Issue
05
1. 서론
2014년 8월 25일 오후 부산지역에 집중 호우가 쏟아지면서 온천천 일대 등 곳곳에서 비 피해가 속 출했다. 이날 오전 1시부터 비가 내리기 시작하여 오후 2시께부터 1시간 30여 분에 걸쳐 부산 곳곳에 국지성 집중 호우가 내렸다. 누적 강수량은 금정구 가 242㎜로 가장 많았고 북구가 200㎜로 뒤를 이었 다. 또 동래에도 200㎜ 이상의 많은 비가 내렸고,
기장지역에도 180㎜ 이상의 집중 호우가 쏟아졌다 (부산일보 Busan.com, 2014년 8월 25일).
본 고에서는 레이더 관측 자료를 이용하여 2014 년 8월 25일 부산지역 집중호우의 공간적인 분포 특 성을 분석하였다. 언론의 피해 상황 보도 및 기상자 료를 토대로 이번 부산 지역 홍수를 유발한 호우는 부산지역 내에서도 지역적 편차가 컸던 것으로 보고 있다. 따라서 본 고에서는 자동기상관측장비(AWS) 와 같은 지상 강우량 관측망에 비해 공간 관측정밀 도가 높은 레이더 자료를 이용하여 공간적인 호우분 포 특성을 분석하였고, 이를 토대로 실제 호우의 공 간분포 특성을 보다 정밀하게 추정해 보고자 하였 다. 부산지역과 같이 도심이면서 협소한 지형으로 이루어진 지역의 경우 강우의 공간분포 특성에 따라 홍수량의 차이가 클 수 있다. 따라서 실제 공간분포 를 얼마나 잘 재현하느냐는 홍수의 예측 및 피해의 원인 분석에 매우 중요한 열쇠가 될 수 있다. 이러한 측면에 본 분석의 의의를 두고자 한다.
본 분석에서 사용한 레이더 자료는 지상 우량 보 정된 국토교통부 10분 단위 합성강우량 자료(KDP- PPI; 임진강, 소백산, 비슬산)를 이용하였다. 합성 강우량 자료의 관측 범위 및 기본적인 GIS 정보는 표 1과 같다. 분석기간은 경남 동부지역에 호우가 집중되기 시작한 2014년 8월 25일 7시 30분(KST, 이하 상동)부터 호우가 종료된 15시 30분까지 선정 하였다. 해당 기간 중 부산지역에 호우가 집중된 시
국토교통부 고해상도 강우레이더를 이용한 2014년 8월 부산, 경남지역 강우 공간분포 분석
황 석 환 ●●●
한국건설기술연구원 수자원연구실 수석연구원
조 효 섭 ●●●
국토교통부 한강홍수통제소 하천정보센터 하천정보실장
이 동 률 ●●●
한국건설기술연구원 수자원연구실 선임연구위원
수문레이더 재해연구·데이터 센터 센터장 [email protected]
각은 대략 13시에서 15시 30분까지로 보고 있다. 그 리고 본 분석을 제외한 도식화된 결과(분포도 등)는 호우의 공간분포 및 이동특성을 명확히 도시하여 이
해하기 쉽도록 편의상 임의의 하한 임계치를 두어 표시하였다.
표 1. 국토교통부 합성강우장 영역(임진강,소백산,비슬산 레이더)
합성영역 설명 값
데이터 X 크기 2100
데이터 Y 크기 2500
표준위도(degree) 35.0
표준위도(degree) 37.0
기준점의 경도(degree) 124.45
기준점의 위도(degree) 33.7
기준점의 X좌표(격자거리) 0.0
기준점의 Y좌표(격자거리) 0.0
격자 간격(km) 0.25
2. 2014년 8월 25일 호우의 공간분포
그림 1은 2014년 8월 25일 7시 30분부터 15시 30 분까지의 8시간 누적강우량을 표시한 결과이다. (a) 는 기상청(KMA) AWS 관측 누가강우량을 공간내삽
한 그림이고 (b)는 국토교통부(MOLIT) 레이더관측 합성누가강우량을 표시한 그림이다. 관측의 문제인 지 송수신상의 문제인지 명확히 판명할 수는 없으나 수신된 자료가 없는 KMA AWS 14시 40분, MOLIT 레이더 9시 30분과 15시 00분 자료를 제외하고 산
(a) KMA AWS
그림 1. 2014년 8월 25일 7시 30분〜15시 30분 (8시간) 누가강우량 (편의상 누가강우량 약 100mm 이하 표시 안함)
(b) MOLIT Composite
정된 결과이다. KMA AWS 자료의 경우 일단위 누 적 강우량 형태이므로 관측 시 결측만 아니라면 총 강우량에는 차이가 없다고 판단되나, MOLIT 자료 의 경우는 10분단위 누적강우량이므로 14시~15시 의 경우 호우가 집중되는 시기였던 점을 고려하면 본 분석에서 총강우량은 실제보다 작게 산정되었다 고 볼 수 있다.
