1)
†To whom correspondence should be addressed.
Department of Civil Engineering, Inha University, Korea E-mail: [email protected]
연도별 변화와 개선된 방법을 고려한 홍수피해잠재능의 세부 항목 평가 방안
홍승진･주홍준
*,†･ 김경탁･김형수*
한국건설기술연구원 국토보전연구본부
*인하대학교 사회인프라공학과
Sub-Components Evaluation Method of Potential Flood Damage Considering Yearly Change and Improved Method
Seungjin Hong･Hongjun Joo
*,†･Kyoungtak Kim･Hung Soo Kim
*Department of Land, Water and Environment Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
*
Department of Civil Engineering, Inha university, Korea
(Received : 08 October 2018, Revised: 29 October 2018, Accepted: 29 October 2018)
요 약
본 연구는 유역별로 홍수 피해에 영향을 미치는 항목을 정량적이고 효과적으로 평가하는데 목표를 두었다. 수자원장기종합계 획(MOCT, 2001)에서는 홍수 취약성을 나타내는 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)을 개발하였지만 단순한 그룹화에 그치고 있으며 각 항목에 대한 세밀한 평가를 바탕으로 치수 계획에 대한 지침을 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 한강 유역에 대상으로 수자원장기종합계획에서 적용한 방법(기존 방법)과 실제 홍수위험지역 및 자료에 기반한 개선(안)에 따른 홍수피해잠재능을 이용하여 다년도(2009~2014년) 분석을 수행한 후, 현재 방식의 그룹화가 아닌 잠재성 및 위험성을 구성하는 세부 항목의 경향성(변화 추이)에 주목하여 비교·분석하였다. 그 결과, 기존 및 개선(안)에 대한 정확한 평가를 할 수 있었으며, 그에 따라 취약 순위를 도출할 수 있었지만 기존 방법은 실제 유역 경향과는 상이한 결과가 도출되었다. 따라서, 유역내의 홍수취약성 세부 항목 평가를 위해서는 과거 이력과 유역 특성을 제대로 반영한 개선(안)의 홍수피해잠재능이 보다 더 타당한 것으로 판단되며, 이를 참고한 치수 계획을 수립하여 홍수 피해를 사전에 방지하는 것이 합리적이라 생각된다.
핵심용어 : 홍수피해잠재능 개선(안), 다년도 분석, 홍수 취약 순위, 치수 계획
Abstract
The purpose of this study is to quantitatively and effectively evaluate the factors affecting flood damage by watershed. National Water Resource Plan(MOCT, 2001) has been developed Potential Flood Damage(PFD) which indicates flood vulnerability. But, it is only a simple grouping and it does not provide guidelines for flood control planning based on detailed evaluation of sub-components. In this study, we used PFD in the Han River basin according to the method applied in the National Water Resource Plan (existing method) and improvement based on actual flood hazard area and data. As an application method, after analyzing by yearly change(2009~2014), we compared and analyzed the tendency of the sub - components that constitute the potential and risk rather than the current grouping. As the result, it was possible to accurately evaluate the existing and improved methods, and it was possible to derive the vulnerability rankings, but the existing methods have different results from the actual watershed tendency. Therefore, the PFD of the improvement method that correctly reflects past history and watershed characteristics is more appropriate for the evaluation of flood vulnerability in the watershed. In addition, it is reasonable to establish a flood control plan referring to this and prevent flood damage in advance.
Key words : Improved potential flood damage, Yearly change analysis, Flood vulnerability ranking, Flood control plan
1. 서 론
최근 각종 홍수피해는 기하급수적으로 늘어나고 있고 이에 따라 여러 가지 치수 대책이 강구되고 있다. 치수 대책은 수해 로 발생할 수 있는 인명과 재산 피해를 예방하고 보호하기 위 한 명목이 최우선이기 때문에 효과적인 치수 사업에 대한 확 실한 정립이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라의 치수 사업을 비롯한 재해예방사업은 1995년부터 규모가 지속적으로 증가 하여 2017년까지 국비가 총 7조 6,015억 원이 투입이 되었다 (MOIS, 2017). 그 중에서도 치수 분야는 재해예방사업 내에 서도 방대한 규모를 차지하고 있으며, 매년 막대한 예산이 투 입되고 있다. 치수 계획 수립과정에는 다수의 이해당사자들이 비롯한 많은 기준과 목적들이 다양하게 연관되어 있기 때문에 모든 고려사항들을 그 비중과 역할에 맞게 반영한다는 것은 어려운 일이다. 따라서 해당 지역의 특성을 고려한 취약 항목 예측을 통해 적절한 치수 계획이 선행된 후 치수 대책이 수립 되어야 한다.
홍수 피해 예측 및 치수 대책 등에 관한 연구를 살펴보면, 국내에서는 Lee et al. (2004)은 다속성 효용 이론(Multi- Attribute Utility Theory, MAUT)과 계층화분석과정(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 이용하여 치수사업 결정 모형을 개발한 뒤, 금강 유역에 적용한 바 있다. Lee et al. (2006)은 기존의 다차원 홍수피해산정법(Multi-Dimensional Flood Damage Analysis, MD-FDA)을 보정하여 도림천의 지하방수 로 사업에 적용한 결과 비용-편익비를 6.75로 추정하였다. 또 한, Roh(2016)는 미국연방재난관리청의 풍수해 기준을 검토 하고 국내의 풍수해저감 종합계획 사례를 비교한 뒤 풍수해 개선방안을 제시하였으며, Hong et al. (2017)은 홍수피해잠 재능(Potential Flood Damage, PFD)와 홍수 위험도 지표에 대한 각각의 개선(안)을 제시하여 기존 방법과의 비교를 통해 치수 대책을 강구하였다.
국외의 연구로는 Fell (1994) 과 Bunce et al. (1997)은 재 해 취약지역의 사전 위험도 평가의 중요성을 인지하여 각 기관 에 적합한 위험도 평가 방법을 개발하였으며, USACE(United States Army Corps of Engineers )(1998)는 HEC-FDA(Flood Damage Analysis)를 개발하여 연평균 피해기대치를 유량-빈 도, 수위-유량, 수위-피해 함수에 있어서의 불확실성을 고려 하였다. 또한, Birkmann et al. (2008)은 홍수발생 확률과 그 때의 발생되는 피해를 위험도로 보고 취약성과 노출성 그리고 지역의 대응능력을 평가하여 최종 환경적, 사회적, 경제적 위 험으로 분석하여 취약성 감소 대책을 제시한 바 있다.
