1. 서 론

기후변화로 인해 전 세계적으로 극단적인 기상 현상이 증가하면서 홍수의 발생 빈도 및 피해 규모는 커지고 있다. 우리나라의 홍수 피해 발생의 통계적 양상을 보면, 큰 하천을 중심으로 광범위한 범람이 발생하고 도시 내 배수 불량지역이나 하천변 도심지역의 침수 피해 비중이 높아지고 있다. 이러한 자연현상은 최근 발생한 이슈가 아닌 매년 발생하고 있는 자연재해로 기후변화 및 토지이용변화, 빠른 도시화 등으로 인해 많은 나라와 지역에서 극한 홍수의 발생 빈도와 강도는 증가하는 추세이다. 이러한 홍수로 인한 피해를 최소화하기 위해 홍수 위험 관리 시, 위험지역에 대한 정보 등을 활용한 선제적 대안 마련이 중요하다. 이 중 하나로 홍수범람 취약지역을 사전에 파악하고 이에 대한 제도를 마련할 수 있는 홍수분석과 홍수범람지도 등의 기술을 활용하는 방법이다(Kumar et al., 2023; Dysarz et al., 2025).

홍수로 인하여 발생하는 부정적 영향과 비용을 저감하기 위해 홍수범람지역을 식별하는 홍수예측기술, 침수모델링, 홍수재해 및 위험지도 제작과 같은 연구가 수행되었고 실무에 적용되었다(El-Haddad et al., 2025). 기존 연구에서 홍수에 의한 영향 및 피해를 저감할 수 있는 가장 좋은 방법으로 홍수해석모델링으로 홍수범람위치를 파악할 수 있는 홍수범람도 작성을 제안하였다(Nkwunonwo et al., 2020; Samadi et al., 2025). 홍수범람도 및 홍수재해지도는 유속, 수심, 빈도와 같은 홍수 특성의 공간적 범위를 추정하고 취약지역을 정의하여 정확한 예측을 통해 정책입안자에게 중요한 정보를 제공할 수 있는 방법이다(Mudashiru et al., 2021). 이와 관련한 연구는 중국, 미국, 이란, 영국, 말레이시아 등 다양한 국가에서 활발한 연구가 수행되었고, 1·2 차원 연계모형, 수문모형, 1·2차원 모형을 기반으로 한 연구가 많았다(Mudashiru et al., 2021; Awah et al., 2024). 최근 홍수분석기술은 2차원 및 3차원 모형을 활용한 연구가 활발히 수행되고 있다(Bates and de Roo, 2000; Büchele et al., 2006; de Moel et al., 2009; Neal et al., 2012; Falter et al., 2013; Alfieri et al., 2014; Shustikova et al., 2019; Vashist and Singh, 2023; El-Haddad et al., 2025). 특히, 2·3차원 홍수분석모형으로 HEC-RAS 2D, Delft3D, FLO-2D 모형 등이 있으나 유연한 모델링 방식 및 모형의 신뢰성, 사용자 편의성 등의 이유로 HEC-RAS 2D 모형이 광범위하게 활용되고 있다(Urzică et al., 2020). 이러한 모형은 지형자료(Digital Elevation Model, DEM)의 해상도가 분석 결과에 큰 영향을 미친다(Vashist and Singh, 2023). 보다 정확한 홍수범람지도를 생성하기 위하여 고해상도의 DEM을 활용한 2차원 홍수모델링 연구가 다수 수행되었다(Peramuna et al., 2025). 상세하고 정확한 홍수재해지도를 얻기 위해서는 LiDAR (Light Detection and Ranging)와 같은 고해상도 DEM을 통해 분석이 수행되어야 한다(Puno et al., 2022). 하지만 LiDAR와 같은 고해상도 DEM 자료의 취득은 분석 범위가 넓어 경제적 및 용이성 측면에서 쉽지 않다(Khalid et al., 2016; Peramuna et al., 2025). 고해상도 DEM 활용의 한계성을 보완하기 위해, 저해상도의 글로벌 데이터를 이용하여 고해상도 및 저해상도 지형자료의 합성을 통한 홍수모델의 개선, 하도 수심과 DEM을 기반으로 홍수범람모형 개선, 하도 구간을 단순 사각형으로 반영하는 등의 연구가 수행되었다(Dey et al., 2019; Grimaldi et al., 2018; Muthusamy et al., 2021; Awadallah et al., 2022; Peramuna et al., 2025). 국내에서는 제외지의 수면부에 대한 지형정보취득의 한계를 극복하고자 하천의 지형을 보완한 뒤 1·2 차원 수리해석 모델을 적용하는 지형자료의 활용성에 관한 연구가 수행된 바 있다. 하지만 대부분 1차원 HEC-RAS 모형 결과를 HEC-GeoRAS로 홍수범람 범위를 분석하고 그 결과를 CCHE2D 및 Flumen 모의 결과와 비교·검토하였다(Kim et al., 2012; Lee and Lee, 2016). 이렇듯 국내외 연구에서 하천의 지형 정보가 누락된 DEM의 보간을 통한 홍수범람 분석 연구가 다수 수행되었다. 하지만 지형자료 기반의 격자의 상세화, 국부지역의 수심 분포 및 주요 침수범위에서의 불연속성, 구축된 모형의 검보정 등을 아우르는 상세 연구는 수행된 바가 거의 없다.

