Research Article

Journal of Korea Water Resources Association. June 2021. 381-393
https://doi.org/10.3741/JKWRA.2021.54.6.381

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 대상 유역

  •   2.1 대상 유역 개요

  •   2.2 대상 유역 기초자료 현황

  •   2.3 현장 조사

  •   2.4 측량

  • 3. 경보 기준 설정

  •   3.1 홍수량 산정

  •   3.2 홍수위 산정

  •   3.3 범람분석

  •   3.4 기준수위 결정

  • 4. 홍수예경보시스템의 구축 및 적용성 검토

  •   4.1 자동우량경보시설 설치

  •   4.2 홍수예경보시스템 개발

  •   4.3 경보발령 상황 검토

  •   4.4 nomograph를 이용한 홍수예측

  • 5. 결 론

1. 서 론

세계적으로 다양한 재해·재난 건수 중에서 홍수가 차지하는 비중이 43.3%에 이르며, 피해자 숫자로는 45%(20억 명), 경제손실의 23%(6,560억 달러)를 차지하고 있다. 2015년의 경우 홍수로 인한 피해자가 World Bank의 분류기준으로 고소득국가(high income country)에서 1천만 명 이하인데 반해 저소득국가(low income country)에서는 3억5천만 명을 넘어서 저소득국가일수록 홍수로 인한 피해자 수가 큰 것으로 조사되었다(CRED and UNISDR, 2018).

특히 동남아시아 지역은 홍수재해에 더 취약한 상황으로 1) 기후변화로 인한 집중호우 증가, 2) 급속한 도시화, 3) 방재 인프라 미흡, 4) 도시복원력 부족, 5) 홍수에 취약한 지리적 특성 등이 그 주요 원인이고, 재난 안전 분야의 기술 및 인프라 부족이 공통적인 현황으로 매년 반복적으로 인적, 경제적 손실이 발생하고 있다.

홍수재해를 방지하기 위한 전통적인 방법으로 댐을 건설하거나 하천을 개수하는 구조적인 대책들이 시행되어 왔으나, 경제성 및 사회 환경적 영향으로 완벽히 홍수재해를 방지할 수는 없는 것이 현실이며, 이에 따라 홍수가 발생하더라도 사전에 대비하여 인적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 비구조적 대책중 하나가 홍수예경보시스템 구축이다.

우리나라의 개발도상국 재해 저감을 위한 ODA 원조사업으로 대규모 예산이 소요되는 구조적 대책사업은 주로 한국수출입은행의 대외경제협력기금(Economic Development Cooperation Fund, EDCF)을 이용해 이루어지고 있으며, 홍수예경보시스템 구축과 같은 비구조적 대책사업은 한국국제협력단(Korea International Cooperation Agency, KOICA)과 국립재난안전연구원(National Disaster Management Research Institute, NDMI)의 주도로 진행되고 있다.

KOICA의 대표적인 홍수예경보시스템 구축 사업은 ‘필리핀 메트로마닐라 홍수 조기 경보 및 모니터링체계 구축 사업’과 ‘인도네시아 찌따룸강 유역 홍수예경보 개발사업’을 들 수 있으며, 태풍위원회 방재분과 의장국으로써 국립재난안전연구원은 ‘재난 안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업’의 하나로 재해경감을 위한 홍수예경보시스템 구축 사업을 2012년부터 추진 해 오고 있는 가운데, 2015년 필리핀 민다나오 지역에서의 사업 완료 후 2016년부터 베트남, 라오스를 대상으로 홍수예경보시스템 구축 사업을 진행 중에 있다(NDMI, 2019).

홍수예경보시스템이란 실시간으로 자동 계측한 수위, 우량 데이터의 관리, 분석을 통하여 하천에 발생할 홍수를 예측하고, 긴급한 재해 상황 예측 시 또는 발생 시 신속히 통보하여 국민의 생명과 재산피해를 최소화하기 위해 구축하는 시스템이라 정의할 수 있다. 그러나 홍수예경보시스템의 구축 절차와 방법론은 대상 지역의 여건과 가용한 예산 규모 및 사업 기간에 따라 달라질 수 밖에 없다.

본 연구에서는 국립재난안전연구원 ODA 사업으로 2019년 구축한 베트남·라오스 홍수예경보시스템 중 라오스의 사례를 중심으로 구축과정과 방법론을 소개하고, 2019년 시스템 설치 및 사업 종료 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료를 이용하여 홍수 발생 시 적절히 경보가 발령되었는지를 확인하는 한편, 강우량-유출량-수위 관계로부터 유도된 nomograph를 이용한 홍수 예측 가능성을 검토하였다.

강우, 유출, 수위 등 홍수 예측모형을 구축하는데 필요한 자료가 전혀 없는 상황에서 유일하게 가용한 일강우량 자료로부터 홍수량을 산정하는 과정에서 생성된 다양한 빈도의 강우량-유출량 관계와 하천측량 성과와 수리 분석을 통해 획득한 수위-유량 관계를 nomograph로 작성하여 안정적인 홍수 예측 체계가 구축되기 전까지 홍수 예측에 활용할 수 있도록 하였다.

nomograph를 이용한 홍수 예측은 유역의 강우-유출 반응시간이 짧아 신속한 예측을 필요로 하는 중소하천 유역에 적합한 방법으로 제시되고 있으며(MOCT, 2005), Bae et al. (2012)는 청계천의 실시간 홍수예보를 위한 nomograph를 개발한 바 있으며, Jeon (2013)은 부산 온천천에 대해 nomograph를 이용한 홍수예경보시스템의 적용성 연구를 수행한 바 있다.