이와 같이 국내외 적으로 홍수 피해 예측에 대한 연구는 이 루어지고 있지만, 대부분이 단편적인 홍수 피해 기법 및 의사 결정으로 인해 제대로 된 치수 대책을 제시하지 못하고 있으 며, 그로 인해 치수 분야에서의 취약 항목 및 그에 따른 방어 에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한, 미래에 발생 할 수 있 는 피해를 제대로 예측하지 못하고 있는 것도 사실이다.
따라서 본 연구에서는 치수 분야 내에서의 취약성 평가 항 목에 따라 우리나라 실정에 맞는 치수 평가 방안을 수립하기
위해 수자원장기종합계획에서 제시했던 홍수 취약성 산정 기 법인 홍수피해잠재능의 방법과 Hong et al. (2017)이 제시한 기법을 이용하였다. 각 방법에 대하여 다년도 분석을 선행한 후, 기존에 제시하던 그룹이 아닌 홍수피해잠재능을 구성하는 세부 항목에 대한 경향성의 비교·분석을 통해 유역별 취약 항 목의 순위 제시를 수행하여 효율적인 홍수피해 평가 방안을 제시하였다.
2. 홍수피해잠재능 및 개선 방안
2.1 홍수피해잠재능 (Potential Flood Damage, PFD) 홍수피해잠재능은 홍수피해의 특성을 파악하기 위해 수자 원장기종합계획(MOCT, 2001)에서 제시한 방법이며 치수단 위구역의 잠재적인 홍수피해 취약 정도를 나타내는 지수다. 홍 수방어계획 수립에 있어 중요한 기준이 되는 항목은 그 지역 의 잠재 피해 정도 및 발생확률과 이에 대한 방어능력으로 구 분할 수 있을 것이다. 홍수피해잠재능은 이에 입각한 홍수취약 성 평가 방법이며 크게 잠재성 요소와 위험성 요소로 나누어 항목을 산정하게 된다(Table 1).
Table 1. Components of PFD
Components Sub-Components
Potential,
F
PO∙Population Density,
F
PD∙Property,
F
PF∙Urbanization,
F
RUB∙Social Overhead Capital(Railroad, Bridge, Road),
F
SOCRisk,
F
RILikelihood ∙Flood Damage Cost,
F
FD∙Probability Rainfall(100year),
F
PRProtection
∙River improvements,
F
CI∙Dam and Reservoir,
F
DAM∙Pumping Station,
F
PUMP잠재성 요소는 동일조건(위치, 표고, 강우량 등)하에서 홍수 가 발생하였을 때 잠재적인 피해 정도를 나타내는 요소로 인 구밀도, 자산, 도시화율, 사회기반시설 등의 세부항목을 가지 고 산정된다. 그리고 위험성 요소는 어떤 지역에 대해 홍수피 해가 발생할 가능성 및 홍수피해 발생시 이를 저지할 수 있는 방어능력 정도를 나타내는 요소로 가능성 요소와 방어능력 요 소로 구성된다. 또한, 홍수피해밀도와 홍수피해의 가장 중요한 변수인 강우량을 대표할 수 있는 확률강우 지수, 외수 대비에 해당하는 하천 개수율, 그 지역의 홍수조절 능력을 나타내는 댐 및 저수지 현황, 및 내수처리 능력을 평가할 수 있는 배수 펌프장 현황 등의 세부항목으로 하여 산정된다. 이러한 세부항 목을 이용한 홍수피해 산정식은 Eq. (1)과 같으며, 위험도와 잠재성 결과에 따른 등급은 Fig. 1과 같이 나타낸다(MOCT, 2001).
Fig. 1. Grouping by PFD
× (1)
× 이렇게 산정된 홍수피해잠재능은 잠재성 요소와 위험성 요 소를 기준으로 Table 2와 같이 4개의 그룹으로 구분하여 지역 별 치수특성을 분석하고 있다. 또한, 각 그룹에 맞는 치수사업 의 방향을 제시함으로써, 효과적인 치수대책을 유도한다.
2.2 홍수피해잠재능 개선(안) 제시
Hong et al.(2017)이 제시한 개선(안)은 각 항목별로 실제 홍수위험지역을 반영하고 홍수피해잠재능의 세부 항목 중 인 구밀도, 도시화율, 사회기반시설 항목의 개선 방향을 제시하였 다. 기존 홍수피해잠재능의 경우 일부 항목은 통계적인 자료를 통해 수집하지만, 인구의 경우 실제 거주 인구 분포의 반영이
어렵고, 도시화의 경우 지자체 통계연보를 통한 면적분포만 들 어가 있어 실제 도시화 지역 면적 분포 반영이 불가능하다는 단점이 있다. 또한, 사회기반의 경우 자료획득 및 구축에 많은 시간이 소모되어 실제 사용에 많은 어려움이 있다. 홍수 취약 성 평가에서 평가의 주체인 실제 홍수 위험지역의 위치 및 면 적 등을 고려하여 홍수위험지역의 비중의 차이를 고려한 평가 가 이루어져야 하지만 기존의 홍수피해잠재능은 홍수피해가 발생하는 지역에 대한 고려가 전혀 이루어지고 있지 않다는 것이다.
이를 개선하기 위해, 인구의 경우 토지피복도(중분류)에서 제공하고 있는 주거지역을 통한 실거주 지역을 활용하여 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다는 조건하에 인구밀도를 재 산정 하였고, 도시화는 기존에 활용하던 지자체별 통계연보자 료의 도시화 지역 면적 자료(평균개념)를 토지피복도상 주거, 공업, 상업, 문화체육, 공공시설 지역을 활용하고, 사회기반의 경우 토지피복도의 교통지역을 활용하여 개선방안을 제시하였 다. 이러한 개선 내용에 잠재성의 각 항목에 실제 홍수위험지 역을 반영함으로써 유역 기반의 상대적 위험도 산정에 상세화 를 할 수 있도록 하였다. 다만, 위험성 항목 같은 경우는 개선 보다는 기존에 활용되고 있는 방법론의 문제점 및 새로운 방 법의 제안이 필요할 것으로 판단하였기 때문에 개선(안)에서 는 고려하지 않았으며, 개선 항목 및 내용은 Table 3과 같다.
