1. 서 론
2. 수문 모델 및 연구방법
2.1 분포형 강우-유출 모델(S-RAT)
2.2 돌발홍수모델(F2MAP)
2.3 한계강우량 산정 방법
3. 대상유역 및 적용 결과
3.1 분포형 강우-유출 모델(S-RAT)을 이용한 Rainfall-Runoff Curve 산정
3.2 돌발홍수산정 모델(F2MAP)을 이용한 한계유출량 산정
3.3 한계유출량과 Rainfall-Runoff Curve를 이용한 한계강우량 산정
3.4 실제 피해사례와 비교검증
4. 결 론
1. 서 론
우리나라는 기후변화에 따른 변화로 강수량 및 호우일수 증가 등 이상기후로 인한 다양한 형태의 자연재해가 발생하고 있고 위험기상이 증가함에 따라 사회·경제적 피해가 급증하고 있다. 태풍, 홍수 등으로 인한 자연재해는 과거 10년(1998~2007)이 비해 약 1.7배 정도 증가하였고(World Disaster Report, 2018) 피해규모는 줄어들고 있지 않다. 현재 기상예보는 강우량의 절대적 수치만을 예보하고 있고 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 어떤 피해가 직접적으로 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있는 실정이다(Lee et al., 2018). 직접적인 피해 전달을 효과적으로 하기 위해 영향한계강우량 산정이 필요하며 한계강우량에 대한 선행연구는 부족한 실정이다.
한계강우량과 관련된 선행연구로는 Cho et al.(2018)은 NDMS자료를 이용하여 도시에서 피해가 발생했던 사상과 발생하지 않은 사상을 지속시간별 한계강우량을 추정하였여 피해 침수심을 20 cm를 기준으로 산정하였다. 그리고 이를 이용하여 도시침수 모니터링 시스템을 개발하였다. Lee(2017)는 Huff 분포를 이용하여 시계열 강우자료 형태로 변환 후 SWMM모델을 사용하였고 격자단위의 침수분석을 위해 GIAM(Grid Base Inundation Analysis Model)을 연계하였다. 그리고 침수심을 모의한 후 해당 침수심에 따른 한계강우량을 역으로 추정하였다. Lee et al.(2018)은 분포형 강우-유출모델과 침수심 모의 모델을 연계하여 한계강우량을 산정하였고 실제 침수를 일으켰던 호우, 태풍 피해 이력과 비교하여 정확도를 분석하였다. 또한 산정식을 통해 수문모델 분석이 어려운 지역에 한계강우량을 산정하였다. Kim and Han(2019)는 Huff분포를 고려한 강우시나리오를 생성한 후 배수관망 고려가 가능한 1차원 도시유출해석모델 SWMM(Strom Water Management Model)과 2차원 수문해석모델인 FLO-2D를 사용하여 유출량에 따른 침수분석을 하였고 이를 침수흔적도 유전자 알고리즘을 통해 최적화하였다. 선행연구 사례를 통해 수문모델의 연계를 통해 한계강우량의 산정이 정확도가 높다고 판단되었다.
본 연구에서의 한계강우량은 침수를 유발시키는 강우량으로 정의할 수 있으며 수문모델을 통한 산정이 목적이다. 2개의 모델(S-RAT, F2MAP)을 커플링하여 한계강우량을 산정하고 실제 침수사례와 비교를 통해 정확도를 판단하고자 한다. 대상유역으로는 수자원단위지도의 표준유역 기준 한강유역 290개를 기준으로 수문분석이 어려운 해안가 지역 53개를 제외한 237개를 산정하였다. Fig. 1은 본 논문의 흐름도를 나타내었다.
2. 수문 모델 및 연구방법
2.1 분포형 강우-유출 모델(S-RAT)
S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)모델은 Kim et al.(2010)이 개발한 분포형 강우-유출모델로 GIS를 가지고 가공한 자료(DEM, Landuse, Soilmap)를 이용하여 대상유역을 일정한 크기와 격자로 구성하고 격자마다 시간 간격별 개념적 물수지를 계산함으로서 유역의 시·공간적 유출량 변화를 모의하도록 설계되었다(Lee, 2014). S-RAT은 자체적으로 매개변수를 추출하여 입력 자료가 간소화 되어 모델을 사용할 때 시간이 오래 걸리지 않는다는 장점이 있다. S-RAT 모델은 각 격자별 침투 및 직접 유출을 산정하기 위해 SCS Curve Number(이하 CN) 방법을 사용하였다. 이를 위해 토양도 및 토지이용도를 입력 받아 CN 값 격자자료를 생성하여 계산하게 된다.
여기서, 는 잠재보유수량 ; 는 격자별 CN 값을 의미한다.