3. 온천천 유역 강우량 분포 특성
그림 2는 온천천 유역에 대한 2014년 8월 25 일 7시 30분부터 15시 30분까지의 8시간 누적강 우량을 비교한 그림이다. 검정색 굵은 실선(areal mean rainfall(BSL))은 MOLIT 레이더 합성강우 량을 이용하여 산정한 온천천 유역 유역평균 강우 량이고, 초록색 실선(areal mean rainfall(AWS)) 은 KMA AWS를 이용하여 산정한 유역평균 강우량 이다. 온천천 유역의 8시간 누적 유역평균 강우량은 KMA AWS가 약 198mm로, 국토교통부 레이더가 168mm로 산정되었다. 두 유역평균 강우량이 시각 별로 전반적으로 잘 일치하고 있다. 다만, 호우의 끝 부분에서의 차이를 보이고 있는데 관측기기 및 방법 차이에서 오는 차이도 있겠지만, 주요 요인은 앞서 언급하였듯이 호우 집중기에 누락된 강우량(MOLIT 레이더 15시 00분 강우량)이 미 반영된 결과로 판단 된다. MOLIT 레이더 15시 00분 손실을 14시 50분 자료와 동일하게 가정하여 치환하면 187mm가 된다 는 점에서 이러한 추정은 상당부분 타당성이 있다고 판단된다.
여기서 필자가 주목하고자 하는 부분은, 붉은색 (KMA AWS로 추정된 온천천 유역 250m 격자강우 량의 변동범위)과 푸른색(MOLIT 레이더로 추정된 온천천 유역 250m 격자강우량의 변동 범위)의 폭이 다. 붉은색 AWS 범위에 비해 푸른색 레이더 범위 가 크게 나타나고 있는데 이는 지역적으로 공간편차 가 KMA AWS에 비해 MOLIT 레이더 자료가 크게
나타나고 있음을 의미한다. KMA AWS와 MOLIT 레이더 자료로 추정된 온천천 유역의 누적 격자강 우량 최소는 각각 126mm와 70mm 그리고 최대는 231mm와 248mm로 나타났다. 이러한 결과로 부 터, KMA AWS로 추정된 공간강우량 보다 큰 강우 량이 발생한 지점이 실제로 다수 존재한다고 해석할 수 있다.
온천천 유역에는 2개소의 AWS 관측소가 존재 하는 것으로 사료된다. AWS 금정구(939)와 동내 (940) 지점으로, 8시간 누적강우량이 각각 240mm 와 200mm로 산정되었다. 그러나 금정구 AWS 지 점의 경우 표 2에서 보는바와 같이 출처별로 AWS 지점의 위치가 매우 상이하게 표기되고 있어 그림 2 에서는 동내 지점만을 표시하였다. 단, AWS 지점 강우량의 공간내삽시에는 금정구도 포함하여 격자 강우량을 산정하였다.
그림 3은 8월 25일 호우 집중 시간에 해당하는 13 시에서 15시 30분 사이의 온천천 유역 AWS(AWS 로 표시) 및 MOLIT 레이더(RDR로 표시) 누적강우
그림 2. 2014년 8월 25일 7시 30분〜15시 30분 (8시간) 누가강우량
(MOLIT 레이더 9시 30분과 15시 00분 자료 누락 제외)
표 2. 지점번호 939, 지점명 금정구
출처 방재기상관측연보
(기상청,2013)
방재기상관측월보 (기상청,2014.7)
AWS수치자료 (기상청,2014.8) 지점명
(지점번호)
금정구 (939)
금정구
(939) (939)
주소 부산광역시 금정구 장전동 부산광역시 금정구 두구동 -
북위/동경 35°13‘/129°05’
(35.22/129.08)
35°17‘/129°06’
(35.28/129.10) (35.2932/129.1035)
량의 공간분포를 비교한 그림이다. KMA AWS에 비 해 MOLIT 레이더 누적강우량이 보다 정밀하게 관 측분포를 나타내고 있음을 알 수 있다. KMA AWS 의 경우는 온천천 상류지역에 관측소가 부재하기 때 문에 MOLIT 레이더 자료에 비해 최상단부 지역에 서 발산하는 경향을 보이고 있다.
