지역 호우특성과 재해영향을 고려한 호우재해위험도 분석
Analysis of Heavy Rain Hazard Risk Based on Local Heavy Rain Characteristics and Hazard Impact
윤준성*‧ 고준환**
Jun-Seong Yoon ‧ June-Hwan Koh
Abstract
Despite the improvement in accuracy of heavy rain forecasting, socioeconomic costs due to heavy rain hazards continue to increase. This is due to a lack of understanding of the effects of weather. In this study, the risk of heavy rain hazard was analyzed using the concepts of hazard, vulnerability, and exposure, which are key concepts of impact forecast presented by WMO. The potential impacts were constructed by the exposure and vulnerability variables, and the hazard index was calculated by selecting three variables according to the criteria of heavy rain warning.
Weights of the potential impact index were calculated by using PCA and hazard index was calculated by applying the same weight. Correlation analysis between the potential impact index and damages showed a high correlation and it was confirmed that the potential impact index appropriately reflects the actual damage pattern. The heavy rain hazard risk was estimated by using the risk matrix consisting of the heavy rain potential impact index and the hazard index. This study provides a basis for the impacts analysis study for weather warning with spatial/temporal variation and it can be used as a useful data to establish the local heavy rain hazard prevention measures.
Keywords: Impact Forecast, Heavy Rain, Potential Impact, Risk Matrix, PCA
1. 서 론
기상 예측 기술의 지속적인 발전에 따라 호우 예측의 정확도는 점차 향상되고 있다. 그럼에도 불구하고 호우, 태풍 등 기상재해로 인한 사회경제적 비용이 계속 증가 하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이라 할 수 있다(WMO 2015). 기상이 미치는 영향
은 지역의 특성에 따라 다르게 나타난다. 이는 지역의 방재인프라, 도시화 및 산업화 정도, 유역의 형상 등에 따라 지역의 방재역량이 달라 동일한 규모의 기상현상 이 발생할 경우 피해의 규모가 서로 다르게 나타나기 때 문이다(박상식 ‧ 강부식 2014). 따라서 호우 발생에 따 른 차별적 영향에 대한 평가가 필요하며, 호우재해위험 도 연구와 유사연구로서 홍수위험도 및 취약성평가 등
* 서울시립대학교 공간정보공학과 석사과정 Department of GeoInformatics, University of Seoul (first author: [email protected])
** 서울시립대학교 공간정보공학과 교수 Department of GeoInformatics, (corresponding author: [email protected])
의 연구는 지속적으로 이루어져 왔다.
호우 및 홍수 재해위험도와 유사연구로서 취약성 평 가 관련 연구를 살펴보면, 이현종 외(2016)는 호우침수 피해에 미치는 영향인자를 다중회귀분석을 이용하여 제시하여 서울시 행정구역별 호우침수위험도를 분석 하였고, 한승룡 외(2015)는 위험성, 노출성, 취약성, 대 응 ‧ 복구성 요소로 재해위험지수를 구성하고 요소별 대표변수를 선정하여 태풍과 호우, 홍수범람 등 복합위 험요소에 대한 위험도를 평가하였다. 조형진 ‧ 김경배 (2015)는 인구 경제 등 사회적 특성을 반영하여 홍수위 험의 사회적 취약성을 평가하였으며, 박상식 ‧ 강부식 (2014)은 위험성과, 취약성을 기반으로 자연재난위험 지수를 개발하여 행정구역별 방재역량을 평가하고 이 를 활용하여 호우특보의 차등화 방안을 제시하였다. 정 종혁 외(2014)는 호우 피해 자료와 지리정보자료를 기 반으로 군집분석 하여 지역별 취약성을 4개의 유형으 로 분류하였으며, 정종혁 외(2014)는 시군구 행정구역 단위별 호우 피해액을 누적강수량으로 나누어 호우 사 례 당 강우강도로 호우재해 취약성을 분석하였다.. 김지 수 외(2013)는 IPCC(Intergovernmental Panel on climate Change)의 취약성 모델을 바탕으로 기후요인, 민감도, 적응도의 대표변수를 선정하여 서울시 행정동 별 홍수취약성을 평가하였고, 이민우 외(2013)는 홍수 피해의 지표로 지역의 사회적, 지형적, 경제적 지표를 인명피해, 침수피해, 재산피해로 구분하여 홍수 취약성 을 산정하였다. 유가영 ‧ 김인애(2008)는 IPCC의 기후 변화 취약성 개념틀을 적용하여 취약성 평가지표를 개 발하였다. 박석근(2006)은 위험성, 노출성, 취약성으로 홍수잠재위험도를 구성하여 홍수위험도를 분석하였 고, 이창희(2006)는 위험성을 자연적요인, 과거피해요 인, 사회적요인으로 구성하고 저감성 요소를 시설적요 인, 행정적 요인으로 구성하여 대표변수를 선정하여 지 역안전도를 평가하였다.
이와 같이 지역의 재해위험도와 취약성 평가 연구는 지속적으로 이루어져 왔으나, 호우예 ‧ 특보의 활용을
위한 지역별 차별적 호우재해영향분석에 관한 연구는 다소 미흡한 실정이다. 또한 직접적인 재해유발의 요인 이 되는 지역의 호우특성과 재해영향간의 연계 방법에 관한 연구도 다소 미흡한 실정이다.