3. 홍수피해잠재능 개선(안)을 통한 취약성 분석
3.1 대상 지역 선정
본 연구에서는 우리나라의 대표 유역인 한강 유역을 대상으 로 하였다. 한강은 총 24개(1001~1024)의 중권역과 북한 지역 을 제외한 213개의 표준유역으로 구성되어 있으며 총 면적은 31,415.73㎢이다. 홍수피해잠재능 개선(안)의 경우 Hong et al.
Table 2. Grouping by PFD characteristics
Components Potential Risk Direction of flood control project
A Group 0.5 or more 0.5 or more ∙Strengthening flood defense facilities
∙Structure measure
B Group 0.5 or more Less than 0.5 ∙Flood protection facility installation
∙Structure measure& Non-Structure measure C Group Less than 0.5 Less than 0.5 ∙Nature-friendly
D Group Less than 0.5 0.5 or more ∙Considering basin condition (washland establishment , etc)
Table 3. Improved PFD
Classification Existing Improved
- All area Actual flood risk area
Population density Population by local government×Area ratio by unit area/Unit area
Population by local government×Residential area ratio by unit area/Unit area
Urbanization (Landuse×Area ratio by unit area)
/Unit area Urban area/Unit area
Social Overhead Capital(Railroad, Bridge, Road)
{(Road and Bridge length×Road and Bridge
Unit)×Area ratio by unit area}/Unit Area Traffic area/Unit area
(2017)에 따르면 유역상세화에 따라 적용성이 높은 것으로 제 시하고 있어 본 분석에서는 중권역보다는 표준유역을 대상으 로 분석을 실시 하였다. 한강 유역 내에 홍수위험지역이 포함 되지 않는 유역은 분석시 상대적인 결과를 제시하는 해당 기 법에 영향을 줄 수 있는 것으로 판단하여 홍수위험지역이 포 함된 18개의 중권역(1008, 1009, 1017, 1020, 1021, 1024 중 권역 제외) 이하 표준유역 172개를 대상으로 하였다. 다만, 연 구 절차는 지면상의 문제로 인해 용인시, 여주시, 음성군, 양평 군 등이 포함된 중권역 1007(남한강 하류) 이하 표준유역만을 선정하여 제시하였으며, 한강 유역에 대한 결과는 표준유역을 분석한 결과값을 토대로 4.2.2절에 중권역별로 제시하였다.
Table 4와 Fig. 2는 중권역 1007 유역을 비롯한 한강 유역의 현황과 위치도를 나타낸다.
3.2 홍수 취약도 변화 분석
홍수 취약도의 경향성을 분석하기 위해 홍수피해잠재능의 연도별 변화를 살펴보았으며, 평가 기간은 자료의 보유 상태가 온전한 2009~2014년도로 설정하였다. 연도별 홍수피해잠재 능 평가 순서를 간략히 설명하면 다음과 같다.
(1) 기존 및 개선(안) 홍수피해잠재능의 각 항목별-연도별 (2009~2014) 자료를 수집한다.
(2) 수집된 자료를 바탕으로 정규 분포를 통한 일련의 정규 화 과정을 거친다.
(3) Eq. (1)을 이용하여 홍수피해잠재능을 연도별로 적용한다.
(4) 기존 및 개선(안)의 각 홍수피해잠재능(잠재성, 위험성) 을 산정한다.
(5) 산정된 잠재성, 위험성을 이용하여 Table 1에 제시한대 로 그룹화 한다.
이러한 과정을 거쳐 산정된 홍수피해잠재능의 기존방법과 개선(안)에 대한 잠재성과 위험성은 Table 5~6과 같다. 산정 결과는 정규화를 통해 0-1 사이의 값을 가지며 1에 가까울수 록 홍수취약성이 높은 것을 의미한다. 따라서, 홍수취약성이 높은 유역들은 타 유역에 비해 상대적으로 구조적/비구조적 치수 대책이 우선적으로 시행되어야 하는 유역이라고 볼 수 있다.
한편, 기존 및 개선(안)의 각 홍수피해잠재능에 대한 분포도 는 Fig. 3과 같다. 작성 결과, 홍수피해잠재능은 연도가 진행됨 에도 불구하고 일부 유역을 제외한 대부분의 유역은 C와 D그 룹으로 고착화 되어 변화 양상이 뚜렷하게 나타나지 않기 때 문에 각 유역의 치수 취약 부분과 연도별 경향성을 파악할 수 없다. 즉, 연도의 진행에 따른 홍수피해잠재능의 변화 양상을 단순히 그룹으로만 배분한다는 것은 향후 각 유역별에 맞는 치수 대책을 계획하기 어려울 것이다. 이러한 문제는 개선된 홍수피해잠재능에서 고착화 현상이 보다 더 심각하게 나타났 으며, 치수 항목을 평가하거나 치수 대책을 계획하기 위해서는 현 방식과 같이 그룹에 의해서 이루어질게 아니라, 잠재성 및 위험성 항목의 변화 자체에 대한 경향성을 통해 분석결과를 제시할 필요가 있다.
