히는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001)의 취약성 개념적 틀을 토대로 행정동 단위별 홍수와 관련된 기후요인, 민감도, 적응도 변수로부터 홍수 취약도 모형을 도출하였다. 그 후 과거 홍수피해 자료와의 비교를 통해 취약성을 정량화한 취약도 모형이 실제 취약지역을 제대로 나타내는지 신뢰성을 검증하였다.
- 산정된 홍수 취약도 모형은 분석 및 유형화에 앞서 객관적인 자료와의 비교를 통해 취약도 결과의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 취약도가 높게 나타난 지역을 중점적으로 실제 침수피해 지역과 비교함으로써 모형 설명력의 질적 검증을 수행하였다. 침수피해 자료의 경우 서울시 424개의 모든 행정동에 대한 침수 자료가 구축되어있는 연도인 2010년의 단위면적당 침수세대수 자료를 이용하였다.
- 홍수 취약도는 앞서 도출된 취약도 모형에 2010년의 동별 자료를 넣어 산정한 2010년의 홍수 취약도 지수를 활용하였다. 이를 토대로 2010년 홍수 취약도 모형에서 취약도가 높은 지역의 분포와 2010년 실제 홍수피해건수의 공간적 분포를 비교하였다.
- 그 후 과거 홍수피해 자료와의 비교를 통해 취약성을 정량화한 취약도 모형이 실제 취약지역을 제대로 나타내는지 신뢰성을 검증하였다. 이와 같이 검증된 모형에서 산출된 결과를 토대로 서울시의 동별 기후요인, 민감도, 적응도와 이를 총괄한 홍수 취약도 지수의 공간적 분포를 분석하였다.
- 이와 같이 구축된 모델을 바탕으로 2010년 홍수 취약도 모형에서 취약도가 높은 지역의 분포와 2010년 홍수피해건수의 공간적 분포를 비교하였다(그림 3, 4). 그 결과 2010년 서울시 홍수 취약도 모형에서 가장 높은 취약성을 보이는 4, 5등급 지역의 분포가 같은 해에 실제로 홍수피해가 발생한 세대의 분포와 공간적으로 매우 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
- 민감도는 기후요인에 노출되어 피해에 민감한 정도 및 현황을 나타내므로 대표변수로서 지형, 인구적 특성, 홍수피해에 노출된 기반시설, 토지이용 특성에 대한 변수들을 구축하였다. 적응도는 홍수피해를 저감하는 데 기여하는 인위적 노력을 나타내는 요소로 본 연구에서는 대표변수로 홍수방어시설, 제도ㆍ행정적 요인, 경제적 능력을 반영하도록 구축하였다.
- 이때 2006년부터 2010년까지 최근 5년간 총 1105개의 경우에 달하는 연도별 행정동별 침수피해건수 자료(표 2)와 그에 상응하는 연도 및 행정동별 15개 변수의 값이 이용되었다. 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 변수들 중 각 범주별 요소들 간의 다중공선성을 조사하여 공선성이 낮은 요소들을 추출해 모형을 구축하는데 사용하였다. 이러한 과정에서 최종 도출된 8개의 변수들을 IPCC의 개념적 틀에 근거하여 기후요인, 민감도, 적응도의 연산을 수행하기 위해 기존 연구사례(고재경, 2009)에서 사용 및 검증된 개념모델을 채택하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 IPCC(2001)에서 제시한 기후요인, 민감도, 적응도를 종합적으로 고려한 취약성 개념에 근거하여 각 구성요소별 대표변수 자료를 구축하였다. 우선, 홍수 취약성 평가를 위한 대표 변수의 선정에 있어 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 중심으로 시공간적으로 취득 가능한 범위에서 행정동 단위의 데이터와 홍수피해 자료를 수집하였다. 이때 홍수를 유발하는 기후요인으로 평균적인 기후특성과 극한기후현상의 빈도, 크기를 반영하는 변수를 포함하였다.
