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문제 정의
- 국내의 연구에서 홍수취약도를 산정하고, 미래의 기후변화에 따른 홍수 취약성만을 분석하였으나 본 연구에서는 FVI, PSR, DPSIR 방법론에 따른 홍수위험지수를 산정하여 홍수 발생의 유형에 따라 적합한 방법론을 비교하였다. 본 연구에서 FVI, PSR, DPSIR 방법론에 따라 우리나라 중권역 단위 홍수위험을 잘 나타내는지를 분석하기 위하여 지수산정에 필요한 각종 변수들을 수집하여 113 중권역 단위의 자료로 구축하였다. 2000년부터 2015년까지 각 기법에 따른 홍수위험지수를 산정하고 동일기간에 발생한 여러 유형의 피해형태 즉 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도와 비교·평가하였다.
제안 방법
- 2000년부터 2015년까지 각 기법에 따른 홍수위험지수를 산정하고 동일기간에 발생한 여러 유형의 피해형태 즉 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도와 비교·평가하였다.
- 동읍면으로 제공되고 있는 주민등록 인구통계자료와 시군구로 자료를 제공하는 ‘부동산 가격공시에 관한 연차보고서’와 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 정보를 제공하고 있는 하수도통계, 인명피해, 피해면적, 피해액과 같이 홍수피해정보를 제공하고 있는 재해연보와 같이 행정구역으로 수집한 자료를 중권역과 같은 유역단위로 전처리하기 위하여 Arc GIS의 intersect 툴을 사용하였다. Intersect 툴을 이용하여 행정구역과 중권역이 중첩되는 면적을 산정하여 중첩된 면적에 해당하는 면적비로 세부 지표를 중권역 단위로 환산하였으며, 환산하는 과정은 Fig. 2와 같다.
- (2012)는 다른 홍수 원인과 관련하여 도시홍수 침수 모델에 대한 경계 조건 불확실성의 영향을 평가하였으며,이를 고려한 가중 홍수 위험지도의 생산을 위한 객관적인 방법론을 정의하였다. Kandilioti and Makropoulos(2012) 도시 지역의 홍수 위험을 계량화하는 데 사용되는 주요 방법을 간략히 제시하고,가장 적절한 위험 정량화 방법에 대한 영역을 탐색하기 위한 공간분석 방법을 개발하고, 지형 기준을 사용하여 홍수 위험을 정량화하는 프로세스를 제안하였다. Masood and Takeuchi(2012) DEM(Digital Elevation Model) 데이터와 수문학 현장 관찰 데이터를 기반으로 한 1D 유체 역학 시뮬레이션을 통해 홍수 위험지도를 개발하여 다카지역의 홍수 위험을 평가하였다.
- Kandilioti and Makropoulos(2012) 도시 지역의 홍수 위험을 계량화하는 데 사용되는 주요 방법을 간략히 제시하고,가장 적절한 위험 정량화 방법에 대한 영역을 탐색하기 위한 공간분석 방법을 개발하고, 지형 기준을 사용하여 홍수 위험을 정량화하는 프로세스를 제안하였다. Masood and Takeuchi(2012) DEM(Digital Elevation Model) 데이터와 수문학 현장 관찰 데이터를 기반으로 한 1D 유체 역학 시뮬레이션을 통해 홍수 위험지도를 개발하여 다카지역의 홍수 위험을 평가하였다. Jun et al.
- 홍수방어대책의 모니터링 및 평가는 홍수위험에 합리적으로 대처하기 위해서는 유역의 다양한 기능을 종합적으로 진단하고 이를 객관적으로 정량화하여 판단하여야 하며, 본 연구에서는 홍수위험을 정량화하는 방법으로 IPCC에서 제시한 기후변화 취약성 평가 이론, OECD에서 개발한 PSR 모형, EEA에서 개발한 DPSIR 모형 등을 활용하여 113개 중권역 단위의 홍수위험지수를 2000년부터 2015년까지 산정하였다. 각 기법을 이용하여 생산한 홍수위험지수는 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도와 같은 여러 홍수피해유형에 대하여 상관분석을 수행하였다. FVI 모형, PSR 모형, DPSIR 모형에서 공통으로 인구와 자산이 밀집된 한강서울유역에 홍수위험지수가 높게 산정된다.
