1. 서 론
2. 연구방법
2.1 홍수위험 매트릭스의 정의
2.2 홍수위험 발생가능성(Y축, Likelihood)
2.3 홍수위험 영향수준 (X축, Consequence)
3. 영향수준 결정 방법
3.1 홍수위험 매트릭스 적용 지점 선정
3.2 자료 수집 및 전처리
3.3 낙동강권역 영향수준 비율계수 결정
3.4 잠재홍수피해액을 활용한 영향수준의 보완
4. 적용성 평가
4.1 대상유역
4.2 강우사상의 선정
4.3 강우사상별 적용성 평가 결과
5. 결론 및 고찰
1. 서 론
세계적으로 기후변화에 따라 자연재난이 빈번하게 발생하고 있으며, 국내에서도 집중호우와 태풍 등에 의한 홍수피해가 증가하고 있다. 홍수로 인한 피해를 사전에 대비하기 위한 비구조적 대책으로 환경부 홍수통제소에서는 홍수특보를 발령하고 있다. 홍수특보 발령 기준은 홍수특보 지점별 계획홍수량의 50%, 70%에 해당하는 유량이 흐를 때의 수위 또는 최근 5년의 평균 저수위로부터 계획홍수위까지의 60%, 80%에 해당하는 수위에 도달할 것으로 예상될 때 각각 홍수주의보, 홍수경보가 발령된다(ME, 2018). 현재 홍수통제소에서는 가능한 정확한 특보발령을 위해 수치예보자료를 이용하지 않고 실시간 강우 자료를 이용하여 강우-유출해석, 하도홍수추적을 통한 유출해석 결과가 특보발령지점의 기준에 도달할 것으로 예상될 때 홍수특보를 발령하고 있다. 이 경우 정확한 특보발령은 가능하지만 충분한 예보 선행시간(lead time)을 확보하기는 어렵다. 한편, 홍수특보 기준은 전국적으로 동일한 방법으로 결정되고 있으며, 특보 발령지점 주변의 사회·경제적 가치는 고려하지 못하고 있다.
우리나라를 비롯한 전 세계의 주요 국가들은 점점 도시화되고 있어 도심지역에서 홍수피해가 발생할 위험도는 점점 커지고 있다(Hammond et al., 2015; Waghwala and Agnihotri, 2019). 과거보다 사회․경제적으로 발전함에 따라 홍수피해 양상은 보다 복잡해지고 다양한 분야에 영향을 주기 때문에 재난인자의 규모만을 평가하여 대비하는 것은 한계가 있다. 세계기상기구(World Meteological Organization, WMO)에서는 홍수를 유발하는 인자의 재난강도, 홍수에 노출된 자산의 노출도, 자산의 취약성을 고려한 영향예보(impact forecast)의 개념을 제시한 바 있다(WMO, 2015; Lee, 2017; Choi and Kim, 2020). 영향예보란 “기상현상에 의해 때와 장소에 따라 다르게 나타나는 사회·경제적인 피해 가능성을 과학적인 자료를 바탕으로 상세한 기상정보와 함께 전달하는 예보”라 정의할 수 있으며, 기존의 결정론적 예보(deterministic forecasting)와는 다르게 위험기상 현상의 발생확률을 함께 고려하는 확률론적 예보(probabilistic forecasting)방안이다(Chung, 2016; Choi and Yi, 2019). 영국의 홍수예보센터(Flood Forecasting Centre, FFC)에서는 앙상블 수치예보자료와 G2G모델을 활용하여 지역별 위험도를 반영한 홍수위험도를 예보하고 있다. 앙상블 강우예측자료를 이용한 홍수피해 발생가능성(likelihood)과 홍수피해 영향수준(impact levels)을 활용하여 홍수위험 매트릭스(flood risk matrix)를 구성하였으며, 홍수위험 정도를 4등급(very low, low, medium, high)으로 구분하여 5일간의 예측정보를 제공하고 있다(Pilling, 2016).
우리나라 기상청에서도 한반도 위험기상 확률예측을 제공할 목적으로 2015년부터 국지앙상블모델 LENS (Limited area ENsemble prediction System)를 운영하고 있다(KMA, 2016). Lee et al. (2020)은 LENS 강우예측자료에 대한 공간적 특성 및 적용성을 평가한 바 있다.