본 연구는 WMO(2015)에서 제시한 복합재해 영향기 반 예 ‧ 특보 서비스에 관한 세계기상기구(WMO) 가이 드라인의 영향기반 및 영향 예 ‧ 특보 서비스의 핵심요 소인 재해, 노출, 취약성 개념을 이용하여 지역의 호우 재해 위험도를 평가함으로써, 지역별 재해 영향을 반영 한 영향예 ‧ 특보체계 구축을 위한 호우재해 영향분석 연구의 토대를 제공하고, 호우재해의 영향과 기상의 영 향을 연계함으로써 지역의 위험도 평가 방법론을 제시 하고자 한다.
2. 이론적 배경
본 연구에서는 호우 재해 위험도분석을 위하여 WMO(World Meteorological Organization 2015)가 제시한 영향기반 및 영향 예 ‧ 특보서비스의 핵심 개념 인 위험(Risk), 재해(Hazard), 노출(Exposure), 취약성 (Vulnerability) 개념을 이용하여 분석을 수행하였다.
영향예보란 기상현상 정보만을 제공하는 기존예보를 확대하여 기상현상으로 인한 재해의 발생 위험이나 사 회경제적 영향까지도 예보하는 것으로 WMO(2015)는 위험은 재해의 노출과 취약성으로 인한 사람과 생계, 재 산 피해의 가능성과 정도로 정의하였고, 재해, 취약성, 노출의 합집합으로 표현하였다.
Riskof Impact
≡∪∪ (1) 위험의 세가지 요소 중 첫째, 재해(Hazard)는 수문기 상학적 기반의 지구물리학적 요소 또는 인간에 의해 유 발되어 사람, 재산, 환경을 위협하는 요소로 정의하며, 호우로 인한 재해 역시 이에 해당 될 수 있다. 둘째, 취약 성은 재해 발생 시 부정적인 영향을 받는 사람과 생계, 재산 등 노출된 요소들의 민감성을 의미한다. 셋째, 노
Figure 1. Relationship among the Key Elements of an Impact Forecast System Source: WMO 2015
출은 재해 발생 시 영향을 받게 될 지역에서 누가, 무엇 이 영향을 받게 될지를 의미한다.
WMO(2015)는 재해 피해는 재해에 대한 노출을 줄이 거나 취약성을 감소시킴으로써 줄일 수 있으며, 재해, 취약성, 노출 중 어느 하나의 요소에만 역량을 집중하는 것이 아니라 모두가 감소될 수 있도록 위험을 관리하여 야 한다고 제시하였다(WMO 2007).
영향예보 시스템의 개념적 패러다임으로는 취약성 과 노출의 상세한 데이터로부터 명시적으로 계산되는 모델링 접근법이 있으며(Figure 1), 영향은 취약성과 노출평가가 포함되어야 한다는 점을 고려하여(WMO 2015), 본 연구에서는 취약성과 노출 변수를 이용하여 호우잠재영향(Heavy Rain Potential Impact)지수를 도출하였다(2).
P (2)
여기서 P는 호우잠재영향지수 E는 노출 V는 취약성 이다. 또한 호우재해(Heavy Rain Hazard)지수는 재해 (Hazard)의 개념을 이용하여 도출하였다(3).
H (3)
여기서 H는 호우재해지수 H는 재해이다.
도출된 호우잠재영향지수와 호우재해지수로 호우재 해위험매트릭스를 구성하여 시군구별 호우재해위험 도를 분석하였다.
3. 자료 및 방법 3.1. 대상지역
기상청 호우특보는 일부 산간, 도서지역을 제외하고 시군단위로 발표되고 있으며 방재업무는 시군구별로 이루어지고 있다. 이러한 특성을 고려하여 시군구 단위 로 호우재해위험도를 분석하였다. 우리나라는 전체 인 구의 49.5%가 수도권에 집중되어 있어, 수도권의 기상 예 ‧ 특보업무와 방재업무의 중요성은 매우 크다. 이에 서울특별시 25개, 인천광역시 4개, 경기도 31개, 총 60 개의 수도권 시군구를 연구대상지역으로 하였다. 행정
Factor Variables codes Unit
Hazard
Number of days over
70mm/6hr or 110mm/12hr H1 Day Accumulated precipitation
over 70mm per 6 hour H2 mm/6hr Accumulated precipitation
over 110mm per 12 hour H3 mm/12hr Table 1. Heavy Rain Hazard Variables
구역 대다수가 도서지역으로 이루어졌거나, 기상관측 망이 갖추어져 있지 않은 인천광역시 옹진군, 강화군, 4 개 자치구는 연구대상 지역에서 제외하였다.