본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 1 m 해상도의 DEM와 하천기본계획 수립 시 하천측량 결과를 이용하여 하도 구간의 지형 정보를 보간하고 2차원 홍수범람모형 결과의 정확도를 평가하였다. 2차원 모형은 DEM을 격자화하여 홍수범람 양상을 분석하기 때문에 국부 지역 내 홍수범람의 불연속성 발생 및 범람의 오류 등의 문제가 있다. 이를 해결하고자 제방선을 중심으로 격자를 상세화하고 적정 격자 크기를 선정한 후 홍수범람 분석을 수행하는 것은 중요하다. 따라서 HEC-RAS 2차원 모형을 활용하여 하천의 지형 정보 유무에 따른 홍수범람 양상을 검토하고, 하천의 지형 정보를 반영한 DEM을 기반으로 격자의 크기와 파단선(Break lines) 중심의 상세 격자망 생성에 따른 홍수범람 분석 결과를 제시, 최종적으로 하천의 계획빈도를 입력조건으로 하여 구축한 2차원 홍수범람 해석모형의 적정성을 간접적인 방법으로 검토하고 분석 방법론에 대한 평가를 수행하였다.

2. 연구대상지 및 자료수집

2.1 연구대상지

정확도 높은 홍수범람 해석모형 구축과 연구의 확장성을 고려하여 하천의 상류에 저수용량이 29억 m³인 다목적댐과 댐 하류에 도심지가 있는 소양강을 대상지로 선정하였다. 소양강은 유역면적이 2,789.59 km², 유로연장이 164.90 km인 하천으로 국가하천과 지방하천으로 구분되어 있다. 소양강 상류는 인북천과 내린천이 합류한 후 소양호로 유입하고 국내 최대의 다목적댐인 소양강댐을 관류한 후 강원도 춘천시에 위치한 북한강 좌측으로 유입된다(MOLIT and HRFCO, 2019). 소양강 유역은 국가하천 소양강 1개소(77.39 km) 및 지류하천 소양강, 인북천 등 지방하천 31개소가 있다. 본 연구의 분석 대상 범위는 소양강댐 직하류부터 북한강 합류전까지로 소양강 본류로, 구간 내 유입하는 지방하천은 지내천, 율문천, 만천천이 있다. 각 하천별 계획홍수량은 280 m³/s, 370 m³/s, 180 m³/s 으로 소양강 본류 구간의 계획홍수량 5,775 m³/s에 비하여 상대적으로 유량이 작다. 본 연구의 목적은 하도 구간의 보간 및 격자 생성과 상세화에 따른 홍수범람 해석모형의 정확도를 개선하고 방법론을 검토하기 위함으로 소양강댐 직하류부터 북한강 합류전까지의 소양강 본류를 중심으로 수행하였다(Fig. 1).

Fig. 1.