특히 13시 30분과 14시 30분에서는 누적강우량의 크기를 비교해 볼 때, AWS와 레이더 누적강우량 간 에 상당한 차이가 존재함을 알 수 있다.
4. 호우중심 비교
그림 4는, 그림 1에서 온천천 유역 부근을 확대한 그림이다. 우측의 세로로 긴 분홍색 유역이 온천천 유역이다. (a)가 KMA AWS로 추정된 강우량 공간 분포이고 (b)가 MOLIT 레이더로 관측된 강우량 공 간분포이다. 흰색 점선으로 표시한 지역이 MOLIT 레이더로 관측한 호우 중심부이다. KMA AWS와 MOLIT 레이더 관측치 간에 호우의 깊이와 공간분포 형상이 매우 크게 차이나는 것을 볼 수 있다.
특히 온천천 상류 지역에서 큰 차이를 보이는데 이 는 AWS 관측소의 배치와 매우 밀접한 관계가 있음 을 짐작할 수 있다. 흰 점선으로 표시된 레이더 관측 호우 중심부의 우측 중심에서 상단까지 AWS 지점이 거의 존재하지 않음을 알 수 있다. 즉, 우측의 레이더 에 비해 좌측의 AWS로 추정한 공간 강우장의 중심 부가 아래쪽으로 치우쳐 있고 그 길이 또한 짧게 나 타난 것은, 중심부 중상단 지역의 관측지점 부재로 인해 실제 발생한 강우량의 공간 분포를 적절히 관측 하지 못하였기 때문일 가능성이 매우 높다.
이러한 비교 결과를 토대로 온천천 상류지역의 강 우량은 실제 지상관측망으로 관측된 강우량보다 국 지적으로 강우량이 컸고, 분포의 공간규모 또한 넓 었을 것으로 추정된다. 따라서 그림 3의 시간에 따 른 강우량의 공간적 집중도와 그림 4의 총강우량의 공간적인 집중도를 함께 고려하면 유출해석 시 지상 관측망 만을 사용한다면 첨두부가 과소 추정될 가능 성이 높다고 판단된다.
설치 및 관리 여건의 한계로 인해 충분한 정확도 를 확보할 수 있을 정도로 조밀하고 균등하게 지상 관측망을 설치·운영하는 것은 거의 불가능하다. 이 그림 3. 호우 집중 시(13시-15시 30분) 온천천 유역 KMA AWS 및 MOLIT 레이더(RDR) 누적강우량(mm)의 공간분포 변동
(RDR 15시 자료 누락으로 15시 10분 자료 비교, ()는 누적격자강우량 최대치)
러한 관측망 분포의 한계로 인해 지상관측망 만을 이용한 공간 강우량 추정은 실제 강수장의 공간적인 왜곡을 초래할 가능성이 크다는 점을 본 분석을 통 해 알 수 있었다. 이러한 점을 보완하기 위해서는 지 상강우량과 레이더 강우량의 효과적인 공동 활용이 필요하고 각각의 장점은 배가하고 단점을 보완할 수 있는 기술의 개발과 다양한 시험이 이루어져야 이번 부산과 같은 국지적 호우에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다.
5. 결론
본 기사는 2014년 8월 25일 부산일대에서 발생한 집중호우의 특성을 레이더 관측자료를 이용하여 분 석하여 보았다. 특히 부산 온천천 유역의 돌발성 홍 수를 유발한 호우는 2시간 남짓 집중된 호우에 의해 유발되었다고 볼 수 있다. 온천천 유역과 같은 경우 도심지면서 남북방향으로 길고 고도차가 심하며 동 서방향으로 협소한 홍수에 매우 취약한 지형적 조건
을 갖고 있다고 볼 수 있다. 이러한 지역의 경우는 호우가 발생하였을 경우 첨두 도달시간이 매우 짧은 홍수를 유발하기 때문에 발생 시 대응에 매우 어려 움에 봉착하게 된다. 더욱이 도심지 위주로 설치된 관측망으로 인해 상류 고지대 호우상황의 정확한 파 악이 어려워 홍수해석 및 예측에 큰 불확실성이 존 재하게 된다.