3.2. 대표변수 선정
기상청은 기상현상으로 인하여 중대한 재해가 발생 될 것으로 예상될 때 기상특보를 주의보와 경보로 구분 하여 발표하고 있다. 주의보는 재해가 일어날 우려가 있 는 경우나 사회, 경제 활동에 큰 영향을 미칠 가능성이 있을 경우, 경보는 중대한 재해가 일어날 수 있을 경우 경고하는 기상정보로 정의하고 있다(WMO 1992). 호 우주의보는 호우로 인하여 피해가 다소 예상될 경우 일 반국민과 관계기관에 주의를 환기시키기 위하여 발표 하며, 호우 경보는 호우로 인하여 현저한 피해가 예상될 때 일반 국민과 관계기관에 경고하기 위하여 발표한다.
최근 개선된 호우특보 발표 기준에는 호우현황에 따른 강우패턴과 호우피해와 강우량의 상관성을 고려한 누 적 강우량과 강우강도의 개념이 반영되어 있어(송영석 외 2016), 본 연구에서는 호우재해(Hazard)지수 산출 을 위해 호우특보 발표 기준 값을 활용하였다. 우리나라 기상청의 호우특보 발표기준은 6시간 누적강수량이 70mm 이상 또는 12시간 누적강수량이 110mm 이상 예 상될 때 호우주의보를 발표하며, 6시간 누적강수량이 110mm 이상 또는 12시간 누적강수량이 180mm 이상 예상되는 경우 호우경보를 발표한다. 호우재해의 대표 변수로서 호우특보 발표의 기준 강도 이상의 발생일 수
와 6시간 70mm이상 최대 누적강수량, 12시간 110mm 이상 최대 누적강수량을 선정하였으며(Table 1), 이를 통하여 호우빈도와 호우강도를 호우재해지수의 산정 에 모두 활용하였다.
자료의 수집을 위해 기상청에서 운영하는 60개 시군 구내에 위치한 ASOS, AWS 181개 지점의 지난 10년간 (2007∼2016년)의 강수자료를 조사하였다. 시군구내 에 위치한 관측지점들 중 6시간 70mm이상의 누적강수 량과 12시간 110mm 이상의 누적강수량이 가장 높은 지점의 강수량을 발생일의 강수량으로 산정하였다. 이 러한 산정 방법은 특보구역 내에 위치한 관측지점들 중 어느 한 지점이라도 호우특보 기준 강우강도 이상에 포 함되면 호우특보가 적중한 것으로 평가하는 기상청 호 우특보 평가방법을 참고한 것이다.
호우잠재영향지수의 대표변수는 노출과 취약성으로 구분하여 선정하였다(Table 2). 각각의 대표변수는 호 우 및 홍수 위험도와 취약성 평가 관련 선행연구를 검토 하여 선정하였다.
노출의 대표변수는 호우에 노출되는 요소를 의미하 며 임야를 제외한 행정구역 면적(박상식 ‧ 강부식 2014; 김보경 외 2011), 평균고도(이현종 외 2016; 정 종혁 외 2014), 평균경사도(이현종 외 2016; 정종혁 외 2014; 국립방재연구원 2011), 거주인구(신안국 외 2016; 한승룡 외 2015), 자산밀도(한승룡 외 2015; 국 립방재연구원 2011), 사업체수(신안국 외 2016; 한승 룡 외 2015)로 선정하였다. 임야를 제외한 행정구역 면 적은 호우 피해가 집중되는 도심지를 포함한 임야 이외 지역의 노출 정도를 나타내는 변수로서, 각 시 ‧ 군 ‧ 구 통계연보를 활용하여 산출하였다. 평균고도와 평균경 사도는 지형적 노출의 특성을 나타내는 변수로서 지형 적 특성에 따라 노출의 정도가 다르게 나타남을 고려하 였다. 국토지리정보원의 수치표고모델(DEM) 자료로 부터 ArcGIS를 이용하여 산출하였다. 거주인구는 사회 적 특성을 반영하는 변수로 얼마나 많은 인구가 호우재 해에 노출되었는지를 나타낸다. 2015년 인구주택총조
Factor Variables codes Definition Criteria for selecting variables
Exposure
Area of administrative
district PE1 Area of administrative district excepted forest Park and Kang, 2014 Kim et al, 2011 Average height PE2 The Average elevation Lee et al, 2016 Jeong et al, 2014 Average slope PE3 The Average slope Lee et al, 2016
Jeong et al, 2014 Population PE4 The population in administrative district Shin, 2016
Han et al, 2015 Asset intensity PE5 Officially assessed reference land price Han et al, 2015
NDVI, 2011 Number of businesses PE6 Number of businesses Shin, 2016
Han et al, 2015
Vulnera bility
Imperviousness ratio PV1 Impervious area
/ Area of administrative district excepted forest
Lee et al, 2016 NDVI, 2011 Vulnerable population
ratio PV2 population aged 0~16 or 65+
/populationtion
Cho and Kim; 2015 Han et al, 2015 Ratio of small business PV3 Small business
/ number of businesses Han et al, 2015 Pump station PV4 Area of administrative district excepted forest
/ Pump station
Lee et al, 2016 Park and Kang, 2014 Swage pipe length PV5 Area of administrative district excepted forest
/ Swage pipe length
Lee et al, 2016 Park and Kang, 2014 Financial independence
rate PV6 Revenue
/local government budget scale NDVI, 2011 Table 2. Potential Impact Variables for Heavy Rain
사 자료를 이용하였다. 자산밀도와 사업체수는 경제적 인 노출 정도를 반영하는 변수로서 자산밀도는 국토교 통부에서 제공하는 2015년 표준지 평균가격을 활용하 였고, 전체 사업체수는 중소기업청의 2016년 중소기업 관련 통계를 활용하였다.
