Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. 30 November 2023. 751-764
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2023.56.11.751

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 이론적 배경

  •   2.1 호우특보 기준

  •   2.2 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 등급 분류

  •   2.3 특보구역

  • 3. 연구 적용 및 결과

  •   3.1 특보구역별 침수유발 강우량 격자 추출

  •   3.2 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 기준 선정

  •   3.3 강우사상 선정

  •   3.4 호우특보 기준과 비교를 통한 적용성 검토

  • 4. 결 론

1. 서 론

강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 복잡하다. 영서지방은 대륙성 기후를 보이고, 영동지방은 해양성 기후에 가까운 기상 특성을 보인다. 산맥 정상부인 산악지방은 산악기후 특성을 가진다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 2022년 8월 집중호우로 인해 철원에선 주택이 침수되어 2명이 피신하고, 차량이 계곡에 고립되는 사고가 발생했다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다(MOIS, 2022). 이러한 호우재해를 줄이기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다.

기상청은 호우재해 발생이 예측되는 경우 호우특보를 발표한다. 그러나 지역의 수문학적, 사회경제적 재해 위험성이 고려되지 않은 동일한 호우특보 기준이 전국에 적용되고 있다. 해외 호우특보 기준은 국내와 달리 지역별 위험 및 사회경제적 취약성을 고려하였다. 영국은 발생 가능성과 영향에 따라 기준을 총 4단계로 구분하였다. 일본은 지역 특징을 반영한 시정촌 맞춤형 호우특보 기준을 수립하였다. 호우특보 기준의 지역별 세분화 필요성은 과거부터 제기됐다. Bong et al. (1988)은 강우량이 동일하여도 지역에 따라 이재민 수와 피해액 증감 차이가 있음을 확인했다. Chung and Bong (1993)은 기상특보 기준치가 지역에 따라 불합리한 때도 있으므로 산간과 도서 지방을 고려한 호우특보 기준치를 제시했다. Kim et al. (2011)은 호우특보 기준이 호우재해 발생 연관성과 지역 특성을 고려하지 않음을 지적했다. Park and Kang (2014)은 인문ㆍ사회적 재해발생 요소와 지형특성을 고려하고, 사전에 호우피해 가능성을 인지할 수 있는 호우특보 차등화 방안을 제시했다. Park and Kang (2015)은 과거 호우특보 사례와 강수량 편차를 조사하여 특보차등화계수를 개발했다. Kim et al. (2017)은 기상피해 저감을 위해 기상현상 영향의 체계적인 분석의 필요성을 제기했다. Jung and Kim (2019)은 호우재해 위험영향 매트릭스를 개발해 호우위험 영향도 평가 방안을 제안했다. Choi et al. (2020)은 호우위험 전망정보를 4개 구간으로 구성하여 호우특보와 비교해 적용성을 평가했다.

일본은 표면우량지수, 토양우량지수, 유역강우량지수라는 호우재해 발생 위험도 평가 기술을 호우특보 기준에 적용하였다. 이는 침수유발 강우량과 개념이 비슷하다. 침수유발 강우량은 강우량이라는 단일 변수를 이용해 침수에 대한 조기경보를 할 수 있다는 점에서 확장성이 매우 높다. Lee (2017)는 영향예보 방안 구축을 위해 침수유발 강우량을 추정했다. Kim and Han (2019)은 로지스틱 회귀분석을 확률강우량, 침수흔적도 기반의 실측 강우량 등에 적용하여 강우 지속시간별 침수유발 강우량을 산정했다. Cho et al. (2020)은 빗물받이, 관거 등 도시침수 관련 요소와 ANN 모델을 이용해 도시침수 유발 강우량 추정모델을 개발했다. Kang et al. (2022)은 표준유역, 도심, 하천, 침수흔적 항목의 침수유발 강우량 산정 방법을 제시했고, 과거 피해사례 적용 및 검증을 통해 침수유발 강우량이 실제 피해를 잘 반영하는 것을 확인했다. 해외에선 침수유발 강우량을 도시침수 위험 등급으로 제시했다. Martina et al. (2006)은 Bayesian 방법을 적용한 침수유발 강우량을 산정한 후 이를 이용한 홍수경보 방법론을 제시했다. Yuan et al. (2019)은 강우분포와 지속시간에 따른 침수유발 강우량을 계산해 실제 사례에 적용하여 조기 경보의 정확도를 검증했다. Young et al. (2021)은 누적강우량과 강우강도를 이용해 침수유발 강우량을 추정한 후 이를 확률론적인 도시침수 위험 등급으로 제시하였다.