- 모니터링 및 평가는 홍수위험에 합리적으로 대처하기 위해서는 유역의 다양한 기능을 종합적으로 진단하고 이를 객관적으로 정량화하여 판단하여야 하며, 정량화하는 방법으로는 IPCC에서 제시한 기후변화 취약성 평가 이론(Flood Vulnerability Index, FVI), OECD에서 개발한 PSR (Pressure State Response) 모형, EEA (European Environmental Agency)에서 개발한 DPSIR(Driving force Pressure State Impact Response) 모형 등이 있다(IPCC, 2007; OECD, 1993; EEA, 1999). 국내의 연구에서 홍수취약도를 산정하고, 미래의 기후변화에 따른 홍수 취약성만을 분석하였으나 본 연구에서는 FVI, PSR, DPSIR 방법론에 따른 홍수위험지수를 산정하여 홍수 발생의 유형에 따라 적합한 방법론을 비교하였다. 본 연구에서 FVI, PSR, DPSIR 방법론에 따라 우리나라 중권역 단위 홍수위험을 잘 나타내는지를 분석하기 위하여 지수산정에 필요한 각종 변수들을 수집하여 113 중권역 단위의 자료로 구축하였다.
- 동읍면으로 제공되고 있는 주민등록 인구통계자료와 시군구로 자료를 제공하는 ‘부동산 가격공시에 관한 연차보고서’와 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 정보를 제공하고 있는 하수도통계, 인명피해, 피해면적, 피해액과 같이 홍수피해정보를 제공하고 있는 재해연보와 같이 행정구역으로 수집한 자료를 중권역과 같은 유역단위로 전처리하기 위하여 Arc GIS의 intersect 툴을 사용하였다.
- 수공학 분야에서 흔히 사용되는 정규화하는 방법으로 최대, 최솟값을 이용하는 방법과 평균과 표준편차를 사용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 재조정된 변수가 음의 값을 가지지 않는 최대, 최솟값을 이용하는 방법을 사용하였다
- 여기서, sens는 민감도로 홍수피해에 직접 영향을 주는 요소들로 본 연구에서는 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량, 1일 강수량이 80mm 초과한 일수, 연평균 강수량, 일 최대 강수량 등과 같은 수문 특성이 세부 지표로 사용되었다. expo는 노출도를 뜻하며 위험성 요소에 의한 피해에 노출된 정도를 나타내며, 세부 지표로는 분석하고자 하는 대상 유역에 대한 인구 밀도, 자산 밀도 등을 사용하였다.
- 기상청 종관기상관측시스템에서는 일강수량, 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량을 제공하고 있어 이 자료를 토대로 1일 강수량이 80mm 초과한 일수, 연평균 강수량을 지점별로 산정할 수 있다. 지점별로 산정된 수문 특성 자료를 역거리 가중법을 이용하여 해당 중권역에 대한 수문특성을 산정하였다. 우리나라에서는 5년마다 인구주택총조사한 결과를 통계청을 통하여 제시하고 있으며, 또한 매년 행정안전부에서 주민등록 인구통계를 제시하고 있다.
- 모형에 필요한 입력 자료는 수문 특성, 유역 특성, 사회 특성, 치수에 필요한 대책 등이 있다. 홍수를 유발하는 극한 강우 사상을 반영하기 위하여 수문 특성으로는 1시간 최대 강수량, 10분 최대강수량, 1일 강수량이 80mm 초과한 일수, 일 최대 강수량을 사용하였으며 연강수량 또한 전반적인 홍수피해와 관련이 있을 것으로 판단하여 사용하였고, 각 중권역 별 유역의 특성을 반영하기 위하여 유역 특성인 유역고도, 경사도, 시가화율 등을 사용하였다. 홍수로 인하여 인명 및 자산 피해의 정도를 반영할 수 있는 사회 특성으로 인구 밀도, 자산 밀도, 도로와 같은 사회 간접 시설 관련 자료를 사용하였으며, 외수범람 및 내수배제에 대비하는 대책으로는 하천 개수율, 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 등의 자료를 사용하였다(Fig.