취약성 대표변수는 노출된 요소들의 민감도와 부정 적인 영향, 대응력, 수용력의 부족을 기준으로 선정하였 으며, 불투수면적비율(이현종 외 2016; 국립방재연구 원 2011), 취약인구비율(조형진 ‧ 김경배 2015; 한승 룡 외 2015) 소기업비율(한승룡 외 2015) 배수펌프장 (이현종 외 2016; 박상식 ‧ 강부식 2014), 하수관거길 이(이현종 외 2016; 박상식 ‧ 강부식 2014), 재정자립 도(국립방재연구원 2011)를 선정하였다. 불투수면적
비율은 토지이용의 특성에 따라 취약성이 다르게 나타 난다는 선행연구를 고려하여 선정하였으며, 2013년 환 경부 전국 불투수면적율 조사자료를 활용하였다. 각 시 군구의 불투수면적을 임야를 제외한 행정구역의 면적 으로 나누어 산출하였다. 취약인구비율은 인구적 취약 성을 나타내는 것으로 14세이하와 65세이상 인구비율 로 선정하였다. 이 집단은 재해의 대처능력이 부족하여 재해에 취약한 집단이라고 할 수 있다. 2015년 인구주 택총조사 자료를 이용하였다. 소기업비율은 경제적인 취약성을 나타내는 변수로서 선정되었다. 대기업 또는 중기업에 비해 소기업체는 재해의 대처와 복구 능력이 떨어져 재해에 보다 큰 영향을 받게 됨을 고려하여 선정 하였다. 자료는 중소기업청의 2016년 중소기업관련 통
PE1 PE2 PE3
PE4 PE5 PE6
PV1 PV2 PV3
PV4 PV5 PV6
Figure 2. Spatial Distribution of Potential Impact Variables 계를 활용하였다. 배수펌프장, 하수관거길이, 재정자립
도는 재해의 대응력 부족을 대표하는 변수로서 선정하 였다. 배수펌프장과 하수관거 길이는 배수능력을 대표 하는 자료로서 배수펌프장은 임야를 제외한 행정구역
의 면적을 배수펌프장개소수로 나누어 산정하였으며, 하수관거 길이는 임야를 제외한 행정구역의 면적을 전 체 하수관거 길이로 나누어 산정하였다. 자료는 2014년 환경부 하수도통계자료와 한국농어촌공사 농업생산
Eigenvalues Principal component No. Percent of variance Cumulative percent
4.849 1 40.410 40.410
2.474 2 20.614 61.023
1.423 3 11.855 72.878
1.146 4 9.552 82.430
Table 3. Eigenvalues and Total explained by Components 기반정비통계 조사자료를 활용하였다. 재정자립도가
낮은 행정구역의 경우 적절한 대응과 복구 능력이 부족 하다고 할 수 있다. 재정자립도는 지방재정통합공개시 스템의 2016년 자료를 활용하였다. Figure 2는 호우잠 재영향지수 구성 변수의 공간분포를 나타낸 것이다.
3.3. 표준화 및 가중치 산정
지수의 산정을 위해 서로 다른 단위를 가지고 있는 각 각의 대표 변수에 대한 표준화가 필요하다. 호우재해 (Hazard)지수의 산정은 스케일 재조정(Re-scaling)을 활용하였으며, 호우잠재영향지수의 산정은 Z-스코어 (score)를 활용하였다. 스케일 재조정(Re-scaling)은 Dimension Index라고하며 최대-최소값을 이용하여 표준화하는 방법으로 모두 동일한 범위(0∼1)를 갖도 록 하여 순위화 할 수 있어 상대적인 크기를 비교할 수 있는 장점이 있다(4).
Dimension i ndex
(4)
Z-스코어는 평균을 0, 표준편차를 1이 되도록 변환시 키는 방법으로 자료의 정규분포를 가정한다(5). 이 방법 은 표준편차를 단위로서 보았을 때 평균으로부터 측정 치가 얼마만큼 떨어져 있는 가를 Z값으로 나타내는 방법 으로 호우잠재영향지수의 산정을 위해 활용되었다.
Z
(5)
호우재해지수는 동일가중치를 부여하여 산정하였고,
호우잠재영향지수는 주성분분석 결과를 가중치 산정에 이용하여 각각 서로 다른 가중치 부여방식을 적용하였 다. 호우잠재영향지수는 통계적 분석방법인 주성분분 석을 이용하였으나, 호우재해지수는 낮은 상관관계를 보이는 변수가 존재하고, KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 값이 0.5보다 낮아 주성분분석에 적합하지 않았다. 가중 치를 적용한 결과와 가중치를 적용하지 않은 분석결과 에는 차이가 거의 없다는 보고도 있으며(임광섭 외 2010), 다수의 연구에서 동일한 가중치를 지수산정에 이용하고 있다. 또한 호우재해지수를 구성하는 변수의 부적절한 가중치부여는 왜곡된 분석결과를 가져올 수 있어, 6시간 70mm 이상 또는 12시간 110mm 이상 발생 일수, 6시간 70mm 이상 누적강수량 평균, 12시간 110mm 이상 누적강수량 평균의 세 가지 대표변수를 스 케일 재조정을 이용하여 표준화한 후 동일가중치를 적 용하여 합산하는 방식으로 산정하였다.
