1. 서 론
전 세계적으로 물 관련 재해 피해가 지속적으로 증가됨에 따라 2013년 3월 UN 최초로 ‘물과 재난’이라는 특별세션을 개최하였으며, 이 때 재해로 인한 피해는 지속가능한 개발을 위협하는 수준에 도달한 것으로 선언되었다(ICHARM, 2013). 우리나라의 경우에도 기후변화로 인해 하천범람, 도시침수, 토사재해, 가뭄 등 물 관련 재해가 증가하고 있으며, 자연재해 가운데 호우, 태풍 순서로 가장 큰 비율을 차지하고 있다(Lee, 2017).
* 종신회원 ․ 국토연구원 도시연구본부 책임연구원 (Korea Research Institute for Human Settlements ․ [email protected])
** 교신저자 ․ 국토연구원 도시연구본부 책임연구원 (Corresponding Author ․ Korea Research Institute for Human Settlements ․ [email protected]) Received August 30, 2017/ revised October 25, 2017/ accepted December 26, 2017
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DOI: https://doi.org/10.12652/Ksce.2018.38.2.0203
www.kscejournal.or.kr
재해예방형 도시계획 지원을 위한 도시침수 위험도 공간정보 개발
이종소*ㆍ이상은**
Lee, Jongso*, Lee, Sangeun**
Development of Urban Flood Risk Maps for Strengthening Urban Planning Toward Disaster Prevention
ABSTRACT
This study aims to propose the methods for urban flood risk maps which are useful in strengthening urban planning toward disaster prevention by climate change. Selecting the Gwangju city, Gyeonggi-do as study area, it analyzes urban flood at a RCP 8.5 scenario, and develops gridded information regarding risk components such as hazard, exposure, and vulnerability. It turns out that flooding would occur at a bend interval of the Mokhyun stream and also at the joint of the Gyungan and the Mokhyun streams, showing the similarity with the inundation trace map. In particular, the Songjeong dong is analyzed to be seriously exposed and to be highly vulnerable to flood inundation. With all results together, this study concludes that the proposed methods could be used as a basis for strengthening urban planning toward flood disaster prevention system.
Key words : Urban flood, Risk information, HEC-RAS, SWMM, Disaster prevention 초 록
본 연구는 기후변화 및 도시 집중으로 인해 증가하고 있는 도시침수에 대비하고 재해예방형 도시계획 수립 지원을 위해 격자단위의 상세 위험정 보를 개발하고자 하였다. 경기도 광주시를 대상으로, RCP 8.5 강우 시나리오를 기준으로 내‧외수 침수해석을 실시하였으며, 이를 이용해 재해 특성, 노출특성, 취약성 등에 대한 위험정보를 격자단위로 개발하였다. 분석결과 목현동에 위치한 목현천 만곡부 지역과 송정동에 위치한 경안 천 합류부 지역에서 침수영향이 클 것으로 나타났으며, 실제 침수흔적도와 상당부분 일치하는 것으로 나타났다. 또한 주거 밀집지역인 송정동 일대가 침수에 많이 노출되고 취약한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 재해예방형 도시계획 제도를 마련하는 근거로 활용 할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 다기능의사결정기법을 적용하게 된다면 방재대책 수립에 필요한 고위험지역을 보다 객관적으로 판단하는 데에 활용할 수 있을 것이다.
검색어 : 도시침수, 위험정보, HEC-RAS, SWMM, 방재대책
Water Engineering
수공학이와 같이 물 관련 재해의 증가와 집중호우의 세기가 과거와 다른 확률적 특성을 보이는 상황에서 물 관련 재해의 위험을 최소화 하기 위해 다양한 방재대책 마련에 대한 연구와 위험도 평가에 대한 연구가 필요하다고 할 수 있다. Kron(2005)는 홍수위험도에 대해서 자연재해 중 홍수와 관련된 홍수사상 또는 홍수사상의 발생확률을 나타내는 재해특성(hazard), 홍수위험지역에 있는 경 제적 자산이나 인명의 노출특성(exposure), 그리고 홍수방어능력 의 부족을 의미하는 취약성(vulnerability)의 세 가지 요소들을 고려해 홍수 위험도를 제시하였으며, 2015년 합의된 UNISDR (United Nations Office for Disaster Risk Reduction)의 센다이 강령은 도시의 방재역량을 높이도록 전문가 집단에게 재해특성, 노출특성, 취약성 등 위험도를 평가하기 위한 요소기술을 개발하여 사전 재해저감대책의 의사결정이 체계적으로 이뤄지도록 당부하고 있다(UNISDR, 2015).
