Analysis of Debris Flow Affected Area Using Hyper KANAKO Model

Bae Dong Kang; Kye Won Jun; Young Hwan Kim

doi:10.21729/ksds.2021.14.1.51

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Original Article

Journal of Korean Society of Disaster and Security. 31 March 2021. 51-59
https://doi.org/10.21729/ksds.2021.14.1.51

Analysis of Debris Flow Affected Area Using Hyper KANAKO Model

Hyper KANAKO 모형을 이용한 토석류 피해지 분석

Bae Dong Kang¹

Kye Won Jun²^*

Young Hwan Kim³

강 배동¹

전 계원²^*

김 영환³

¹Master Course, 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 석사과정

²강원대학교 방재전문대학원 교수

³강원대학교 방재전문대학원 박사과정

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

In Korea, where 64% of the soil is mountainous, typhoons and local rains concentrated in the summer season are frequent in mountainous disasters such as landslides and debris flow. The area of study was the area where the damage to the debris flow was caused by typhoon Mitag in October 2019, and all the houses located in the downstream area were damaged. In this study, numerical simulations were conducted on the area where the damage of earth and stone flow occurred using Hyper KANAKO model that can consider erosion and sedimentation, and the applicability of the model was examined by comparing the actual damage area and the analysis results of the model. As a result of the numerical simulation, the damage area of the debris flow in the target area was 53,875 m², the maximum flow depth was 2.4 m, and the average flow depth was 1.7 m.

Keywords

Debris flow

Hyper KANAKO

Numerical simulation

Flow depth

국토의 64%가 산지로 이루어진 우리나라에서는 하절기에 집중되어 있는 태풍과 국지성 호우로 산사태와 토석류와 같은 산지 재해 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 연구대상 지역은 2019년 10월 태풍 미탁에 의해 토석류 피해가 발생했던 지역으로 하류부에 위치한 주택이 전파되는 등 시설물에 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 침식과 퇴적 작용을 고려할 수 있는 Hyper KANAKO 모형을 이용하여 토석류 피해가 발생한 지역에 대해 수치모의를 실시하였으며, 실제 피해 면적과 모형의 분석 결과를 비교하여 모형의 적용성을 검토하였다. 수치모의 결과 대상 지역의 토석류 피해 면적은 53,875 m²로 나타났으며, 최대 유동심은 2.4 m, 평균 유동심은 1.7 m로 분석되었다.

키워드

토석류

Hyper KANAKO

수치모의

유동심

MAIN

1. 서 론
2. 모형의 기본 이론
2.1 Hyper KANAKO 모형
2.2 모형의 지배방정식
3. 현장조사 및 모형의 적용
3.1 연구대상 지역
3.2 현장조사
3.3 Hyper KANAKO 적용
4. 토석류 모형의 적용결과 및 분석
5. 결 론

1. 서 론

국토의 약 64%가 산지로 이루어진 우리나라는 6~9월 하절기에 집중되어있는 태풍과 집중호우로 인해 흙, 자갈, 암석 등과 함께 계곡을 따라 하류 지역에 피해를 발생시키는 토석류 재해가 빈번하게 발생한다. 2011년에는 7월 25일부터 28일까지 발생한 집중호우로 서울시 우면산과 강원도 춘천시에 토석류 재해가 발생하여 많은 재산과 인명 피해가 발생하였고 2019년 10월에 발생한 태풍 ‘미탁’은 강원도 삼척시 근덕면에 위치한 강우관측소 기준 시간당 최대 110 mm/hr, 누적강수량 487 mm를 기록하며 전국적으로 폭우와 강풍, 홍수, 토석류 및 산사태로 사망 13명, 실종 2명, 이재민 910세대 1,442명의 인명 피해와 공공시설 1,835건, 사유시설 3,700건 등의 재산피해를 발생시켰다. 이처럼 기후변화가 가속화됨에 따라 토석류 재해 발생도 증가하고 있어 피해의 위험성이 증가하고 있다. 산지 재해를 사전에 방지하고 피해를 저감하기 위한 연구와 위험지역에 대한 구조적·비구조적 대책이 필요하다.