2. 대상 유역

2.1 대상 유역 개요

수원기관인 라오스 기상수문국(Department of Meteorology and Hydrology, DMH)과 협의를 통해 결정된 대상 유역은 라오스 볼리캄싸이주(Bolikhamxai Province)의 남싼강(Nam Xan River) 유역이며, 홍수예경보 대상지점은 남싼강 유역 내에 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있는 보리칸(Borikhan) 지역이다.

남싼강은 라오스 중부 고산지대에서 발원하여 보리칸 지역을 거쳐 볼리캄싸이주의 주도인 빡산(Paksan)에서 메콩강(Mekong River)으로 합류되는 제1지류 하천이며, 하천 연장은 약 120 km, 유역면적은 2,230 km2 인 중규모 하천 유역으로 유역평균고도는 2,680 EL.m이다. 유역의 위치는 Fig. 1에서 보는 바와 같다.

보리칸은 남싼강의 중하류에 위치한 인구 4.6만 명의 마을로 대부분의 주민이 농업에 종사하고 있으며, 행정청이 위치한 주거지역에는 각종 상업시설과 주거지가 혼재되어 있다. 남싼강이 보리칸 지역을 관류하면서 우기에 잦은 홍수피해가 발생하나, 이에 대비한 제방, 호안 등 구조적 홍수방어시설은 전혀 없는 실정이다. 거의 매년 홍수피해가 발생하는 가운데, 특히 2011년 6월 태풍 하이마(Haima)와 2015년 6월 폭우로 라오스 전국적으로 피해가 발생한 가운데 보리칸은 가장 큰 피해 지역으로 뉴스의 중심에 선 바 있어 라오스 중앙정부에서도 큰 관심을 두고 있는 지역이다(LAOS, 2011; Thomisith, 2015).

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Fig. 1.

Location of Nam Xan River basin (source: Nations Online, 1998)

2.2 대상 유역 기초자료 현황

홍수예경보시스템 구축에 필요한 기초자료는 크게 두 가지로 구분된다. 그중 하나는 대상 지역의 홍수경보 기준 설정에 필요한 기상·수문자료이며, 또 다른 하나는 홍수추적 및 범람피해의 공간적 범위를 파악할 수 있는 하천 및 지형 등 유역 특성 자료이다.

그러나 대부분의 개발도상국 들에 있어서 기상·수문관측 밀도가 낮고 지속성 및 일관성이 떨어지는 경우가 많으나, 남싼강 유역 내에는 빡산과 보리칸의 무앙까오(Muang Kao)지점에 우량 및 수위관측소가 있으며, DMH에서 관리하고 있어 자료의 확보가 가능하였다.

DMH를 통해 수집된 대상 유역의 기초자료 목록은 Table 1에 나타낸 바와 같다.

Table 1.

Collected basic data of the target area

Category Data
hydrologic information observed data daily rainfall (1988 ~ 2017)
daily water level (2008 ~ 2017)
daily flow discharge (2013 ~ 2017)
analyzed data H-Q curve of Muang Kao Station
I-D-F curve of Paksan Station
river basin characteristics river channel network digital map
watershed boundary digital map
soil digital map
landuse digital map
others administration boundary digital map
population & industry census data

2.3 현장 조사

홍수예경보시스템의 중요 요소인 수위관측소, 강우관측소, 경보국 등의 설치 위치를 결정하기 위해 DMH 및 현지 담당 공무원과 공동으로 현장 조사를 실시하였다.

강우 및 수위관측소의 설치목적은 남싼강 하류에 위치한 보리칸 지역에서의 홍수예경보를 위해 유역 상류에서 발생한 강우·유출 상황을 실시간으로 파악하기 위한 것이다. 이에 보리칸 지역을 기준으로 남싼강 유역 내 지형 특성에 따른 자료의 대표성과 통신의 안정성, 설치 및 유지 관리의 용이성을 고려하여 관측소 설치 위치를 선정하였다. 경보국 위치는 홍수피해 이력과 예상 범람지역의 위치를 고려하고 관계기관 의견 청취를 통해 선정하였다.

Fig. 2에서 보는 바와 같이 상류로부터 하류 방향으로 강우관측소는 RF1, RF2, RF3로, 수위관측소는 WL1, WL2, WL3로 명명하였으며, 경보국의 명칭은 각각 WP1, WP2, WP3이다. 최종적으로 선정된 수위관측소, 강우관측소, 경보국의 상세 위치와 특성은 Table 2에 나타낸 바와 같다. 홍수예경보의 대상인 보리칸 지역에 설치한 WL3 지점을 기준점으로 했을 때 유역면적은 2,065 km2로 남싼강 유역 전체 면적의 92.6%에 해당한다.

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Fig. 2.

Locations of the observatories and warning posts

Table 2.