Location and status of study basin

2.2 자료수집 및 현황

2차원 홍수범람 해석모형을 구축하기 위하여 기상 및 수문자료, 하천기본계획 보고서, 하천 횡단측량 결과, DEMs, 하천 제방선 및 중심선 등의 GIS 자료를 수집하였다. 특히, DEMs은 홍수분석을 위한 모델링에서 필수적인 역할을 하는 매우 중요한 요소이다(Bures et al., 2019). 본 연구에서는 한국지리정보원에서 제공하는 1 m의 고해상도 DEM 자료와 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 30 m 해상도의 자료를 수집·이용하였다. DEM의 해상도에 따라 2차원 홍수범람 해석모형의 모의 결과의 정확도는 상당한 차이가 발생한다(Vashist and Singh, 2023). 해상도가 다른 DEMs의 하천 중심의 제외지와 제내지의 자료 현황은 Fig. 2와 같다. 해상도가 다른 DEMs은 하천을 중심으로 제외지뿐 아니라 제내지에서도 평활화 면적이 더 넓게 분포하는 것을 알 수 있다(Figs. 2(a) and 2(b)). Fig. 2(c)는 해상도가 다른 DEM의 하천 중심선을 따라 종단면도 분포를 비교한 것으로, 1 m 해상도의 DEM은 상류와 하류 구간 내 고도의 변화가 있지만 30 m 해상도의 DEM은 상류에서 중상류, 중상류에서 하류 구간에서만 계단식의 하상 변화가 있을 뿐 전체 하상의 변화가 없는 것을 확인할 수 있다. 하천의 횡단을 비교한 결과는 Fig. 2(d)와 같다. 하천의 측량 결과 중 No. 20의 횡단면으로 지형을 비교한 결과, 하천의 측량 결과를 중심으로 30 m DEM은 종단면과 마찬가지로 하상의 지형 변화가 없지만, 1 m DEM은 종단의 고도 변화는 있으나 실제 측량 결과와 비교하면 최심하상고 및 실제 지형과는 상이함을 알 수 있다.

Fig. 2.

Comparison and status of channel terrain based on 1 m and 30 m resolutions DEMs

3. 연구방법

본 연구는 하도 구간의 지형 보간을 통해 2차원 홍수범람 모형을 구축하고 간접적 방법으로 모형을 검증하는 일련의 분석 절차를 제시하였다(Fig. 3). 분석에 필요한 자료를 수집하고 기존 DEM에 하도 구간의 지형 정보를 반영하기 위하여 하천 측량 결과를 수집하였다. 수집한 자료를 바탕으로 하도 구간 내 지형정보를 RAS Mapper를 활용하여 보간을 실시하였다. 2차원 HEC-RAS 모형 구축 시, 하천의 흐름에 직접적인 영향을 미치는 계산 격자의 설정은 유동 시뮬레이션의 해상도와 직결되는 요소로 수리 지형의 복잡성, 해석 시간, 계산의 효율성을 고려하여 설정하는 것이 필요하다. 특히, 제방선을 고려하여 홍수범람의 경계를 설정하는 것이 중요하므로, RAS Mapper 내 격자의 세분화(Refinement region) 기능을 활용하여 주요 구간 및 구조물 등을 고려해 선택적 세분화를 수행하였다. 2차원 HEC-RAS 모형의 경계 및 초기 조건 설정을 위하여 강우-유출 모형(HEC-HMS)을 통해 계획빈도에 해당하는 홍수수문곡선을 산정하였다. 이를 2차원 HEC-RAS 모형의 경계조건으로 입력하여 본류 중심의 하천 범람 여부를 검토함으로써 모형의 적정성을 판단하였다.

Fig. 3.

Workflow diagram for assessing accuracy of the 2D HEC-RAS flood model through river channel topographic interpolation in existing DEM

3.1 수치표고모델의 보간

본 연구에서 획득한 1 m 해상도의 DEM은 육상의 지면을 기준으로 제작되어 있어 수면을 평면으로 처리하여 실제 하상고를 반영하지 못한다. 정밀한 수리해석을 위해 하도 구간의 DEM 보간이 우선적으로 수행되어야 한다(Allouis et al., 2010; Bangen et al., 2014; Hostache et al., 2015). 하천기본계획 수립 당시 측정된 하천 횡단측량 결과를 이용하여 DEM 내 하도 지형을 생성하고자 한다. 하천 구간의 지형은 HEC-RAS의 RAS Mapper 내 보간 기능을 활용하여 수행하였다. Fig. 4와 같이, 먼저 하천 중심선과 제방선을 기준으로 하도 구간을 정의한 후, 두 횡단면 간 보간을 위해 횡단면 간 지점의 표고를 좌안에서 우안으로 지점 마다의 표고를 계산하고 하천 중심선으로부터 거리 비율에 따른 가중 평균을 적용하여 보간을 실시하였다. 즉, 선형 보간을 하면서 두 횡단면 간 지점별 표고를 계산하고 하천 폭과 하상고 변화 등에 대한 기하학적 일관성을 유지하며 보간을 한다. 특히, 하천의 제방선, 하천 횡단면의 끝점을 연결하는 선(Edge lines), 그리고 횡단면 레이어를 기반으로 상하류의 인접 단면 간 보간을 통해 하도 구간 내 연속 지형을 생성한다. 최종 생성된 하도 구간의 지형 보간 결과는 기존 DEM과의 격자 크기(해상도 1 m)에 맞게 새로운 DEM을 생성하였다. 이 과정에서 각 격자 셀의 고도는 주변 DEM 값을 기반으로 산출되므로 보간된 지형을 종단면 및 횡단면과의 비교를 통해 횡단측량 결과의 보간 결과를 검증하였다.