국내 위험 매트릭스에 대한 연구로는 Lee (2017)는 강남구 지역을 대상으로 SWMM 및 GIAM (Grid based Inundation Analysis Model)등의 모형을 활용하여 침수 발생의 강우 임계값을 산정하고 이를 활용하여 침수위험 매트릭스를 산정하였다. Choi and Yi (2019)는 앙상블 기상예측 자료를 활용한 도시지역의 홍수위험도 예측에 대한 연구를 수행하여 최대 3일 이전 침수위험에 대한 예측이 가능하다고 하였으며, Jung and Kim (2019)은 호우위험영향평가 매트릭스를 개발하여 호우에 의한 침수로 영향을 받는 대상별(사람, 교통, 시설) 호우위험영향평가를 수행한 바 있다. 이들 연구는 재난인자 중 하나인 강우량을 기준으로 침수위험을 판단하고, 이를 활용하여 영향수준(impact levels)을 설정하여 평가한 것이다.
그러나 하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집 지역의 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다.
따라서 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 LENS 강우예측자료로 GRM 모형(Choi et al., 2014)을 이용한 강우유출모델링을 수행하여 잠재홍수피해 발생가능성을 예측할 수 있는 홍수위험 매트릭스를 구축하였다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 하천변 홍수피해 영향수준 결정방법을 제시하고자 한다. 낙동강권역을 피해 분석 대상지역으로 선정하고, 권역내 태화강유역과 형산강유역의 홍수특보 지점의 발령상황과 비교하여 적용 가능성을 판단하고자 한다.
2. 연구방법
2.1 홍수위험 매트릭스의 정의
위험도(risk)에 대한 정의는 여러 형태로 정의되고 있지만, 위험 매트릭스(risk matrix)를 이용한 방법론에서는 Eq. (1)과 같이 정의된다. 재난(hazard) 발생 시나리오와 피해현상(consequence)을 완벽하게 정량적으로 매칭하기 어렵기 때문에 정성적 위험도 방법론(qualitative risk approaches)로 분류된다(Messner et al., 2013; Van Westen and Greiving, 2017). ‘Consequence’는 피해현상(또는 피해결과)을 의미하며, ‘likelihood’는 피해현상을 유발하는 재해(disaster)의 발생확률(probability)을 나타낸다. 재해를 유발한 재난(hazard)인자를 강우량 또는 유량으로 정의하느냐(Y축)에 따라 영향수준(impact level)의 단계를 구분하는 기준으로 각각 강우량 또는 유량이 사용되며(X축), Fig. 1과 같다. 본 연구에서는 하천 유량의 증가를 기준으로 피해현상과의 관계를 분석하는 것으로 홍수위험 매트릭스(flood risk matrix)라 정의할 수 있다.
2.2 홍수위험 발생가능성(Y축, Likelihood)
유량 증가에 의한 홍수위험 발생가능성을 판단하기 위해 강우유출해석이 필요하다. 이에 활용 가능한 강우자료를 검토한 결과를 바탕으로 기상청에서 제공하는 LENS 강우예측자료를 사용하였고, 유출모형으로 분포형 강우유출모형인 GRM 모형을 이용하였다(Kim and Choi, 2022). LENS 자료는 수평해상도가 3 km로 연직 70층수에 규준멤버(control member) 1개, 섭동멤버(perturbation member) 12개의 앙상블 멤버로 구성되어 있고, 1일 2회(00UTC, 12UTC), 1시간 단위로 +72시간까지의 예측자료를 생산하고 있다(Lee et al., 2020). 강우 앙상블 자료에서 규준멤버란 관측자료에서 추정된 최상의 초기조건, 경계조건 등을 이용하여 산출된 멤버로 앙상블 자료 활용 시 이를 제외한 섭동멤버만을 활용하는 것이 일반적이다(Cheung, 2001). 홍수위험의 발생가능성의 단계 구분을 위한 임계값은 현재 영국 FFC에서 활용하고 있는 기준과 동일한 값(20%, 40%, 60%)을 적용하여 홍수위험 매트릭스의 적용성을 판단하였다(Choi and Kim, 2020).