현재 호우특보 기준값은 획일화되어 있고, 과거부터 호우특보 기준의 세분화 필요성이 제기됨을 확인하였다. 또한 선행연구를 통해 침수유발 강우량이 지역 특성을 고려하고, 실제 피해를 잘 반영함을 확인했다. 따라서 본 연구는 Fig. 1의 연구 흐름도와 같이 강원지역의 호우특보 기준에 수문ㆍ지형학적 특성을 고려하기 위해 강원특별자치도에 위치한 21개 특보구역을 대상으로 Multi-Method 기반 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 기준값을 제안하고자 한다. 호우특보 구역별 침수유발 강우량을 추출하였고, 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값을 산정하기 위해 기본 통계분석을 실시하였다. 산정된 대푯값을 호우특보 기준으로 선정하였으며 과거 사상에 적용하여 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 기준의 적용성을 검토하였다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F1.jpg
Fig. 1.

Study flow chart

2. 이론적 배경

2.1 호우특보 기준

호우특보는 호우로 인한 중대 재해 발생이 예상될 때 주의를 환기하거나 경고하는 예보이다. 예보업무규정(기상청)에 따르면 현재 호우주의보는 3시간 강우량이 60 mm 이상 예상되거나 12시간 강우량이 110 mm 이상 예상될 때 발령하고, 호우경보는 3시간 강우량이 90 mm 이상 예상되거나 12시간 강우량이 180 mm 이상 예상될 때 발령하고 있다. 본 연구에서는 침수유발 강우량 분석과 동일하게 지속시간 3시간에 대한 강우 기준에 대하여 비교하였다. 정량적인 비교를 위해 기상청 예보를 참값으로 가정하고, 기상청에서 사용하는 정확도 산정 방법인 Hit Rate를 이용하여 본 연구 결과를 검증에 활용하였다.

2.2 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 등급 분류

본 연구의 침수유발 강우량은 지속시간 3시간 강우에 대한 사람, 차량, 시설에 영향을 줄 수 있는 침수심을 유발하는 강우량이고, 이때 침수심은 압력, 유속 등의 요소가 제외된 수심을 의미한다. Kang (2023)은 평상시 보행(10 cm), 교통(20 cm), 건물(50 cm)에 불편함이 느껴지는 침수가 발생했을 때 피해 영향이 발생했다고 가정했다. 본 연구는 해당 침수유발 강우량 기준을 인용하여 보행 미만을 관심, 보행 이상 교통 미만을 주의, 교통 이상 건물 미만을 경고, 건물 이상을 위험으로 호우특보 등급을 4단계로 분류했다. Fig. 2는 이를 시각화한 개념도이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F2.jpg
Fig. 2.

Concept of Heavy Rain Warning classification using threshold rainfall

2.3 특보구역

특보구역은 예보업무규정에 따라 육상예보구역과 해상예보구역으로 분류된다. 호우특보는 육상지역에 발표하므로 본 연구는 연구범위를 강릉평지 외 20개 육상특보 구역으로 한정했다. 그리고 강원지역 특보구역에 영향을 주는 속초 외 17개 강우관측소 자료를 이용해 티센 다각형을 산출한 후, 특보구역 면적과 티센 가중치를 이용해 특보구역별 면적강우량을 각각 적용하였다. Fig. 3은 연구대상지인 강원특별자치도 호우특보 구역으로 각각 현황과 티센가중법을 이용한 특보구역별 면적강우량을 시각화한 그림이고, Table 1은 각 특보구역의 티센 면적비율이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F3.jpg
Fig. 3.

Study area

Table 1.

