Movements Simulation of Debris Flow for Prediction of Mountain Disasters Risk Zone

Chae Yeon Oh; Kye Won Jun; Bae Dong Kang

doi:10.21729/ksds.2022.15.4.71

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Journal of Korean Society of Disaster and Security. 31 December 2022. 71-78
https://doi.org/10.21729/ksds.2022.15.4.71

Movements Simulation of Debris Flow for Prediction of Mountain Disasters Risk Zone

산지재해 위험구간 예측을 위한 토석류 흐름 모의

Chae Yeon Oh¹

Kye Won Jun²^*

Bae Dong Kang³

오 채연¹

전 계원²^*

강 배동³

¹Research Professor, Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University

²Professor, Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University

³Ph.D Course, Graduate School of Disaster Prevention, Kangwon National University

¹강원대학교 방재전문대학원 연구교수

²강원대학교 방재전문대학원 교수

³강원대학교 방재전문대학원 박사과정

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Recently, mountain disasters such as landslides and debris flows have flowed along mountain streams and hit residential areas and roads, increasing damage. In this study, in order to reduce damage and analyze causes of mountain disasters, field surveys and Terrestrial LiDAR terrain analysis were conducted targeting debris flow areas, and debris flow flow processes were simulated using FLO-2D and RAMM models, which are numerical models of debris flows. In addition, the debris flow deposition area was calculated and compared and analyzed with the actual occurrence section. The sedimentation area of the debris flow generation section of the LiDAR scan data was estimated to be approximately 21,336 m², and was analyzed to be 20,425 m² in the FLO-2D simulation and 19,275 m² in the case of the RAMMS model. The constructed topographical data can be used as basic data to secure the safety of disaster risk areas.

Keywords

Mountain disaster

Debris flow

Terrestrial LiDAR

FLO-2D

RAMMS

최근 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 계류를 따라 흘러와 주거지 및 도로를 덮치는 피해가 증가하고 있으며 본 연구에서는 산지 재해의 피해 저감 및 원인 분석을 위하여 토석류 발생지역을 대상으로 현장 조사 및 지상 LiDAR 지형 분석을 수행하고 토석류 수치 모형인 FLO-2D 와 RAMM 모형을 이용하여 토석류 유동 과정을 시뮬레이션하였다. 그리고 토석류 퇴적 면적을 산정하고 실제 발생 구간과 비교 분석하였다. 지상 LiDAR 스캔 자료의 토석류 발생 구간 퇴적 면적은 대략 21,336 m²로 산정되었으며 FLO-2D 모의 결과 20,425 m², RAMMS 모형의 경우 19,275 m²로 분석되었다. 두 모형 모두 실제 발생 구간과 유사한 형태를 보였다. 구축된 지형자료는 재해 발생 위험지역의 안전성 확보를 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.