토석류 현상을 분석하기 위한 연구는 모형실험이나 현장관측, 모형을 이용한 연구가 있으나 모형실험과 현장관측에는 많은 인력과 비용이 발생하기에 대부분의 연구는 토석류 수치모형을 이용한 연구가 주로 진행되고 있다. 토석류 수치모형은 FLO-2D(Kim, 2011;, Kim et al., 2013; Peng et al., 2013)와 Debris-2D(Rickenmann, 2006; Chae et al., 2010; Wu et al., 2013), RAMMS(Christen et al., 2010; Lee et al., 2015; Tak, 2015) 그리고 본 연구에서 이용한 KANAKO(Nakatani et al., 2008; Kim, 2017; Lim, 2017; Kim, 2021) 모형 등이 있다. 국내외에서 토석류 수치모의에 주로 사용되는 모형은 FLO-2D 모형으로 사용법이 간단하고 토석류의 확산범위, 유속, 퇴적 높이 등을 모의할 수 있으나 유동하는 과정에서 발생하는 침식에 의한 연행을 고려하지 못하여 하류로 유동함에 따라 증가하는 토석류의 규모를 모의할 수 없는 단점이 있다(Kim, 2012).

Nakatani et al.(2008)는 산지에서 발생하는 토석류 해석을 위해 침식 및 퇴적 현상을 고려할 수 있는 수치모형인 KANAKO 모형을 개발하였고, Jang et al.(2011)은 KANAKO-1D 모형을 이용하여 토석류 재해지역 수치모의를 실시하였다. Kim(2017)은 지상 LiDAR를 활용하여 구축한 지형자료를 KANAKO-2D 모형에 적용했으며, 사방댐 위치 변화에 따른 토사유출을 분석하였다. Lim(2017) 또한 KANAKO-2D 모형을 이용하여 토석류 수치모의와 사방분야에서의 활용방안을 검토하였다. Jang(2019)과 Kim(2021)은 KANAKO-2D 모형을 개선한 Hyper KANAKO 모형을 이용하여 토석류 유동특성을 분석하였다.

본 연구에서는 2019년 10월 태풍 ‘미탁’에 의해 토석류 피해가 발생한 삼척시 원덕읍 피해지역을 대상으로 토석류 피해특성과 피해범위를 산정하기 위해 수치모의시 토석류에 의한 침식 및 퇴적현상을 고려할 수 있는 Hyper KANAKO 모형을 적용하였다. 정확한 분석을 위해 토석류 피해 발생 후 현장조사를 통해 실측 자료를 취득하고 모형의 입력변수로 사용하였고 모형의 수치모의 결과를 바탕으로 Hyper KANAKO 모형의 국내 적용성을 파악하였다.

2. 모형의 기본 이론

2.1 Hyper KANAKO 모형

KANAKO-2D 모형을 개선한 Hyper KANAKO 모형은 기존 모형과 같이 1차원 지형과 2차원 지형의 결합모델을 사용하고 있다. 그리고 1차원 해석영역인 급경사 계곡에서는 토석류의 유동, 퇴적 과정을, 2차원 해석영역인 완경사 퇴적부에서는 침식 및 퇴적 작용에 대한 해석을 실시한다. 또한, 1차원 영역과 2차원 영역의 경계 부분에서는 각 영역의 계산 결과가 서로 영향을 준다. Fig. 1은 급경사 계곡에서 1차원의 해석과 완경사의 퇴적부에서 2차원 해석의 결합방식 그리고 1차원 해석 시의 재해 저감시설 인근에서 변수배열 방식을 나타낸 것이다. KANAKO-2D에서 개선된 내용으로 Hyper KANAKO 모형은 오픈소스인 QGIS와 연계하여 지리 좌표를 부여할 수 있으며, 프로그래밍 언어의 변경으로 2차원 영역의 격자 수의 제한이 없어 격자 간격을 세밀하게 조정할 수 있을 뿐만 아니라 넓은 범위의 토석류 해석도 가능하다. 결과 분석에 필요한 입체 지형 데이터인 Laser Profiler Data를 사용하여 3D 결과를 통한 사용자의 직관적인 해석이 가능하다.