- 이러한 피해에 대해 효율적으로 대처하기 위해 각각의 유역 특성에 따라 홍수방어대책 수립 및 지속적인 모니터링이 필요로 한다. 홍수방어대책의 모니터링 및 평가는 홍수위험에 합리적으로 대처하기 위해서는 유역의 다양한 기능을 종합적으로 진단하고 이를 객관적으로 정량화하여 판단하여야 하며, 본 연구에서는 홍수위험을 정량화하는 방법으로 IPCC에서 제시한 기후변화 취약성 평가 이론, OECD에서 개발한 PSR 모형, EEA에서 개발한 DPSIR 모형 등을 활용하여 113개 중권역 단위의 홍수위험지수를 2000년부터 2015년까지 산정하였다. 각 기법을 이용하여 생산한 홍수위험지수는 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도와 같은 여러 홍수피해유형에 대하여 상관분석을 수행하였다.
- 산정한 홍수위험지수와의 비교 검증을 위하여 홍수피해 관련 정보를 수집해야 한다. 홍수피해 관련 자료로는 인명피해 관련 적합지수를 위한 사망자 수, 부상자 수, 이재민 수(인), 홍수에 의해 피해를 당한 면적 관련 적합 지수인 피해면적(km2), 경제손실 관련 적합 지수를 위한 홍수 피해액(원) 등이 있으며(Fig. 1), 홍수로 인한 인명피해, 범람 등 공간적 피해,관련 피해액이 발생한 지역 등 홍수로 인하여 각종 피해가 발생한 것을 빈도로 환산하여 발생빈도 정보를 구축하고 홍수피해 발생여부를 포괄적으로 확인할 수 있는 정보로 홍수의 발생빈도를 사용하였다.
대상 데이터
- 우리나라에서는 5년마다 인구주택총조사한 결과를 통계청을 통하여 제시하고 있으며, 또한 매년 행정안전부에서 주민등록 인구통계를 제시하고 있다. 인구주택총조사에서 제공하고 있는 인구밀도 자료와 주민등록 인구통계 자료는 동읍면으로 제시하고 있으며, 본 연구에서는 자료를 매년 제공하고 있는 행정안전부의 주민등록 인구통계자료를 사용하였다. 자산밀도는 국토교통부에서 제공하는 ‘부동산 가격공시에 관한 연차보고서’와 지가변동률 통계를 참조하여 정량화하였으며, ‘부동산 가격공시에 관한 연차보고서’와 지가변동률은 시군구로 정보가 제공되고 있다.
- 홍수로 인한 인명피해, 홍수로 인한 피해액, 침수면적 등은 행정안전부에서 각 해에 발생한 자연재해로 인한 피해현황 통계를 제공하고 있는 재해연보를 참조하였다. 재해연보 중 기간별-시군구별 자료 중 호우 및 태풍 등 홍수를 유발하는 사상에 대한 인명피해, 피해액, 침수면적 등을 수집하였다(Table 4)
- 홍수를 유발하는 극한 강우 사상을 반영하기 위하여 수문 특성으로는 1시간 최대 강수량, 10분 최대강수량, 1일 강수량이 80mm 초과한 일수, 일 최대 강수량을 사용하였으며 연강수량 또한 전반적인 홍수피해와 관련이 있을 것으로 판단하여 사용하였고, 각 중권역 별 유역의 특성을 반영하기 위하여 유역 특성인 유역고도, 경사도, 시가화율 등을 사용하였다. 홍수로 인하여 인명 및 자산 피해의 정도를 반영할 수 있는 사회 특성으로 인구 밀도, 자산 밀도, 도로와 같은 사회 간접 시설 관련 자료를 사용하였으며, 외수범람 및 내수배제에 대비하는 대책으로는 하천 개수율, 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 등의 자료를 사용하였다(Fig. 1). 산정한 홍수위험지수와의 비교 검증을 위하여 홍수피해 관련 정보를 수집해야 한다.