2.3 홍수위험 영향수준 (X축, Consequence)
국내에서는 홍수로부터 제내지 내 인구 및 자산을 보호하기 위해 방어시설물로 주로 제방을 이용하고 있다. 제방이 있을 경우 제내지 피해유형을 강우량과 하천의 유량의 상태(state)를 이용하여 분류하면 Fig. 2와 같이 3가지 형태로 구분할 수 있다. 피해사례별 강우량과 유량 자료를 비교하면 하천의 유량이 적을 경우 발생한 피해는 강우에 의한 피해로 분류할 수 있으며, ｢강우｣형 피해사례를 의미한다. 홍수위험 매트릭스에서 사용되는 피해사례는 하천 유량의 증가가 피해에 영향을 미치는 사례로 ｢강우+유출｣형, ｢유출｣형 피해사례에 해당된다. 따라서 본 연구에서는 피해 발생시 강우량과 하천 유량 자료를 분석하여 유형별 피해사례를 구분하고, ｢강우+유출｣형, ｢유출｣형 피해사례를 이용하여 유량 증가에 따른 홍수 영향수준을 평가하여 홍수위험 매트릭스의 영향수준(Level1~ Level4)을 설정하고자 한다.
우리나라에서 지점별 홍수에 의한 피해발생의 원인과 피해액 정보를 정량적으로 비교 및 평가할 수 있는 자료는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강권역을 대상으로 권역 내 피해 특성을 분석한 후 지점별 잠재 홍수 피해액을 이용하여 보완하는 과정을 통해 홍수위험 매트릭스의 영향수준을 설정하고자 하였으며, 그 절차는 Fig. 3과 같다.
3. 영향수준 결정 방법
3.1 홍수위험 매트릭스 적용 지점 선정
인구와 자산 밀집도가 높은 지역에서 홍수가 발생하면 사회․경제적으로 큰 규모의 피해가 발생하게 된다. 낙동강권역의 과거 홍수피해 자료와 강우, 유량과의 관계를 분석하기 위해 총 97개의 평가 지점을 선정하였다. 선정기준은 ① 기존 수위관측소가 존재하는 지점, ② 과거 홍수피해가 발생한 지점, ③ 낙동강권역내 기초지자체별 담당공무원의 의견을 반영한 지점, ④ 인구 및 자산 밀집도가 높은 지점이다. Fig. 4는 낙동강권역 내 분석대상 지점(Quantity of flow at CriTical Point, QCTP)을 나타낸 것이다.
3.2 자료 수집 및 전처리
홍수위험을 고려한 영향수준을 설정하기 위해서는 충분한 양의 과거 홍수피해 사상과 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 지점별 홍수량자료가 존재하는 2009년부터 2018년까지의 약 3,300개의 피해사상 자료 수집하였다. 한편, 상류와 하류에서 선정된 지점은 홍수에 의한 제내지 피해 영향 범위가 서로 다르게 나타난다. 즉, 기준 설정 지점이 하천 규모에 따라 홍수량의 범위가 지점별로 서로 상이하고 피해액의 범위가 서로 다르기 때문에 관측 값을 그대로 활용하기에는 어려움이 있다. 따라서 상․하류 지점별 각각 다른 규모의 특성을 가진 자료별(홍수량, 강우량, 피해액) 비교 평가를 위해 무차원화 과정을 수행하였다.
Table 1은 낙동강권역 내 과거 홍수피해 정보를 활용한 영향수준을 결정하기 위해 활용된 자료의 종류와 전처리 과정을 나타낸 것이다. 지점별 과거 발생한 홍수피해 사상에서 최대 홍수량(m3/s)를 찾은 후 지점별 계획홍수량 기준으로 비율을 산정하여 유량지수라 정의하였다. 사상별로 권역 내 최대 홍수피해액을 기준으로 지점별 홍수피해액 비율을 산정하여 홍수피해지수로 정의하였다. 또한, 홍수위험 영향수준을 설정함에 있어 강우의 지속시간이 3시간 이상이 경과하면, 하천의 홍수량(또는 홍수위)의 변화가 홍수피해에 영향을 주는 것으로 판단하였다. 이에 해당 사상의 지점별 계획빈도별 확률강우량을 기준으로 발생한 지속시간 3시간 최대강우량의 비율을 산정하여 강우량지수를 산정하였다.
Table 1.
Description of the data
3.3 낙동강권역 영향수준 비율계수 결정
홍수에 의한 피해 정도를 나타내는 영향수준(impact level)을 4개로 구분하였다. 각 지점별 계획홍수량을 Level4 기준으로 설정하고, 홍수위험 수준에 따라 Level4의 홍수량을 기준으로 Level1, Level2, Level3의 홍수량 기준을 설정하였다.