- 표준화되어 구축된 변수들 중 홍수 취약성과 유의미한 관계를 지닌 변수와 변수별 개별적 중요도로서 가중치를 도출하기 위해 본 연구에서는 2006년부터 2010년까지 5년간 수집된 동별 홍수피해 건수와 동별 15개의 홍수 취약성 관련 변수의 피어슨 상관분석을 수행하였다. 이때 2006년부터 2010년까지 최근 5년간 총 1105개의 경우에 달하는 연도별 행정동별 침수피해건수 자료(표 2)와 그에 상응하는 연도 및 행정동별 15개 변수의 값이 이용되었다. 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 변수들 중 각 범주별 요소들 간의 다중공선성을 조사하여 공선성이 낮은 요소들을 추출해 모형을 구축하는데 사용하였다.
- 이를 위해 본 연구에서는 취약도가 높게 나타난 지역을 중점적으로 실제 침수피해 지역과 비교함으로써 모형 설명력의 질적 검증을 수행하였다. 침수피해 자료의 경우 서울시 424개의 모든 행정동에 대한 침수 자료가 구축되어있는 연도인 2010년의 단위면적당 침수세대수 자료를 이용하였다. 홍수 취약도는 앞서 도출된 취약도 모형에 2010년의 동별 자료를 넣어 산정한 2010년의 홍수 취약도 지수를 활용하였다.
이론/모형
- 홍수 취약성의 대표변수로 수집된 데이터는 각기 다른 단위를 지니므로 취약도 모형의 구축을 위해 연산되기 전 우선적으로 표준화하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되고 있는 표준화 방법인 Z-스코어(Z-score) 방법을 적용하였다. Z-스코어 방법은 모든 자료들을 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 만드는 방법이다(식 2).
- 검증된 홍수 취약도 모형을 토대로 2006년부터 2010년까지 최근 5년 평균 변수값을 적용해 기후요인, 민감도, 적응도와 홍수 취약도의 공간적 분포를 분석하였다. 이때 지도화하는 과정에서 홍수 취약도의 지역 간 상대적인 수준 파악을 시각적으로 용이하게 하고 취약도 계산 결과의 왜곡을 방지하기 위해 선행 연구(윤하연, 1999)에서 제안된 등급화 방법을 이용하였다. 윤하연(1999)은 표준 정규분포도상의 Z값에 따른 확률분포를 바탕으로 자료의 등급을 하위 20%미만, 20%~40%, 40%~60%, 60%~80%, 80%초과의 5등급으로 구분하고, 이에 해당되는 Z값의 범위를 산출하여 범위마다 등급값을 부여한 바 있다.
- 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 변수들 중 각 범주별 요소들 간의 다중공선성을 조사하여 공선성이 낮은 요소들을 추출해 모형을 구축하는데 사용하였다. 이러한 과정에서 최종 도출된 8개의 변수들을 IPCC의 개념적 틀에 근거하여 기후요인, 민감도, 적응도의 연산을 수행하기 위해 기존 연구사례(고재경, 2009)에서 사용 및 검증된 개념모델을 채택하였다. 본 연구는 기존 모델(고재경, 2009)에 가중치를 부여한 기후요인, 민감도, 적응도 지표를 합산하여 취약도를 도출하였으며, 그 결과와 실제 재해피해 자료와의 비교 분석을 통해 모델의 타당성을 검증하였다.
성능/효과
- 따라서 특정 지역에 대하여 기후적 요인의 영향력이 크다는 의미는 강우 발생시 그 지역의 평균적인 1일 최대강우량이 다른 지역보다 상대적으로 더 높게 나타난다는 의미로 볼 수 있다. 1일 최대강우량에 절대적 영향을 받는 기후요인은 서울 중앙에서 동남부, 서부, 북부로 뻗어나가며 점차 높게 나타났다. 특히 강동구, 송파구, 강남구, 강서구 전반과 강북구 우이동, 도봉구 도봉동, 방학동 일대에서 가장 높게 나타났다.
- 강동구 길동, 성내동, 천호동 일대와 송파구 가락동, 방이동, 오금동 중심 일대는 기후적 요인과 민감도가 매우 높은 수준으로 나타난 반면, 적응도는 서울지역 전반에 비해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 강남구 역삼제1동의 경우 적응도가 다른 지역보다 높은 편임에도 서울 전체 평균을 상회하는 기후요인과 결코 낮지 않은 민감도로 인해 매우 높은 취약도가 산정된 것으로 드러났다.