Table 4. Watershed Status Basin Mid & Standard
watershed Code
Number of standard
watershed Total Area(㎢) Administrative district
Han river 1001~1024 172 31,415.73
Seoul, Incheon, Gyeonggi-do, Gangwon-do, Chungcheongbuk-do Chungcheongnam-do, Gyeongsangbuk-do Namhan river
Downstream
1007
(100701~100719) 19 2,072.72 Gwangju-Si, Ansung-Si, Yangpyung-Gun, Yeoju-Si, Youngin-Si, Icheon-Si, Eunseong-Gun
Fig. 2. Location map of target watershed
Table 5. Calculation of PFD (Existing) Standard
watershed
Potential Risk
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014
100701 0.5208 0.5262 0.5301 0.5286 0.5319 0.5344 0.4159 0.4214 0.4219 0.4291 0.4254 0.4067 100702 0.4167 0.4199 0.4220 0.4255 0.4226 0.4267 0.3929 0.4003 0.3945 0.4014 0.3976 0.3509 100703 0.4473 0.4500 0.4530 0.4565 0.4586 0.4630 0.5287 0.5420 0.5371 0.5440 0.5435 0.5103 100704 0.4038 0.4063 0.4100 0.4160 0.4229 0.4254 0.4302 0.4679 0.4675 0.4687 0.4638 0.4777 100705 0.4300 0.4326 0.4362 0.4409 0.4461 0.4498 0.4605 0.4808 0.4808 0.4817 0.4791 0.4858 100706 0.4060 0.4092 0.4111 0.4123 0.4144 0.4192 0.3820 0.3966 0.3935 0.4012 0.4023 0.4040 100707 0.3964 0.3991 0.4013 0.4030 0.4050 0.4092 0.4859 0.4994 0.5000 0.5019 0.5010 0.5019 100708 0.4090 0.4122 0.4144 0.4156 0.4177 0.4226 0.6730 0.6797 0.6815 0.6828 0.6823 0.6828 100709 0.4058 0.4090 0.4109 0.4121 0.4141 0.4190 0.6594 0.6691 0.6709 0.6722 0.6717 0.6723 100710 0.3811 0.3835 0.3852 0.3871 0.3888 0.3923 0.3778 0.3915 0.3875 0.3958 0.3957 0.3979 100711 0.4537 0.4565 0.4603 0.4623 0.4650 0.4706 0.6072 0.6144 0.6157 0.6165 0.6165 0.6166 100712 0.4848 0.4877 0.4913 0.4932 0.4964 0.5014 0.5169 0.5249 0.5208 0.5279 0.5290 0.5304 100713 0.4498 0.4521 0.4547 0.4571 0.4598 0.4641 0.4865 0.4945 0.4901 0.4968 0.4989 0.4997 100714 0.4324 0.4350 0.4373 0.4393 0.4417 0.4461 0.5167 0.5284 0.5245 0.5315 0.5333 0.5344 100715 0.4058 0.4086 0.4113 0.4131 0.4154 0.4198 0.5154 0.5270 0.5278 0.5297 0.5287 0.5295 100716 0.3748 0.3768 0.3789 0.3817 0.3845 0.3874 0.4158 0.4211 0.4181 0.4216 0.4194 0.4212 100717 0.3734 0.3753 0.3774 0.3802 0.3828 0.3857 0.6186 0.6182 0.6170 0.6151 0.6130 0.6138 100718 0.3695 0.3713 0.3733 0.3760 0.3784 0.3810 0.5407 0.5401 0.5411 0.5383 0.5356 0.5362 100719 0.3862 0.3884 0.3905 0.3931 0.3952 0.3980 0.5014 0.5033 0.5049 0.5031 0.4992 0.4988
Table 6. Calculation of PFD (Improved) Standard
watershed
Potential Risk
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014
100701 0.3862 0.3864 0.3868 0.3869 0.3875 0.3873 0.4159 0.4214 0.4219 0.4291 0.4254 0.4067 100702 0.3726 0.3726 0.3726 0.3726 0.3783 0.3783 0.3929 0.4003 0.3945 0.4014 0.3976 0.3509 100703 0.3829 0.3830 0.3834 0.3836 0.3865 0.3871 0.5287 0.5420 0.5371 0.5440 0.5435 0.5103 100704 0.4128 0.4129 0.4131 0.4133 0.4118 0.4118 0.4302 0.4679 0.4675 0.4687 0.4638 0.4777 100705 0.4169 0.4173 0.4180 0.4186 0.4007 0.4015 0.4605 0.4808 0.4808 0.4817 0.4791 0.4858 100706 0.3806 0.3806 0.3812 0.3813 0.3733 0.3734 0.3820 0.3966 0.3935 0.4012 0.4023 0.4040 100707 0.3885 0.3885 0.3889 0.3889 0.3713 0.3713 0.4859 0.4994 0.5000 0.5019 0.5010 0.5019 100708 0.3918 0.3918 0.3923 0.3924 0.3795 0.3795 0.6730 0.6797 0.6815 0.6828 0.6823 0.6828 100709 0.3950 0.3950 0.3953 0.3953 0.3865 0.3865 0.6594 0.6691 0.6709 0.6722 0.6717 0.6723 100710 0.3722 0.3723 0.3726 0.3727 0.3731 0.3732 0.3778 0.3915 0.3875 0.3958 0.3957 0.3979 100711 0.3798 0.3798 0.3807 0.3809 0.3790 0.3795 0.6072 0.6144 0.6157 0.6165 0.6165 0.6166 100712 0.3883 0.3883 0.3889 0.3891 0.3946 0.3954 0.5169 0.5249 0.5208 0.5279 0.5290 0.5304 100713 0.3779 0.3779 0.3783 0.3784 0.3749 0.3756 0.4865 0.4945 0.4901 0.4968 0.4989 0.4997 100714 0.3785 0.3785 0.3794 0.3796 0.3827 0.3835 0.5167 0.5284 0.5245 0.5315 0.5333 0.5344 100715 0.4070 0.4070 0.4077 0.4078 0.3868 0.3870 0.5154 0.5270 0.5278 0.5297 0.5287 0.5295 100716 0.3908 0.3909 0.3910 0.3910 0.3848 0.3849 0.4158 0.4211 0.4181 0.4216 0.4194 0.4212 100717 0.3928 0.3929 0.3930 0.3930 0.3927 0.3929 0.6186 0.6182 0.6170 0.6151 0.6130 0.6138 100718 0.4691 0.4693 0.4695 0.4696 0.4449 0.4453 0.5407 0.5401 0.5411 0.5383 0.5356 0.5362 100719 0.4614 0.4615 0.4616 0.4616 0.4359 0.4360 0.5014 0.5033 0.5049 0.5031 0.4992 0.4988
2009 (Existing) 2009 (Improved)
2010 (Existing) 2010 (Improved)
2011 (Existing) 2011 (Improved)
2012 (Existing) 2012 (Improved)
2013 (Existing) 2013 (Improved)
2014 (Existing) 2014 (Improved)
Fig. 3. PFD groups of existing and improved by each target watershed
4. 홍수피해잠재능의 경향성 분석에 따른 홍수 취약 순위 제시
4.1 홍수피해잠재능의 경향성 분석
본 연구에서는 앞서 산정된 연도별 홍수피해잠재능을 바탕 으로 각 유역별 홍수 취약도의 경향성 분석을 실시하였다. 경 향성 분석은 홍수피해잠재능의 잠재성 및 위험성의 변화에 중 점을 두었으며, 이를 위해 해당 연도의 잠재성 및 위험성의 수 치를 유역별로 작성함으로써 기존과 개선(안)의 변화 추이를 검토 및 비교하였다. Fig. 4의 경우 한강유역전체에 대한 분석 결과를 나타내기에는 지면상의 한계가 있기 때문에 중권역 1007에 포함된 표준유역에 대해서 나타내었다.