General characteristics of the observatories and warning posts

Facility Name Location Accumulated
Area
Thiessen
Network
Topography
observatory RF1, WL1 NamXan Bridge 38.57% 59.97% steep mountain terrain in the upstream
RF2, WL2 Kenyoung Bridge 60.25% 30.15% mild slope topography in the midstream
RF2, WL3 NamXan2 Bridge 100.00% 9.88% downstream flatland
warning post WP1 Borikhan District Administration - - highland flats
WP2 Myxay Community Center
WP3 Ohnghian Borikhan High School

2.4 측량

새로 설치한 수위관측소는 수위-유량 관계식이 없어 홍수위를 결정할 수 없는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 하천 수리모형을 이용한 간접적인 방법으로 수위-유량 관계식을 유도하였다. 하천 수리모형을 적용하기 위해서는 하천의 종·횡단 자료가 필수이므로 3개의 수위관측소지점을 중심으로 종·횡단 측량을 수행하였다. 2.0 km 이상의 구간에서 100 ~ 200 m 간격으로 실시되었으며, 수심이 깊은 구간에 대해서는 수심측량을 실시하였다. 간접적인 방법에 의한 수위-유량 관계식의 유도는 뒤에서 상세히 기술하고자 한다.

또한 홍수예경보 대상 지역인 보리칸에서 범람 분석을 통해 홍수위험구역의 범위를 파악하기 위한 목적으로 약 3.0 km2의 면적에 대해 드론을 이용한 정밀지형측량을 실시하여 수치표고모델을 제작하였다.

3. 경보 기준 설정

홍수예경보시스템을 구축하는데 있어서 가장 기본이 되는 것은 경보 기준을 설정하는 것이며, 이를 위해서는 수혜국의 각종 규정 및 절차를 따를 필요가 있다.

우리나라의 경우 ‘수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 시행규칙’의 제2조 제3항 관련 ‘홍수특보 발령 기준’ 따라 ‘주의보수위’와 ‘경보수위’의 2단계 경보 기준을 설정하여 이에 따라 ‘홍수주의보’ 또는 ‘홍수경보’를 발령하고 있다. ‘주위보수위’는 홍수특보지점의 “1) 계획홍수량의 100분의 50에 해당하는 유량이 흐를 때의 수위, 2) 최근 5년의 평균 저수위로부터 계획홍수위까지 100분의 60에 해당하는 수위, 3) 1) 및 2)에 따른 기준을 적용하기 곤란한 경우에는 주변 상황 및 제방 정비상태를 고려한 수위”로 규정하고 있다. ‘경보수위’는 홍수특보지점의 “1) 계획홍수량의 100분의 70에 해당하는 유량이 흐를 때의 수위, 2) 최근 5년의 평균 저수위로부터 계획홍수위까지 100분의 80에 해당하는 수위, 3) 1) 및 2)에 따른 기준을 적용하기 곤란한 경우에는 주변 상황 및 제방 정비상태를 고려한 수위”로 규정하고 있다(ME, 2018).

대상 지역에서의 경보 기준은 라오스의 DMH와 협의하여 ‘alert level’, ‘alarm level’, ‘critical level’의 3단계로 결정하였다. 그러나 홍수특보지점인 WL3의 기준수위가 될 수 있는 계획홍수량이 산정되어 있지 않고, 제방 등 홍수방어대책이나 계획이 수립되어 있지 않아 수리·수문분석 결과와 주변 상황에 따라 결정하기로 하였다.

3.1 홍수량 산정

홍수량 산정 방법은 크게 홍수빈도 해석에 의한 방법과 강우빈도 해석을 통한 강우-유출모형을 이용한 방법으로 구분된다. Table 1에서 보는 바와 같이 대상 유역에서 수집된 일 수위 자료(2008 ~ 2017)와 일 유량 자료(2013 ~ 2017)는 자료 기간이 짧아 빈도해석에 의해 홍수량을 산정하는 것이 불가하여 Fig. 3의 flowchart에서 보는 바와 같이 강우빈도 해석과 강우-유출모형을 이용하여 빈도별 홍수량을 산정하였다.

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Fig. 3.

Work flow for flood discharge estimation

DMH로부터 입수한 빡산지점의 I-D-F curve를 분석하여 강우빈도 해석시 매개변수 추정방법은 확률가중모멘트법을, 확률분포형은 Weibull 분포를 적용하였으며, 강우강도식은 Sherman 형을 적용하고 있는 것을 확인하고, 이 방법에 의해 무앙까오 관측소의 30년 치 연도별 최대 일강우량 자료를 빈도분석하고 I-D-F 분석을 수행하여 Table 3과 같이 지속 시간별 확률강우강도를 산정하였다(ME, 2019).

지점강우량을 유역강우량으로 변환하기 위해 면적감소계수(ARF)를 적용하였으며, 강우의 시간 분포 방법으로 중앙집중형의 적용을 통해 홍수예경보시스템의 계획 안전 측을 고려할 수 있도록 하였다.