- 그 외 비교적 좁은 범위에서 취약도가 매우 높게 산정된 지역은 기후요인이나 민감도가 주변지역에 비해 상대적으로 매우 높은 반면, 적응도는 낮기 때문에 국지적으로 높은 취약도가 나타났다. 강동구 길동, 성내동, 천호동 일대와 송파구 가락동, 방이동, 오금동 중심 일대는 기후적 요인과 민감도가 매우 높은 수준으로 나타난 반면, 적응도는 서울지역 전반에 비해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 강남구 역삼제1동의 경우 적응도가 다른 지역보다 높은 편임에도 서울 전체 평균을 상회하는 기후요인과 결코 낮지 않은 민감도로 인해 매우 높은 취약도가 산정된 것으로 드러났다.
- 이와 같이 구축된 모델을 바탕으로 2010년 홍수 취약도 모형에서 취약도가 높은 지역의 분포와 2010년 홍수피해건수의 공간적 분포를 비교하였다(그림 3, 4). 그 결과 2010년 서울시 홍수 취약도 모형에서 가장 높은 취약성을 보이는 4, 5등급 지역의 분포가 같은 해에 실제로 홍수피해가 발생한 세대의 분포와 공간적으로 매우 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 취약도 등급에 따른 홍수 발생 여부를 분석한 결과 4, 5등급의 높은 홍수 취약도가 나타난 행정동 중 97%의 동에서 실제로 1건 이상의 침수가 발생했다.
- 취약성을 산출하는데 사용되는 요소의 범주별 다양한 측면을 고려하기 위해 다수의 변수를 사용하여 대표성을 확보하고자 했으며 그 중에서 자료의 취득이 용이한 변수들을 중심으로 홍수 취약성을 분석하고자 하였다(표 1). 그 결과, 서울시 행정동별 침수피해건수 자료가 남아있는 동시에 424개 모든 행정동에 대해 모든 변수의 데이터가 구축될 수 있는 2006년부터 2010년을 시간적 범위로 하여 총 15개의 변수가 행정동 단위로 구축되었다(표 2).
- 그 외 비교적 좁은 범위에서 취약도가 매우 높게 산정된 지역은 기후요인이나 민감도가 주변지역에 비해 상대적으로 매우 높은 반면, 적응도는 낮기 때문에 국지적으로 높은 취약도가 나타났다. 강동구 길동, 성내동, 천호동 일대와 송파구 가락동, 방이동, 오금동 중심 일대는 기후적 요인과 민감도가 매우 높은 수준으로 나타난 반면, 적응도는 서울지역 전반에 비해 비교적 낮은 것으로 나타났다.
- 기후요인은 1일 최대강우량 변수로 구성되었으며 5년 평균 동별 1일 최대강우량에 가중치로서 홍수피해건수와의 상관계수 0.250을 곱하여 산정되었다(그림 5). 따라서 특정 지역에 대하여 기후적 요인의 영향력이 크다는 의미는 강우 발생시 그 지역의 평균적인 1일 최대강우량이 다른 지역보다 상대적으로 더 높게 나타난다는 의미로 볼 수 있다.
- 한강 이남에서 가장 낮은 취약도가 도출된 관악산 주변의 관악구 남부, 금천구 남부 일대는 기후요인과 민감도가 매우 낮고 적응도가 매우 높아 매우 낮은 수준의 취약도가 산정된 것으로 나타났으며 청계산 주변 지역의 경우 기후요인이 서울 전반에서 중간 수준이고 민감도는 매우 낮고 적응도는 평균 이상으로 높은 수준이어서 취약도가 낮게 나타났다. 동작구의 노량진, 흑석동, 사당동 일대와 서초구의 반포동 일대는 적응도가 낮거나 매우 낮고 기후요인과 민감도 역시 서울 평균 수준보다 매우 낮아 전체적으로 취약도가 낮은 것으로 분석되었다.