그 결과, 기존의 홍수피해잠재능 방법에 따른 각 유역은 연 도가 진행됨에 따라 전반적으로 증가하는 경향을 보였으며 특 히, 잠재성은 대부분의 유역이 점진적으로 증가하였다. 이는,
1007 중권역 이하 표준유역은 잠재성을 저감하기 위한 사전 치수 대책이 필요하다는 것을 의미하며, 위험성은 유역별 변화 추이에 따라 그에 맞는 대책이 요구될 것이다. 반면에, 개선 (안)에 따른 홍수피해잠재능은 기존 방법에 비해 잠재성이 감 소하는 유역이 많은 것으로 나타났다. 잠재성의 감소 현상은 2012년도에서 2013년도로 넘어가는 시점에서 빈번히 발생하 였으며, 2013년도에 토지피복도가 새롭게 갱신됨에 따라 나타 나는 것에 기인된 결과이다.
100703 유역은 연도가 진행됨에 따라 잠재성과 위험성이 증가하였으나 2014년도에 위험성이 크게 감소하는 것을 볼 수 있다. 이러한 유역은 위험성 보다는 잠재성을 보다 더 저감할 수 있는 치수 대책을 통해 사전 예방이 이루어져야 한다. 또 한, 100710 유역은 잠재성 및 위험성이 선형적으로 증가하는 추세이므로, 위험성을 간과해서는 안되며 2가지를 동시에 고 려한 치수 대책이 이루어져야 한다.
100707 유역은 2009년에 비해 2010년에 위험성이 많이 증가 하였으나, 같은 그룹인 C 그룹에 위치하고 있으며 기존 방법에서는
100701 (Existing) 100701 (Improved) 100702 (Existing) 100702 (Improved)
100703_Existing 100703_Improved 100704_Existing 100704_Improved
100705_Existing 100705__Improved 100706_Existing 100706_Improved
100707_Existing 100707_Improved 100708_Existing 100708_Improved
100709_Existing 100709_Improved 100710_Existing 100710_Improved
100711_Existing 100711_Improved 100712_Existing 100712_Improved
100713_Existing 100713_Improved 100714_Existing 100714_Improved
100715_Existing 100715_Improved 100716_Existing 100716_Improved
100717_Existing 100717_Improved 100718_Existing 100718_Improved
100719_Existing 100719_Improved
Fig. 4. PFD tendency analysis by year - by watershed
소폭 증가하는 2011년도에 D그룹으로 변하는 것을 알 수 있 다. 이러한 결과는, 값의 차이가 크더라도 같은 그룹에 존재하 는 현 홍수피해잠재능의 그룹화 방식에 대한 한계를 보여주며 사전 치수 대책을 통해 다른 그룹으로의 전이 과정을 막아야 할 것이다. 다만, 몇몇 유역들은(100716_Existing 등) 위험성 이 진동(Vibration)하는 경향을 보이므로 위험성의 세부 항목 에 대한 구체적인 분석이 필요하다. 뿐만 아니라, 치수 항목 평가 및 사전 치수 계획을 위해서는 세부 항목에 대한 변화 추 이를 살펴볼 필요가 있으므로, 4.2절에서는 잠재성 및 위험성 의 세부 항목에 대한 경향성 분석을 수행하였다.
4.2 세부 항목별 경향성 분석 및 취약 순위 제시
4.2.1 홍수피해잠재능의 세부 항목별 경향성 분석 앞서 언급한 바와 같이, 치수 항목을 평가하거나 치수 대책 을 수립하기 위해서는 잠재성 및 위험성 부분의 각 항목별 변 화 추이에 대한 검토가 선행된 후 그에 맞는 예방 사업이 이루 어질 수 있다. 본 연구에서는 기존 및 개선(안)에 따른 홍수피 해잠재능의 잠재성 및 위험성의 각 항목에 대한 연도별-유역 별 값의 검토를 통해 경향성 분석을 실시하였다. 다만, 댐 및 저수지와 배수펌프장 개소수는 연도별로 고정된 값을 활용하
Table 7. Calculation of potential (by year – by components) Standard
watershed
Potential
Population (Existing) Population (Improved) Property (Existing) Property (Improved)
2009 2014 2009 2014 2009 2014 2009 2014
100701 0.4918 0.5108 0.4076 0.4064 0.4462 0.4492 0.4680 0.4688
100702 0.3931 0.3958 0.4022 0.4022 0.3559 0.3579 0.4319 0.4321
100703 0.3976 0.3999 0.4016 0.4013 0.4408 0.4564 0.4781 0.4831
100704 0.3792 0.3808 0.4030 0.4019 0.3596 0.3804 0.4335 0.4357
100705 0.3902 0.3921 0.4040 0.4034 0.4088 0.4302 0.4820 0.4908
100706 0.3787 0.3792 0.4008 0.4007 0.3653 0.3710 0.4575 0.4607
100707 0.3765 0.3773 0.4009 0.4008 0.3719 0.3796 0.4423 0.4440
100708 0.3787 0.3792 0.4009 0.4008 0.3746 0.3813 0.4495 0.4518
100709 0.3787 0.3792 0.4012 0.4012 0.3646 0.3702 0.4432 0.4449
100710 0.3751 0.3761 0.4009 0.4009 0.3455 0.3503 0.4441 0.4460
100711 0.3901 0.3913 0.4014 0.4009 0.4861 0.5052 0.4838 0.4898
100712 0.4207 0.4260 0.4045 0.4024 0.5000 0.5179 0.4862 0.4922
100713 0.4053 0.4075 0.4016 0.4012 0.4215 0.4336 0.4688 0.4732
100714 0.3963 0.3979 0.4009 0.4010 0.3952 0.4043 0.4917 0.4986
100715 0.3766 0.3774 0.4014 0.4010 0.4042 0.4162 0.4628 0.4674
100716 0.3708 0.3725 0.4016 0.4013 0.3984 0.4160 0.4324 0.4334
100717 0.3708 0.3725 0.4014 0.4015 0.3939 0.4105 0.4361 0.4378
100718 0.3708 0.3725 0.4016 0.4020 0.3808 0.3947 0.4481 0.4522
100719 0.3830 0.3880 0.4022 0.4022 0.3838 0.3917 0.4333 0.4345
Standard watershed
Urbanization (Existing) Urbanization (Improved) Social overhead capital (Existing) Social overhead capital (Improved)
2009 2014 2009 2014 2009 2014 2009 2014
100701 0.7216 0.7726 0.2946 0.2895 0.4591 0.4076 0.2387 0.2616
100702 0.5432 0.5960 0.2937 0.2959 0.4403 0.4178 0.2339 0.2864