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Fig. 1

Outline of the integrated model (1D-2D Concept, Nakatani. K., 2008)

2.2 모형의 지배방정식

Hyper KANAKO 모형에 사용된 지배방정식은 Takahashi(Takahashi et al., 2001; Takahashi, 2007) 모델의 지배방정식을 기반으로 하고 있다.

토석류의 총 체적에 대한 연속방정식은 Eq. (1)로 좌변은 시·공간에 의한 유동심의 변화이다. 그 차이는 우변의 침식과 퇴적의 속도로서 나타낸다.

(1)

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

토사의 체적 보존식은 Eq. (2)와 같다.

(2)

\frac{\partial C h}{\partial t} + \frac{\partial C h u}{\partial x} + \frac{\partial h v}{\partial y} = i C_{*}

$x$ 방향(흐름방향) 토석류의 운동 방정식은 Eq. (3)과 같다.

(3)

\frac{\partial u}{\partial t} + u \frac{\partial u}{\partial x} + v \frac{\partial u}{\partial y} = - g \frac{\partial H}{\partial x} - \frac{τ_{x}}{ρ h}

$y$ 방향(횡단방향) 토석류의 운동 방정식은 Eq. (4)와 같다.

(4)

\frac{\partial v}{\partial t} + u \frac{\partial v}{\partial x} + v \frac{\partial v}{\partial y} = - g \frac{\partial H}{\partial y} - \frac{τ_{y}}{ρ h}

하상변동식은 Eq. (5)와 같으며, 하상의 시간적 변화가 침식/퇴적의 속도로 정의된다.

(5)

\frac{\partial z}{\partial t} + i = 0

여기서 $h$ 는 유동심, $u$ 는 $x$ 축 방향 유속, $v$ 는 $y$ 축 방향 유속, $C$ 는 토사농도, $z$ 는 강바닥의 정도, $t$ 는 시간, $i$ 는 침식·퇴적 속도, $g$ 는 중력가속도, $H$ 는 유량 표고, $ρ$ 는 토석류의 밀도, $C_{*}$ 는 하상 퇴적물의 체적농도, $τ_{x}$ 와 $τ_{y}$ 는 각각 $x$ , $y$ 방향의 하상 전달력이다.

3. 현장조사 및 모형의 적용

3.1 연구대상 지역

본 연구의 대상 지역은 2019년 10월 토석류 피해가 발생했던 강원도 삼척시 원덕읍 갈남리로 유역 면적은 0.84 km², 해발고도 최저 11.6 m, 최고 316.6 m, 평균 163 m이며, 평균 경사는 약 17°이다. 피해 발생 당시 누적강우량은 487 mm, 시간최대 강우량은 110.5 mm, 일최대 강우량은 484 mm로 나타났다. Fig. 2는 연구대상지를 나타내고 있다.

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Fig. 2

Study Area

3.2 현장조사

2019년 10월 태풍 ‘미탁’으로 피해가 발생했던 지역을 대상으로 현장조사를 실시하였다(Figs. 3, 4). 해당 위치의 좌표와 고도를 정밀하게 측정할 수 있는 GPS를 사용하여 침식이 발생한 계곡의 폭과 깊이를 측정하여 구간별로 평균화하였다(Fig. 3, Table 1). 토석류 발생 지점의 계곡은 중·하류 계곡보다 침식된 깊이가 깊게 측정되었다. 평균화한 자료는 식 Eq. (6)에 대입하여 연구대상 지역에서 발생한 토사의 유출량을 산정한 결과 54,266 $m^{3}$ 으로 나타났다.