강우-유출 해석을 통한 홍수량 산정을 위해 본 연구에서는 HEC-1 모형을 이용하였으며, 선택사항으로 국내에서 가장 보편적으로 이용되어 기술자들에게 익숙한 Clark 순간단위도법과 Muskingum 하도추적법을 선택하였다. 이를 위해 대상 유역에 대해 소유역 분할을 수행하였는바, 3개의 수위관측소 지점을 포함하고 단위도 적용한계 등을 고려하여 Fig. 2에 나타낸 바와 같이 총 18개 소유역을 분할하였다.

유효강우량의 산정은 SCS 유출곡선지수법을 적용하였으며, 소유역별 지형적 특성, 토양특성 및 식생 피복 상태 등을 반영하고 선행토양함수조건 AMC-Ⅱ 경우에 대해 유출곡선지수(CN)를 채택하였다. 모형 매개변수로 소유역별 도달시간은 자연하천의 다양한 경사 분포에 적용 가능한 연속형 Kraven공식을, 저류상수는 유역형상을 잘 반영하는 Sabol공식을 적용하였다(ME, 2019). Table 4에는 소유역별 특성 자료와 모형 매개변수를 나타내었다.

주요 지점별 빈도별로 산정된 홍수량은 Table 5와 같았으며, 대상지점(WL3)에 대해 결정된 강우의 임계지속시간은 2,160분이었다.

위 산정 결과의 적정성을 검증하기 위해 과거 JICA가 수행한 연구 결과와 비교·분석하였다. JICA는 1998년 라오스 소수력 개발을 위한 기초조사의 하나로 8개 주요하천에 대해 비홍수량 산정 기법인 Creager 기법을 활용하여 첨두홍수량을 산정하고, 라오스 내 임의 지점에 대한 첨두홍수량 산정식을 Eq. (1)과 같이 제시하였다(JICA, 2005).

(1)
Q100=35.7×A0.65

여기서, Q100는 100년 빈도 홍수량(m2/s), A는 유역면적(km2)이다.

Table 3.

Probable rainfall intensity by duration of Namxan River Basin

Duration
(min)
Probable Rainfall Intensity (mm/hr)
0.5yr 1yr 5yr 10yr 20yr 50yr 100yr
180 14.0 17.5 25.5 29.1 33.6 37.0 40.4
360 10.7 13.2 19.0 21.7 24.9 27.4 29.8
720 7.5 9.3 13.4 15.3 17.6 19.3 21.0
1,080 5.9 7.4 10.7 12.2 14.0 15.4 16.8
1,440 5.0 6.2 9.0 10.3 11.9 13.1 14.3
2,160 3.8 4.8 7.0 8.0 9.3 10.3 11.2
Table 4.

General characteristics of the sub-basins

Sub-basin Area (km2) Channel Length (km) Slope (%) SCS CN Time of Concentration (hr) Storage Constant
N01-01 266.23 32.82 6.64 82.00 5.7 4.10
N01-02 231.47 31.37 4.01 82.00 5.4 4.17
N02 283.13 30.75 7.58 82.00 5.2 3.34
N01-03 15.12 5.09 8.59 82.00 0.4 0.70
N03 154.25 26.07 4.01 82.00 4.5 3.87
N01-04 15.72 7.02 8.14 82.00 0.5 0.91
N01-05 20.97 5.62 8.38 82.01 0.4 0.71
N04 230.95 34.21 4.37 82.01 5.9 5.05
N01-06 25.56 11.53 3.74 82.35 1.9 2.37
N05 160.38 34.11 1.37 81.97 5.9 6.76
N01-07 39.53 15.38 3.37 82.15 2.6 3.34
N01-08 133.33 27.86 1.60 82.08 4.8 4.97
N06 94.62 18.77 3.78 81.99 0.3 2.85
N01-09 2.93 3.52 3.18 82.90 3.3 0.86
N07 86.80 25.34 2.10 81.61 4.4 5.55
N01-10 74.24 17.38 1.77 82.18 3.0 2.86
N08 133.93 28.90 1.99 82.11 5.0 5.38
N01-11 95.46 16.44 1.36 82.08 2.9 2.31
Total 2,064.62 372.18 - - - -
Table 5.

Estimated probable flood discharge of each control point

Control Points Area (km2) Flood Discharge (m2/s)
0.5yr 1yr 5yr 10yr 20yr 50yr 100yr
WL1 795.95 987 1,347 2,192 2,578 3,061 3,418 3,772
WL2 1,443.31 1,409 1,929 3,156 3,718 4,423 4,946 5,463
WL3 2,064.62 1,539 2,115 3,481 4,110 4,901 5,488 6,071

본 연구를 통해 산정된 대상지점(WL3)의 100년 빈도 홍수량 6,071 m3/s은 Eq. (1)의 JICA식에 의한 100년 빈도 홍수량 5,097 m3/s 보다 19.1% 큰 것으로 나타났다. 그 원인은 1) JICA 분석 대상 하천 유역의 강우량과 남싼강 유역의 강우량 차이, 2) JICA 연구 당시 강우량과 현재 강우량의 차이에 의한 것으로 판단된다.

Fig. 4의 등우선도에서 보는 바와 같이 JICA 분석 대상 하천 유역의 연평균강우량 분포가 1,500 ~ 2,200 mm 인데 비해 남싼강 유역의 연평균강우량은 2,000 ~ 2,500 mm로 약 21% 정도 큰 것으로 확인되었다. 또한, Fig. 5에서 보는 바와 같이 라오스의 연평균강우량이 1980년대 이후 매년 평균 3.5 mm씩 증가하는 추세로 2010년대까지 약 7.3%가 증가하였다.