100703 0.5665 0.6186 0.2569 0.2626 0.4273 0.4246 0.2749 0.2917
100704 0.5181 0.5793 0.3842 0.3539 0.4062 0.4310 0.4468 0.4962
100705 0.5491 0.6050 0.3973 0.3154 0.4147 0.4287 0.3128 0.2980
100706 0.5208 0.5695 0.2627 0.2474 0.4076 0.4231 0.3045 0.2544
100707 0.4725 0.5167 0.2804 0.2525 0.3975 0.4106 0.3939 0.2728
100708 0.5219 0.5708 0.3107 0.2651 0.4079 0.4234 0.3449 0.3062
100709 0.5210 0.5697 0.3279 0.3054 0.4075 0.4230 0.3592 0.3152
100710 0.4417 0.4826 0.2602 0.2617 0.3910 0.4025 0.2662 0.2671
100711 0.5515 0.6005 0.2502 0.2439 0.4157 0.4244 0.2406 0.2343
100712 0.6168 0.6666 0.2825 0.2925 0.4321 0.4236 0.2411 0.2832
100713 0.5928 0.6419 0.2589 0.2456 0.4270 0.4267 0.2479 0.2401
100714 0.5669 0.6158 0.2437 0.2431 0.4197 0.4247 0.2195 0.2494
100715 0.4710 0.5149 0.3430 0.2858 0.3968 0.4098 0.3897 0.2925
100716 0.3495 0.3791 0.3339 0.3147 0.3709 0.3779 0.3367 0.3145
100717 0.3492 0.3788 0.3739 0.3526 0.3707 0.3777 0.2659 0.3042
100718 0.3493 0.3789 0.6562 0.4967 0.3708 0.3777 0.4279 0.4948
100719 0.3970 0.4320 0.5326 0.4502 0.3847 0.3896 0.6400 0.5471
여 분석시 제외하였다. 산정된 연도별-유역별 잠재성 및 위험 성의 각 항목의 값은 Table 7 & 8과 같으며, 지면상 일부 연 도(2009, 2014년도)만을 선정하여 제시하였다.
분석 내용을 검토해보면, 기존 방법에 의한 잠재성의 인구, 자산 및 도시화율 항목은 연수가 진행됨에 따라 점차 증가하 였으나 개선(안)에 따른 결과는 자산을 제외한 항목이 수렴 또 는 감소하는 경향을 보였다. 개선(안)에서 적용한 홍수위험지 역의 인구 변화율은 실제로 점차 감소하는 경향을 보였으며, 대상 유역 대부분이 촌락지역(음성군, 양평군, 여주시 등)으로
구성되어 있기 때문에 이러한 결과가 가속화된 것으로 판단된 다. 또한, 도시화율의 감소는 홍수위험지역내에서의 농경지가 증가함에 따라 나타나는 결과인 것으로 분석되었다.
위험성 항목의 기존 방법과 개선(안)은 유역마다 다른 양상 을 보였으며, 홍수피해액 같은 경우 실제 홍수위험지역을 반영 한 개선(안)에서 전반적으로 높게 산정되었다. 값이 크다는 것 은 정규 분포 특성상 상대적인 취약 정도를 나타내며, 무조건 적인 규모(홍수피해액 등)를 나타내지는 않기 때문에 이를 실 제 피해 규모를 고려한 위험도 분석 방안이 필요할 것이다.
Table 8. Calculation of risk (by year – by components) Standard
watershed
Risk
Flood damamge cost (Existing & Improved) Probability rainfall (Existing & Improved)
2009 2014 2009 2014
100701 0.4158 0.3887 0.5040 0.5827
100702 0.4297 0.3975 0.5040 0.5827
100703 0.4243 0.4061 0.5040 0.5827
100704 0.4082 0.3844 0.6096 0.6404
100705 0.4155 0.3980 0.6096 0.6404
100706 0.3756 0.3809 0.5040 0.5827
100707 0.3699 0.3740 0.6096 0.6404
100708 0.3756 0.3810 0.6096 0.6404
100709 0.3756 0.3810 0.6096 0.6404
100710 0.3664 0.3697 0.5040 0.5827
100711 0.3971 0.3962 0.6096 0.6404
100712 0.4234 0.4122 0.5040 0.5827
100713 0.4260 0.4167 0.5040 0.5827
100714 0.4089 0.4046 0.5040 0.5827
100715 0.3700 0.3741 0.6096 0.6404
100716 0.3558 0.3566 0.6096 0.6404
100717 0.3558 0.3566 0.8365 0.8187
100718 0.3558 0.3566 0.8365 0.8187
100719 0.3632 0.3684 0.8365 0.8187
Standard watershed
River improvements (Existing & Improved)
Dam & Reservoir (Existing & Improved)
Pump station (Existing & Improved)
2009 2014 2009 & 2014 2009 & 2014
100701 0.4104 0.3544 0.3434 0.3287
100702 0.3179 0.1576 0.3434 0.3350
100703 0.7447 0.6491 0.3434 0.4290
100704 0.3812 0.5429 0.3434 0.3704
100705 0.4584 0.5397 0.3434 0.4205
100706 0.3048 0.3205 0.3434 0.4272
100707 0.5829 0.6117 0.3434 0.4376
100708 0.9832 0.9902 0.9883 0.4459
100709 0.9447 0.9617 0.9877 0.4260
100710 0.3138 0.3252 0.3434 0.3855
100711 0.9172 0.9287 0.3434 0.5668
100712 0.6858 0.6897 0.3434 0.4895
100713 0.6009 0.6017 0.3434 0.4329
100714 0.7218 0.7325 0.3434 0.4239
100715 0.4474 0.4699 0.9819 0.5001
100716 0.3508 0.3475 0.3434 0.4754
100717 0.8783 0.8734 0.3434 0.4675
100718 0.4149 0.4110 0.9775 0.4443
100719 0.2720 0.2701 0.9766 0.4585
대표 유역(100706, 100719 유역)을 대상으로 연도별에 따 른 변화도를 Fig. 5에 나타난 바와 같이 확인해 보면, 기존 방 법에 의한 잠재성의 증가는 모든 세부 항목이 점진적으로 증 가하는 것에 기인하며, 개선(안)의 결과는 인구, 사회기반시설, 도시화율의 감소가 잠재성의 감소로 이어지는데 크게 기여한 것을 알 수 있다. 다만, 이러한 분석 결과는 대표 유역을 비롯 한 전반적인 경향성에 의존한 결과이며, 한강 유역 내의 모든 유역은 각기 다른 경향성이 존재한다고 볼 수 있을 것이다.