키워드

산지재해

토석류

지상 LiDAR

FLO-2D

RAMMS

MAIN

1. 서 론
2. 연구 방법
2.1 연구지역
2.2 모형이론
2.3 지형 데이터
3. 수치모형 분석 결과
4. 결 론

1. 서 론

최근 이상기후 현상으로 인한 산지 재해가 계속적으로 증가하고 있으며 강원도의 경우 국토의 약 80%가 산지로 분포되어 있어 산사태나 토석류와 같은 재해의 위험이 다른 지역에 비해 높은 편이다. 토석류는 집중호우나 태풍 등에 의해 자연 비탈면이나 산지 계곡에서 주로 발생하며 빗물로 인해 무거운 진흙과 돌덩이리 등을 포함하는 토석과 물의 일체가 흘러내리는 현상이다. 산지 재해로 인한 피해를 최소화하고 효율적으로 산지를 관리하기 위해서는 산사태 발생 가능지역에 대한 내적·외적 요인들을 규명하는 것이 중요하며 토석류의 발생 위치와 발생지점의 정확한 예측과 이동 경로, 발생량, 침식량, 퇴적량 등의 정량적인 산정은 매우 어려운 부분이며 산사태 발생에 대한 사전 예방적 접근에 가장 중요한 요소이기도 하다. 산지 재해와 같이 가파른 경사면에서 주로 발생하는 재해와 관련된 다양한 방법의 연구가 수행되고 있으며 Sidel et al. (2006)은 산사태 발생 시 도로의 경우 다른 토지 용도에 비해 산사태 손실이 크며 Kim (2008)은 토석류 발생의 경우 0.01~0.65 km²의 크기를 갖는 규모의 유역에서 주로 발생하였고 집중 강우 시 약 29~55° 지형 경사를 갖는 자연 사면의 표면 파괴에 의해 주로 시작하는 것으로 나타났다고 하였다. Choi (2018)은 현장 자료를 바탕으로 토석류의 유동학적 인자를 도출하고 FLO-2D 모형에 적용하여 토석류 거동을 모의하였으며 Kim et al. (2020)은 급경사지 주변의 지역적 특징을 고려하기 위해 평면 2차원 토석류 모델을 구축하여 직접 피해지역에 도달하는 토석류의 흐름 특성을 분석하였고, 피해 저감을 위해 설치한 사방댐의 설치 장소에 따라 토석류가 하류로 전달되는 흐름 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 산지재해 위험구간 분석을 위해서 실제 토석류 발생유역을 대상으로 현장조사 및 지상 LiDAR 측량을 실시하였으며, 고해상도 지형 데이터를 구축하고 토석류 흐름을 모의하기 위한 수치해석 프로그램인 FLO-2D와 RAMMS (Rapid Mass Movement Simulation) 모형을 활용하여 실제 토석류 발생 구간을 대상으로 토석류 흐름 분석을 수행하고 실제 위험 구간인 하류부 위험성 분석 및 확산 면적을 산정하였다.

2. 연구 방법

2.1 연구지역

연구대상 지역은 강원도 인제군 북면 설악로 설악산 국립공원내 장수 5교와 국도 44호선 상류부에 위치하고 있으며 Fig. 1과 같다. 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 많은 토석류가 발생한 지역으로 비교적 접근성이 용이하고 지금까지 토석류 발생 이력이 남아 있어 지형 변화 분석이 용이한 유역을 대상지로 선정하였다. 유역면적은 약 1.23 km²이고 유역의 해발고도는 약 510~1280 m의 고도로 기복이 있으며 유역의 평균 경사도는 31°이고 가장 높은 곳은 약 67°로 대체적으로 높게 분석되었다.

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Fig. 1.

Location of the selected study area

토석류 발생 강우량은 Fig. 2와 같이 일주일 동안 누적 강우량이 625 mm를 기록하였으며 이는 이 지역 평균강수량 1,210 mm의 약 50%가 넘는 양이며 토석류 발생 당일 일 강우량이 186 mm이고 최대시간강우량은 49 mm로 관측되었다. 토석류 수치 모의를 위한 첨두유량은 식 (1)과 같이 합리식을 활용하여 산정하였다. ^C는 토양 구조별로 결정되는 유출계수로 경사가 급한 산지 지형으로 0.4를 적용하였고 I는 강우강도로 토석류 발생 당시 강우 데이터를 활용하였으며 A는 유역면적이다.

(1)

Q = 0.2278 C I A

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Fig. 2.

Hydrograph and accumulative rainfall

2.2 모형이론

2.2.1 FLO-2D 모형

FLO-2D모형(O’Brien et al., 1993)은 홍수 및 토석류 현상 모델링에 유용한 그리드 기반의 물리적 모델로써 지표면과 하도 내의 강우유출을 추적할 수 있으며 하천 흐름과 홍수해석을 위한 수리학 모형으로 강우, 토사 흐름, 침투, 제방 붕괴 등의 해석이 가능하다. 이 모델은 격자와 시간에 관계없이 유동심, 속도, 압력 등이 예상 가능하고, GIS 및 기타 응용 프로그램들과 연동하여 홍수 및 토석류 재해 지역 시뮬레이션 및 재해 위험 방지를 위한 유용한 도구이다. FLO-2D 모형은 2차원 수치해석 프로그램으로 평면에서 8개의 흐름 방향으로 정의되며 토석류 흐름해석을 위해 각 방향에서 다음과 같은 연속방정식과 운동방정식인 식 (2), 식 (3), 식 (4)과 같이 구성된다(FLO-2D, 2019).