따라서 본 연구를 통해 산정된 홍수량이 JICA식 결과 대비 크게 산정된 원인은 강우의 지역적 편차와 경년별 증가 양상에 의한 것으로 생각되어 본 연구를 통해 산정된 홍수량은 수용 가능한 것으로 판단하였다.

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Fig. 4.

Locations of JICA study area and target area on the isohyetal map of Laos (DMH, 2002)

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Fig. 5.

Increasing trend of annual rainfall in Laos (World Bank Group, 2020)

3.2 홍수위 산정

홍수위 산정 대상지점인 신규 수위관측소에는 장기적인 수위, 유량 관측 자료가 없어 수위-유량 관계식을 적용할 수 없다. 따라서 앞서 기술한 바와 같은 측량성과를 바탕으로 HEC-RAS모형을 구축하고 부등류 수면곡선 산정 방법인 표준축차계산법에 의해 홍수위를 산정하였다.

조도계수는 하도 및 하상의 상태에 따라 경험적인 값을 적용하는 도표법에 의한 추정치를 적용하였으며, 대상지점 하천 구간은 전형적인 산지 하천에 골재 하상의 특성을 띄고 있어 0.035를 적용하였다.

각 대상지점별로 구축된 HEC-RAS모형에 기 산정된 빈도별 홍수량을 상류단 경제조건으로 모형을 실행하여 Table 6과 같이 빈도별 홍수위를 산정하였다.

홍수위 산정의 적정성 검토를 위해 Table 7에서 보는 바와 같이 다양한 유량 시나리오를 WL3 지점에 대해 구축된 HEC-RAS모형에 입력하여 무앙까오(Muang Kao) 관측소 지점에서의 수위를 계산하고, 기존의 수위-유량 관계식에 의한 환산치와 비교하였다.

절대 오차는 0.1 m ~ 0.5 m 이고, 최심하상고를 기준으로 하는 수심에 대한 상대 오차는 0.8 ~ 6.9%였으나 고수위로 올라갈수록 오차가 감소하는 것으로 분석되었다. WL3 지점의 0.5년 빈도 홍수량 1,539 m3/s의 경우 절대 오차 0.15 m, 상대 오차 1%에 불과하여 위 방법에 의한 홍수위 산정 결과는 수용이 가능한 것으로 판단되었다.

Table 6.

Estimated probable flood water level of each control point

Point Probable Flood Water Level (EL.m)
0.5yr 1yr 5yr 10yr 20yr 50yr 100yr
WL1 209.64 210.77 212.93 213.79 214.85 215.58 216.24
WL2 182.45 183.70 186.19 187.18 188.37 189.21 190.04
WL3 163.79 165.81 170.04 171.81 173.92 175.43 176.89
Table 7.

Comparison of estimated water levels by H-Q curve and HEC-RAS model at the Muang Kao station

Flow Discharge
(m2/s)
Water Level (EL.m) Gap Designated Water Level of the Muang Kao Station
by H-Q Curve by HEC-RAS absolute (m) relative (%)
500.0 159.7 159.2 0.5 6.9
600.0 160.3 159.8 0.5 6.4
700.0 160.8 160.3 0.5 6.0 warning level (EL.161.0 m)
800.0 161.2 160.8 0.4 4.6
900.0 161.7 161.2 0.4 5.4 danger level (EL.161.8 m)
1,000.0 162.1 161.7 0.4 4.2
1,100.0 162.5 162.1 0.4 4.0
1,200.0 162.9 162.5 0.3 3.8
1,300.0 163.2 162.9 0.3 2.8
1,400.0 163.6 163.3 0.2 2.7
1,500.0 163.9 163.7 0.2 1.8
1,678.0 164.5 164.4 0.1 0.8 flood level (EL.164.2 m)

3.3 범람분석

경보 기준수위를 선정하기 위해 홍수예경보 대상 지역인 보리칸 지역에 대해 범람 분석을 수행하였다. 앞서 산정한 빈도별 홍수량을 하천 상류단 경계조건으로 하여 Fig. 6에서 보는 바와 같이 약 4.5 km 구간에 대해서는 개략적인 홍수위험구역 파악을 위해 30 m × 30 m DEM 자료를 활용한 GIS 범람 분석을 수행하였고, 보리칸 주거지 약 2.5 km 구간에 대해서는 드론측량을 통해 구축된 고정밀 수치표고모델을 활용하여 2차원 범람 분석을 수행하였다.

GIS 범람분석은 GIS 기법을 이용한 하도 버퍼링(Buffering) 방법으로, 지형자료를 기반으로 하천의 홍수위를 제내지로 연장하여 DEM의 고도값과 비교하여 간략하게 홍수위험구역을 설정하는 방법이며, 2차원 범람분석은 2차원 계산격자망을 이용하여 부정류 해석을 실시함으로써 제내지 범람류의 확산 양상을 보다 정밀하게 파악할 수 있는 방법으로 본 연구에서는 국내 홍수위험지도 제작에 활용되어 온 FLUMEN 모형을 이용하였다(MLTMA, 2008).