Fig. 4.

Comparison of digital elevation model before and after interpolation with edge lines, cross sections, break lines, and river center lines for HEC-RAS 2D

3.2 HEC-HMS 모형 구축

강우-유출 모의를 위해 미국 육군공병단 수문연구소(U.S. Army Corps of Engineers Hydrologic Engineering Center, HEC)에서 개발한 HEC-HMS (Hydrologic Modeling System) 모형을 이용하였다. HEC-HMS는 유역모델(Basin model), 기상자료를 입력 및 처리하는 기상모델(Meteorologic model), 모형의 모의 기간 및 단위시간을 제어하는 제어지정모델(Control specifications model) 등을 통해 유역의 강우-유출 모의를 수행한다. 본 연구에서는 실측 강우 및 유량 자료를 이용하여 검·보정을 수행하고 검증 모형을 기반으로 해당 하천의 계획홍수량을 산정하였다.

우선, 대상 유역은 총 7개의 소유역으로 분할하였다(Fig. 5). 소양강 상류 소양호를 포함하여 전체 유역을 소양강댐 상류부는 4개의 소유역(Sub_01: 927.11 km², Sub_02: 1,071.60 km², Sub_03: 277.43 km², Sub_04: 400.54 km²)으로, 소양강댐 하류에서 북한강 합류전까지의 유역은 상세한 홍수범람 분석을 위하여 3개 소유역(Sub_05: 21.53 km², Sub_06: 21.08 km², Sub_07: 46.3 km²)으로 분할하였다. 강우-유출 분석을 위하여 직접유출량 산정은 Clark 단위도법을 적용하고 손실은 SCS 유출곡선지수방법을 적용하였다. 관련 매개변수의 초기값 산정은 유역 도달시간과 유역의 저류상수는 ｢홍수량 산정 표준지침｣(ME, 2019) 기준에 따라 산정하였다. 하도 구간의 하도 추척은 Muskingum 방법을 통해 수행하였다(Kim et al., 2020). HEC-HMS 모형의 입력자료는 2006년, 2013년, 2016년, 2020년, 2022년 홍수기의 관측 강우사상을 통해 모형의 검보정을 실시하였다(Table 1). 총 43개의 강우관측소 지점을 이용하여 티센법(Thiessen network analysis)으로 소유역별 면적평균강우량을 산정하였고(Fig. 5), 소양강댐 지점의 수위관측소를 검보정을 위한 대상지점으로 선정하였다. HEC-HMS 모형의 검보정을 위한 매개변수(도달시간, 저류상수, 하도 저류상수 등)의 평가지표로는 RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency), PB (Percent Bias of volume)를 적용하였다. 특히, 소양강댐의 홍수조절 효과를 모의하기 위하여 댐의 물리적 방류시설을 반영할 수 있는 HEC-HMS 내 저수지 운영 기법 중 하나인 Outflow Structures 방법을 적용하였다. 저수위-저수량 관계는 댐 설계 제원을 기반으로 입력하고, 수문 운영은 홍수기 제한수위(EL. 185.0 m)를 고려한 Pool Elevation Rules을 적용하였다. 모형의 성능 평가 후, 홍수범람분석 모형의 검증을 위해 하천기본계획 보고서(MOLIT and HRFCO, 2019)에서 제시하고 있는 확률강우량 및 강우의 시간분포를 적용하여 10분 단위의 연속형 계획홍수량을 산정하였다.

Fig. 5.