3.3.1 영향수준 Level4의 비율계수 결정
Fig. 2에서 ｢유출｣형 피해가 발생하는 사상은 제방을 월류하거나 파제된 경우 발생하는 피해로 볼 수 있다. 그러나 본 연구에서는 예보를 목적으로 위험 수준을 결정하는 것으로 Level4의 영향수준을 계획홍수량으로 정의하였으며, 지점별 유량지수로는 “1”의 값을 갖는다. 이는 ｢강우+유출｣형 피해가 발생하는 사상에서의 임계값인 Level1~Level3 비율계수의 기준 값이기도 하다.
3.3.2 영향수준 Level1의 비율계수 결정
낙동강권역에 대해 수집된 홍수피해 정보를 활용하여 각각 산정된 사상별 유량지수(discharge index)와 강우량지수(rainfall index)를 구간별로 나타내면 Fig. 5와 같다. 유량지수가 작은 구간에 포함된 사상은 계획홍수량 대비 하천 유출량이 적은 사상을 의미한다. 각 유량지수 구간에 포함된 사상에 대해 강우량지수는 큰 값에서 작아지다가 증가하는 구간이 발생하며, 이 구간의 사상은 홍수량과 강우량이 동시에 증가하는 사상을 볼 수 있다.
낙동강권역의 자료를 분석하면 유량지수가 0.3~0.4구간에서 강우량지수와 동시에 증가하고 있다. 이 구간 이전의 사상은 홍수량에 비해 강우량이 피해에 지배적인 영향을 미친 사상이라고 판단하였다. 따라서 이 구간을 Fig. 2에서 정의한 하천 유량의 증가가 홍수피해에 영향을 미치기 시작하는 구간으로 볼 수 있으며, 유량지수 0.3~0.4 구간에 포함된 사상의 유량지수 평균값인 0.347을 낙동강 권역의 Level1의 영향수준 임계값으로 결정하였다.
3.3.3 영향수준 Level2, Level3의 비율계수 결정
영향수준 Level2와 Level3의 유량지수 임계값을 결정하기 위해 유량지수와 홍수피해지수(flood damage index)를 활용하여 군집분석(K-means clustering)을 수행하였다. 군집 수는 2개를 생성하여 각 군집별 중심(centroid) 값을 각 영향수준의 임계값으로 사용하였다. Fig. 6은 유량지수 0.347 이하의 사상을 제외한 낙동강권역의 지점별, 사상별 유량지수와 홍수피해지수 관계를 나타내는 산점도이다. 군집분석을 통해 구분된 2개의 군집 중 유량지수가 작은 군집의 중심 값은 0.482이며, 유량지수가 큰 군집의 중심 값은 0.761로 분석되었다. 낙동강권역의 영향수준 비율계수는 Table 2와 같다.
Table 2.
Estimation of impact level ratio
| Watershed | Level1 | Level2 | Level3 | Level4 |
| Nakdong | 0.347 | 0.482 | 0.761 | 1.000 |
3.4 잠재홍수피해액을 활용한 영향수준의 보완
홍수가 발생하면 자산과 인구가 밀집된 지역에서의 홍수피해는 더 크게 발생하게 된다. 따라서 권역 영향수준 비율계수를 지점별 사회·경제적인 잠재 홍수피해액을 고려하여 홍수위험 영향수준을 보완하고자 한다. 지점별 잠재 홍수피해액 산정은 다차원홍수피해산정법(Choi et al., 2006)을 개선․보완하여 개발된 정량적 홍수피해액 분석모형인 K-FRM (Korean Flood Risk assessment Model)모델을 활용하였다(KICT, 2015; Kim and Kim, 2022).
잠재 홍수피해액 산정에 필요한 침수구역도는 환경부 홍수위험지도를 활용하였다. 제공되는 하천별 홍수위험지도에는 모델링시 설정한 범람지점 또는 제방 파제지점에 대한 정보는 포함하고 있지 않다. 따라서, 하천별 최대빈도 홍수위험지도를 이용하여 각 지점을 기준으로 반경 1.5 km이내의 영역에 포함되는 침수구역에 대한 잠재 홍수피해액을 산정하였다. 낙동강권역 총 97개 지점별 잠재 홍수피해액을 산정하여 4분위수로 구분하면 Table 3과 같다.