GIS 범람분석 결과 Fig. 6에서 보는 바와 같이 10년 빈도 홍수를 적용하였을 때 일부 고지대를 제외하고 주거지와 농지 등 거의 전 지역에서 범람이 발생하는 것으로 분석되었으며, 2차원 범람분석 결과는 Fig. 7에 나타낸 바와 같이 1년 빈도 홍수에 대해서도 광범위한 침수가 발생하는 것으로 모의되었다.

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Fig. 6.

Extent of inundation analysis and boundary of 10yr flood risk area

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Fig. 7.

Inundation depths by return periods calculated by 2D analysis

3.4 기준수위 결정

범람분석 결과 1년 빈도 홍수에도 광범위한 지역이 침수되는 것으로 나타났고, 현장 조사시에도 거의 매년 범람이 발생하는 것으로 확인되었다.

따라서 본 연구에서는 남싼 2교 수위관측소(WL3) 지점을 홍수예경보 기준점으로 하고, 이 지점의 1년 빈도 홍수량 2,115 m3/s에 해당하는 홍수위 165.81 EL.m를 기준수위(reference water level)로 결정하였다. 경보 기준(baselines for warning)을 설정함에 있어서는 수위-유량간의 관계가 정립되어 있지 못한 상황을 감안하여 일반적인 방법과 같이 기준홍수량의 일정비율에 해당하는 유량을 환산한 수위를 지정하는 대신 Fig. 8에서 보는 바와 같이 이 지점의 기준수위와 최심하상고 152.09 EL.m의 차이, 즉 수심의 40%, 60%, 80%를 각각 ‘alert level’, ‘alarm level’, ‘critical level’로 설정하였다.

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Fig. 8.

Baselines for flood warning

4. 홍수예경보시스템의 구축 및 적용성 검토

4.1 자동우량경보시설 설치

자동우량경보시설은 강우관측소, 수위관측소, 경보국으로 구성된다. 초기 시스템의 경우 강우 및 수위 관측 자료는 실시간으로 데이터베이스에 축적되어 홍수예경보시스템의 성능 개선에 이용되고, 기본적으로 홍수경보 대상 지역의 기준점 수위관측소의 수위가 경보 기준에 도달하면 경보국에 자동으로 경보명령을 전달하여 대상지역에 대피 방송을 전파하게 된다.

자동우량경보시설의 설치 위치는 Fig. 2에 나타낸 바와 같다. 강우·수위관측소의 구성품은 관측센서, 자료수집 및 통신장치, 전원공급장치 등이며, 경보국의 구성품은 경보발령제어 및 통신장치, 경보발령 단말장치, 전원공급장치 등으로 구성되며, 세부구성품의 사양 및 기능은 Table 8에 나타낸 바와 같다.

Table 8.

Equipments of the hydrometic stations and warning posts

Device Equipment Specification
hydrometric
station
sensor tilting bucket rain gauge observation unit: 0.5 mm
sensor radar water level gauge water lever detection using radar pulse signal
data collection and
communication
data logger data conversion and storage by a specified program
wireless communication
equipment
periodically transmit the observed data
to the database
power supply solar panel 40 W
controller control charge and discharge between solar panel and battery
battery power supply (12 V, 80 A)
warning
post
alarm control and
communication
alarm control module alarm dissemination by a specified program
wireless communication
equipment
receiving alarm signal (SMS) and sending confirming
signal
alarm terminal multi-functional broadcast
control module
control both siren and voice warning broadcasting
Digital Amplifier amplify digital alarm broadcasting signal and
deliver it to the loudspeaker
loudspeaker sound and voice transmission upto 500 m even
in bad weather condition
power supply solar panel 200 W
voltage regulator control charge and discharge between solar panel and battery
battery power supply (12 V, 200 A)

4.2 홍수예경보시스템 개발

홍수예경보시스템은 실시간 수문관측부터 예경보 발령에 이르는 전 과정을 수행하는데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 물론 규칙, 인적자원 등을 포괄하는 용어이지만, 일부에서는 수문정보를 실시간으로 수집, 저장, 표출하고, 홍수예측을 수행하여 예경보를 발령하는 소프트웨어를 의미하기도 한다.

본 연구를 통해 개발된 홍수예경보시스템은 수위에 따른 단계별 경보 기준을 적용하여 경보국별 자동/수동 경보발령 역할을 수행한다. 그 외에 Table 9에서 보는 바와 같이 빈도별 홍수범람도, 하천정보 및 측량성과 등을 표출하는 기능을 제공하며, 기간별 관측자료 등 데이터 다운로드 기능도 지원하고 있다. 또한 데이터베이스와 연계하여 기초자료관리시스템, 수문자료 품질관리시스템, Web-GIS기반 모니터링 시스템 및 모바일 시스템으로 구성되어 있으며, 데이터베이스는 Table 10에 나타낸 바와 같은 정보들로 구성되어 있다.

Table 9.