Delineation of sub-basins in the study area for HEC-HMS modelin and observatory stations for rainfall events

3.3 2차원 HEC-RAS 모형 구축

2차원 HEC-RAS 모형은 미국 육군공병대에서 개발한 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System)의 2차원 수리해석 모듈이다. 2015년 1월 베타버전 공개로부터 2월 개선된 버전을 공개하며 현재까지 기존의 1차원 모형에서 확장되어 평면적인 홍수 흐름을 모의할 수 있다. HEC-RAS 모형은 수리학적 침수 및 범람 모의를 할 수 있는 가장 대중적인 모형이다(Antunes da Silva et al., 2024). 본 연구에서는 2차원 홍수범람해석을 위해 HEC-RAS 6.6 버전을 이용하여 수행하였다. 특히, 하천 범람 분석의 정확도 및 흐름 양상을 고려하여 초기 분석에서는 Diffusion wave를 적용하여 전체 거동을 파악한 후, 정밀 해석을 위해 Full Momentum을 적용하여 수심 및 범람 범위 등 분석을 수행하였다(Lee and Lee, 2016). 2차원 홍수범람모형의 경우, 실측 침수범위 및 수위 자료 등 검증자료가 부재한 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하고 모형의 정확도를 높이고자 해당 하천의 최신 하천기본계획 보고서를 참고하여 계획홍수량을 경계조건으로 홍수범람 여부를 판단함으로써 모형의 검증을 실시하였다.

RAS Mapper에서는 2차원 홍수범람 분석을 위해 흐름 지역(Flow Area) 생성과 격자망을 설정하는 단계가 있다. 먼저, 범람 예상 구역의 설정은 Perimeter (흐름 분석 범위)를 적용하여 DEM의 고도를 고려해 범위를 설정하였다. 흐름 분석 범위를 설정할 때, 상류 유입부, 댐 방류와 같이 급격한 유입, 합류 지점의 상류부, 교량 등 구조물의 상류부에서의 범위 결정 시 유입 경계조건에서 상류로 최소 200 m 이상 확장, 하류부로는 경계조건에서 하류 방향으로 최소 500 m 이상의 범위를 확장하여 설정한다. 분석 범위가 확정되면 계산을 위한 격자 크기를 결정한다. 본 연구에서는 분석 범위의 면적을 고려하여, 100 m×100 m와 200 m×200 m로 설정하여 격자 크기의 최적화 및 계산 효율을 높이고자 하였다. 모의를 위한 격자 크기를 설정한 후, 하도구간, 범람구역, 도심지역, 산림지역 등 유역 내 구역의 특성에 따라 격자 크기의 세분화가 필요하다. 본 연구에서는 하천기본계획 보고서에 따라 200년빈도의 계획홍수량을 경계조건으로 설정하여 하천의 우안과 좌안의 제방을 중심으로 제내지 범람이 발생하지 않도록 하천의 중심선 및 제방선을 따라 격자를 세분화하였다. 격자의 세분화를 위한 파단선(Break Lines)은 HEC-RAS 2D 모형의 지형학적 분석의 정확성과 수치해석적 측면에서의 안정성을 결정하는 핵심 요소이다. 수치해석의 안정성 확보 측면에서 비현실적인 역류 현상을 방지하고 제내지와 제외지의 경계를 명확히 정의하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 하천의 제방을 따라 파단선을 생성하고 파단선을 중심으로 1~2m의 격자로 세분화하였다(Fig. 6). 지형 자료의 해상도 및 하도 구간의 보간 등에 따른 2차원 HEC-RAS 홍수범람 모형의 산정 결과를 비교하기 위해, Table 2와 같이 Case1(C1), Case2 (C2), Case3(C3), Case4(C4), Case5(C5) 조건을 달리하여 분석하였다(Table 2).

Fig. 6.

Details of domain for HEC-RAS simulation through mesh refinement region along embankment and channel centerline based on 100m mesh size

4. 분석 결과

4.1 고해상도 DEM의 하도 구간 지형 정보 보간 결과

본 연구에서는 1 m와 30 m 해상도의 DEM에 따른 홍수범람 분석 결과와 고해상도 DEM을 기반으로 하도구간 내 지형정보의 유무가 홍수범람 분석에 미치는 영향을 검토하고자 하였다. 우선 DEM 해상도에 따른 비교를 위해 기본 통계 분석을 실시하였다. 서로 다른 해상도를 이용하여 기본 통계 분석 한 결과, 1 m 해상도의 DEM에서 표고의 최소값 및 최대값의 차이가 비교적 크게 분석되었고, 특히 하도 구간과 같은 표고가 낮은 구역에서 30 m DEM의 최소값은 EL.75 m인 반면, 1 m DEM의 최소값은 EL.67 m로 약 8 m 표고차를 보였다(Table 3).