(2)

\frac{\partial h}{\partial t} + \frac{\partial (v h)}{\partial x} + \frac{\partial (v h)}{\partial y} = i

(3)

S_{f x} = S_{a x} - \frac{\partial h}{\partial x} - \frac{V_{x}}{g} \frac{\partial V_{x}}{\partial x} - \frac{V_{y}}{g} \frac{\partial V_{x}}{\partial y} - \frac{1}{g} \frac{\partial V_{x}}{\partial t}

(4)

S_{f y} = S_{a y} - \frac{\partial h}{\partial y} - \frac{V_{y}}{g} \frac{\partial V_{y}}{\partial y} - \frac{V_{x}}{g} \frac{\partial V_{y}}{\partial x} - \frac{1}{g} \frac{\partial V_{y}}{\partial t}

여기서, h는 토석류의 유동심, $V_{x}, V_{y}$ 는 평균 수심에서의 x, y축 이동속도, $i$ 는 강우강도, $S_{f x}, S_{f y}$ 는 흐름 방향과 흐름직각 방향의 마찰 경사, $S_{a x}, S_{a y}$ 는 바닥 경사이며, 일반 유체와 달리 고밀도인 토석류 전단응력은 식 (5)와 같이 나타낼 수 있다.

(5)

τ = τ_{y} + η (\frac{\partial v}{\partial y}) + C (\frac{\partial v}{\partial y})^{2}

여기서, 는 전 $τ$ 단응력, $τ_{y}$ 는 항복응력으로 Mohr-Coulomb 전단저항(shear resistance)을 나타내며, $τ_{v}$ 는 점성전단응력, $τ_{t}$ 는 난류전단응력, $τ_{d}$ 는 분산(dispersive)전단응력, $η$ 는 점성(dynamic viscosity)계수, 그리고 $C$ 는 내부(internal)전단계수를 나타낸다. 총 전단응력을 수심 적분하여 경사형식(gradient form)으로 표현하면 식 (6)와 같다.

(6)

S_{f} = S_{y} + S_{v} + S_{t d} = \frac{τ_{y}}{γ_{m} h} + \frac{K η u}{8 γ_{m} n^{2}} + \frac{n^{2} u^{2}}{n^{4 / 3}}

여기서, $S_{f}$ 는 전체 마찰 경사, $S_{y}$ 는 항복경사, $S_{v}$ 는 점성경사, $S_{t d}$ 는 난류-분산경사, $γ_{m}$ 은 유사혼합물(sediment mixture)의 비중량, K는 저항매개변수, $n$ 은 Manning 계수값이다. 항복응력 $τ_{y}$ , 점성 $η$ , 체적농도 $C_{v}$ 에 따라 다음 식 (7), (8)과 같이 나타낼 수 있으며 $α_{i}$ 및 $β_{i}$ 는 실험에 의해 정의된 경험 계수이다.

(7)

τ_{y} = α_{2} e^{β_{2} C_{v}}

(8)

η = α_{1} e^{β_{1} C_{v}}

FLO-2D 모의를 위해 항복응력과 점성 값을 O’Brien and Julien (1988)의 실험 경험 계수와 FLO-2D Reference manual (2019)을 활용하여 대상 유역에 가장 적합한 값을 선정하고 Table 1과 같이 적용하였다.

Table 1.

Input parameters of FLO-2D simulation

Manning coefficient ( $n$ )	Viscosity vs Sediment Concentration		Yield Stress vs Sediment Concentration			Laminar Flow Resistance (K)
Forest	α	β		α	β	24
0.02	0.0383	19.6		0.000495	27.1

2.2.2 RAMMS 모형

RAMMS 모형은 눈사태, 산사태 및 토석류 흐름해석 모형으로 Hydro-topographic flow model, Dynamic-physical based flow model, Landslide / erosion model로 분류되며 이 모형은 Dynamic-physical based flow model에 속하며 스위스 눈사태 기관인 SLF인 WSL (2011)팀에서 개발되었다. 토석류(Debris flow), 낙석(rockfall), 눈사태(Avalanches)의 세 가지 모듈을 3차원 지형에서 수치 모의가 가능하도록 구성되었으며 RAMMS 모형의 구성식들은 유럽 여러 지역에서 현장 자료를 통하여 검·보정되었으며 기본방정식은 Vollemy-salm의 접근방법에 기초하고 식 (9)과 같다.

