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문제 정의
- 본 연구에서는 시·군·구 단위나 하천 유역의 넓은 범위로 산정되는 침수위험지수와는 차별적으로 최근 이상 기후 현상으로 빈번히 발생하는 국지성 돌발 홍수를 대비하기 위한 연구로 도로에 초점을 둔 집약적 형태의 실시간 침수위험지수를 개발하였다.
- 이에 본 연구의 목적은 국지적 돌발 홍수 연구의 일환으로 도로 침수라는 소유역의 집약적 형태의 침수위험지수 개발 방법을 제안하고자 한다. 도로 침수위험지수의 결정적 인자가 되는 도로 링크별 실시간 누적강우량은 각 도로 링크를 관측되지 않은 결측우량 지점으로 간주하여 웹(Web)을 통해 실시간으로 입력되는 기상청의 관측지점별 실시간 누적강우량과 결측우량 보정 기법의 하나인 상관계수가중치법을 활용하여 추정한다.
제안 방법
- 각 도로 링크별로 침수위험 15분누적강우량의 최대값/최소값과 침수위험 1시간누적강우량의 최대값/최소값이 결정되면, 향후 실시간 누적강우량과 비교하여 실제 침수위험지수를 결정하기 위해 사용할 각 도로 링크의 침수위험강우량 지수를 계산한다.
- 기상청 웹페이지에서 매분마다 업데이트되는 관측지점별 15분누적강우량과 1시간누적강우량을 XML처리를 통해 입력받아 이러한 실제 관측된 관측지점의 강우량과 상관계수가중치법을 이용하여 각 도로 링크별 실시간 15분누적강우량과 실시간 1시간누적강우량을 계산한다. 각 도로 링크에 대한 이 2가지 강우량 값을 식(6)에 적용하여 실시간 누적강우량 지수를 계산하게 된다.
- 도로별 실시간 침수위험지수의 단계를 비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 5단계를 이용하여 Fig. 6과 같이 일반, 관심, 주의, 경계, 심각의 5단계로 구분하였다. EAP는 자연재해대책법 제37조에 따라 수집된 제도로서 시설물 관리 주체가 시설물 붕괴 혹은 위험 발생시 효과적인 대응과 주변 해당 지역 피해저감 최소화를 위하여 수립되는 계획이다.
- 도로 링크에 대한 추정 강우량을 계산하기 위해서는 먼저 도로 링크와 각 관측지점에 대한 상관계수를 알아야 한다. 따라서 각 도로 링크와 가장 가까운 관측 지점을 찾아내어 이 지점의 강우량 자료를 해당 도로 링크의 추정 강우량 자료로 가정하여 도로 링크와 각 관측 지점과의 상관계수를 계산하였다.
- 침수위험지수를 산정하기 위한 기초 자료로서는 침수흔적도, 소방방재청 일일재난종합상황보고서와 관련 기사를 수집하여 분석된 도로별 침수 이력을 비롯하여 과거 침수가 발생하였을 당시의 누적강우량 분석을 통해 얻어진 도로별 침수가 발생할 수 있는 침수위험강우량 지수, 침수 이력이 없는 도로의 침수위험지수 결정을 위해 침수예상도와 도로 설계를 위한 확률 빈도 강우량을 사용하였다. 또한 침수위험지수 산정의 결정적 인자가 되는 도로별 실시간 누적강우량을 추정하기 위해 각 도로 링크를 실제 관측이 되지 않은 하나의 결측우량 지점으로 간주하고 결측우량 보정 기법 중 컴퓨터 처리 시스템에 효율적인 상관계수가중치법을 사용하였다. 상관계수가중치법과 함께 사용되는 관측 지점의 실제 관측된 누적강우량은 기상청 웹 페이지를 통해 실시간으로 입력되어 처리된다.
- 본 연구에서 제안하는 도로 침수위험지수 개발 모델은 도로별 침수 이력, 침수위험강우량, 침수위험도로, 실시간 강우량을 지수 산정을 위한 인자로 선정하였다. Fig.
- 부산시의 침수예상도를 이용하여 침수가 발생 가능한 침수위험도로를 추출하였다. 이는 침수흔적도를 이용하여 침수 이력 도로를 추출한 방법과 동일하게 ArcGIS Desktop의 System Tool을 사용하여 처리하였다.
- 실시간 도로 침수위험지수를 산정하기 위해 크게 도로 링크에 대해 침수 이력이 있는 경우와 없는 경우로 나누어 처리하였다.
- 과거 5년간(2007년～2011년) 소방방재청 재해연보에 공시된 침수 재해 기간 동안의 부산시 관측지점별 15분누적강우량과 1시간누적강우량의 최대값과 최소값을 추출하였다. 이 값을 각 관측지점에 대한 침수위험강우량, 즉 침수가 발생 가능한 누적강우량의 기준 값으로 처리하였다. Table 1은 부산시의 지상 관측 지점별 침수위험 15분 누적강우량의 최대값/최소값 및 침수위험 1시간 누적강우량의 최대값/최소값을 나타내고 있다.