4.2.2 경향성에 따른 세부 항목별 취약 순위 제시 본 연구에서는 기존 및 개선(안)에 따른 취약성을 비교·분석 하기 위해 앞서 검토한 잠재성 및 위험성 세부 항목의 유역별-연 도별 값을 고려한 후 취약 순위를 제시하였다. 취약 순위는 세부 항목에 대한 취약 정도를 나타내며, 순위가 높을수록 취약 항목 을 저감할 수 있는 사업이 수립이 되어야 할 것이다. 취약 순위는 세부 항목의 연도별 변화폭에 주목하였으며, 값의 변동폭이 클수 록 순위가 높게 책정되는 방식으로 진행하였다(Table 9).
취약 순위 결과를 요약하면, 기존 방법을 적용한 경우는 평 균적으로 도시화율 항목의 우선순위가 가장 높게 나타났으며 확률강우량, 자산, 사회기반시설, 개수율, 인구, 홍수피해액 순 으로 이어졌다. 기존 방법에 따라 분석시, 잠재성의 전반적인 증가는 도시화율이 주요 요인인 것으로 나타났다.
반면에, 개선(안)을 적용한 우선순위는 확률강우량이 가장 높았으며 자산, 개수율, 홍수피해액, 사회기반시설, 인구, 도시 화율 순으로 이어져 기존 방법과 개선(안)에 따른 우선순위는 상이했으며, 특히 도시화율의 우선순위는 그 차이가 심한 것으 로 나타났다.
일반적으로 도시화가 진행될수록 불투수 면적이 증가하고 강우로 인한 유출이 더 많이 발생하기 때문에 홍수피해가 증 가하지만, 대상 유역은 과거와 현재의 도시화율의 변화가 미미 할 뿐만 아니라 대부분 촌락 지역으로 구성되어 있다. 따라서 도시화율의 1순위는 신빙성 있는 결과로 보기 어려우며, 기존 방법의 결과에 의한 치수 계획은 적용성에 있어서 한계가 있 다고 판단된다.
한강 유역 내 각각의 표준유역을 토대로 산정한 중권역의 결과를 보면, 1007 유역과 마찬가지로 기존 방법은 평균적으 로 도시화율의 취약 순위가 높은 것으로 나타났으며, 개선(안) 은 확률강우량의 취약 순위가 높은 것으로 나타났다. 개선(안) 의 결과에서 촌락지역과 마찬가지로 서울시를 포함한 수도권 유역(1018, 1019 유역)에 대한 도시화율의 취약 순위가 낮은 것은 도시화가 진행되었더라도 홍수 취약 측면에서는 중요도 가 낮다는 걸 보여준다(Table 10).
앞선 내용을 정리하면, 개선(안)에서의 확률강우량 항목의 취약 1순위는 최근 기후변화에 따른 집중호우가 도래하고 있 는 현실을 감안하면 당위성을 확보한 것으로 판단된다. 또한, 실제 데이터(실제 홍수위험지역, 실제 거주지 등)에 기반하여 유역별 과거 이력 및 치수 상황을 잘 구현하고 있기 때문에, 최종 치수 계획을 결정하기 위해서는 유역별로 개선(안)의 취 약 순위를 참고하여 해당 항목을 저감하는 치수 사업을 계획 해야 할 것이다. 다만, 보다 더 정확한 결과를 위해서는 분석 연도를 확장해야 할 것이며, 확률강우량의 경우 저감할 수 없 는 불가항력적인 항목이므로 이를 극복할 수 있는 홍수 방어 및 저감 기법 등에 대한 연구가 향후 추가적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
100706 (Existing) 100706 (Improvement)
100719 (Existing) 100719 (Improvement)
Fig. 5. PFD(Sub components) tendency analysis by year - by watershed
Table 9. Vulnerability ranking by standard watershed (mid watershed - 1007)
Standard watershed
Potential (① Existing, ② Improved) Risk (① Existing, ② Improved) Population Property Urbanization Social
overhead capital
Flood damamge cost
Probability rainfall
River improvements
① ② ① ② ① ② ① ② ① ② ① ② ① ②
100701 3 4 4 3 2 5 6 2 5 7 1 1 7 6
100702 3 5 4 4 2 3 5 2 6 6 1 1 7 7
100703 4 5 3 4 2 3 5 2 6 6 1 1 7 7
100704 6 5 5 4 2 7 4 1 7 6 3 2 1 3
100705 6 4 4 3 2 7 5 5 7 6 3 1 1 1
100706 7 5 5 4 2 6 4 7 6 2 1 1 3 3
100707 7 5 5 4 1 6 4 7 6 3 2 1 3 2
100708 7 5 5 4 1 7 3 6 6 3 2 1 4 2
100709 7 5 5 4 1 6 4 7 6 3 2 1 3 2
100710 7 7 5 4 2 5 3 6 6 2 1 1 4 3
100711 6 5 3 3 1 6 5 7 7 4 2 1 4 2
100712 4 6 3 4 2 3 6 2 7 7 1 1 5 5
100713 4 4 3 2 2 6 6 5 7 7 1 1 5 3
100714 6 5 4 3 2 6 5 2 7 7 1 1 3 4
100715 7 5 5 4 1 6 4 7 6 3 2 1 3 2
100716 5 4 3 2 2 6 4 7 6 3 1 1 7 5
100717 4 4 2 2 1 7 3 1 5 3 7 6 6 5
100718 4 4 2 2 1 7 3 1 5 3 7 6 6 5