하천의 횡단측량 결과를 이용하여 횡단면 간 보간을 실시한 결과는 Fig. 7과 같다. Fig. 7(a)는 인접한 두 횡단면 사이의 지형 정보를 선형적으로 보간한 결과이고 Fig. 7(b)는 각 횡단면의 좌안과 우안의 제방선을 연결하여 횡단면 사이의 하도 영역을 보간한 후 래스터 기반으로 지형 표면을 생성한 결과이다. DEM의 해상도 및 하도 구간의 보간에 의한 DEM의 표고차를 살펴보기 위해, Fig. 8과 같이 하도 지형 보간 전의 1 m 및 30 m DEM, 그리고 하도 보간한 1 m DEM을 하도의 중심선을 따라 하상의 종단면을 나타내었다. 상류에서 2 km 떨어진 지점에서 표고차를 정량적으로 살펴본 결과, 하도 보간한 DEM의 하상고는 EL.75.0 m, 기존 1 m DEM은 EL.78.2 m, 기존 30 m DEM은 EL.80 m 분석되었다. Fig. 8 내 표기된 (1)~ (3)은 해당 지점의 하도 보간 DEM을 기준으로 기존 1 m 및 30 m 간 하상고의 차이를 살펴보기 위한 것으로, (1)은 1.8 m, (2)는 5.0 m, (3)은 3.2 m의 표고차를 보였다.

Fig. 7.

Interpolation results of channel topography using RAS Mapper

Fig. 8.

Comparison of terrain profiles along the river centerline from interpolated channel reach and existing DEMs at 30 m and 1 m resolutions (Red dashed lines (1), (2), and (3) indicate bed elevation difference at specific locations)

4.2 HEC-HMS 모의 결과

본 연구에서는 HEC-HMS 모형을 통해 유역별 유출 수문곡선을 산정하였으며, 관측치와 비교하여 모형의 적합성 검증을 평가하였다. 각 강우사상별 모형의 매개변수 검보정은 소양강댐(Sub_04)의 관측자료를 기반으로 실시하였다. 초기 매개변수는 홍수량 산정 표준지침(ME, 2019)을 기준으로 경험식을 토대로 산정한 매개변수를 적용하여 각 강우사상별로 매개변수 보정을 실시한 결과, NSE가 0.8 이상의 매우 우수한 결과를 보였다(Table 4). 이 중 2016년 강우사상에 적용된 매개변수를 이용하여 다른 강우사상에 적용하여 모형의 검증을 실시한 결과, NSE는 0.7 이상으로 좋은 결과를 보였다(Table 5). 매개변수 검보정 완료 후, 소양강의 200년빈도 확률강우에 기반한 38시간 지속시간의 계획홍수 시나리오의 비교 분석 결과, 계획홍수량의 10% 오차 내로 모형 구축이 적정하게 이루어졌음을 확인하였다(Table 6).

4.3 2차원 HEC-RAS 모형의 분석 결과

2차원 HEC-RAS 모형에 200년빈도/38시간 계획홍수량의 동일 조건을 앞서 제시한 시나리오(Table 2)에 적용하여 홍수범람 분석을 실시하였다. Fig. 9는 분석 시나리오 중 C1과 C2에 해당하는 조건으로 하도 지형의 보간없이 해상도가 다른 DEMs을 이용하여 분석한 결과로, 30 m DEM 보다 1 m DEM에서 침수범위 및 침수깊이 등이 보다 상세히 모의되었다. Fig. 9(a)는 30m 해상도의 DEM을 기반으로 흐름이 발생하는 흐름 분석 범위를 100 m 격자로 모의한 결과로, 하천 중심을 따라 고도가 낮은 우안으로 범람 면적이 넓게 나타났다. 최대 침수심을 기준으로 살펴보면, 제외지뿐 아니라 제내지에서도 하도구간과 유사한 침수심을 보였다. Fig. 9(b)는 1 m 해상도의 DEM을 기반으로 흐름이 발생 범위를 동일한 100 m 격자로 설정하여 분석한 결과로, 범람의 공간적 범위는 30 m DEM의 모의 결과와 비슷한 범람 범위를 보였다. 하지만 소양강 중뷰루(지내천부터 율문천)의 우안은 30 m DEM 기반의 분석 결과와는 달리 침수면적이 현저히 감소하는 것을 확인할 수 있다. 또한 소양강 하류부 우안 역시 범람 양상은 유사하나 하도구간과 제내지로의 범람 구간이 명확히 구분되고 침수심 또한 대략 0.5~5.0 m로 다양하게 분포하는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 9.