Major functions and services of the flood forecasting and warning system

Function Service
hydrometic information
management
receive, store and display rainfall every 10 minutes
water level every 10 minutes
alarm control automatic or manual alarm issuance and stop for
each warning post based on the baselines for flood warning by water level
flood-related
information service
display stream information and survey results
flood risk map by return periods
data download query and download hydrometic data for a specific period
channel cross section
reports and manuals
Table 10.

Database configuration information

Large category Medium category Information
hydrometic information common actual measurement status management agency gauging sensor model
rainfall rainfall record
water Level water level record
data quality control data quality control quality control history and quality ratings
outlier outlier criteria information
flood warning warning post warning post details
alarm management alarm history
additional information user user-specific information

4.3 경보발령 상황 검토

현지 관측 자료가 매 10분마다 실시간 전송되어 데이터베이스에 저장되기 시작한 것은 2019년 10월 22일 15:20부터였으며, 본 연구에서는 Fig. 9에 나타낸 바와 같이 2020년 10월 14일 9:40까지의 자료를 이용하여 경보발령 상황을 검토하였다.

실제 경보는 기준점인 WL3에서의 수위가 ‘critical level’에 도달했을 때 자동적으로 사이렌 경보음을 전파하도록 되어 있으며, 호우 및 수위 상황에 따라서는 담당자가 육성으로도 경고와 상황을 전파할 수 있도록 되어 있다.

분석 기간 중 각 경보 기준을 초과한 사례는 ‘alert level’ 10회, ‘alarm level’ 5회, ‘critical level’ 1회였으며, 기준수위를 초과하는 사례는 발생하지 않았다. ‘critical level’을 초과한 2020년 8월 6일 오전 9시에 사이렌 경보가 울렸던 것으로 데이터베이스에 기록되었으며, 현지 담당자를 통해서도 실제 현지 상황을 확인하였다.

/media/sites/kwra/2021-054-06/N0200540603/images/kwra_54_06_03_F9.jpg
Fig. 9.

Observed 10 minutes rainfall and water level records in the database (Oct. 21, 2019 ~ Oct. 14, 2020)

4.4 nomograph를 이용한 홍수예측

홍수 예측을 위해 일반적으로는 강우-유출모형을 이용하고 있다. 그러나 강우-유출모형을 적용하기 위해서는 모형의 선정뿐 아니라 각종 매개변수의 보정 및 검정을 위해 상당기간의 관측 자료가 필요하다.

대상 유역인 라오스 남싼강 유역과 같은 미계측 유역에서 홍수를 예측할 수 있는 방안으로 기준점에 대한 강우-유출-수위 관계를 nomograph로 개발하였다. Table 11의 최대홍수발생을 모의하는 임계지속시간 36시간의 빈도별 강우량과 유출량을 상관분석 하여 Eq. (2)와 같은 강우-유출관계식을 유도하였다.

Table 11.

Probable rainfall and flow discharge at WL3 by critical duration rainfall (36 hrs.)

Return Period 0.5yr 1yr 5yr 10yr 30yr 50yr 100yr
Rainfall (mm) 137 171 252 289 336 370 405
Discharge (m2/s) 1,539 2,115 3,481 4,110 4,901 5,488 6,071
(2)
Q=-4×10-5×R3+0.0366×R2+7.2942×R-3.0816r2=0.9999

여기서, Q는 36시간 지속시간 강우에 의한 기준점에서의 유출량(m2/s), R은 강우량(mm)이다.

한편 3.2에서 설명한 방법으로 기준점에 대해 유도한 유량-수위 관계의 곡선식은 Eq. (3)과 같다.

(3)
H=6×10-11×Q3-8×10-7×Q2+0.0062×Q+156.1r2=0.9996

여기서, H는 기준점의 수위(m)이다.

Eqs. (2) and (3)을 이용하여 작성한 강우-유출-수위 관계 nomograph는 Fig. 10에 나타낸 바와 같다.

실제 경보가 발령된 홍수사상에 대하여 nomograph에 의한 예측 홍수위와 실측치를 비교분석하였다. 분석에 이용된 자료기간은 2020년 8월 1일 10:00부터 8월 7일 07:00까지 총142시간이었으며, 이 기간 중 총 유역평균강우량은 276.1 mm이고, 기준지점 홍수 유출 수문곡선은 Fig. 11과 같다.

/media/sites/kwra/2021-054-06/N0200540603/images/kwra_54_06_03_F10.jpg
Fig. 10.

Nomograph of rainfall-runoff-water level for flood forecasting

/media/sites/kwra/2021-054-06/N0200540603/images/kwra_54_06_03_F11.jpg
Fig. 11.

Observed hydrographs and comparison with predicted flood by nomograph at the control point (2020-08-01 10:00 ~ 2020-08-08 00:00)

Fig. 11에서 보는 바와 같이 예측된 첨두유출은 8월 6일 10:00에 163.05 El.m이고, 실측 첨두유출은 8월 6일 23:00에 163.46 El.m로 발생시간에 있어서는 13시간의 오차가 있었으며, 관측수문곡선과 예측수문곡선간의 상관계수 r2값도 0.0213에 불과하여 정량적인 면에서 nomograph에 의한 홍수예측의 정확성은 매우 낮은 것으로 분석되었다. nomograph에 사용된 강우-유출해석 과정에서 적용된 여러 가지 가정과 특히 강우의 시간분포와 실제 강우의 시간분포의 차이가 오차의 원인이 되었을 것으로 판단된다. 더욱이 이 기간 중 관측된 강우는 RF1에서 287.0 mm, RF2에서 342.5 mm인데 반해 RF3에서 7.0 mm로 지점 간 편차가 극심하여 정량적 홍수예측의 정확성을 떨어뜨리는 원인이었을 것으로 판단된다.