Percentage of Thiessen’s area in Gangwon State Advisory area

Advisory area Meteorological
station
Percentage of
Thiessen’s area (%)
Advisory area Meteorological
station
Percentage of
Thiessen’s area (%)
Gangneung Plain Daegwallyeong 2 Cheorwon Bukchuncheon 7
Bukgangneung 27 Cheorwon 91
Gangneung 50 Inje 2
Donghae 20 Hwacheon Bukchuncheon 72
Donghae Plain Donghae 100 Cheorwon 27
Taebaek Taebaek 100 Inje 1
Samcheok Plain Donghae 40 Hongcheon Plain Bukchuncheon 1
Taebaek 31 Chuncheon 2
Uljin 29 Inje 9
Sokcho Plain Sokcho 100 Hongcheon 83
Goseong Plain Sokcho 100 Yangpyeong 3
Yangyang Plain Sokcho 52 Chuncheon Bukchuncheon 41
Bukgangneung 48 Chuncheon 48
Yeongwol Wonju 1 Inje 2
Yeongwol 58 Hongcheon 9
Taebaek 14 Yanggu Plain Bukchuncheon 7
Jecheon 21 Inje 93
Bonghwa 6 Inje Plain Inje 100
Pyeongchang Plain Daegwallyeong 27 Northern Gangwon
Mountain
Sokcho 36
Wonju 2 Daegwallyeong 2
Yeongwol 13 Bukgangneung 9
Hongcheon 2 Inje 53
Jeongseon 55 Central Gangwon
Mountain
Daegwallyeong 76
Jecheon 1 Bukgangneung 9
Jeongseon Plain Yeongwol 9 Gangneung 3
Taebaek 1 Inje 8
Jeongseon 90 Jeongseon 5
Hoengseong Wonju 55 Southern Gangwon
Mountain
Daegwallyeong 4
Hongcheon 43 Donghae 25
Jeongseon 1 Taebaek 39
Jecheon 1 Jeongseon 31
Wonju Wonju 88 Uljin 1
Jecheon 12

3. 연구 적용 및 결과

3.1 특보구역별 침수유발 강우량 격자 추출

21개 강원지역 특보구역과 전국단위 104,181개의 침수유발 강우량 격자를 호우특보 구역에 중첩하여 특보구역별 침수유발 강우량 격자를 추출하였다. Fig. 4는 강릉평지 호우특보 구역의 격자 추출된 결과를 시각화한 그림이며, 본 연구에서 사용된 강원지역의 격자수는 17,264개이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F4.jpg
Fig. 4.

Extract grid of threshold rainfall by advisory area

3.2 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 기준 선정

기초통계 분석을 위하여 침수유발 강우량을 이용하였으며, 격자 분포를 확인하기 위해 히스토그램을 작성하였다. Tables 2 and 3는 강원지역 특보구역 중 일부인 영동지역에 있는 강릉평지와 영서지역에 있는 원주 특보구역의 기본통곗값을 정리한 표이다. 본 연구는 이 중 중앙값과 평균값을 이용해 호우특보 기준을 선정하고자 하였다.

Table 2.

Gangneung Plain basic statistics

(mm) AMC I AMC II AMC III
Walking Traffic Buliding Walking Traffic Buliding Walking Traffic Buliding
Std 23 32 41 18 25 32 16 23 29
Mean 26 49 82 21 39 65 19 35 59
Min 8 20 40 6 16 32 6 14 29
25% 11 28 55 9 22 44 8 20 40
50% (Median) 12 30 60 10 24 48 9 22 43
75% 56 89 135 45 70 107 40 63 96
Max 102 143 328 81 114 261 73 102 234
Table 3.

Wonju basic statistics

(mm) AMC I AMC II AMC III
Walking Traffic Buliding Walking Traffic Buliding Walking Traffic Buliding
Std 21 29 34 17 23 27 15 21 24
Mean 25 49 83 20 39 66 18 35 59
Min 9 23 47 7 18 37 7 17 33
25% 12 29 58 9 23 46 8 21 41
50% (Median) 15 37 73 12 29 58 10 26 52
75% 17 42 83 13 33 66 12 30 59
Max 67 106 149 53 84 118 48 75 106

기초통계를 보았을 때 중앙값이 평균값보다 낮아, 중앙값을 호우특보 기준으로 설정할 시 과잉예보가 될 것으로 판단되어 본 연구에서는 평균값을 호우특보 기준으로 선정했다. Figs. 5 and 6은 각각 강릉평지와 원주의 Boxplot이고, Figs. 7 and 8은 각각 강릉평지와 원주의 히스토그램이다. 기초통계 결과를 보았을 때 강릉평지의 경우 보행, 교통 평균값은 Boxplot 50%~75% 구간에 가장 많이 분포하였고, 건물 평균값은 Boxplot Min~25% 구간에 가장 많이 분포하였다. 강릉평지 히스토그램 확인 결과 보행은 0~25 mm 구간에 70% 이상, 교통은 0~25 mm 구간에 65% 이상, 건물은 25~50 mm 구간에 65% 이상 분포함을 확인했다. 원주 보행, 교통, 건물 평균값은 Boxplot 75%~Max 구간에 가장 많이 분포하였다. 원주 히스토그램 확인 결과 보행은 0~25 mm 구간에 70% 이상, 교통은 25~50 mm 구간에 40% 이상, 건물은 50~75 mm 구간에 40% 이상 분포함을 확인했다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F5.jpg
Fig. 5.