- 환경부에서는 연도별 하수도통계를 통하여 전국 시군구별하수도 보급률, 배수펌프시설 및 유수지용량 등을 제공하고 있다. 홍수로 인한 인명피해, 홍수로 인한 피해액, 침수면적 등은 행정안전부에서 각 해에 발생한 자연재해로 인한 피해현황 통계를 제공하고 있는 재해연보를 참조하였다. 재해연보 중 기간별-시군구별 자료 중 호우 및 태풍 등 홍수를 유발하는 사상에 대한 인명피해, 피해액, 침수면적 등을 수집하였다(Table 4)
데이터처리
- Table 5는 FVI 모형, PSR 모형, DPSIR 모형의 홍수위험지수와 홍수 피해액과의 검정통계량을 나타내었다. 검정통계량으로 평균 제곱근 오차 RMSE (Root Mean Square Error), 상관계수 R, 평균 절대 백분율 오차 MAPE (mean absolute percentage error)를 사용하였다. RMSE와 MAPE는 0에 가까울수록, 상관계수는 1에 가까울수록 적합한 모형으로 판단되며, FVI 모형의 RMSE는 0.
성능/효과
- FVI 모형과 인명피해의 상관계수는 0.01∼0.76, 침수면적의 상관계수는 –0.23∼0.97, 발생빈도의 상관계수는 0.04∼0.79이고, PSR 모형과 인명피해의 상관계수는 –0.23∼0.90, 침수면적의 상관계수는 –0.02∼0.97, 발생빈도의 상관계수는 0.11∼0.89이며, DPSIR 모형과 인명피해의 상관계수는 0.02∼0.97, 침수면적의 상관계수는 –0.15∼0.99, 발생빈도의 상관계수는 0.32∼0.93이다.
- FVI 모형, PSR 모형, DPSIR 모형에서 공통으로 인구와 자산이 밀집된 한강서울유역에 홍수위험지수가 높게 산정된다. FVI 모형은 다른 모형에 비하여 홍수위험지수가 상대적으로 높게 산정되며, PSR 모형은 다른 모형과 다르게 특정년도에 특정 지역에서 높게 산정되는 경향을 보이며, DPSIR 모형은 연도와 상관없이 인구 및 자산 밀도가 높은 한강서울유역이 홍수위험지수가 두드러지게 높게 산정되며, 다른 유역은 다른 모형에 비하여 비교적 홍수에 대한 위험이 낮게 나타났다. 지수와 피해유형별 상관분석 결과 피해액, 인명피해 및 피해면적에 대해서는 PSR기법이, 홍수발생빈도에 대해서는 DPSIR기법에 따른 지수의 적용성이 높은 것으로 나타났다.
- RMSE와 MAPE는 0에 가까울수록, 상관계수는 1에 가까울수록 적합한 모형으로 판단되며, FVI 모형의 RMSE는 0.90∼2.53, 상관계수는 –0.25∼0.60, MAPE는 0.73∼2.07이다.
- FVI 모형으로 산정한 홍수 위험 지수는 민감도 지수에 민감하게 반응하며, PSR 모형은 현상 지수, DPSIR 모형은 상태 지수 등에 민감하게 반응하여 홍수 위험 지수를 산정한다. 기후변화에 따른 취약성 평가 모형의 민감도 지수는 광범위하게 큰 값을 나타내며, PSR 모형의 현상 지수는 민감도 지수와 비교하면 지역이 한정적이고,DPSIR 모형의 상태 지수는 국한된 지역에서 큰 값을 나타낸다. 이러한 각 모형별로 민감한 지수에 의하여 홍수 위험 지수가 광범위하게 또는 한정적인 지역에 큰 값을 보인다.