그러나 기준점의 수위가 8월 2일 17:00에 ‘alert level’인 157.58 El.m를 넘어 급격히 상승하고, 상류에서도 홍수가 진행되는 상황에서 nomograph를 적용하였을 경우 22:00에는 수위가 161.88 El.m로 예측되어 경계에 돌입하는 계기가 될 수도 있었을 것이며, 이후에도 완만한 하강과 상승을 반복하는 과정에서 예측된 첨두유출수위는 실측 첨두유출 수위와 0.413 m의 오차를 보여 홍수관리자 입장에서는 정성적으로 상당히 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

5. 결 론

라오스 남싼강 유역 중하류에 위치한 보리칸 지역에 홍수예경보시스템을 구축하고, 실제 홍수사상에 대해 경보발령 상황과 강우-유출-수위 관계의 nomograph를 이용한 홍수예측의 적용성을 검토함으로써 ODA사업을 통한 미계측 중소하천유역 홍수예경보시스템 구축 기술을 소개하고, 그 적용성을 검토하였다. 시스템 구축 과정과 방법론을 요약하면 다음과 같다.

1) 유역면적 2,065 km2인 대상유역에 각각 3개소의 우량관측소와 수위관측소, 경보국을 설치하고, GMS통신망을 이용한 실시간 자료 수집 및 데이터베이스 저장, 다양한 기능을 수행하는 응용 프로그램으로 구성된 홍수예경보시스템을 구축하였다.

2) 대상 유역에서 수집된 30년치 연도별 최대 일강우량 자료와 측량성과를 이용하여 홍수량 및 홍수위 산정을 위한 수리·수문분석과 범람분석을 수행하였다. 확률강우량 산정에 라오스 관계자들과 협의를 통해 확률분포형은 Weibull 분포를 적용하였으며, 강우강도식은 Sherman형을 적용하였으며, 강우-유출 해석에는 ‘HEC-1’모형을, 유량-수위 해석에는 ‘HEC-RAS’ 모형을, 그리고 2차원 범람해석에는 ‘FLUMEN’모형을 적용하였다.

3) 범람분석 결과와 현지의 상황을 고려하여 기준점에서의 1년 빈도 홍수위를 기준수위로 결정하고, 기준수위와 최심하상고의 차이, 즉 수심의 40%, 60%, 80%를 각각 ‘alart level’, ‘alarm level’ 및 ‘critical level’로 지정하고, 홍수위가 ‘critical level’에 도달하면 자동으로 사이렌 경보가 울리도록 시스템을 설정하였다.

4) 2019년 11월 시스템 구축이 완료된 후 2000년 10월 14일까지 운영한 결과, 경보발령에 해당하는 상황은 2020년 8월 6일 09:00 1회였으며, 이때 실제 경보가 발령되었던 상황을 데이터베이스 자료 및 현지 담당자로부터 확인하였다.

5) 홍수예측을 위한 방법론으로 강우-유출-수위간의 관계를 nomograph로 작성하고 2020년 8월 1일 10:00부터 8월 7일 07:00까지의 홍수 사상에 대해 홍수예측 적용성을 검토하였다.

홍수예경보시스템의 주요 기능중 하나인 홍수예측에 있어서 여러 가지 가정을 바탕으로 개발된 nomograph는 강우의 시간적, 공간적 분포 등 실제 상황을 반영하지 못하여 정량적인 면에서 그 정확성이 낮은 것으로 분석되었다. 그러나 홍수관리자 입장에서는 nomograph는 상황을 예측할 수 있는 유일한 수단이며, 강우예보자료 또는 상류 수위관측지점의 관측수위로부터 대상지역으로 유입되는 홍수유출량을 확인하는 등 탄력적 활용이 가능할 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 자료의 제약성으로 인해 시스템의 적용성을 충분히 검토할 수 없었으나 지속적인 관측 자료의 축적을 통해 강우-유출 해석에 적용된 가정과 매개변수를 보완하여 홍수예측의 정확도를 향상시킬 필요가 있으며, 장기적으로는 강우-유출모형 기반의 홍수예측시스템 도입 등 지속적인 개선이 필요할 것이다.

또한 Fig. 9(b)에서 보는 바와 같이 센서 오작동, 통신망 문제 등으로 인한 결측 및 오측을 방지하고, 지속적으로 시스템의 유지 관리가 이루어 질 수 있도록 매뉴얼, 교육, 규칙 제정 등을 통해 수원국의 적극적인 참여를 유도하기 위한 동기부여가 필요하다.

Acknowledgements

본 연구는 국립재난안전연구원의 ‘재난안전 신기술 해외보급(ODA) 사업’의 일환으로 재난안전연구원과 동부엔지니어링, 한국토코넷㈜, ㈜아이오티솔루션이 공동으로 수행하였습니다.

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