Gangneung Plain Boxplot

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F6.jpg
Fig. 6.

Wonju Boxplot

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F7.jpg
Fig. 7.

Gangneung Plain Histogram

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F8.jpg
Fig. 8.

Wonju Histogram

3.3 강우사상 선정

본 연구에서는 네 개의 과거 강우사상을 이용하여 제시한 특보기준의 적용성을 평가하고자 하였다. 강우사상 선정을 위하여 2019년~2023년 기간 동안 강원지역에 많은 강우가 발생했던 사상으로 선정하였다. 본 연구 결과에서는 강원 영동의 대표지역인 강릉과 강원 영서의 대표지역인 원주에 대하여 결과를 제시하였다.

Case I은 2019년 10월 2일 16시부터 3일 15시까지 내린 강우사상이다. 강릉평지는 3시간 최대 누적 강우량 122 mm, 총 누적 강우량 342 mm가 내렸다. 원주는 3시간 최대 누적 강우량 9 mm, 총 누적 강우량 30 mm가 내렸다. Fig. 9는 해당 사상의 Hyetograph이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F9.jpg
Fig. 9.

Case I Hyetograph

Case II는 2020년 9월 2일 10시부터 3일 9시까지 내린 강우사상이다. 강릉평지는 3시간 최대 누적 강우량 74 mm, 총 누적 강우량 204 mm가 내렸다. 원주는 3시간 최대 누적 강우량 24 mm, 총 누적 강우량 52 mm가 내렸다. Fig. 10은 해당 사상의 Hyetograph이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F10.jpg
Fig. 10.

Case II Hyetograph

Case III은 2020년 9월 6일 16시부터 7일 15시까지 내린 강우사상이다. 강릉평지는 3시간 최대 누적 강우량 85 mm, 총 누적 강우량 210 mm가 내렸다. 원주는 3시간 최대 누적 강우량 14 mm, 총 누적 강우량 37 mm가 내렸다. Fig. 11은 해당 사상의 Hyetograph이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F11.jpg
Fig. 11.

Case III Hyetograph

Case IV은 2023년 8월 9일 20시부터 10일 19시까지 내린 강우사상이다. 강릉평지는 3시간 최대 누적 강우량 99 mm, 총 누적 강우량 307 mm가 내렸다. 원주는 3시간 최대 누적 강우량 14 mm, 총 누적 강우량 62 mm가 내렸다. Fig. 12는 해당 사상의 Hyetograph이다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F12.jpg
Fig. 12.

Case IV Hyetograph

3.4 호우특보 기준과 비교를 통한 적용성 검토

Fig. 13은 호우특보 기준에 Case I 강우사상을 적용한 결과이고, Tables 4 and 5는 Case I 강우 사상을 적용했을 때 강릉평지와 원주의 호우특보 발령 현황을 비교ㆍ정리한 표이다. 영동지역인 강릉평지는 당시 3시에 침수피해가 발생했는데 본 연구의 호우특보 기준은 23시 주의, 익일 0시 경고, 1시~8시 위험 단계의 호우특보를 발령했다. 영서지역인 원주는 침수피해가 발생하지 않았으며 본 연구의 호우특보 기준 역시 호우특보를 미발령했음을 확인할 수 있었다. Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지는 83%, 원주는 100%가 나왔다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F13.jpg
Fig. 13.

Apply mean criteria of heavy rain warning (Case I rainfall event)

Table 4.

Gangneung Plain heavy rain warning issued (Case I rainfall event)

Time 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00
1 hr rainfall 3 3 5 4 4 6 7 13 23 26 26 50
3 hr rainfall 8 10 11 13 14 14 17 26 43 62 74 102
KMA - - - - - - - - - A A W
Mean A A A A A A A C W D D D
Time 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00
1 hr rainfall 41 28 54 20 13 5 3 4 1 1 1 0
3 hr rainfall 116 119 122 102 87 38 21 13 9 7 4 3
KMA W W W W A - - - - - - -
Mean D D D D D W C A A A A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Table 5.