100719 4 3 2 1 1 6 5 7 3 2 7 5 6 4
Table 10. Vulnerability ranking by mid watershed (Han-river watershed) Han-river
watershed (By mid- watershed)
Potential (① Existing, ② Improved) Risk (① Existing, ② Improved) Population Property Urbanization Social
overhead capital
Flood damage cost
Probability rainfall
River improvements
① ② ① ② ① ② ① ② ① ② ① ② ① ②
1001 5 3 3 2 2 7 4 5 7 6 1 1 6 4
1002 5 3 3 2 2 6 4 7 7 5 1 1 6 4
1003 5 3 4 2 2 6 3 7 7 4 6 5 1 1
1004 3 4 5 3 1 5 4 1 7 6 6 7 2 2
1005 4 2 5 3 1 6 2 7 7 5 6 4 3 1
1006 6 4 5 3 1 6 3 7 7 5 2 1 4 2
1007 6 4 3 2 1 7 4 5 7 6 2 1 5 3
1010 5 5 4 4 3 7 6 2 7 6 1 1 2 3
1011 4 2 3 1 1 4 2 7 7 5 5 6 6 3
1012 4 4 3 3 2 6 5 2 7 7 1 1 6 5
1013 5 6 4 4 2 7 7 1 6 5 1 2 3 3
1014 3 3 2 2 1 4 4 1 7 6 5 7 6 5
1015 3 6 6 7 1 2 4 1 5 5 7 3 2 4
1016 2 7 5 6 1 3 7 1 4 5 3 2 6 4
1018 5 4 3 3 2 6 4 5 7 2 1 1 6 7
1019 4 4 2 2 3 7 6 3 7 6 1 1 5 5
1022 7 5 6 4 3 7 5 6 4 3 1 1 2 2
1023 2 4 7 7 1 4 6 4 4 3 3 1 5 2
5. 결 론
본 연구에서는 기존 방법 및 개선(안)을 적용한 홍수피해잠 재능을 이용하여 유역별 세부 항목 경향성을 통해 취약 순위 을 제시하고 이를 비교·분석하였다. 홍수 취약성의 경향을 알 기 위해 한강 유역을 대상으로 다년도 (2009~2014) 분석을 실시하였으며, 홍수피해잠재능의 그룹화 방식에 대한 문제점 을 인식하고 잠재성 및 위험성을 비롯한 각각의 세부 항목을 통한 경향성을 도출하였다. 그 결과, 기존 및 개선(안)에 대하 여 각 유역의 홍수 취약 순위 통해 세부 항목의 취약 정도를 정 량적으로 평가 할 수 있었으며, 1007 중권역 이하 표준유역과 한강 유역의 주요 연구 내용을 요약 및 고찰하면 다음과 같다.
(1) 잠재성 및 위험성의 다년도 분석 결과, 전반적으로 모 든 유역들의 잠재성이 증가하였다. 반면에, 개선(안)에 따른 홍수피해잠재능은 기존 방법에 비해 잠재성이 감 소하는 유역이 많은 것으로 분석됐으며, 토지피복도가 새롭게 갱신됨에 따라 나타나는 결과인 것으로 판단된 다. 위험성 항목은 각 유역의 특성에 따라 각기 상이한 경향을 보였기 때문에 각 유역에 맞는 대책이 필요할 것이다. 다만, 유역별 치수 취약 정도를 알기 위해서는 잠재성 및 위험성을 구성하고 있는 세부 항목에 대한 분석이 필요함을 알 수 있었다.
(2) 잠재성 및 위험성을 구성하는 세부 항목에 대한 분석 결과, 위험성의 세부 항목은 전반적으로 유역마다 다른 양상을 보였다. 기존 방법에 의한 잠재성의 인구, 자산 및 도시화율 항목은 연수가 진행됨에 따라 점차 증가하 였으나, 개선(안)에서는 자산을 제외하고는 수렴 또는 감소하는 경향을 보였다. 개선(안)에서의 인구, 도시화 율의 결과는 대상 유역 대부분이 인구가 해마다 감소하 는 추세이며 농경지가 여전히 증가하기 때문인 것으로 나타났다.
(3) 기존 방법 및 개선(안)의 취약 순위를 비교한 결과, 전 반적으로 기존 방법에서는 잠재성의 도시화율이 1순위, 개선(안)에서는 위험성의 확률강우량이 1순위가 빈번하 게 나타남에 따라 기존 방법의 잠재성의 전반적인 증가 는 도시화율이 주요 요인인 것을 알 수 있었다. 1007 유역은 도시화율의 변화가 미미하고 대부분 촌락지역으 로 구성되어 있기 때문에, 기존 방법의 도시화율의 1순 위는 신빙성 있는 결과로 보기 어려우며, 적용성 측면 에서 한계가 있다고 판단된다.
(4) 2가지 방법에 대해 비교·분석하여 내린 결론은 개선(안) 이 기존 방법에 비해 적용하기에 보다 더 타당하다는 것이다. 또한, 실제 데이터에 기반한 분석을 수행하여 유역 치수 상황을 잘 구현하고 있기 때문에, 최종 치수 대책을 수립하기 위해서는 개선(안)의 취약 순위를 참 고하여 치수 계획을 설정하고 이에 따른 사업을 통해
홍수 피해를 사전에 방지하는 노력이 필요할 것이다.
다만, 보다 더 정확한 결과를 위해 분석 연도를 확장하 고 세부 항목의 수치를 저감하기 위한 구체적인 사업에 대한 연구가 추가적으로 필요하다고 판단된다.
사 사
본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원 지원으로 수행되었음(과제번호 18AWMP-B121088-03)
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