Comparison of 2D flood inundation results for scenario Case 1 and C2: without interpolating channel topography using original DEMs

Fig. 10은 분석 시나리오 중 하도 구간의 지형을 보간한 1 m 해상도의 DEM을 기반으로 시나리오별 분석한 결과이다(C3, C4, C5). 파단선의 유무에 따른 홍수범람 결과는 Figs. 10(a) and 10(b)와 같다. 소양강 본류를 중심으로 시나리오별 범람 범위를 분석한 결과, Fig. 10(a)는 지내천의 소양강 본류로의 합류 직후 소양강 좌안으로 최대 2.5 m의 침수심을 갖는 하천 범람과 만천천 합류 직후 좌안에서 얕은 침수심을 보이는 범람 양상을 보였다. Fig. 10(b)는 소양강 본류를 중심으로 제방을 월류하는 범람은 발생하지 않는 것으로 분석되었다. Figs. 10(b) and 10(c)는 파단선을 이용하여 제방 및 하천 중심선을 따라 격자를 세분화하고 흐름 분석 범위의 전체 면적을 고려해 분석 격자의 크기(100 m & 200 m)에 따른 홍수범람 분석 결과를 나타낸 것이다. 그 결과, 소양강 본류에서의 하천 범람은 발생하지 않았으나 율문천 구간에서 범람의 양상이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 10.

Comparison of 2D flood inundation results under C3, C4, and C5 scenarios using DEM-based on channel topography: (a) & (b) Influence of bank lines based on 100m mesh resolution, (b) & (c) Effect of mesh resolution with 100 m and 200 m

2차원 홍수범람모의 결과를 침수심 구간별로 살펴보았다. 침수심 구간을 0.5 m 간격으로 설정하여 시나리오별 범람 범위를 정량적으로 산정하여 비교하였다. Table 7과 같이, 시나리오별 침수심 구간별 범람 면적의 산정은 하천 구간을 제외한 제내지로의 범람 범위만을 고려하였다. 전체 침수면적은 C1이 11.91 km²로 가장 넓게 분석되었고 다음으로 C2가 6.32 km²로 모의되었다. 하도구간의 지형을 보간한 고해상도 DEM (1 m)을 기반으로 분석한 시나리오(C3, C4, C5)에서는 전체 범람 범위가 0.34~1.07 km²로 상대적으로 범위가 좁거나 거의 없는 것으로 분석되었다. 시나리오별로 침수심 구간에 따라 범람 면적을 비교하면, C1은 침수심이 5 m 이상인 구간에서 범람 면적이 3.95 km²로 산정되었다. 이는 동일 침수심 구간에서의 다른 시나리오의 결과가 0.02~0.13 km²인 것과 비교해 볼 때, 상대적으로 큰 값임을 알 수 있다(Figs. 11(a) and 11(c)). 또한 침수심을 2m를 기준으로 얕은 구간과 깊은 구간으로 나누어 시나리오별 범람 범위를 비교하였다(Figs. 11(b) and 11(c)). 먼저 얕은 침수심 구간에서의 결과를 보면, C1과 C2에서 상대적으로 범람 면적이 넓게 나타났고(Fig. 11(b)). 깊은 침수심 구간에서는 하천의 하류부의 지형의 평활화로 인해 5 m 이상의 침수심 구간에서 C1이 가장 넓은 범람 범위를 보였다(Fig. 11(c)). C4와 C5와 같이, 하도 지형을 보간한 고해상도 DEM을 기반으로 하천의 만곡부 및 제방선을 중심으로 격자를 최소 1~2 m로 세분화하여 모의한 결과, 흐름 분석 범위의 격자 크기는 결과에 큰 영향이 없음을 확인하였다.

Fig. 11.

Depth-specific analysis results by scenarios (C1 to C5)

5. 결 론

본 연구에서는 정확도 높은 홍수범람 분석을 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 고해상도 DEM의 한계점를 보완하고 2차원 홍수범람 분석 모형의 검보정을 위한 자료(침수흔적도 등)의 부재를 극복할 수 있는 방법을 제시하고 평가하였다.