여기서, 는 침투저류조의 침투능(water content) (mm) ; 는 침투 저류조의 용량을 의미한다.
여기서, 은 지표하 유출 ; (mm)는 직접유출 ; 는 무차원 상수로서 개념적 매개변수이다. Eqs. (3), (4), (5)를 이용하여 침투저류조의 질량보존 지배방정식을 산정하면 다음과 같다. Eq. (6)은 4차 Runge-Kutta 방법을 이용하여 해석 할 수 있다.
Fig. 2는 모델의 격자 물수지 계산 개념도를 나타낸 것이다. 위와 같은 계산식을 통해 강우량을 분포형 유출모델인 S-RAT에 넣어 유출량을 산정한다.
2.2 돌발홍수모델(F2MAP)
F2MAP(Flash flood monitoring and prediction)에서는 1, 3, 6시간 등 특정 단위시간 동안의 특정유역의 소하천에 홍수가 발생하기까지 요구되는 강우량인 돌발홍수기준을 계산하는 과정으로 이는 유역면적, 경사, 하도단면의 형상 및 크기 등 유역의 수문학적 특성에 따라 달라진다. 수문학적인 부분에서는 한계유출량(Threshold Runoff, TR)을 결정하는데 결정적인 역할을 하는 기준값인 첨두홍수량, 월류홍수량을 산정하는 과정이 포함된다(Yu, 2016).
한계유출량 산정모델은 한계유출량은 토양이 완전 포화된 상태에서 소하천의 제방을 월류하기 시작하여 홍수를 일으키기 시작할 때의 유효우량(effective rainfall)으로 정의되며, 이는 유역과 하천의 특성에 의해 좌우된다. 따라서, 한계유출량은 첨두유량 qpR에 유역면적 A와 유효우량 R을 곱한 값이 유역 출구에서의 제방월류 유량(Qp)와 동일하다는 근거 하에 산정할 수 있다. 즉, 단위도의 기본개념이 특정 단위시간 동안 균일한 강도로 유역전반에 걸쳐 균등하게 내리는 단위 유효우량으로 인해 발생하는 직접유출 수문곡선이므로 유효우량 R은 Eq. (7)에서 한계유출량에 해당하며, Eq. (8)과 같이 표현할 수 있다.
여기서 제방월류 유량 를 결정하는 방법에는 하도단면의 특성으로 고려하여 Manning 공식으로부터 산정하는 방법과 2년 빈도의 홍수량을 제방월류 유량으로 산정하는 방법이 있다. 또한 단위도의 첨두유량 qpR은 실측강우 및 유량자료가 존재하는 경우 단위도를 유도하여 결정할 수 있으나 대부분의 소하천 유역은 미계측 지역이므로 Snyder 방법과 같은 합성단위도를 이용하는 방법과 유역의 지형특성이나 Horton의 하천계수 등을 사용하는 지형학적 순간단위도(GIUH)를 이용하는 방법이 있다.
2.3 한계강우량 산정 방법
강우자료, 지형자료를 통해 수문모델에 모델링 하여 한계유출량과 Rainfall-Runoff Curve를 산정하게 된다. 여기서 F2MAP을 이용한 한계유출량 값은 2007년 국토교통부에서 한강권역에서 한계강우량을 산정하기 위하여 사용한 방법이며 Fig. 3과 같이 한계유출량을 Rainfall-Runoff Curve 대입하여 한계유출량을 발생시키는 한계강우량을 산정하게 된다.
3. 대상유역 및 적용 결과
본 연구의 대상유역은 수자원단위지도의 표준유역을 대상으로 한강권역을 선정하였다. 290개 유역 중 수문모델분석이 어려운 해안가의 53개 유역을 제외한 237개를 대상유역으로 산정하였다. Fig. 4는 대상유역 현황을 나타내었다.
3.1 분포형 강우-유출 모델(S-RAT)을 이용한 Rainfall-Runoff Curve 산정
S-RAT에는 강우자료가 기상 자료로 들어간다. 대권역 유역 기준으로 가까운 관측소의 확률강우량을 선정하였고 지속시간 180분으로 재현기간 100년에 해당하는 강우량을 10% 간격으로 구분하여 입력자료로 사용하였다. 총강우량을 시계열로 분포시키기 위해 Huff 강우분포방법(Huff, 1967)을 이용하였으며 Huff의 4분위 분포 중 우리나라와 강우형태가 가장 비슷한 2분위와 극한상황을 고려할 수 있는 4분위의 중간인 3분위의 강우분포를 선정하였다. 지속시간 3시간에 대한 3분위 강우시나리오는 Fig. 5와 같고 서울관측소를 예시로 표시하였다.