- 우선 안양천을 중심으로 한 강서구 화곡동, 등촌동, 양천구 목동, 신정제1, 2, 4, 6동, 신월제1, 4, 5동, 영등포구 대림동, 문래동, 신길동 일대, 구로구 구로동 및 신도림동, 금천구 가산동, 독산제3동, 관악구 신사동, 조원동, 신림동, 은천동, 중앙동 등지, 동작구 신대방동, 상도동 일대의 넓은 범위에서 매우 높은 홍수 취약도가 산정된 것으로 나타났다. 또한 중랑천 유역의 도봉구 방학제1동, 쌍문제2, 3, 4동, 창제4, 5동 일대, 노원구 상계제 5, 6, 7, 8동 및 하계제2동, 공릉1, 3동, 강북구 수유동, 번제1동, 송천동 일대, 성북구 장위동, 정릉 제1동, 석관동, 종암동 등지, 중랑구 면목동, 상봉 제2동, 중화제2동 일대, 동대문구 전역, 광진구 군자동 및 중곡동, 성동구 행당동 및 마장동 인근, 성수1가제2동 일대에서 넓은 범위의 취약도가 매우 높은 지역이 나타났다. 비교적 좁은 범위에서 취약도가 높은 것으로 나타난 지역은 강동구 길동, 성내동, 천호동 일대와 송파구 가락동, 방이동, 오금동 일대가 있으며 강남구 역삼제1동의 경우 주변지역에 비해 국소적으로 높은 취약도가 산정되었다.
- 민감도는 동별 경사와 최근 5년 평균 인구밀도, 지하공간면적 비율 및 녹지면적 비율에 가중치로서 홍수피해건수와의 상관계수 -0.111, 0.139, 0.075, -0.108이 각각 곱해진 값의 합산으로 도출되었다(그림 6). 민감도가 높다는 것은 인구가 밀집하고 지하공간의 개발이 고도로 이뤄졌으며 녹지가 부족한 저경사지의 특성이 강하다는 것으로, 동일한 집중강우 사상에 대해 저경사지 내에 수해에 노출된 인구와 자산이 많다는 의미로 볼 수 있다.
- 또한 중랑천 유역의 도봉구 방학제1동, 쌍문제2, 3, 4동, 창제4, 5동 일대, 노원구 상계제 5, 6, 7, 8동 및 하계제2동, 공릉1, 3동, 강북구 수유동, 번제1동, 송천동 일대, 성북구 장위동, 정릉 제1동, 석관동, 종암동 등지, 중랑구 면목동, 상봉 제2동, 중화제2동 일대, 동대문구 전역, 광진구 군자동 및 중곡동, 성동구 행당동 및 마장동 인근, 성수1가제2동 일대에서 넓은 범위의 취약도가 매우 높은 지역이 나타났다. 비교적 좁은 범위에서 취약도가 높은 것으로 나타난 지역은 강동구 길동, 성내동, 천호동 일대와 송파구 가락동, 방이동, 오금동 일대가 있으며 강남구 역삼제1동의 경우 주변지역에 비해 국소적으로 높은 취약도가 산정되었다.
- 서울시 행정동 단위별로 구축한 총 15개의 변수 중 10개의 변수(1일 최대강우량, 연속3일 최대 강우량, 인구밀도, 고도, 경사, 지하공간면적 비율, 녹지면적 비율, 단위면적당 빗물저류조 용량, 단위면적당 빗물펌프장 토출량, 단위면적당 하수관거길이)가 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다(표 3). 특히, 변수별 홍수 취약성과의 관계는 단위면적당 빗물저류조 용량, 1일 최대강우량, 단위면적당 빗물펌프장 토출량, 단위면적당 하수관거길이, 인구밀도, 경사, 녹지면적비율, 지하공간면적 비율 순으로 홍수피해와의 상관계수가 더 높게 나타난다.
- 셋째, 극단적 강우현상이 발생했을 때 홍수방어 시설의 용량이 넘치게 되어 오히려 피해가 가중되는 경우를 생각해볼 수 있다. 홍수방어시설의 설계용량을 초과하는 극단적인 폭우가 발생한 경우 빗물저류조나 펌프장에 저장 및 처리 중인 우수가 넘치게 되면서 하수관거나 맨홀 등을 통한 역류 현상이 나타나 오히려 홍수피해가 가중된 사례는 서울시 홍수피해의 주요한 원인 중 하나로 선행연구에서 정리된 바 있다(김윤종 등, 2002; 서울시 정개발연구원, 2006).