(9)

S = μ N + (1 - μ) C - (1 - μ) C e x p (- \frac{N}{C}) + \frac{p g U^{2}}{ξ}

여기서 S는 마찰력, H는 유동심, C는 유동 물질에 대한 응집력, $μ$ 는 dry-Coulomb type friction coefficient, g는 중력가속도(m/s²), p는 밀도(kg/m³), U는 유속, N은 활동면에 대한 수직응력을 의미한다. C는 응집력을 가지고 있는 흐름 물질로, N=0, U=0의 조건일 때 마찰력 S는 0이된다. 마찰 계수 S는 토석류 흐름의 거동을 담당하며 C값이 증가하면 S가 증가하게 되고 이에 전단응력이 증가하게 되며 모형에서 토석류나 눈사태의 시뮬레이션을 수행할 때 흐름이 약해지는 현상이 일어나게 된다(Lee et al., 2015). RAMMS모형은 지형 및 DEM데이터를 입력하여 높은 산에서 발생하는 토석류의 유출과정을 모의 하는데 많이 활용되고 있다.

2.3 지형 데이터

토석류 재해의 위험성을 분석하기 위하여 현장 조사를 실시하고 지상 LiDAR를 활용하여 재해 발생 구역을 따라 스캔하였으며 Fig. 3은 발생부 유하부 퇴적부 각각의 현장 사진 및 지상 LiDAR 스캔자료 이다. 토석류가 발생한 발생부(a)에서 퇴적부(c)까지의 유하 거리는 약 1.5 km 정도이며 수치지도와 LiDAR 측정자료를 비교하여 재해 발생 전후의 지형 변화를 관찰하였다. 발생부의 경우 경사가 매우 심하고 유하부에서는 계곡 양쪽으로 약 2 m 가량의 침식이 발생 되었으며 퇴적부(c)의 경우 사방시설인 링네트가 설치되어 있었고 토석이 가득차 있는 상태로 남아 있었다.

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Fig. 3.

Field survey and terrestrial LiDAR measurement

수치지도 및 지상 LiDAR 스캔 자료로 측정된 지형자료를 가공하여 Fig. 4와 같이 지형자료를 구축하였으며 재해 발생 전후의 토석류 확산 면적 수치 모의 비교데이터로 활용하였다.

Fig. 4의 (a)는 1:5000 수치지도를 이용하여 작성된 DEM 자료로 재해 발생 이전 데이터로 사용하였고 (b)는 지상 LiDAR자료와 수치지도를 중첩하여 작성한 정밀 DEM자료로 토석류 발생 이후 데이터로 사용하였다. (c)는 대상 유역의 집수지역분석으로 붉은 부분이 토석류가 발생한 구역이다. 공간자료인 수치지도와 LiDAR 지형 데이터를 비교하여 퇴적부의 토석류 확산 면적을 산정하였으며 대략적으로 21,336 m²로 분석되었으며 이후 수치모형 결과 데이터와 비교 데이터로 활용하였다.

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Fig. 4.

Seorak Mt. topography (a) Digital map DEM (b) LiDAR DEM (c) Catchment area

3. 수치모형 분석 결과

공간 지형자료를 기초데이터로 토석류 수치해석 모형인 FLO-2D와 RAMMS 모형을 활용하여 토석류가 발생해서 소하천까지의 토석류 이동 경로와 하류부 확산 면적을 산정하고 위험 구간을 비교 분석하였다. 토석류를 모의하기 위하여 사용된 확률강우량은 토석류 발생 당일의 실측강우량을 반영하여 모의하였으며 지형 데이터는 공간해상도 5×5 m 수치지도 DEM을 기본 데이터로 사용하였다.

Fig. 5의 (a)(b)는 FLO-2D 모의 결과로 유동심(Flow depth)과 유속(Velocity)을 분석한 결과이다. 토석류 이동 경로에서 발생부와 유하부에서 (a)(b)모두 높은 수치를 보이고 있으며 하류부에서 넓게 확산되는 경향을 보였다. 유역의 퇴적면적은 토석류가 더 이상 이동하지 않는 마지막 유동심을 이용하여 계산하였으며 약 20,425 m²로 산정되었다.

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Fig. 5.