호우잠재영향지수는 주성분분석을 이용하여 산출하 였다. 주성분분석이란 다변량으로 구성되는 데이터로 부터 소수의 특징적인 변량을 합성하고, 그것에 의해서 데이터를 분석하는 방법이다(노형진 2014). 즉, 다변량 데이터를 주성분이라는 적은 수의 변수로 축소하는 방 법으로 원래의 변수가 가지는 정보를 최대로 이용하여 개체 간 분산이 최대가 되도록 가중치를 주고 서로 다른 주성분간에는 공분산이 0이 되도록 한다.
관계식은 다음 (6)와 같이 표현할 수 있다.
⋯
⋯
⁝ ⁝ ⁝
⋯
(6)
Division Variables Eigenvector
Exposure
PE1 0.301
PE2 0.313
PE3 0.282
PE4 -0.208
PE5 -0.323
PE6 -0.303
Vulnerability
PV1 -0.344
PV2 0.401
PV3 0.251
PV4 0.353
PV5 0.095
PV6 -0.132
Table 4. Eigenvector of the first Component
Division Variables Weight
Hazard
H1 0.333
H2 0.333
H3 0.333
Potential impact
Exposure
PE1 0.090
PE2 0.094
PE3 0.085
PE4 0.062
PE5 0.097
PE6 0.091
Vulnerability
PV1 0.104
PV2 0.121
PV3 0.076
PV4 0.106
PV5 0.028
PV6 0.039
Table 5. Weighting Value for Variables
여기서 ∼ 은 주성분 ∼ 는 원 변수
∼ 는 가중치이다. 변수의 측정 단위가 서로 다를 경우에는 상관행렬을 이용하며, 상관행렬을 이용하여 고유치와 각 고유치에 대응하는 고유벡터롤 산출하여 주성분 변수의 계수와 주성분의 분산으로 사용한다. 이 러한 과정은 변수의 공통요인을 추출하고 변수 간 독립 성을 보장하게 한다는 점에서 의의가 있다(이지연
2009). Kaiser(1960) 규칙에 의해 고유값이 1보다 큰 큰 주성분은 4개이다(Table 3).
신안국(2016)과 한승룡 외(2015)의 연구에서는 고 유 값의 비율이 가장 큰 제1주성분 점수의 계수행렬을 이용하여 가중치를 산정하였는데, 제1주성분의 고유벡 터를 이용하여 가중치의 산정에 활용하였고 음수로 나 타난 고유벡터에는 절대값을 취해 적용하였다. 이에 본 연구에서도 동일한 방법을 사용하였다. 가중치의 산정 은 제1주성분의 절대값을 취한 고유벡터(Table 4)의 총 합을 각 변수의 고유벡터로 나누어 산출하였으며, 이는 주성분과 연관된 변수들에 대한 각각의 백분율을 가중 치로 부여하는 방식이다. 산출된 가중치(Table 5)에 표 준화된 변수값을 곱하여 합산하는 방식으로 호우잠재 영향지수를 산출하였다. 호우재해지수와 호우잠재영 향지수의 산정 방법은 (7)과 같이 나타낼 수 있다.
H ′ ′ ′
P ′ ′ ′ ′
′ ′ ′ ′
′ ′ ′ ′
Figure 3. Risk Matrix Figure 4. Spatial Distribution of Heavy Rain Hazard 여기서 H는 호우재해지수, P는 호우잠재영향지수,
은 변수의 가중치, ′ 은 변수를 표준화한 값이다.
3.4. 호우재해위험도(Risk) 분류
호우재해위험도는 위험도 매트릭스(Matrix)를 이용 하여 9개의 유형으로 분류하였다. 호우재해지수와 호 우잠재영향지수는 스케일 재조정 기법을 이용하여 표 준화한 후 범주화하였다. 이민우 외(2013)가 홍수피해 취약성 평가를 위해 범주화한 방법을 본 연구에서도 적 용하여 호우재해지수와 호우잠재영향지수를 표준화 된 값의 크기에 따라 Low(0≤Normalized Value≤
0.33), Medium(0.33≤Normalized Value≤0.67), High (0.67≤Normalized Value≤1)로 구분하였다. 구분된 호우재해지수와 호우잠재영향지수의 범주를 적용하 여 호우재해위험도를 높은호우재해-높은잠재영향, 보 통호우재해-높은잠재영향, 낮은호우재해-높은잠재 영향, 높은호우재해-보통잠재영향, 보통호우재해-보 통잠재영향, 낮은호우재해-보통잠재영향, 높은호우재 해-낮은잠재영향, 보통호우재해-낮은잠재영향, 낮은 호우재해-낮은잠재영향의 9가지 유형으로 행정구역 을 세분화하였다(Figure 3).
