[논문]SWAT model과 기후변화 자료를 이용한 산사태 예측 기법 제안과 평가: 지리산 국립공원 중산리 일대 사례연구

김지수; 김민석; 조용찬; 오현주; 이춘오

doi:10.7857/jsge.2021.26.6.106

SWAT model과 기후변화 자료를 이용한 산사태 예측 기법 제안과 평가: 지리산 국립공원 중산리 일대 사례연구
Suggestion and Evaluation for Prediction Method of Landslide Occurrence using SWAT Model and Climate Change Data: Case Study of Jungsan-ri Region in Mt. Jiri National Park 원문보기

지하수토양환경 = Journal of soil and groundwater environment, v.26 no.6, 2021년, pp.106 - 117

김지수 (전남대학교 일반대학원 사범대학 사회교육학과) , 김민석 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부) , 조용찬 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부) , 오현주 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부) , 이춘오 (한국지질자원연구원 지질환경연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is prediction of landslide occurrence reflecting the subsurface flow characteristics within the soil layer in the future due to climate change in a large scale watershed. To do this, we considered the infinite slope stability theory to evaluate the landslide occurrence with predicted soil moisture content by SWAT model based on monitored data (rainfall-soil moisture-discharge). The correlation between the SWAT model and the monitoring data was performed using the coefficient of determination (R2) and the model's efficiency index (Nash and Sutcliffe model efficiency; NSE) and, an accuracy analysis of landslide prediction was performed using auROC (area under Receiver Operating Curve) analysis. In results comparing with the calculated discharge-soil moisture content by SWAT model vs. actual observation data, R2 was 0.9 and NSE was 0.91 in discharge and, R2 was 0.7 and NSE was 0.79 in soil moisture, respectively. As a result of performing infinite slope stability analysis in the area where landslides occurred in the past based on simulated data (SWAT analysis result of 0.7~0.8), AuROC showed 0.98, indicating that the suggested prediction method was resonable. Based on this, as a result of predicting the characteristics of landslide occurrence by 2050 using climate change scenario (RCP 8.5) data, it was calculated that four landslides could occur with a soil moisture content of more than 75% and rainfall over 250 mm/day during simulation. Although this study needs to be evaluated in various regions because of a case study, it was possible to determine the possibility of prediction through modeling of subsurface flow mechanism, one of the most important attributes in landslide occurrence.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Geologic map and aerial photography of study area.
그림 Fig. 2. Monthly rainfall of study area.
그림 Fig. 3. Modelling data (Here, A) DEM; B) Soil map; C) Landcover map).
표 Table 1. List of monitoring parameter
그림 Fig. 4. Concept of infinite slope theory and subsurface flow (Das and Sobhan, 2013; Troch et al., 2002).
그림 Fig. 5. Relationship between daily rainfall and discharge results using SWAT model.
표 Table 2. Parameters of SWAT model and ranges of values
그림 Fig. 6. Relationship between daily rainfall and soil moisture results using SWAT model.
그림 Fig. 7. Assessment of soil failure prediction result (A) Landslide prediction map B) airphoto imagery before landslide occurrence, C)Airphoto imagery after landslide occurrence).
그림 Fig. 8. Assessment of soil failure prediction result.
그림 Fig. 9. Soil failure result by climate change scenario (RCP 8.5).
그림 Fig. 10. Effect of Soil depth distribution (here, A) average, B) C-model).

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로 본 연구의 목적은 1) SWAT model과 실제 자연 사면에서 측정된 지표하 흐름 중 함수율을 기반으로 산사태의 발생 예측의 정확성을 판별 후 2) 이산화탄소의 증가를 반영한 RCP 8.5 기후변화자료를 이용하여 미래의 산사태 예측의 가능성 여부를 판별하는 기법을 제안하는데 있다. 이를 위해 실제 모니터링 자료(2015년 1월 1일부터 2020년 12월까지)와 SWAT model의 비교평가를 통해 검보정하여 매개변수 산정 후 과거 산사태가 발생한 시점을 대상으로 토양 내 함수저류량과의 관계를 살펴보았다.

제안 방법

5 기후변화자료를 이용하여 미래의 산사태 예측의 가능성 여부를 판별하는 기법을 제안하는데 있다. 이를 위해 실제 모니터링 자료(2015년 1월 1일부터 2020년 12월까지)와 SWAT model의 비교평가를 통해 검보정하여 매개변수 산정 후 과거 산사태가 발생한 시점을 대상으로 토양 내 함수저류량과의 관계를 살펴보았다. 이후, 마찬가지로 검보정자료가 반영된 매개변수와 RCP 8.
이를 위해 실제 모니터링 자료(2015년 1월 1일부터 2020년 12월까지)와 SWAT model의 비교평가를 통해 검보정하여 매개변수 산정 후 과거 산사태가 발생한 시점을 대상으로 토양 내 함수저류량과의 관계를 살펴보았다. 이후, 마찬가지로 검보정자료가 반영된 매개변수와 RCP 8.5기반의 2050년까지의 기후변화 시나리오를 이용하여 토양 내 함수저류량을 계산 후 사면 안정성공식의 입력변수로 활용하여 이에 대한 정확성 평가를 수행하였다.

데이터처리

유출구 지점의 강우와 수위는 10분 간격으로 측정되었으며, 본 연구에서는 2018년 10월부터 2020년 12월까지의 자료를 사용하였다. 측정된 강우는 일강우량으로 환산하였고, 측정된 수위는 유속과의 관계를 통해 일평균 유량으로 변환하여 수위- 유량 관계곡선식을 만들었으며, 자료가 부족했던 유속 부분(태풍으로 인한 파손)은 Francis formula를 사용하여 수위 자료와 기존 모니터링을 통해 계산한 수위-유량 관계곡선식과의 검증을 통해 일평균 유출량으로 환산하여 분석하였다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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