- 본 연구의 결과를 바탕으로 홍수피해액은 PSR 모형으로 홍수위험지수를 산정하는 것이 적합하다고 판단되고, 홍수의 발생빈도는 극한값을 잘 산정하는 DPSIR 모형이 적합하다고 판단된다. 또한, PSR 모형과 DPSIR 모형으로 기후변화를 고려한 미래의 홍수위험지수 산정에 어려움이 있어 기후변화를 고려한 미래의 홍수위험지수는 IPCC에서 제시한 기후변화를 고려한 FVI 모형으로 홍수위험지수를 산정하는 것이 적합하다고 판단된다.
- 기존에 제시되었던 홍수위험지수는 홍수피해유형 중 홍수의 발생빈도와 상관관계는 높은 경향을 보이나 다른 홍수피해유형과는 상관관계를 개선할 수 있는 새로운 홍수위험지수의 개발이 필요한 것으로 판단된다. 또한, 현재까지 발생한 홍수피해유형을 분석하여 통계적인 방법을 활용하여 유역특성에 적합한 홍수위험지수를 산정할 경우 홍수피해유형에 따라 홍수발생에 대비한 홍수위험지수를 산정할 수 있다고 판단된다
- PSR 모형은 다른 모형과 다르게 2002년 강원도 및 영남지방, 2003년 영남지방 및 강원도 동해안, 2011년 경기 및 충청지방에 홍수위험지수가 높게 산정되었으며, DPSIR 모형은 한강서울유역이 홍수위험지수가 두드러지게 높게 산정되며, 다른 유역은 다른 모형에 비하여 비교적 홍수에 대한 위험이 낮게 나타난다. 본 연구의 결과를 바탕으로 홍수피해액은 PSR 모형으로 홍수위험지수를 산정하는 것이 적합하다고 판단되고, 홍수의 발생빈도는 극한값을 잘 산정하는 DPSIR 모형이 적합하다고 판단된다. 또한, PSR 모형과 DPSIR 모형으로 기후변화를 고려한 미래의 홍수위험지수 산정에 어려움이 있어 기후변화를 고려한 미래의 홍수위험지수는 IPCC에서 제시한 기후변화를 고려한 FVI 모형으로 홍수위험지수를 산정하는 것이 적합하다고 판단된다.
- FVI 모형은 다른 모형에 비하여 홍수위험지수가 상대적으로 높게 산정되며, PSR 모형은 다른 모형과 다르게 특정년도에 특정 지역에서 높게 산정되는 경향을 보이며, DPSIR 모형은 연도와 상관없이 인구 및 자산 밀도가 높은 한강서울유역이 홍수위험지수가 두드러지게 높게 산정되며, 다른 유역은 다른 모형에 비하여 비교적 홍수에 대한 위험이 낮게 나타났다. 지수와 피해유형별 상관분석 결과 피해액, 인명피해 및 피해면적에 대해서는 PSR기법이, 홍수발생빈도에 대해서는 DPSIR기법에 따른 지수의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 기존에 제시되었던 홍수위험지수는 홍수피해유형 중 홍수의 발생빈도와 상관관계는 높은 경향을 보이나 다른 홍수피해유형과는 상관관계를 개선할 수 있는 새로운 홍수위험지수의 개발이 필요한 것으로 판단된다.
- 그러나FVI 모형과 PSR 모형보다 DPSIR 모형에서 산정한 홍수위험지수와 홍수로 인한 피해액의 MAPE가 더 적은 값을 가진다. 홍수피해 유형별 각 모형의 홍수위험지수와 상관계수에서는 발생빈도와 홍수위험지수의 상관관계는 각각의 모형에서 홍수 피해 유형 중 가장 상관관계가 높으며, 침수면적과 각 모형별 상관관계는 가장 낮은 것으로 나타났다.
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