- 셋째, 홍수 취약도 공간분포도를 분석한 결과 지역에 따라 기후요인, 민감도 요인, 적응도 요인들이 기여하는 바가 상이하게 나타났다. 특히, 취약도가 높게 나타난 안양천은 민감도 요인, 중랑천 주변지역들은 기후요인과 민감도 요인들이 지배적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
- 취약도가 매우 낮게 나타난 북한산 주변의 은평구, 서대문구, 종로구, 성북구의 북부 일대, 용산구 일대 지역에 대한 취약도 구성 요인을 살펴볼 경우 적응도가 비교적 낮지만 다른 지역보다 매우 낮은 수준의 기후요인과 민감도 지표에 의해 결과적으로 취약도가 낮은 것으로 분석되었다. 수락산 주변의 노원구 동부 일대의 경우 기후요인과 민감도는 서울 전체평균보다 낮은 반면 적응도는 매우 높아 취약도가 낮은 것으로 나타났다. 한강 이남에서 가장 낮은 취약도가 도출된 관악산 주변의 관악구 남부, 금천구 남부 일대는 기후요인과 민감도가 매우 낮고 적응도가 매우 높아 매우 낮은 수준의 취약도가 산정된 것으로 나타났으며 청계산 주변 지역의 경우 기후요인이 서울 전반에서 중간 수준이고 민감도는 매우 낮고 적응도는 평균 이상으로 높은 수준이어서 취약도가 낮게 나타났다.
- 광범위하게 매우 높은 취약도가 산정된 안양천 지역, 중랑천 지역은 두 곳 모두 적응도 역시 높다는 공통점을 갖는다. 안양천 지역의 경우 서울 전체 평균수준보다 기후요인이 낮고 적응도가 높게 나타났음에도 불구하고, 서울 평균수준을 훨씬 웃도는 매우 높은 민감도로 인해 최종적인 취약도가 매우 높은 것으로 나타났다. 중랑천 주변의 도봉구, 노원구, 강북구, 성북구, 중랑구, 동대문구, 광진구 일대의 경우 기후요인은 서울 전반의 평균에서 높은 정도로 나타났고 민감도가 높고 적응도도 전체평균보다 매우 높은 편임에도 결과적으로 홍수에 취약한 것으로 드러났다.
- 우선 안양천을 중심으로 한 강서구 화곡동, 등촌동, 양천구 목동, 신정제1, 2, 4, 6동, 신월제1, 4, 5동, 영등포구 대림동, 문래동, 신길동 일대, 구로구 구로동 및 신도림동, 금천구 가산동, 독산제3동, 관악구 신사동, 조원동, 신림동, 은천동, 중앙동 등지, 동작구 신대방동, 상도동 일대의 넓은 범위에서 매우 높은 홍수 취약도가 산정된 것으로 나타났다. 또한 중랑천 유역의 도봉구 방학제1동, 쌍문제2, 3, 4동, 창제4, 5동 일대, 노원구 상계제 5, 6, 7, 8동 및 하계제2동, 공릉1, 3동, 강북구 수유동, 번제1동, 송천동 일대, 성북구 장위동, 정릉 제1동, 석관동, 종암동 등지, 중랑구 면목동, 상봉 제2동, 중화제2동 일대, 동대문구 전역, 광진구 군자동 및 중곡동, 성동구 행당동 및 마장동 인근, 성수1가제2동 일대에서 넓은 범위의 취약도가 매우 높은 지역이 나타났다.
- 즉, 현재 설치된 수방시설이 홍수 피해를 줄일 수 있을 만한 충분한 저감 대책으로 작용하고 있지 않음을 의미하므로 좀 더 합리적인 홍수 저감 대책의 필요성을 시사한다. 이러한 내용들을 종합해보면, 지난 5년간 서울시 적응도 변수 자료를 분석한 결과 현재 서울시 홍수방어시설의 적응도는 홍수를 유발하는 기후요인과 그에 노출된 민감도의 잠재적 영향을 상쇄하기에는 아직 부족한 것으로 판단된다. 향후 적응능력을 증대하기 위해 빗물저류조 및 펌프장의 적절한 입지를 고려한 증설, 홍수방어시설 설계 용량의 증대 등의 필요성이 시사되었다.