(1)  DEM 해상도의 중요성(C1 and C2): 2차원 홍수범람 분석 모델은 지표면의 기울기와 고도를 기반으로 흐름 방향을 결정하기 때문에 DEM의 해상도가 낮으면 흐름 경로 및 홍수범람 범위 등이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 특히, 고해상도 DEM은 지형의 변화(제내지 지형, 하천 제방, 배수로 등)를 더 세밀하게 반영하고 있다. C2의 범람 면적은 C1과 비교하여 약 46.94% 감소하는 것으로 분석되었다. 하지만 국토지리정보원에서 제공하는 고해상도 DEM은 하도 구간의 지형 정보가 누락되어 있어 소양강의 계획홍수량을 적용한 범람 모의에서 수심과 침수범위가 6.32 km²로 과대 산정된 것을 확인하였다(C2).

(2)  하도 지형 보간의 중요성(C2 and C3): 1 m DEM에서도 하도 구간의 지형 정보가 누락되어 하도에서의 유량이 제내지로 범람되어 면적이 6.32 km²로 과대 산정되었다. C3와 같이, 기존 DEM에 하도의 횡단면을 보간한 하천 지형 정보와 합성한 결과는 C2의 범람 범위 보다 약 83.07% 감소된 1.07 km²로 분석되었다. 이는 하천 유로를 반영한 DEM은 하폭, 하상고, 하상경사를 보다 상세히 반영하므로 실제 흐름 경로를 모델에 잘 반영하여 수심 및 침수범위를 보다 정확하게 분석하였다. 하지만 이러한 하도 구간의 지형 정보 보간법은 지형의 복잡성과 불연속성을 완전히 반영하지 못하므로 단면 변화가 급격한 구간에서는 단순 보간 기법이 범람 예측을 과소 및 과대평가할 수 있는 한계성은 있는 판단된다.

(3)  파단선을 이용한 제방선의 격자 상세화의 중요성(C3 and C4): 제방선을 따라 세분화한 격자를 적용하여 모의한 결과, C4의 범람 범위는 C3 보다 약 68.22% 감소한 0.34 km²로 분석되었다. 이는 제방선을 중심으로 격자를 세분화하면 제방 상단 및 사면의 흐름 변화와 같은 국지적 수리현상을 잘 반영하여 범람의 개시 지점 및 침수범위 예측의 정확도 등이 향상됨을 확인하였다. 하지만 격자의 세분화로 계산시간이 급격히 증가하고, 분석 범위가 넓을수록 총 연산 시간이 2배 이상 소요되는 것을 확인하였다.

(4)  격자 크기가 홍수범람 분석에 미치는 영향(C4 and C5): 100 m와 200 m의 격자 크기로 설정한 결과, 총 격자 수는 C4가 1,944개 더 많았고, 범람 범위는 C4를 기준으로 C5 보다 17.65% 감소하였다. 또한 격자 크기 작을수록 총 연산 시간은 약 6배 감소하는 것으로 분석되었다.

본 연구의 시나리오별 비교·분석으로 고해상도 DEM이 물의 흐름과 물이 고이는 위치 등을 보다 정밀하게 예측할 수 있음을 알 수 있다. 또한 하도 지형의 보간은 1차로 하도에서 담을 수 있는 유량을 결정함으로 2차원 홍수범람에서는 가장 중요한 요소로, 하천계획 수립 시의 횡단측량 조사 결과를 활용하면 하도의 지형 보간뿐 아니라 2차원 모형의 활용 가능성을 판단할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 격자를 단순히 세밀하게 설정하는 것이 더 정확한 결과를 도출하는 것이 아니라 계산의 효율을 고려하여 주요 수리구조물 등은 별도의 격자 세분화를 통해 광범위한 분석 구간에서도 효율적이고 정밀한 분석이 가능함을 알 수 있다. 하지만 본 연구에서도 하도 구간의 지형 보간은 지형의 복잡성과 불연속성을 완전히 반영하지 못하므로 범람 예측을 과소 및 과대 평가할 수 있는 한계성은 분명 존재한다.

본 연구에서 이용한 HEC-RAS 2D 모형은 비교적 유연하고 접근성 및 활용성이 뛰어난 모형이지만, 복잡한 지형(교량, 제방, 도시 구조물 및 건물 등)을 포함하고 관측자료가 있는 존재하는 유역에 적용하는 추가 연구를 통해 보완적 해석이 필요할 것으로 판단된다. 극한 기후로 인한 홍수 발생 빈도가 증가함에 따라, 도심하천에 대한 선제적 대응 방안 마련하기 위해 본 연구의 홍수범람 모의 및 분석 절차를 활용하여 보다 정밀하고 세밀한 결과를 도출할 수 있으며, 효과적인 사전 대비가 가능할 것으로 기대한다.