S-RAT모델의 지형 분석을 통하여 Fig. 6과 같이 DEM, Landuse, Soil, Flow direction, CN number, Roughness 등의 분석이 가능하다. 지형 분석을 통한 유출량 결과는 Fig. 7과 같이 Rainfall-Runoff Curve로 나타내었다. Curve는 다차항 사용하였다.
3.2 돌발홍수산정 모델(F2MAP)을 이용한 한계유출량 산정
한계유출량을 구하기 위하여 DEM과 Landuse를 이용하였다. 표준유역과 비슷한 유역크기로 분석을 진행하기 위해 분석 과정에서 CSA와 MSCL를 설정하여야 하는데 CSA는 Critical Source Area로 유역을 설정할 때 최소면적을 의미하고 MSCL은 Minimum Sourece Channel Length로 최소 하천 길이를 의미한다. 본 연구의 분석에서는 CSA 4,000 Ha와 MSCL 1,000 m값을 설정하여 진행하였다. 소유역 분할 결과 Fig. 8과 같이 365개의 유역으로 분할되었으며 표준유역과 비슷한 크기로 적절하게 분할되었다.
위의 분할결과를 이용하여 소유역별 한계유출량을 산정하였으며 Table 1은 전체 유역별 한계유출량 산정결과 중 6개에 대해서 나타내었다.
Table 1.
Threshold runoff estimation results
| Watershed code | Threshold Runoff (CMS) |
| 101806 | 102 |
| 100809 | 191 |
| 101305 | 126 |
| 100402 | 106 |
| 100413 | 104 |
| 100704 | 138 |
3.3 한계유출량과 Rainfall-Runoff Curve를 이용한 한계강우량 산정
2개의 수문모델에서 한계유출량과 Rainfall-Runoff Curve를 산정한 후 Curve에 한계유출량을 대입하여 한계강우량을 산정하였다. Table 2는 위의 무작위 유역에 대한 한계강우량 산정결과이고 전체 산정 값을 Fig. 9와 같이 나타냈다.
Table 2.
Threshold rainfall estimation results
| Watershed code | Threshold Rainfall (mm) |
| 101806 | 68 |
| 100809 | 76 |
| 101305 | 34 |
| 100402 | 56 |
| 100413 | 84 |
| 100704 | 52 |
3.4 실제 피해사례와 비교검증
한계강우량 산정 결과를 Fig. 10과 같이 3시간 누적강우를 기준으로 하여 65 mm가 왔을 때 산지를 제외한 빨간색 등급과 주황색 등급 중 인명 및 도로 등 피해에 있는 지역을 찾아 나타내었다. 2011년, 2018년에 서울에서 침수피해가 있었고 2013년, 2020년에 강원도 홍천과 경기도 가평, 이천에 피해사례가 있었다. 피해 사례 검증을 통해 정확도를 확보하였다고 판단하였다.
4. 결 론
국내에서 기후변화로 인한 침수피해는 계속해서 증가하는데 이를 대비하기 위한 침수를 유발하는 한계강우량을 산정하는 연구는 우리나라에서 아직 미흡한 실정이다. 사전에 침수를 예측하고 대응하는 기술들이 연구가 되어야 한다고 판단된다. 본 논문을 요약하자면 다음과 같다.
한계강우량을 산정하기 위해 수문 특성을 반영할 수 있는 2개의 수문 모델을 통해 커플링하였고 한계유출량과 Rainfall-Runoff를 도출하였다. 이를 연계하여 한계강우량을 산정하였으며 산정된 한계강우량을 실제 침수 피해 사례와 비교 검증해보았다. 비교 결과 산지를 제외한 빨간색과 주황색 등급의 산정지역에 인명, 도로, 시설 등 피해액이 발생한 부분을 확인할 수 있었다.
본 연구에는 한계점이 있는데, 수문 모델 산정과정에 있어 이상치가 발생하였고 이는 더 정교한 수문모델 및 정확한 자료를 기반으로 분석을 고려해볼 필요가 있다. 또한 Rainfall-Runoff Curve를 산정하는 과정에 단순한 지수 및 다차항을 사용하였지만 정밀하게 산정하고 유역의 배수능 그리고 선행강우를 고려하여 한계강우량을 산정한다면 더 좋은 정확도를 확보할 수 있을 것이라 판단된다.
이 후 본 연구의 한계강우량 자료를 통해 지역별 관계식을 만든다면 수문분석이 어려운 해안가 유역의 분석도 가능할 것이고 산정한 결과를 고도화하여 정확도를 더 높인다면 향후 영향예보의 호우피해에 대한 정보를 사전에 제공하여 상습적으로 피해가 나는 지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이라 판단된다.