- 침수위험지수를 산정하기 위한 기초 자료로서는 침수흔적도, 소방방재청 일일재난종합상황보고서와 관련 기사를 수집하여 분석된 도로별 침수 이력을 비롯하여 과거 침수가 발생하였을 당시의 누적강우량 분석을 통해 얻어진 도로별 침수가 발생할 수 있는 침수위험강우량 지수, 침수 이력이 없는 도로의 침수위험지수 결정을 위해 침수예상도와 도로 설계를 위한 확률 빈도 강우량을 사용하였다. 또한 침수위험지수 산정의 결정적 인자가 되는 도로별 실시간 누적강우량을 추정하기 위해 각 도로 링크를 실제 관측이 되지 않은 하나의 결측우량 지점으로 간주하고 결측우량 보정 기법 중 컴퓨터 처리 시스템에 효율적인 상관계수가중치법을 사용하였다.
대상 데이터
- 과거 5년간(2007년～2011년) 소방방재청 재해연보에 공시된 침수 재해 기간 동안의 부산시 관측지점별 15분누적강우량과 1시간누적강우량의 최대값과 최소값을 추출하였다. 이 값을 각 관측지점에 대한 침수위험강우량, 즉 침수가 발생 가능한 누적강우량의 기준 값으로 처리하였다.
- 두 번째 자료인 2012년 7월 15일 당시, 부산에는 시간당 최대 80mm, 일 강우량 231mm의 폭우가 내려 많은 침수 피해가 발생하였다. 특히, 상습 침수 지역인 부산시 해운대구 벡스코 주변 도로의 침수 피해가 컸다.
- 본 연구 대상 지역인 부산시의 침수흔적도에서 재해 타입이 “침수”인 영역에 포함되어 있는 도로를 추출하였다.
- 본 연구에서 제안한 도로 침수위험지수 결정 알고리즘의 검증을 위해 최근 6년간(2007년～2012년) 부산시에 큰 침수 피해를 남겼던 2009년 7월 7일과 2012년 7월 15일의 침수 자료를 활용하였다. 검증에 사용한 당시의 관측지점별 누적강우량의 정보는 Table 3과 같다.
- 본 연구에서 제안한 실시간 도로 침수위험지수 산정 알고리즘을 검증하기 위해 부산시를 대상으로 실제 큰 피해를 주었던 2009년 7월 7일과 2012년 7월 15일의 당시 누적강우량 정보와 침수 도로 정보를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2009년 7월 7일의 경우, 총 93개의 도로 링크 중 4레벨 62개, 5레벨 31개로 4레벨 이상인 경우가 100% 일치하였으며, 2012년 7월 15일의 경우는 침수 도로 링크 총 179개 2레벨 17개, 4레벨 149개, 5레벨 13개로 4레벨 이상인 경우가 약 91% 일치하였다.
- 최근 5년간(2007년～2011년)의 소방방재청 일일재난종합상황 보고서와 침수 관련 기사를 수집하여 침수로 인해 통제되었던 도로를 추출하였다. 부산시를 대상으로 총 51건의 침수 도로 영역이 수집되었으며, Table 4는 일부를 나타내고 있다. 수집된 침수 도로 영역과 실사 지도를 매핑하여 총 543개의 도로 링크가 추출되었다.
- 이러한 방식으로 각 도로 링크에 대한 침수위험 15분누적강우량의 최소값을 비롯하여 침수위험 1시간누적강우량의 최대값과 최소값을 구하게 된다. 부산시의 총 69,408개의 도로 링크의 4가지 침수위험강우량은 프로시저로 처리되어 데이터베이스로 저장하였다.
- 특히, 부산시 남구 대연동에는 368mm의 강우로 인해 엄청난 피해가 발생하였다. 소방방재청 오늘의 재난종합상황 보고서에 따르면 Table 4와 같이 총 11개 도로 영역이 침수된 것으로 보고되었으며, 이 자료를 실사 지도와 비교하여 총 93개의 도로 링크를 추출하였다.
- 특히, 상습 침수 지역인 부산시 해운대구 벡스코 주변 도로의 침수 피해가 컸다. 소방방재청 일일재난종합상황 보고서와 관련 기사를 토대로 수집된 침수 도로 영역은 Table 4와 같이 16개이며, 추출된 도로 링크의 수는 총 179개이다.
- 부산시를 대상으로 총 51건의 침수 도로 영역이 수집되었으며, Table 4는 일부를 나타내고 있다. 수집된 침수 도로 영역과 실사 지도를 매핑하여 총 543개의 도로 링크가 추출되었다. 이로서 총 2,941개(2,398 + 543)가 침수 이력이 있는 도로 링크로 추출되었다.