- 884의 상관계수를 보여 공선성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공선성이 발견된 변수들과 홍수 피해 건수를 대상으로 회귀분석을 실시하여 유의확률이 더 높은 변수들을 선택한 결과 홍수의 기후요인으로 1일 최대강우량, 민감도 요인으로 인구밀도, 경사, 지하공간면적 비율, 녹지면적 비율, 적응도 요인으로 단위면적당 빗물저류조 용량, 단위면적당 빗물펌프장 토출량, 단위면적당 하수관거 길이 등이 선택되었다. 이러한 요소들을 이용하여 앞의 방법론에서 제시한 홍수 취약도 모형을 구축하면 위와 같다(식 3).
- 141을 각각 곱한 값을 합산하여 도출되었다(그림 7). 적응도가 가장 높은 5등급에 해당하는 동이 많이 분포하는 구는 관악구가 62%로 가장 높고, 그 다음 동대문구, 중랑구, 강북구, 구로구 순으로 높은 것으로 나타났다. 적응도가 높은 지역은 전반적으로 안양천, 중랑천, 청계천 유역에 속한 지역에서 나타났다.
- 적응도는 표준유역별로 산출된 빗물저류조 용량, 빗물펌프장 토출량, 하수관거 길이가 고려되었으며 최근 5년 평균 동별 변수값에 가중치로서 홍수피해건수와의 상관계수 0.285, 0.178, 0.141을 각각 곱한 값을 합산하여 도출되었다(그림 7). 적응도가 가장 높은 5등급에 해당하는 동이 많이 분포하는 구는 관악구가 62%로 가장 높고, 그 다음 동대문구, 중랑구, 강북구, 구로구 순으로 높은 것으로 나타났다.
- 안양천 지역의 경우 서울 전체 평균수준보다 기후요인이 낮고 적응도가 높게 나타났음에도 불구하고, 서울 평균수준을 훨씬 웃도는 매우 높은 민감도로 인해 최종적인 취약도가 매우 높은 것으로 나타났다. 중랑천 주변의 도봉구, 노원구, 강북구, 성북구, 중랑구, 동대문구, 광진구 일대의 경우 기후요인은 서울 전반의 평균에서 높은 정도로 나타났고 민감도가 높고 적응도도 전체평균보다 매우 높은 편임에도 결과적으로 홍수에 취약한 것으로 드러났다. 지난 5년 간 안양천 유역과 중랑천 유역은 홍수방어시설 수나 용량에 있어 적응도가 다른 지역보다 분명 높은 편이었다.
- 첫째, 상관분석 결과 서울시 홍수 취약성과 서울시 홍수피해건수와의 상관이 가장 높은 변수는 빗물저류조 용량, 1일 최대강우량, 빗물펌프장 토출량임을 알 수 있다.
- 그 결과 2010년 서울시 홍수 취약도 모형에서 가장 높은 취약성을 보이는 4, 5등급 지역의 분포가 같은 해에 실제로 홍수피해가 발생한 세대의 분포와 공간적으로 매우 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 취약도 등급에 따른 홍수 발생 여부를 분석한 결과 4, 5등급의 높은 홍수 취약도가 나타난 행정동 중 97%의 동에서 실제로 1건 이상의 침수가 발생했다. 취약도가 가장 높은 5등급으로 나타난 동의 경우 96%의 동에서 실제 침수가 발생한 것으로 나타났다.
- 취약도가 매우 낮게 나타난 북한산 주변의 은평구, 서대문구, 종로구, 성북구의 북부 일대, 용산구 일대 지역에 대한 취약도 구성 요인을 살펴볼 경우 적응도가 비교적 낮지만 다른 지역보다 매우 낮은 수준의 기후요인과 민감도 지표에 의해 결과적으로 취약도가 낮은 것으로 분석되었다. 수락산 주변의 노원구 동부 일대의 경우 기후요인과 민감도는 서울 전체평균보다 낮은 반면 적응도는 매우 높아 취약도가 낮은 것으로 나타났다.
- 1일 최대강우량에 절대적 영향을 받는 기후요인은 서울 중앙에서 동남부, 서부, 북부로 뻗어나가며 점차 높게 나타났다. 특히 강동구, 송파구, 강남구, 강서구 전반과 강북구 우이동, 도봉구 도봉동, 방학동 일대에서 가장 높게 나타났다. 가장 낮은 등급의 기후요인이 도출된 지역은 서울 중앙에서 남부, 동북부, 서북부로 이어지는 지역들로 나타났다(그림 5).