(6)

V_{d q p} = \sum_{i = 1}^{n} (L \times B \times D)_{i}

여기서, $V_{d q p}$ 는 토사 유출량( $m^{3}$ ), $L$ 은 계곡의 길이( $m$ ), $B$ 는 침식 깊이( $m$ ), $D$ 는 침식 폭( $m$ )이다.

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Fig. 3

Overview of On-site research

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Fig. 4

DEM to Laser Profiler Data

Table 1.

Result of On-site research

No.	Average erosion width (m)	Average erosion depth (m)	Distance (m)
1	13.9	0.6	80
2	9.2	1.9	1014
3	12.9	2.2	339
4	7.5	1.7	230
5	10.1	0.6	298
6	14.0	3.4	452

3.3 Hyper KANAKO 적용

3.3.1 지형자료 구축

삼척시 원덕읍 일대에 발생한 토석류 피해지역을 해석하기 위해 2019년 10월 이전에 제작된 축척 1:5,000의 수치지도를 이용하여 ArcGIS 프로그램으로 5 $m$ 격자의 DEM을 구축하였다. DEM은 Hyper KANAKO 모형 구동에 필요한 지형자료 Laser Profiler(LP) 데이터로 변환하기 위해 TIF 형태의 데이터로 추출하여 모형에 포함된 바이너리 변환 과정을 거쳐 LP 데이터로 변환되었다.

3.3.2 첨두유량 산정

3.2절에서 현장조사 결과를 바탕으로 토사 유출량을 산정하였으며, 이는 첨두유량을 설정하기 위해 사용되었다. 첨두유량은 일본 국토기술정책 종합연구소(NILIM, 2016)에서 제시한 식으로 산정되었다. 토사농도( $C_{d}$ )와 토석류 총 유량( $Q_{p}$ ), 첨두유량( $Q_{s p}$ )의 관계는 Eqs. (7), (8), (9)와 같이 나타낸다.

(7)

C_{d} = \frac{ρ t a n θ}{(σ - ρ) (t a n ϕ - t a n ϕ)}

여기서 $C_{d}$ 는 토사농도(0.3≤ $C_{d}$ ≤0.9 $C_{*}$ ), $ρ$ 은 물의 밀도(1,000-1,200 $k g / m^{3}$ ), $σ$ 는 자갈의 밀도(2,500-2,650 $k g / m^{3}$ ), $ϕ$ 는 흙의 내부마찰각(30-40°)이며, $θ$ 는 계상구배이다.

Eq. (7)에서 물의 밀도(1,000 $k g / m^{3}$ )와 자갈의 밀도(2,500 $k g / m^{3}$ ), 흙의 내부마찰각(35°)는 매뉴얼에서 제시하는 값을 사용하였으며 계상구배는 유역의 평균 계상구배인 14.9°를 사용하였다.

(8)

Q_{p} = \frac{V_{d q p} ∙ C_{A S T}}{C_{d}}

(9)

Q_{s p} = 0.01 \sum_{}^{} Q

여기서, $Q_{p}$ 는 토석류의 총 유량( $m^{3} / s$ )이며, $Q_{s p}$ 는 토석류의 첨두유량, $C_{*}$ 는 토사 체적농도이다.

토사 유출량 $V_{d q p}$ 는 현장조사 자료를 사용한 Eq. (6)을 통해54,266 $m^{3}$ 로 산정되었고, 토사농도 $C_{d}$ 는 Eq. (7)에서 산정한 0.353를 사용하였다. 토석류의 체적농도 $C_{*}$ 는0.6의 값을 입력하여, Eq. (8)에 적용한 결과 토석류의 총 유량 $Q_{p}$ 는92,237 $m^{3} / s$ 로 산정되었다.