4. 호우재해 및 호우잠재영향 분석 4.1. 호우재해(Hazard)분석
호우재해지수를 구성하는 3가지 대표변수를 활용하 여 호우재해의 지역별 특성을 분석하였다. 호우특보기 준을 이용하여 산출된 호우재해지수는 지역의 대응 수 준에 따라 달라질 수 있는 내수의 범람과 외수의 침수 등 호우로 인한 결과적 측면보다는 기상의 영향을 지역 별 기상현상만을 고려한 지수로서의 특징을 나타낸다.
6시간 70mm 이상 또는 12시간 110mm 이상의 호우 발 생일수는 연천군, 포천시, 가평군, 파주시 등 경기북부 지역과 경기남부지역의 화성시, 용인시, 이천시에서 높 게 나타났다. 반면 부평구와 부천시 그리고 인접한 서울 시 강서구, 양천구 등과 노원구, 도봉구, 중랑구, 성북구, 은평구 등 강북지역은 발생일수가 낮은 특징을 보였다.
발생일의 6시간 강수량 평균은 경기북부지역으로는 의 정부시, 양주시, 포천시, 가평군, 고양시에서 높은 특징 을 보였으며, 하남시, 광주시, 여주시 등 경기남동지역 에서 높은 강우강도를 나타냈다. 서울의 자치구 중에는 관악구, 서초구, 마포구, 강서구 송파구 등 한강 이남의 자치구와 중구에서 높은 강우강도를 기록했다. 반면 안
Figure 5. Spatial Distribution of Heavy Rain Potential Impact
Figure 6. Spatial Distribution of Heavy Rain Damages
양시, 의왕시, 안성시, 군포시 용인시, 평택시, 시흥시 등 경기 남서지역과 강북구, 도봉구, 성북구, 은평구 등의 서울 강북지역은 낮게 나타냈다. 발생일의 12시간 강수 량 평균은 경기북부지역으로 동두천시, 의정부시, 파주 시, 연천군과 경기중부지역으로 하남시, 남양주시, 양 평군, 경기 남부지역으로 광주시와 여주시에서 높게 나 타나는 특징을 보였다. 반면 평택시, 안성시, 시흥시, 화 성시, 군포시, 얀양시, 의왕시 등 경기 남서지역은 낮게 나타나는 특징을 보였다.
3개의 대표변수를 이용하여 산출한 호우재해지수는 경기북부지역으로 포천시, 파주시, 연천군, 양주시, 가 평군과 경기중부지역으로 남양주시, 하남시, 양평군, 경기 남동지역으로 광주시, 여주시, 이천시로 이어지면 서 높게 나타나는 특징을 보였는데 이 지역들은 높은 발 생일과 높은 강우강도를 나타냈다. 서울시 자치구로는 중구와 관악구, 송파구에서 높게 나타났는데 높은 강우 강도가 지수산정에 영향을 미쳤다. 반면 서울 강북 지역 인 도봉구, 강북구, 성북구, 은평구, 노원구와 안성시, 평 택시, 시흥시, 안양시 등 경기 남서지역은 낮은 발생일 과 강우강도를 나타내어 낮은 호우재해지수를 나타냈 다. Figure 4는 등급 내 평균편차를 최소화하고 등급간 분산을 극대화하는 방법인 Natural Breaks를 이용하여
호우잠재영향을 5개의 등급으로 분류하여 지도화 한 것이다.
4.2. 호우잠재영향(Heavy Rain Potential Impact)분석 및 검증
호우잠재영향은 노출과 취약성으로 구성하였으며 노출과 취약성변수 각각 6개를 이용하여 지수화하여 지역별 호우로 인한 차별적인 영향을 분석하였다. 분석 결과는 Natural Breaks를 이용하여 5개의 등급으로 분 류하여 지도화하였다(Figure 5). 호우잠재영향이 높은 지역으로는 경기북동지역의 연천군, 포천시, 가평군, 경기중부지역으로 양평군, 남양주시, 경기남동지역으 로 여주시가 높게 산정되었다. 또한 서울시 자치구 중에 는 종로구와 중구가 높은 잠재영향을 나타냈다. 잠재영 향이 높은 지역은 경기북동지역에서 경기 남동지역으 로 이어지는 특징을 보였는데 이 지역들은 취약성을 구 성하는 요소들이 매우 높게 나타나 높은 잠재영향도 산 정에 영향을 주었다. 반면, 서울시 중구와 종로구가 높 게 나타났는데 이 지역은 자산밀도와 사업체수 등 사회
‧ 경제적인 노출이 매우 높아 호우잠재영향도가 높게 나타나는데 영향을 주었다. 인천시 중구, 연수구, 서구,
Spearman rank correlation test Correlation
coefficient 0.621
p-value p<0.001
N 60
Table 6. Correlation Analysis between Heavy rain Potential Impact Index and Heavy Rain Damages
Risk type Class
Potential impact Hazard
1 Low Low
2 Low Medium
3 Low High
4 Medium Low
5 Medium Medium
6 Medium High
7 High Low
8 High Medium
9 High High
Table 7. Types of Heavy Rain Hazard Risk
Figure 7. Spatial Distribution of Heavy Rain Hazard Risk
서울시 강서구, 양천구, 구로구, 광진구, 성동구, 강동구, 중랑구, 동대문구와 경기남서지역으로 오산시, 과천시, 의왕시, 시흥시 등에서는 낮은 호우잠재영향도를 나타 냈다. 경기남서지역은 노출을 구성하는 변수들과 취약 성을 구성하는 요소들이 특별히 높거나 낮게 나타나는 특징을 보이지 않아 전체적으로는 낮은 호우잠재영향 도가 산정되었다.