Wonju heavy rain warning issued (Case I rainfall event)

Time 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00
1 hr rainfall 2 4 2 1 3 1 2 2 1 2 4 3
3 hr rainfall 5 7 8 7 6 5 5 4 4 4 6 9
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A
Time 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00
1 hr rainfall 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 hr rainfall 9 7 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Fig. 14는 호우특보 기준에 Case II 강우사상을 적용한 결과이고, Tables 6 and 7은 Case II 강우 사상을 적용했을 때 강릉평지와 원주의 호우특보 발령 현황을 비교ㆍ정리한 표이다. 강릉평지는 당시 18시에 침수피해가 발생했는데 본 연구의 호우특보 기준은 17시 주의, 18시~20시 위험, 21시~22시 주의 단계의 호우특보를 발령했다. 영서지역인 원주는 침수피해가 발생하지 않았는데 본 연구의 호우특보 기준은 5시~6시 주의 단계의 호우특보를 발령했다. Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지는 71%, 원주는 92%가 나왔다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F14.jpg
Fig. 14.

Apply mean criteria of heavy rain warning (Case II rainfall event)

Table 6.

Gangneung Plain heavy rain warning issued (Case II rainfall event)

Time 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00
1 hr rainfall 0 4 9 8 1 2 6 26 42 5 23 2
3 hr rainfall 1 4 13 20 18 12 10 34 74 72 70 30
KMA - - - - - - - - A A A -
Mean A A A A A A A C D D D C
Time 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00
1 hr rainfall 1 4 1 1 1 2 8 22 20 15 3 0
3 hr rainfall 26 7 6 6 3 3 10 32 50 57 38 18
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean C A A A A A A C W W W AA

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Table 7.

Wonju heavy rain warning issued (Case II rainfall event)

Time 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00
1 hr rainfall 1 9 5 0 0 0 1 0 0 0 0 0
3 hr rainfall 2 10 15 14 5 0 1 1 1 0 0 0
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A
Time 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00
1 hr rainfall 0 0 2 0 1 2 10 11 3 3 3 1
3 hr rainfall 0 0 2 3 3 3 12 22 24 17 10 7
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A C C A A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Fig. 15는 호우특보 기준에 Case III 강우사상을 적용한 결과이고, Tables 8 and 9는 Case III 강우 사상을 적용했을 때 강릉평지와 원주의 호우특보 발령 현황을 비교ㆍ정리한 표이다. 강릉평지는 당시 12시에 침수피해가 발생했는데 본 연구의 호우특보 기준은 6시~7시 주의, 8시 경고, 9시~13시 위험, 14시 경고, 15시 주의 단계의 호우특보를 발령했다. 원주는 침수피해가 발생하지 않았으며 본 연구의 호우특보 기준 역시 호우특보를 미발령했음을 확인할 수 있었다. Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지는 75%, 원주는 100%가 나왔다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F15.jpg
Fig. 15.

Apply mean criteria of heavy rain warning (Case III rainfall event)

Table 8.

Gangneung Plain heavy rain warning issued (Case III rainfall event)

Time 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00
1 hr rainfall 0 1 0 3 3 1 1 1 4 9 2 2
3 hr rainfall 12 5 1 4 7 8 5 3 5 14 16 14
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A
Time 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00
1 hr rainfall 4 3 14 15 20 40 25 18 19 22 2 0
3 hr rainfall 8 9 21 32 48 75 85 83 62 59 43 24
KMA - - - - - A A A A - - -
Mean A A C C W D D D D D W C

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Table 9.

Wonju heavy rain warning issued (Case III rainfall event)

Time 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00
1 hr rainfall 0 0 2 2 1 0 1 2 3 1 0 0
3 hr rainfall 1 0 2 4 5 3 2 2 5 6 4 2
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A
Time 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00
1 hr rainfall 0 1 0 1 1 5 6 3 4 4 0 0
3 hr rainfall 0 1 1 2 2 6 12 14 13 11 8 4
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Fig. 16은 호우특보 기준에 Case IV 강우 사상을 적용한 결과이고, Tables 10 and 11은 Case IV 강우 사상을 적용했을 때 강릉평지와 원주의 호우특보 발령 현황을 정리한 표이다. 영동지역에 있는 강릉평지는 당시 16시에 침수피해가 발생했다. 기상청은 11시 주의보, 12시~13시 경보, 14시~15시 주의보를 발령했지만, 본 연구의 호우특보 기준은 7시~8시 주의, 9시~10시 경고, 11시~15시 위험, 16시 경고, 17시 주의 단계의 호우특보를 발령했다. 영서지역에 있는 원주는 영동지역 대비 상대적으로 침수피해가 적었는데 기상청과 본 연구의 호우특보 기준 둘 다 호우특보를 미발령함을 확인했다. Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지는 58%, 원주는 100%가 나왔다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kwra/2023-056-11/N0200561106/images/kwra_56_11_06_F16.jpg
Fig. 16.