- 수집된 침수 도로 영역과 실사 지도를 매핑하여 총 543개의 도로 링크가 추출되었다. 이로서 총 2,941개(2,398 + 543)가 침수 이력이 있는 도로 링크로 추출되었다.
- 최근 5년간(2007년～2011년)의 소방방재청 일일재난종합상황 보고서와 침수 관련 기사를 수집하여 침수로 인해 통제되었던 도로를 추출하였다. 부산시를 대상으로 총 51건의 침수 도로 영역이 수집되었으며, Table 4는 일부를 나타내고 있다.
이론/모형
- 이에 본 연구의 목적은 국지적 돌발 홍수 연구의 일환으로 도로 침수라는 소유역의 집약적 형태의 침수위험지수 개발 방법을 제안하고자 한다. 도로 침수위험지수의 결정적 인자가 되는 도로 링크별 실시간 누적강우량은 각 도로 링크를 관측되지 않은 결측우량 지점으로 간주하여 웹(Web)을 통해 실시간으로 입력되는 기상청의 관측지점별 실시간 누적강우량과 결측우량 보정 기법의 하나인 상관계수가중치법을 활용하여 추정한다. 이외에 도로별 침수 이력을 비롯하여 관측지점에 대한 과거 강우량 정보를 활용한 도로별 침수위험강우량, 도로 종류별 설계 기준 빈도강우량 등을 지수를 결정하는 인자로 선정하여 최종적으로 정량적인 도로 링크별 실시간 침수위험지수를 산정하게 된다.
- 결측 지점의 강우량을 보정하는 방법으로 여러 가지가 제시되고 있지만, 사전 분석 작업이 필요 없거나 지형적인 자료 및 간단한 수문학적 자료 분석으로도 처리할 수 있는 산술평균법, 역거리가중치법, 상관계수가중치법의 경우 전산 시스템 적용이 매우 용이하다[10]. 본 연구에서는 언급된 3가지 기법 중 정량적으로 신뢰성 있는 결과를 보여주는 상관계수가중치법[10,11]을 활용하여 각 도로 링크에 대한 추정 강우량을 결정하였다.
- 부산시의 침수예상도를 이용하여 침수가 발생 가능한 침수위험도로를 추출하였다. 이는 침수흔적도를 이용하여 침수 이력 도로를 추출한 방법과 동일하게 ArcGIS Desktop의 System Tool을 사용하여 처리하였다. Fig.
성능/효과
- 9는 2개의 시뮬레이션 결과를 지도로 보여주고 있다. 결과에 의하면 2009년 7월 7일 침수된 도로 링크 93개 중 침수위험지수 4 레벨 62개, 5 레벨 31개로 나타났으며, 2012년 7월 15일의 경우는 침수 도로 링크 179개의 경우 2 레벨 17개, 4레벨 149개, 5레벨 13개로 나타났다.
- 본 연구에서 제안한 실시간 도로 침수위험지수 산정 알고리즘을 검증하기 위해 부산시를 대상으로 실제 큰 피해를 주었던 2009년 7월 7일과 2012년 7월 15일의 당시 누적강우량 정보와 침수 도로 정보를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2009년 7월 7일의 경우, 총 93개의 도로 링크 중 4레벨 62개, 5레벨 31개로 4레벨 이상인 경우가 100% 일치하였으며, 2012년 7월 15일의 경우는 침수 도로 링크 총 179개 2레벨 17개, 4레벨 149개, 5레벨 13개로 4레벨 이상인 경우가 약 91% 일치하였다. 본 연구팀에서 역거리가 중치법을 이용하여 실시간 도로 침수위험지수를 산정하였던 기존 연구[13]의 79%보다 높은 일치율을 나타내고 있다.
- 그 결과, 2009년 7월 7일의 경우, 총 93개의 도로 링크 중 4레벨 62개, 5레벨 31개로 4레벨 이상인 경우가 100% 일치하였으며, 2012년 7월 15일의 경우는 침수 도로 링크 총 179개 2레벨 17개, 4레벨 149개, 5레벨 13개로 4레벨 이상인 경우가 약 91% 일치하였다. 본 연구팀에서 역거리가 중치법을 이용하여 실시간 도로 침수위험지수를 산정하였던 기존 연구[13]의 79%보다 높은 일치율을 나타내고 있다.
- 실시간으로 처리되는 제안된 도로 침수위험지수 산정 알고리즘을 활용할 경우, 기존 연구 방법에 비해 최근 많은 피해를 일으키는 돌발 홍수를 대비하기에 적합할 것으로 판단된다. 또한 ITS(Intelligent Transportation Service) 시스템이나 네비게이션 시스템과의 연계를 통해서 시민들에게 침수 위험 도로에 대한 정보와 안전 경로를 사전에 제공한다면 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 혼잡 및 고립 등의 피해를 줄일 수 있을 것이다[12,13].
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