산정된 호우잠재영향은 실제 재해자료와의 상관관 계분석을 통하여 실제 재해자료와의 유사성과 지수의 타당성을 검증하였다. 실제 재해자료는 국민안전처의 재해연보의 지난 10년(2006∼2015년)간의 시군구별 호우피해액을 활용하였다. 각 연도별 피해액은 2015년 화폐가치 기준으로 동일하게 환산하여 적용하였다. 상 관관계 분석은 Spearman rank correlation test를 사용 하여 실시하였으며, 상관계수는 0.621로 높은 정적인 상관관계를 보이는 것으로 나타났다(Table 6). 실제 호 우피해액은 경기북부지역에서 경기 남부지역으로 이
어지며 높게 나타나고 있으며 인천 및 경기 남서지역에 서 낮게 나타나는 특징을 보였고, 산정된 호우잠재영향 과 상당히 일치되는 양상을 보여 호우잠재영향지수는 실제 피해의 양상을 적절히 반영하고 있는 것으로 볼 수 있다(Figure 6).
산정된 호우잠재영향은 호우의 발생시 지역특성에 따라 차별적 영향을 받게 됨을 의미하는 것으로, 높은 호우잠재영향지수를 갖는 지역은 호우의 발생시, 보다 부정적인 영향을 받게 될 가능성이 상대적으로 높은 반 면, 낮은 호우잠재영향지수를 갖는 지역은 호우에 따른 부정적인 영향의 가능성이 상대적으로 적은 지역으로 판단할 수 있다.
5. 호우재해위험도(Risk) 분석
호우재해위험도는 9개의 유형으로 분류하여 시군구 를 분석하였다(Table 7). 유형9의 높은 호우재해와 높 은잠재영향은 경기북동지역의 가평군, 포천시, 연천군 과 경기중부의 양평군, 남양주시, 경기남동지역의 여주 시, 서울시 중구로 총7개 시군구가 해당되었다. 이 지역 은 실제 호우빈도가 높거나 높은 강도의 호우가 발생했 으며, 호우에 의한 영향을 가장 많이 받는 지역으로 호
우재해의 위험도가 가장 높은 지역이다. 유형8의 보통 호우재해와 높은 잠재영향은 총3개 시군구로 용인시, 종로구, 화성시가 해당되며, 유형7의 낮은 호우재해와 높은 잠재영향에 해당하는 시군구는 없었다. 유형6의 높은 호우재해와 보통 잠재영향지역은 총8개 시군구로 동두천시, 파주시 등 경기북부 일부 지역과, 경기남동부 일부 지역, 관악구, 송파구가 포함되었다. 유형5의 보통 호우재해와 보통 잠재영향지역은 총10개 시군구로 서 울의 4개 자치구와 경기도 6개 시가 포함되었다. 유형4 의 낮은 호우재해와 보통 잠재영향은 총7개 시군구로 서울 강북지역의 4개 자치구와 경기남부의 3개 시가 포 함되었다. 유형3의 높은 호우재해와 낮은 잠재영향은 3 개의 시군구로 영등포구, 중랑구, 하남시가 해당되었으 며, 유형2의 보통 호우재해와 낮은 잠재영향에 해당되 는 지역은 18개 시군구로 가장 많은 비율을 차지하였다.
서울시 9개 자치구, 인천시 3개 자치구, 경기도 6개 시가 해당되었다. 위험도가 가장 낮은 유형1의 낮은 호우재 해와 낮은 잠재영향지역은 4개로 광진구, 구로구, 부평 구가 해당되었다. Figure 7은 위험도 9개의 유형의 공간 분포를 나타낸 것이다.
6. 결론
본 연구는 호우잠재영향과 호우재해위험도 분석을 통하여 지역별 재해영향을 고려한 차별적 호우예특보 를 위한 연구의 토대를 제공하고 호우재해영향분석 결 과와 호우발생간의 연계를 통하여 지역의 위험도 평가 방법 제시를 목적으로 하였다. 또한 영향예특보 체계 구 축을 위한 기상정보와 공간정보와의 기초적 융합연구 로서 기여하고자 한다. 이를 위하여 WMO(2015)의 영 향기반 및 예 ‧ 특보서비스 가이드라인에서 제시한 영 향예보 핵심 개념인 재해, 노출, 취약성을 이용하여 호우 재해지수와 호우잠재영향지수를 산정하였고, 위험도 매트릭스를 이용하여 호우재해위험도를 분석하였다.