피해액이 크게 발생할 것으로 예상되는 지점의 경우 예보 기준을 낮추어 발령하여 홍수에 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 잠재홍수피해액이 4분위에 포함된 지점의 경우 Table 2의 홍수위험 영향수준을 홍수량으로 환산한 값에 각각 10% 하향 조정하여 기준을 설정하였다.
4. 적용성 평가
4.1 대상유역
본 연구에서 제시된 영향수준 결정방법 및 LENS 강우예측자료를 이용한 앙상블 유출모의의 적용성을 평가하기 위해 태화강유역과 형산강유역을 분석 대상유역으로 선정하였다.
4.1.1 태화강 유역
태화강유역은 국가하천 1개소와 지방하천 59개소로 구성되어 있으며, 유역면적은 약 643.96 km2이다. 행정구역으로는 울주군을 포함한 울산광역시와 경상북도 경주시를 포함하고 있으며, 홍수특보 지점으로 울산시(태화교) 지점이 있다. Fig. 7은 태화강 유역 중 국가하천 구간의 홍수특보 지점과 울산광역시를 나타낸 것이다.
4.1.2 형산강 유역
형산강 유역은 국가하천 1개소와 지방하천 29개소로 구성되어 있으며, 유역면적은 약 1,140 km2이다. 형산강유역 내 행정구역은 경상북도 포항시, 경주시와 울산광역시 울주군 일부가 포함되어 있다. 형산강유역의 홍수특보 지점은 포항시(형산교)와 경주시(강동대교) 지점이 있으나, 적용기간 내 포항시(형산교)의 자동유량측정장치의 유실로 인해 홍수량 정보를 활용하는데 한계가 있어 본 연구에서는 경주시(강동대교) 지점만을 활용하여 적용성 평가를 수행하였다. Fig. 8은 형산강 유역 내 강동대교 지점과 울산광역시를 나타낸 것이다.
4.2 강우사상의 선정
본 연구에서는 태화강유역과 형산강유역 내 존재하는 홍수특보 지점 각 1개 지점에 대한 홍수위험 매트릭스를 적용하여 그 적용성을 검토하고자 한다. 또한 홍수특보가 발령된 2개의 강우사상에 대한 자료를 수집하여 홍수위험도 예측 방법의 활용가능성을 평가하고자 하였으며, 본 연구에서 선정한 강우사상은 Table 4와 같다.
Table 4.
Event
| Event | duration | Type |
| 1 | 2016.10.03.-2016.10.05 | Typhoon (Chaba) |
| 2 | 2019.10.01.-2019.10.03 | Typhoon (Mitag) |
4.2.1 Event1
Event1은 2016년 10월 5일 발생한 태풍 ‘차바’의 내습으로 태화강 유역 내 울산광역시 중구지역 일대에 하천 수위상승에 따른 내수배제 불량 및 우수 관거 용량 초과에 의해 홍수피해가 발생한 사상이다(Song et al., 2018). 또한 형산강 유역 내 경주시는 태풍에 의해 발생한 집중호우로 인해 소하천 범람, 교량붕괴 및 주택 침수 등이 발생하여 홍수피해가 발생한 것으로 조사되었으나, 경주시(강동대교)지점의 홍수위는 홍수주의보 수위보다 낮은 것으로 조사되었다.
태풍 ‘차바’에 의해 피해가 발생한 울산광역시의 울산시(태화교)지점은 홍수특보 중 호우주의보가 10월 5일 12시 10분에 발령되었으며, 12시 40분에 홍수경보로 대치되었다(홍수예보 제2016-3호, 홍수예보 제2016-4호). 울산시(태화교)의 주의보 수위는 4.5 m, 경보수위는 5.5 m이며, 10월 5일 13시 10분에 수위가 5.66 m로 경보수위는 초과하였으며, 계획홍수위에 비해서는 약 1.12 m 낮은 첨두홍수위가 발생하였다. 경주시(강동대교) 지점은 홍수피해가 발생하였으나, 첨두 홍수위가 10월 5일 16시 10분에 5.18 m로 관측되었으나, 홍수주의보 수위인 6.5 m보다 약 1.32 m 낮게 관측되어 홍수특보는 발령되지 않았다. Fig. 9는 태풍 ‘차바’에 의해 홍수피해가 발생한 울산시(태화교)지점과 경주시(강동대교)의 홍수위와 강우량의 분포를 나타낸 것이다.