본 분석에서는 기상청 지상 관측망에 의해 관측된 강우량과 국토교통부 레이더에 의해 관측된 강우량 의 정량적 시공간분포를 비교하여 지상 관측망의 한 계를 명확히 제시하였다. 앞서 언급하였듯이 우리나 라 도심 하도 특성이 상류에 산지가 위치하고 도달 시간이 매우 빠른 좁고 협소한 지형이 많다는 점을 고려할 때 효과적인 도시홍수 대응을 위해서는 지상 강우량과 레이더 강우량의 효과적인 융합 활용이 필 요하다.
이를 위해서는 지상강우량은 엄격한 유지관리를 통한 관측의 신뢰도(결측 및 오측 최소화로 안정성 보장)를 확보하는 것이 필요하다. 그리고 레이더 강 우량은 강수추정의 정확도 향상을 위한 이중편파 기 그림 4. 2014년 8월 25일 7시 30분〜15시 30분 (8시간) 온천천 유역 부근 AWS와 국토교통부 레이더 누가강우량 분포 비교
(흰색 실선 : 부산시 행정 경계, 핑크색 실선 : 온천천 유역 경계)
(a) KMA AWS (b) MOLIT 레이더
능의 활용과 소형 레이더망을 이용한 저고도 관측 및 연속관측에 준하는 자료 생산을 위한 빠른 관측 주기의 확보가 요구된다.
레이더 자료의 경우는 대기 중의 강수를 관측하므 로 실제 직접유출을 야기하는 지상 강우량과 정량 적 차이가 존재함은 명백하다. 그러나 낮은 고도(1 도 이하)의 관측과 이중편파 기능을 통한 강수량 추 정의 정확도 향상 및 빠른 관측주기 확보 등으로 국 토교통부 레이더의 강수량 추정치의 정확도는 매우 높아졌다고 판단된다. 금번 부산호우와 같은 도시 돌발성 호우의 관측을 위해서는 적어도 1km 이하의 관측과 2분 이내의 관측주기가 필요할 것으로 사료 된다.
그리고 도시 돌발홍수의 정확한 예측 및 선제적 대 응을 위해서는 홍수예경보 체계도 기존의‘①지상강 우량 관측, ②유출모형에 의한 홍수량 산정, ③수위 환산한 후 범람 예측’이라는 순차적 대하천 위주의 예경보 틀을 벗어나야 한다. 보다 실효적인 도시홍수 대응체계 구축을 위해서는 돌발홍수에 즉각적으로 대응하기 위한 ‘on-off’ 예경보 체계를 구축하여 선 행 예보시간이 부족한 경우 유출모형의 구동 없이 바 로 예경보 할 수 있는 체계를 마련하여야 한다.
‘on-off’ 홍수 예경보 체계를 구축하기 위해서는 자료의 관측, 처리, 전송 등에 필요한 지연시간 극
복을 위한 1시간 이내 초단기 예측이 필요하다(그림 5). 일반적으로 관측 자료는 자료의 종류에 따라 차 이는 있으나 관측치의 수집, 처리, 분석, 전송 등에 짧게는 5분에서 길게는 30분 이상까지 시간이 소요 된다. 이로 인해 사용자가 호우 시 보고 있는 상황은 현재가 아닌 과거 상황인 셈이 된다. 이는 대응시간 이 짧은 돌발성 호우의 경우 매우 민감한 사안으로 작용할 수밖에 없다. 따라서 이러한 지연시간으로 인한 시차를 극복하기 위해 1시간 이하 초단기 예측 이 필요하다. 이러한 초단기 예측은 지연시간 극복 을 목적으로 하므로 구동시간이 10분 이내로 짧고 안정적인 외삽기반 모형이 적절할 것으로 판단된다.
그림 6은 이러한 호우예경보 체계의 개선을 위한 기본 구상이다. 첫 번째 단계는 호우의 시작과 종료 가 2-3시간에 불과한 돌발홍수 대상 예경보 체계이 다. 이는 인명피해 예방을 위해 긴급통제와 대피에 목표를 두고 소형레이더 등을 활용하여 가능한 정확 하고 신속한 관측을 통해 호우에서 직접 경보가 가 능한 체계를 구축하는 것을 근간으로 한다. 물론 현 재에도 호우예경보 발령 기준은 있으나, 이는 평균 적인 호우 사상에 대한 최소 가이드라인 정도에 불 과해 지역적, 시간적으로 다양한 호우예경보 발령을 위해서는 부족한 점이 많다.