Apply median criteria of heavy rain warning (Case IV rainfall event)

Table 10.

Gangneung Plain heavy rain warning issued (Case IV rainfall event)

Time 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00
1hr rainfall 5 11 25 17 3 7 7 1 2 2 5 12
3hr rainfall 8 19 42 53 45 27 17 15 10 5 9 19
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A W W W C A A A A A C
Time 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00
1hr rainfall 17 18 23 34 36 29 20 14 10 6 2 1
3hr rainfall 34 47 58 76 93 99 85 63 44 29 18 9
KMA - - - A W W A A - - - -
Mean C W W D D D D D W C A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

Table 11.

Wonju heavy rain warning issued (Case IV rainfall event)

Time 20:00 21:00 22:00 23:00 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00
1hr rainfall 2 4 2 1 3 1 2 2 1 2 4 3
3hr rainfall 5 7 8 7 6 5 5 4 4 4 6 9
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A
Time 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00
1hr rainfall 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3hr rainfall 9 7 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0
KMA - - - - - - - - - - - -
Mean A A A A A A A A A A A A

* KMA – A: Advisory, W: Warning

**Mean – A: Attention, C: Caution, W: Warning, D: Danger

4. 결 론

본 연구는 획일화된 호우특보 기준을 개선하기 위하여 침수유발 강우량을 이용해 수문ㆍ지형학적 특성을 고려한 강원특별자치도 호우특보 기준값을 제안하고자 하였다. 지속시간 3시간 강우에 대한 호우특보 기준을 분석할 때, 침수유발 강우량 기준을 인용하여 호우특보 등급을 관심, 주의, 경고, 위험 4단계로 분류했다.

강원특별자치도 내 21개 특보구역과 전국단위 104,181개의 Multi-Method 기반 침수유발 강우량 격자를 중첩하여 특보구역별 침수유발 강우량 격자로 추출하였다. 이를 이용해 각 특보구역별 기본통계 분석을 실시했다. 본 연구는 이 중 중앙값과 평균값을 이용해 강원지역 호우특보 기준을 선정하고자 했다. 특보구역별 기본통계 데이터를 보았을 때, 중앙값이 평균값보다 낮아 과잉예보를 할 가능성이 있을 것으로 판단되어 본 연구는 평균값을 호우특보 기준으로 선정했다.

Case I~Case IV 강우사상을 적용하여, 침수유발 강우량을 이용한 호우특보 기준 적용성을 검토했다. 침수피해가 발생했던 강릉평지는 호우특보 기준에 따라 특보를 발령했다. 원주는 기상청 호우특보 기준상 특보가 발령되지 않았으나, Case II에서 본 연구의 호우특보 기준은 5시~6시 주의 단계의 호우특보를 발령했다. 네 가지 사상에 적용한 결과를 보았을 때 본 연구의 호우특보 기준은 기상청의 호우특보를 경고, 위험 단계의 수준으로 반영하는 것으로 판단하였으며 추가로 경고, 위험 단계가 발령되기 전에 주의 단계를 발령함으로써 호우에 대한 대응 시간을 더 확보할 수 있을 것으로 판단되었고, 본 연구에서 제시한 특보기준의 활용성이 있을 것으로 기대된다.

기존의 호우특보는 주의보, 경보 단계로만 구분되어 있으나 본 연구에서는 4단계로 구분되어 행정안전부 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 위험단계별로 적절한 조치를 취할 수 있는 방안을 마련하여 적용한다면 보다 효율적인 호우에 대한 대책을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.

Acknowledgements

이 연구는 행정안전부 재난안전 공동연구 기술개발 사업(2022-MOIS63-002(RS-2022-ND641012))의 지원을 받아 수행되었습니다.

Conflicts of Interest

The authors declare no conflict of interest.