- 수락산 주변의 노원구 동부 일대의 경우 기후요인과 민감도는 서울 전체평균보다 낮은 반면 적응도는 매우 높아 취약도가 낮은 것으로 나타났다. 한강 이남에서 가장 낮은 취약도가 도출된 관악산 주변의 관악구 남부, 금천구 남부 일대는 기후요인과 민감도가 매우 낮고 적응도가 매우 높아 매우 낮은 수준의 취약도가 산정된 것으로 나타났으며 청계산 주변 지역의 경우 기후요인이 서울 전반에서 중간 수준이고 민감도는 매우 낮고 적응도는 평균 이상으로 높은 수준이어서 취약도가 낮게 나타났다. 동작구의 노량진, 흑석동, 사당동 일대와 서초구의 반포동 일대는 적응도가 낮거나 매우 낮고 기후요인과 민감도 역시 서울 평균 수준보다 매우 낮아 전체적으로 취약도가 낮은 것으로 분석되었다.
- 한편 홍수 취약도가 매우 낮은 것으로 나타난 지역은 한강 이북의 경우 북한산 주변의 은평구 진관동, 불광동, 갈현동, 녹번동 등지, 서대문구 홍은동, 송제동 등지, 종로구 평창동, 부암동, 삼청동 등지, 성북구 정릉제3, 4동, 강북구 우이동 일대, 수락산 주변의 노원구 상계제1, 3, 4동, 중계본동 및 중계제4동, 공릉제2동, 중랑구 신내동 일대, 용산구에 속한 행정동 전반인 것으로 드러났다. 한강 이남지역에서는 관악산 주변의 관악구 남현동, 인헌동, 낙성대동, 대학동, 삼성동, 난향동 일대와 금천구 시흥동 일대, 청계산 주변의 서초구 양재동, 내곡동과 강남구 세곡동 및 일원본동 일대, 동작구 노량진동, 흑석동, 사당동 일대, 서초구 반포동 일대에서 취약도가 가장 낮은 등급이 산정되었다.
- 한편 홍수 취약도가 매우 낮은 것으로 나타난 지역은 한강 이북의 경우 북한산 주변의 은평구 진관동, 불광동, 갈현동, 녹번동 등지, 서대문구 홍은동, 송제동 등지, 종로구 평창동, 부암동, 삼청동 등지, 성북구 정릉제3, 4동, 강북구 우이동 일대, 수락산 주변의 노원구 상계제1, 3, 4동, 중계본동 및 중계제4동, 공릉제2동, 중랑구 신내동 일대, 용산구에 속한 행정동 전반인 것으로 드러났다. 한강 이남지역에서는 관악산 주변의 관악구 남현동, 인헌동, 낙성대동, 대학동, 삼성동, 난향동 일대와 금천구 시흥동 일대, 청계산 주변의 서초구 양재동, 내곡동과 강남구 세곡동 및 일원본동 일대, 동작구 노량진동, 흑석동, 사당동 일대, 서초구 반포동 일대에서 취약도가 가장 낮은 등급이 산정되었다.
- 홍수 취약성과 유의한 관계를 지닌 변수들 간의 다중공선성을 확인한 결과 1일 최대강우량과 연속 3일 최대강우량이 0.901, 고도와 경사가 0.884의 상관계수를 보여 공선성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공선성이 발견된 변수들과 홍수 피해 건수를 대상으로 회귀분석을 실시하여 유의확률이 더 높은 변수들을 선택한 결과 홍수의 기후요인으로 1일 최대강우량, 민감도 요인으로 인구밀도, 경사, 지하공간면적 비율, 녹지면적 비율, 적응도 요인으로 단위면적당 빗물저류조 용량, 단위면적당 빗물펌프장 토출량, 단위면적당 하수관거 길이 등이 선택되었다.
후속연구
- 그럼에도 본 연구에서 산정된 행정동별 홍수 취약도는 동별로 평균적으로 발생한 침수피해에 대한 홍수 취약성의 상대적인 정도를 밝힌 것이기 때문에 특정 지역에 대한 절대적 의미의 판단은 피해야 할 것이다. 본 연구를 진행하며 자료를 수집하는 과정에서 동별 홍수피해주택ㆍ세대수나 침수가 발생한 주소지 등 실제 침수피해 자료가 공공기관 자료의 보존연한 문제로 파기된 경우가 많았다.