강우관측소가 존재하는 포항시(태화교)의 실측 강우량을 살펴보면, 10월 5일부터 태풍 ‘차바’가 가까워지면서 강우가 발생하였으며, 오전 약 11시부터는 큰 강우가 발생한 것으로 나타났다. 또한 동일한 시간대에 울산시(태화교) 수위관측소의 실측 유량이 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이로 인해 하천내 홍수위가 급격히 증가함으로써 하천 주변 제내지에 홍수피해가 발생한 것으로 나타났다.
4.2.2 Event2
Event2는 2019년 10월 2일 형산강 일대에 태풍 ‘미탁’의 영향으로 홍수피해가 발생하였으며, 집중호우로 인해 배수 불량 및 소하천에 홍수량의 급격한 증가에 따른 소교량 붕괴 및 내수 침수가 발생한 것으로 나타났다. 또한 태화강 일대에서도 집중호우에 의해 제방 붕괴, 도로유실 및 건물 침수 등이 발생한 것으로 조사되었으며, 홍수위는 홍수주의보 수위를 초과하는 것으로 조사되었다.
태풍 ‘미탁’에 의해 홍수피해가 발생한 형산강유역 내 홍수특보 지점인 경주시(강동대교)는 10월 2일 23시 30분에 홍수주의보가 발령되었으며, 10월 3일 00시 20분에 홍수경보로 변경 발령되었다(홍수예보 제 2019-7호, 홍수예보 제 2019-11호). 경주시(강동대교) 지점의 주의보 수위는 수위표를 기준으로 6.50 m, 경보 수위는 7.50 m 이며, 10월 3일 01시 50분에 지점 수위가 8.37 m로 경보수위를 약 0.87 m를 초과하는 수위가 발생하였다. 울산시(태화교) 지점은 10월 2일 23시 40분에 호우주의보가 발령되었다(홍수예보 제 2019-9호). 첨두 홍수위는 10월 3일 00시 50분에 발생하였으며, 지점 주의보 수위(4.5 m)보다 0.27 m를 초과하는 첨두홍수위가 발생하였다. Fig. 10은 태화강 유역의 홍수특보 지점인 울산시(태화교)지점, 형산강 유역의 홍수특보 지점인 경주시(강동대교)지점의 실측 홍수량자료와 경주시(국당리) 강우관측소의 실측 강우량자료를 나타낸 것이다.
4.3 강우사상별 적용성 평가 결과
본 연구에서 개발된 홍수량을 활용한 홍수위험 영향수준과 LENS자료를 활용한 홍수위험 발생가능성을 활용하여 낙동강권역 97개 지점을 대상으로 홍수위험 매트릭스를 제시하였다. 적용성 평가를 위해 낙동강권역 내 홍수피해가 발생한 강우사상을 2개 선정하였으며, 이를 태화강 유역 내 울산시(태화교)지점과 형산강 유역 내 경주시(강동대교) 지점에 대해 실측된 홍수량과 LENS자료를 입력자료로 활용하여 GRM 모형을 이용한 앙상블 유출해석 결과와 비교하였다. 낙동강권역에 대해 홍수위험 영향수준(Level1~Level4)을 설정하였으며, 영향수준을 보완하기 위해 잠재 홍수피해액을 산정하였다. 본 연구의 분석지점에 대해 잠재 홍수피해액을 산정한 결과, 울산시(태화교)와 경주시(강동대교)는 각각 4분위, 3분위에 분포하였다. 이에 울산시(태화교)지점의 홍수위험 영향수준을 10% 하향 조정하여 기준을 제시하였다. 분석 대상지점인 태화강유역의 울산시(태화교)지점과 형상강유역 경주시(강동대교) 지점에 대해 설정된 홍수위험 영향수준별 홍수량은 Table 5와 같다.
Table 5.
Flood risk impact level
| Point | Impact level [CMS] | |||
| Level1 | Level2 | Level3 | Level4 | |
| Ulsan (Taehwa) | 305.6 | 589.6 | 1,469.8 | 2,538.0 |
| Gyungju (Gangdongdaegyo) | 633.4 | 1,222.0 | 3,046.2 | 5,260.0 |
4.3.1 태화강 유역
홍수위험 매트릭스 적용 지점인 태화강 내 울산시(태화교)지점의 실측홍수량과 LENS자료를 활용한 유출해석 결과를 비교하였다. Fig. 11은 10월 3일부터 LENS자료를 활용하여 예측된 GRM 모형의 유출해석 결과를 나타낸 것이다. 비교 결과, 홍수위가 급격히 상승하여 홍수특보 지점인 울산시(태화교) 지점에서는 10월 5일 12시 10분에 홍수주의보를 발령하였으나, 홍수피해가 발생한 2016년 10월 5일 기준 3일 이전인 10월 3일부터 10월 5일에 홍수피해가 발생할 것으로 예측하는 것으로 나타났다. 또한 홍수피해가 발생한 10월 5일에 가까워질수록 예측된 유출해석 결과도 홍수위험을 높게 평가하는 것으로 나타났다.