그림 5. 관측자료 지연시간 극복의 필요성
두 번째 단계는 보다 지속적이고 광범위한 호우의 경우로 광범위한 침수로 대규모 인명 및 재산상의 피해를 최소화 하는데 목표를 두고 신뢰도 높고 상 세한 지역적 예경보가 이루어 질 수 있도록 수문모 형의 구동을 통한 정확하고 상세한 예측결과의 생산 이 필요하다.
마지막으로, 본 고를 마무리하면서, 도시 집중호 우 대응 정책의 가장 중요한 맥이지만, 상당한 시간 과 노력을 필요로 하는 일이기에 알면서도 간과해 왔던-현재 가장 열악한 수준이라 느끼는-인력양성 및 투자 부분을 짚어 보고자 한다. 최근 국가의 위 상과 국민의 생활수준이 급격히 높아지면서 도시홍 수 재해 대응에 대한 국민적 기대치는 사실 선진국 을 앞서는 게 아닌가 싶다. 지난 수십 년 간 집중호 우로 인한 홍수 피해를 방지하기 위해 간헐적이나마 다양한 연구와 시설투자가 이루어져 왔던 것이 사실 이다. 이러한 노력으로 홍수재해에서 완전히 자유로 워지진 못했지만 상당부분 경감효과를 본 것은 사실 이다.
현재까지 우리나라 경제, 산업의 기적적인 발전은 단기효과가 확실한 기술개발과 인프라 확충에 의해 이루어져 왔기 때문에, 경제적 발전과는 완전히 다 른 홍수 재해 대응에 대한 시각도 시스템 구축과 시 설투자 만으로 단기간에 충분히 완벽한 수준으로 해 결할 수 있다는 위험한 착각에 빠져 있었다. 미래의 상황을 완벽히 예측하는 것은 불가능하기 때문에, 현 기술수준에서 어떠한 기술과 시설도 홍수 재해를 완벽히 해결할 수는 없는 것은 자명하다. 다만, 정책 입안자는 현재까지 발생하였던 유사한 형태의 재해 가 발생하는 경우 이로 인한 피해가 유사한 수준으 로 반복되지 않도록 해야 할 의무는 있다.
저자가 생각하는 효과적인 도시 홍수의 대응 및 관리 정책은, 시스템 구축 및 시설의 건설과 더불어 실무를 겸비한 전문인력의 양성과 확충도 대등한 수 준으로 관심과 투자가 이루어져야 한다는 것이다.
지금까지 우리는 선진국 수준을 따라가기 위해 보여 주기식 시스템 구축에 전념해 왔고 감히 선진국 수 준에 올라와 있다고 자부하고 있으나, 이를 적절히 그림 6. 호우의 특성에 따른 호우 및 홍수 예경보 체계 이원화
운용하고 해석할 수 있는 전문인력의 수준이나 규모 에서는 후진국 수준에 머물러 있는 게 아닌가 싶다.
전문인력의 양성과 확충은 시설투자에 비해 1-2년 단기 투자로는 거의 성과가 도출되지 않기 때문에 투자 우선순위에서 가장 후순위에 있었다. 이러한 정책적 조급함으로 인해 시급한 대처와 판단을 요구 하는 현장 상황이 발생한 경우 고급 시스템이 있을 지라도 시기적절한 대처가 어려웠고, 이러한 상황을 조속히 면하기 위해 다시 장기적 인력양성 보다는 단기 시설확충 위주로 투자가 이루어지는 악순환이 반복되어 왔다. 빠른 가시적인 효과의 도출을 목표 로 홍수 재해 대응정책을 추진하여 왔기 때문에, 아 직까지도 우리나라 홍수 재해관련 대응 투자의 경우 시설투자에 대해서는 상당히 관대한데 반해 인력의
양성과 확충에는 인색한 경향이 있다. 세상에 아무 리 훌륭한 시스템도 저절로 모든 상황을 다 아우를 수는 없고, 아직까지 세상만사의 흥망은 사람이 관 건이라는 점은 불변하다. 미래에는, 전문인력을 체 계적으로 양성하고 전문기술을 요하는 자리는 이렇 게 양성된 전문가를 아낌없이 배치 할 수 있는 내실 있는 우리가 될 수 있기를 소망한다.
감사의 글
본 기사는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비 지원(14AWMP-B079364-01)에 의해 작성되었습 니다.
부산일보, www.busan.com, 2014년 8월 25일 참고문헌