FLO-2D and RAMMS simulation (a)(b) flow depth and velocity (c)(d) flow height and velocity

RAMMS 모형의 경우 입력자료로 지형자료, 토석류 시작지점 및 유출토사량, 토석류 유속 결정, 마찰계수 결정 등 네 가지 매개변수를 입력하였으며 유출 토사량은 수치지도와 현장에서 측정된 지상 LiDAR 지형자료를 활용하여 산정된 약 10,000 m³ 값을 사용하여 모의하였다. 모의 결과는 Fig. 5의 (c)(d)로 토석유동심(Flow height)와 토석유속(Velocity)을 나타내고 있으며 대체적으로 FLO-2D모의와 비슷한 경향을 보이고 있으며 토석류 흐름 방향으로 확산 면적은 19,275 m²로 산정되었으며 실제 퇴적 면적 약 21,336 m²보다 조금 낮게 분석되었다.

수치모형 분석 결과를 토대로 토석류 확산 면적을 비교하고 위험 구간을 분석하기 위하여 하류부 국도 44호선을 대상으로 재해위험지도를 작성하였다. Table 2는 토석류 재해위험지도 작성 기준을 나타내고 있으며 두 가지 매개변수 유동심(h)와 유속(v)를 이용하여 위험등급을 분류하였다. Fig. 6은 위험등급에 따른 재해위험지도를 작성한 것으로 토석류 발생부와 유하부로 이동하는 흐름 전반적으로 대부분 위험 레벨 High로 분석되었고 하류부의 경우 실제 토석류가 도로를 넘어 확산되면서 한계천으로 유입되는 양상을 보였으며 재해위험지도 역시 도로 위는 High 레벨로 분석되었다.

Table 2.

Definition of debris flow intensity

Hazard Level	Maximum depth h (m)		Product of maximum depth h times maximum velocity v (m²/s)
High	h >1.0 m	OR	vh > 1.0 m²/s
Medium	0.2 m < h < 1.0 m	AND	0.2 m < vh < 1.0 m²/s
Low	0.2 m < h < 1.0 m	AND	vh < 0.2 m²/s

(※ Soure : FLO-2D Software Manual, 2017)

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Fig. 6.

Hazard map based on National Road NO.44

4. 결 론

본 연구에서는 강원도 인제군 한계리 설악산국립공원 일부 유역에서 발생한 토석류 피해의 위험성을 정량적으로 분석하기 위하여 FLO-2D와 RAMMS 모형의 수치 모의를 수행하였다. 본 연구의 주요 결론은 다음과 같다.

(1) 현장 모니터링과 지상 LiDAR를 활용하여 실제 토석류 발생 구역을 스캔하고 고해상도 DEM 공간 정보 데이터를 구축하였다. 토석류 발생 구간의 하류부에 속하는 퇴적 및 확산 면적을 산정하였으며 약 21,336 m²로 분석되었다.

(2) FLO-2D와 RAMMS 모형을 적용하여 토석류 발생지역의 흐름을 모의하고 각각 확산 면적을 산정하였다. FLO-2D의 경우 약 20,425 m²로 실제 퇴적 면적과 비슷하게 분석되었고 RAMMS의 경우 약19,275 m²로 실제 측정구간보다 조금 낮게 분석되었다.

(3) 토석류 발생지역 도로구역을 대상으로 재해위험지도를 작성하였으며 분석 결과 도로 위는 가장 위험등급인 High 등급에 포함되었다.

본 연구 결과는 산지재해 및 토석류 재해 위험에 대한 피해 예상 지역의 안정성 확보를 위한 유출 저감 시설의 위치선정 및 위험예측 자료로 활용 가능할 것이다.

Acknowledgements

This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government (MSIT) (No. NRF-2021R1A2C1008568).

References

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Journal of Korean Society of Disaster and SecurityISSN:2466-1147(Print) 2508-285X(Online)한국방재안전학회

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Movements Simulation of Debris Flow for Prediction of Mountain Disasters Risk Zone

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Location of the selected study area

(1)

Fig. 2.

Hydrograph and accumulative rainfall

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Table 1.

Input parameters of FLO-2D simulation

(9)

Fig. 3.

Field survey and terrestrial LiDAR measurement

Fig. 4.

Seorak Mt. topography (a) Digital map DEM (b) LiDAR DEM (c) Catchment area

Fig. 5.

FLO-2D and RAMMS simulation (a)(b) flow depth and velocity (c)(d) flow height and velocity

Table 2.

Definition of debris flow intensity

Fig. 6.

Hazard map based on National Road NO.44

Acknowledgements

References

Korean References Translated from the English