3.3.3 입력 매개변수 산정

Eq. (7)과 Eq. (9)에서 산정된 토사농도 $C_{d}$ 와 토석류의 첨두유량 $Q_{s p}$ 는 Hyper KANAKO 모형의 입력 매개변수로 사용되었으며, 일부 산정이 어려운 입력 매개변수는 매뉴얼에 제시된 값을 사용하였다(Table 2).

Table 2.

Input Parameter

Parameters	Value
Simulation continuance time (sec)	800
Mass density of bed material (kg/m³)	2,500
Mass density of fluid phase [water and mud, silt] (kg/m³)	1,000
Concentration of movable bed, C*	0.6
Manning’s roughness coefficient	0.003
Interval of 2D-x calculation points (m)	5
Interval of 2D-y calculation points (m)	5

4. 토석류 모형의 적용결과 및 분석

Hyper KANAKO 모형의 적용성을 분석하기 위해 하류의 피해 면적을 정사사진을 통해 측정하였으며, 현장조사 당시 토석류 피해지역 내 가장 큰 피해가 발생했던 Site A을 나타낸 것이다(Fig. 5). 2019년 10월 피해가 발생하기 이전의 DEM(cell size : 5 m)을 이용하여 모형의 지형을 구축하고, 현장조사를 통해 산정된 첨두유량을 입력한 모형의 결과는 Fig. 6과 같다. 모형의 결과로 피해지역의 면적은 53,875 $m^{2}$ 으로 나타났으며, 연구대상 지역의 피해 면적(46,775 $m^{2}$ ) 보다 7100 $m^{2}$ , 약 15% 과다산정 되었다(Fig. 6(a)). 이는 모형에 매개변수 입력시 현장에서 취득하지 못한 일부 입력 매개변수를 매뉴얼에서 제시한 기본 값을 사용하여 나타난 결과로 판단된다. 연구대상 지역 내 가장 큰 피해가 발생했던 지역은 Site A로 현장조사 당시 토사가 약 2.5 m 쌓여있었고, 일대에 있던 주택 8동이 전파되었다. 모형을 통하여 Site A의 유동심 확인 결과 최대 2.4 m, 평균 1.7 m로 나타났다(Fig. 6(b)).

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Fig. 5

Damaged Area

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Fig. 6

Result of Hyper KANAKO Model

5. 결 론

본 연구에서는 태풍 ‘미탁’으로 토석류 피해가 발생한 강원도 삼척시 원덕읍 지역에 Hyper KANAKO 모형을 적용하였다. 피해지역 현장조사를 통해 실제 토석류 피해 범위를 산정하고 지형 및 입력자료를 구축 후 Hyper KANAKO 모형에 적용하여 확산 범위를 산정하였다. 그 결과 Hyper KANAKO 모형의 확산 범위는 실제 피해 범위와 유사한 형태를 나타내었으나 면적 비교시 약 15% 과다산정 되었다. 이는 모형에 입력한 일부 변수를 현장에서 취득하지 못하고 매뉴얼에서 주어진 값으로 적용하여 나타난 결과로 추정된다. 그리고 연구대상 지역에서 주택 전파 등 큰 피해가 발생한 Site A를 분석한 결과 피해발생이 가능한 최대 유동심 2.4 m, 평균 유동심 1.7 m를 나타내었다. 추후 연구에서는 정밀한 지형자료 구축과 현장특성을 반영할 수 있는 입력 매개변수의 추가 산정을 통해 모형의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

Acknowledgements

This paper work was financially supported by Ministry of the Interior and Safety as Human Resource Development Project in Disaster Management.

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

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Analysis of Debris Flow Affected Area Using Hyper KANAKO Model

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1

Outline of the integrated model (1D-2D Concept, Nakatani. K., 2008)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Fig. 2

Study Area

(6)

Fig. 3

Overview of On-site research

Fig. 4

DEM to Laser Profiler Data

Table 1.

Result of On-site research

(7)

(8)

(9)

Table 2.

Input Parameter

Fig. 5

Damaged Area

Fig. 6

Result of Hyper KANAKO Model

Acknowledgements

References

Korean References Translated from the English