호우재해지수의 산정을 위하여 호우특보 발표 기준
을 이용하여 3개의 대표변수를 선정하였고, 호우잠재 영향지수의 산정은 선행연구 분석을 통하여 노출과 취 약성 변수 각각 6개를 선정하였다. 강수관측자료는 60 개 시군구에 위치한 181개의 AWS와 ASOS의 10년간 의 자료를 수집하여 구축하였고 노출과 취약성 자료는 시군구별 통계자료 등을 활용하여 구축하였다.
호우재해지수는 표준화 과정을 거친 후 동일가중치 를 부여하여 산정하였고 잠재영향지수는 통계적 가중 치 산정 방법인 주성분분석을 이용하여 산정하였다
호우재해지수 산출 결과 경기북부지역에서 경기남 동지역으로 이어지면서 높게 나타나는 특징을 보였으 며, 서울시 자치구로는 중구, 종로구, 한강이남 일부 자 치구에서 비교적 높게 나타나는 특징을 보였다. 호우잠 재영향지수는 경기북동지역과 경기남동지역, 서울시 종로구, 중구에서 높게 나타났으며 경기남서지역과 서 울의 한강 이남 자치구는 낮게 나타나는 특징을 보였다.
산출된 호우잠재영향지수는 타당성 검증을 위해 10년 간의 실제 호우피해액과 상관관계를 분석하여, 높은 정 적인 상관관계를 보이는 것으로 나타나 실제피해의 양 상을 적절히 반영하고 있음을 확인 할 수 있었다.
호우재해지수와 호우잠재영향지수는 스케일 재조정 방법을 이용하여 높음, 보통, 낮음으로 범주화하고 위험 도 매트릭스를 활용하여 9개 유형으로 구분하여 호우 재해위험도를 분석하였다.
본 연구에서 산정된 호우잠재영향은 호우의 발생시 지역별 차별적 영향의 정도를 고려하여야 하는 영향예
‧ 특보 연구의 기초 연구로서 활용될 수 있을 것이며, 위험도 매트릭스를 활용하여 기상정보와 공간정보를 연계한 위험도 분석방법론을 제시하였고, 태풍, 강풍, 대설 등 다른 기상재해의 위험도를 평가하는 방법으로 도 활용될 수 있을 것이다. 시군구별로 분석한 호우재해 위험도는 지역별 호우방재대책을 수립에 유용한 자료 로서 활용될 수 있을 것이다.
추후 연구에서는 노출 및 취약성의 변수 선정에 있어 변수 간의 상호의존적 특성을 분석하여 변수 선정의 적
절성 및 신뢰성을 제고해야할 것이며, 본 연구에서는 호 우재해위험도의 종합적 분석을 시행 하였으나 향후에 는 공간분석 기법을 활용하여 영향의 유형을 사회적, 경 제적 영향 등으로 세분화하여 분석하고 이와 함께 기상 정보를 융합하면 보다 신뢰성 있는 호우재해영향분석 이 가능할 것이다. 또한 보다 작은 공간단위의 데이터를 수집하여 분석의 단위를 좁힌다면 위험도를 더욱 세분 화하여 평가 할 수 있을 것이다. 호우재해 변수를 호우 예측 데이터로 구성하여 호우의 발생가능성과 호우잠 재영향을 연계하면 호우위험도의 예측에도 활용될 수 있을 것이며, 방재적 측면에서는 저감시설의 배치 및 계 획수립에 활용을 위하여 재해위험도 저감 정도의 추정 이 가능하도록 지수 개발의 보완 연구가 이루어져야 할 것이다.
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2017년 3월 30일 원고접수(Received) 2017년 6월 07일 1차심사(1st Reviewed) 2017년 6월 19일 2차심사(2nd Reviewed) 2017년 6월 20일 게재확정(Accepted)
초 록
호우 예측 정확도의 향상에도 불구하고 호우재해로 인한 사회경제적 비용이 지속적으로 증가하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이다. 본 연구에서는 WMO에서 제시한 영향 예보 핵심개념인 재해, 취약성, 노출 개념을 활용하여 지역별 호우잠재영향을 평가하고 호우발생과 연계하여 호우재해의 위험도를 분석하였다. 노출과 취약성 변수로 호우잠재영향을 구성하였고, 호 우재해지수는 호우특보 기준에 따라 선정한 3개의 변수를 선정하여 산정하였다. 호우잠재영향 지수 의 가중치는 주성분분석을 이용하여 산정하였으며, 호우재해지수는 동일한 가중치를 부여하여 산정 하였다. 호우잠재영향지수와 실제 호우피해액과의 상관분석 결과 높은 상관관계가 증명되어 호우잠 재영향지수는 실제의 피해양상을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었다. 호우재해위험도는 호 우잠재영향지수와 호우재해지수로 구성된 위험도 매트릭스를 이용하여 산정하였다. 본 연구는 시공 간적으로 변화하는 호우예특보를 위한 호우영향분석 연구의 토대를 제공하고 지역별 호우방재대책 을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
주요어：영향예보, 호우, 잠재영향, 위험도 매트릭스, 주성분분석