2016년 10월 5일 태풍 ‘차바’의 내습으로 울산광역시 내 발생한 홍수피해 현상을 살펴보면, 태화강 수위 상승에 따른 배수불량, 하천수 역류 및 배수의 영향으로 수위상승에 의한 제방이 범람하여 침수가 발생하였다. 홍수특보 지점 인근 울산광역시 중구에 위치한 태화시장과 우정시장 일대에 내수배재 불량으로 침수심이 약 1.5 m 내외로 침수가 발생하였으며, 도로 및 인근 상업지역 일대에 약 1.0 m의 침수심이 발생하였다. 이러한 피해는 하천 주변에 위치한 상가, 주택 및 공공시설물의 침수가 발생하여 2016년 재해연보에서는 약 612억 원의 재산피해가 발생한 것으로 조사되었다(MOIS, 2017).
제방 월류 이전이라도 하천 내 홍수량이 증가하면, 하천 주변에 홍수피해위험이 증가하게 되며, 홍수피해 발생 시 막대한 재산피해 발생가능성과 인명피해 발생위험이 크게 증가할 수 있음을 보여준다.
4.3.2 형산강 유역
형산강 유역에 대해 LENS자료를 활용하여 12개 멤버별 GRM 모형의 유출해석 결과와 홍수특보 지점인 경주시(강동대교)의 실측 홍수량 자료를 비교하였다. 2019년 10월 3일 01시에 발생한 첨두홍수량과 LENS자료의 12개 멤버의 예측 홍수량을 비교하였으며, Fig. 12와 같다. 또한 본 연구에서 경주시(강동대교) 지점에 대해 제시한 홍수위험 영향수준을 나타냈다.
비교결과, 첨두 홍수량이 발생한 10월 3일을 기준으로 3일 이전인 9월 30일 13시에 예측된 자료를 통해 10월 3일에 홍수위험이 큰 것으로 확인할 수 있으며, 10월 3일과 가까워질수록 LENS자료로부터 홍수위험이 높게 평가되는 것을 확인할 수 있다. 태풍 ‘미탁’의 영향을 받은 10월 3일 경주시의 홍수피해 현상을 살펴본 결과, 단 시간에 국지적으로 큰 강우량이 발생하여 소교량 붕괴 및 배수 불량에 따른 주택 침수에 의한 피해가 발생하여 경주시는 약 121억 원의 재산피해가 발생한 것으로 조사되었다(MOIS, 2020). 경주시(강동대교)에 발령된 홍수특보를 보면 첨두 홍수량이 발생한 시간을 기준으로 호우주의보와 호우경보가 각각 약 140분, 약 90분 이전에 발령되었다. 본 연구에서 제시한 홍수위험 매트릭스는 LENS자료를 활용하여 약 3일 이전에 홍수가 발생할 것으로 예측하여 대비할 수 있는 시간을 길게 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.
4.3.3 홍수위험 매트릭스 적용 결과
본 연구에서 적용성 평가에 활용된 2개의 홍수사상에 대해 각 지점별 홍수위험 매트릭스를 적용한 결과를 1일 단위로 검토하였다. 먼저, Event1 사상에 대해 울산시(태화교) 지점과 경주시(강동대교)에 적용하여 첨두홍수량이 발생한 10월 5일을 3일 이전인 10월 3일부터 예측한 결과를 검토하였으며, Table 6과 같다. 비교결과, 울산시(태화교) 지점과 경주시(강동대교) 지점에 대해서 10월 3일에 홍수위험을 ‘주의(Be aware)’로 나타나 다소 낮게 예측하고 있으나, 10월 5일 당일에는 홍수위험을 ‘심각(Take action)’으로 나타나는 것으로 분석되어 홍수위험에 대한 예측 정확도가 증가하는 것으로 평가되었다.