- 기존 연구의 한계점은 공간분석단위가 세밀하지 못한 점과 검증단계를 거치지 않은 모델을 사용하여 홍수 취약성의 공간적 분포를 연구하였다는 점이다. 이에 본 연구는 세밀한 행정구역 단위인 행정동 단위에서 홍수 취약성을 정량화하여 취약성 분포를 분석함으로써 도시 내 세부 지역에 좀 더 적합한 홍수 대응 및 관리 정책의 기초자료로 활용될 수 있다는 데에 그 의의가 있다.
- 향후 침수피해 자료가 잘 보존 및 축적되어 시･공간적으로 좀 더 광범위한 데이터가 보완될 경우 더욱 높은 신뢰도로 지역 간 홍수 취약성을 좀 더 정확하게 표현하는 모형이 개발될 수 있을 것이다. 나아가 구축된 모형을 바탕으로 지역의 홍수 취약성의 시계열적 분석도 가능해질 것으로 기대된다.
- 본 연구를 진행하며 자료를 수집하는 과정에서 동별 홍수피해주택ㆍ세대수나 침수가 발생한 주소지 등 실제 침수피해 자료가 공공기관 자료의 보존연한 문제로 파기된 경우가 많았다. 따라서 본 연구결과에서 개발된 홍수 취약도 모형은 향후 더 높은 신뢰도를 지닌 모형 개발 가능성을 열어두고 있다. 향후 침수피해 자료가 잘 보존 및 축적되어 시･공간적으로 좀 더 광범위한 데이터가 보완될 경우 더욱 높은 신뢰도로 지역 간 홍수 취약성을 좀 더 정확하게 표현하는 모형이 개발될 수 있을 것이다.
- 기존의 연구에서는 홍수 취약도 평가 요소로서 자연환경적 요인을 배제하거나 사회경제적 요인을 배제하여 도시지역이 지닌 특성을 제대로 반영하지 못한 바 있다(장옥재･ 김영오, 2009; 서울특별시, 2011; 강정은･이명진, 2012). 즉, 집중강우에 따른 홍수피해 저감 전략수립의 기초자료로서 도시 홍수 취약성에 대한 인문적･자연적 요소 등을 종합적으로 고려한 연구결과가 시급하다고 할 수 있다.
- 이는 2006년부터 2010년까지 지난 5년간 침수건수가 발생할 만한 극단적인 강우현상이 나타났을 때 같은 시기 동안 서울시의 홍수방어시설이 적응의 역할을 제대로 하지 못했음을 드러낸다. 즉, 현재 설치된 수방시설이 홍수 피해를 줄일 수 있을 만한 충분한 저감 대책으로 작용하고 있지 않음을 의미하므로 좀 더 합리적인 홍수 저감 대책의 필요성을 시사한다. 이러한 내용들을 종합해보면, 지난 5년간 서울시 적응도 변수 자료를 분석한 결과 현재 서울시 홍수방어시설의 적응도는 홍수를 유발하는 기후요인과 그에 노출된 민감도의 잠재적 영향을 상쇄하기에는 아직 부족한 것으로 판단된다.
- 이러한 내용들을 종합해보면, 지난 5년간 서울시 적응도 변수 자료를 분석한 결과 현재 서울시 홍수방어시설의 적응도는 홍수를 유발하는 기후요인과 그에 노출된 민감도의 잠재적 영향을 상쇄하기에는 아직 부족한 것으로 판단된다. 향후 적응능력을 증대하기 위해 빗물저류조 및 펌프장의 적절한 입지를 고려한 증설, 홍수방어시설 설계 용량의 증대 등의 필요성이 시사되었다.
- 따라서 본 연구결과에서 개발된 홍수 취약도 모형은 향후 더 높은 신뢰도를 지닌 모형 개발 가능성을 열어두고 있다. 향후 침수피해 자료가 잘 보존 및 축적되어 시･공간적으로 좀 더 광범위한 데이터가 보완될 경우 더욱 높은 신뢰도로 지역 간 홍수 취약성을 좀 더 정확하게 표현하는 모형이 개발될 수 있을 것이다. 나아가 구축된 모형을 바탕으로 지역의 홍수 취약성의 시계열적 분석도 가능해질 것으로 기대된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.