References

1
Bong, J.H., Hong, S.G., Kim, J.W., Ha, G.J., Choi, J.T., Choi, Y.J., Kim, H.B., Lee, C.W., Choe, J.B., and Park, J.G. (1988). Studies on upgrading the weather warning system and the dissemination procedure in Korea (II). Ministry of Science and Technology, pp. 75-98.
2
Cho, J.W., Lee, H.S., and Kang, H.S. (2020). "A study on development of urban flood criteria using ANN." KSCE 2020 Convention, KSCE, pp. 752-753.
3
Choi, C.K., Kim, K.T., and Choi, Y.S. (2020). "Comparative evaluation of rainfall risk information considering regional characteristics." KSCE 2020 Convention, KSCE, pp. 313-314.
4
Chung, Y.S., and Bong, J.H. (1993). "A selection of new threshold values for heavy rainfall and snowfall warnings." Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, KMS, Vol. 29, No. 2, pp. 171-180.
5
Jung, S.K. and Kim, B.S. (2019). "A study on the development of a heavy rainfall risk impact evaluation matrix." Journal of Korea Water Resources Association, KWRA, Vol. 52, No. 2, pp. 125-132. 10.3741/JKWRA.2019.52.2.125
6
Kang, D.H. (2023). Research of estimating rainfall thresholds based on watershed characteristics and antecedent precipitation by using multi-method approaches. Ph. D. Kangwon National University Graduate School of Disaster Prevention, pp. 12.
7
Kang, D.H., Kim, B.S., Song, Y.S., and Kim, T.H. (2022). "A study on the method of calculating rainfall thresholds based on a multimethod approach to provide heavy rain disaster impact information." Journal of The Korean Society of Hazard Mitigation, KOSHAM, Vol. 22, No. 2, pp. 215-223. 10.9798/KOSHAM.2022.22.2.215
8
Kim, H.I., and Han, K.Y. (2019). "Computation of criterion rainfall for urban flood by logistic regression." KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research, KSCE, Vol. 39, No. 6, pp. 713-723.
9
Kim, H.M., Min, K.R., Kim, I.G., Lim, B.H., Youn, M.J., and Kim, S.B. (2017). "Paradigm shift to Impact-Based Forecasting and Warning Services for natural hazard response." Innovation studies, KSOI, Vol. 12, No. 3, pp. 161-178. 10.46251/INNOS.2017.08.12.3.161
10
Kim, Y.H., Choi, D.Y., Chang, D.E., Yoo, H.D., and Jin, G.B. (2011), "A study on the establishment of the standard value of new heavy rain warning considering the concept of rainfall intensity." Proceedings of the Spring Meeting of KMS, KMS, Vol. 52, No. 2, pp. 125-132.
11
Lee, B.J. (2017). "Analysis on inundation characteristics for flood impact forecasting in Gangnam drainage basin." Atmosphere, KMS, Vol. 27, No. 2, pp. 189-197.
12
Martina, M.L.V., Todini, E., and Libralon, A. (2006), "A Bayesian decision approach to rainfall thresholds based flood warning." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 10, pp. 413-426. 10.5194/hess-10-413-2006
13
Park, S.S., and Kang, B.S. (2014). "Differentiating scheme for the storm warning criteria considering the regional disaster prevention capacity." Journal of The Korean Society of Hazard Mitigation, KOSHAM, Vol. 14, No. 5, pp. 67-76. 10.9798/KOSHAM.2014.14.5.67
14
Park, S.S., and Kang, B.S. (2015). "Methodology of regionalized meteorological disaster warning level considering storm harzard-index." Proceedings of KOSHAM, KOSHAM, Vol. 14, p. 110. 10.9798/KOSHAM.2014.14.5.67
15
Young, A., Bhattacharya, B., and Zevenbergen, C. (2021). "A rainfall threshold-based approach to early warnings in urban data-scarce regions: A case study of pluvial flooding in Alexandria, Egypt." Journal of Flood Risk Management, Vol. 14, pp. 1-16. 10.1111/jfr3.12702
16
Yuan, W., Liu, M., and Wan, F. (2019). "Calculation of critical rainfall for small-watershed flash floods based on the HEC-HMS hydrological model." Water Resources Management, Springer, Vol. 33, pp. 2555-2575. 10.1007/s11269-019-02257-0
17
Ministry of the Interior and Safety (MOIS) (2022). 2021 Annual disaster report. pp. 366-376.
페이지 상단으로 이동하기