동일한 지점에 대하여 Event2의 홍수위험 매트릭스 적용한 결과는 Table 7과 같으며, 홍수피해가 10월 2일과 3일 사이에 발생하여 각 날짜를 기준으로 그 적용성을 검토하였다. 예측결과를 보면 3일 이전인 9월 30일부터 홍수위험을 ‘주의(Be aware)’로 예측하였다. 홍수위험 매트릭스를 적용한 예측된 자료 중 10월 2일 01:00에 예측된 홍수위험은 ‘관심(No severe)’이하로 다소 낮게 평가되었으나, 첨두홍수량이 발생한 10월 3일은 10월 2일 13:00에 예측된 결과를 통해 두 지점 모두 홍수위험을 ‘경계(Be prepared)’로 예측된 것으로 나타났다.
Table 6.
Application result of flood risk matrix (Event1)
Table 7.
Application result of flood risk matrix (Event2)
5. 결론 및 고찰
본 연구에서는 홍수위험이 있는 하천 지점을 선정하고, 과거 홍수피해 사례를 활용한 홍수위험매트릭스의 영향수준 설정 절차를 제시하였다. 기상청 LENS 강우자료와 제시된 홍수위험 매트릭스를 활용하면 피해발생 약 3일 전부터 홍수위험의 발생 가능성을 12시간 간격으로 주기적으로 모니터링 할 수 있어 인명과 재산을 보호하기 위한 대비에 필요한 정보와 시간을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 실제 발생한 피해 자료를 활용한 지역별 위험도(Risk)를 반영한 기준 설정 및 발생 가능한 위험도에 대한 예측 정보의 제공 가능성도 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 세부적으로 정리하면 다음과 같다.
1) 낙동강권역 내 홍수위험매트릭스 적용 지점을 총 97개로 선정하였다. 과거 홍수피해 정보를 활용한 권역 내 홍수위험 영향수준 비율계수를 산정하기 위해 유량지수, 홍수피해지수 및 강우량지수를 정의하여 권역별 영향수준 비율계수를 제시하였다. 또한, K-FRM모형을 활용하여 잠재 홍수피해액을 산정하고 지점별 홍수피해 특성을 고려하여 홍수량 영향수준(Level1~Level4)을 보완하였다. 이를 통해 낙동강권역 지점별 홍수위험 매트릭스를 구성 방법을 제시하였다.
2) 과거 홍수피해 사례를 활용한 홍수위험 영향수준을 제시하였으며, 영향수준의 정도에 따라 지점별 4단계(Level)로 구분하여 제시하였다. 또한, 지점별 영향수준을 홍수위험 매트릭스에 적용하고 예측된 홍수위험을 비교하였으며, 최대 3일 이전부터 홍수위험을 인지하여 홍수에 대비할 수 있을 것으로 분석되었다.
3) 낙동강권역 태화강유역과 형산강유역에서 발생한 홍수사상을 활용하여 적용성을 평가하였다. LENS자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 적용한 결과, 약 3일 전부터 홍수위험의 발생 시간과 정도를 12시간 간격으로 모니터링 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이에 비해 현행 홍수특보는 첨두홍수량이 발생하기 약 0.5~2.5시간 전에 발령되어 홍수위험을 대비하는데 필요한 시간이 다소 짧은 것으로 분석되었다. 홍수위험 매트릭스를 활용할 경우, 홍수피해가 발생하기 전 홍수위험의 발생시간과 정도를 사전에 인지하고 홍수대비에 필요한 시간확보가 가능할 것으로 판단되었다.
4) 홍수위험 매트릭스를 적용한 결과를 통해 홍수피해 발생시점보다 약 3일 이전에 홍수위험을 인지할 수 있으나, 실측 홍수량 및 홍수피해 현상과 비교하면 홍수위험이 다소 낮게 예측되는 경우도 있었다. 이는 LENS자료의 불확실성뿐만 아니라 기준 설정에 사용된 홍수피해 자료의 부족 및 적확성에서도 원인을 찾을 수 있다. 따라서 향후, LENS 자료를 포함하여 다양한 강우예측자료를 활용한 홍수위험 매트릭스의 적용성 평가 및 홍수량을 포함한 홍수피해 정보에 대한 보다 상세하고 체계적인 조사를 통해 홍수위험 매트릭스를 이용한 홍수정보 제공 방법에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