기후변화와 도시침수에 관련된 최근 학술연구를 살펴보면, Kang et al.(2013)은 SRES와 RCP 시나리오를 비교하여 도시배수 시스템의 홍수범람을 분석하였고, Kim(2017)은 기후변화 영향으 로 인해 발생할 수 있는 해수면상승과 강우증가를 동시에 고려하여 해수면 상승으로 인한 연안도시 지역의 재난피해를 검토하였다.
또한 내수침수에 대해서도 많은 연구자들(Hsu et al., 2000; Schmitt et al., 2004; Leandro et al., 2009) 이 SWMM (Storm Water Management Model)을 이용하여 도시지역의 유출모의와 관망해 석을 하고, 2차원 확산모형을 이용하여 침수해석을 하는 등의 연구 를 진행하고 있다.
도시침수에 의해 위험이 발생되는 공간은 도시지역이므로 위험 도 평가와 도시계획 간의 내용적 연계는 필수이다. 하지만 도시계획 을 맡고 있는 기초지자체의 담당부서는 방재분야에 대한 이해와 관심이 낮아 도시의 공간에 대한 장기 구상을 함에 있어 도시침수의 위험을 충분히 고려하지 않고 있는 것이 현실이다(Kim et al., 2017).
이에, 정부는 기후변화 및 도시화 집중으로 증가되는 도시침수 등의 각종 재해에 대한 근본적인 해결을 위해 도시공간의 위험을 사전에 이해한 뒤 다양한 위험저감대책을 종합적으로 고려하도록 도시정책을 강화하고 있다. 주관부처인 국토교통부는 도시의 기후 변화 재해 취약성 분석방법을 마련하고, 취약성 저감을 위한 도시계 획적 대책수단 등을 연구 한 바 있으며, 2015년에는 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법률’을 개정해 도시계획의 기초조사 항목으로 재해취약성 분석을 실시하게 하고, 2016년에는 재해취약성 분석과 관련된 지침을 발표한 바 있다. 도시계획을 위해 도시계획 담당자에 게 신뢰성 높은 위험정보가 제공되어야 하지만 아직은 제도 시행 초기이므로 정보 접근성에 있어서 한계가 있다.
이에 본 연구는 방법론의 이론적인 발전 보다 도시침수 해석에 있어서 신뢰성과 범용성이 인정되는 SWMM, HEC-RAS 등 기존
모형을 연계하고, 하수관망 간소화 및 공간자료 분석방법을 추가해 넓은 공간범위에 걸쳐 비교적 쉽게 도시계획에서 활용할 수 있도록 위험정보를 만들고자 한다. 본 연구는 방법론의 이론적 발전 보다는 도시침수의 근본적 해결을 위해 최근 추진 중에 있는 재해예방형 도시계획을 지원하고, 지자체에게 신뢰성 높은 위험정보와 대책수 립방향의 참고자료를 실용적으로 제공하는데 목적을 두고자 한다.
2. 연구방법
2.1 강우 시나리오 자료의 수집
미래 강우 시나리오 자료는 기존 연구결과(KRIHS, 2016)를 토대로 수집하였으며, 강우사상을 크게 확률기준, 목표연도, 기후변 화 경로 등 세 가지 가정의 조합으로 만든 시나리오로 설정하였다.
편의보정된 지구순환모형(Global Circulation Models, GCMs) 실험치를 시간상세화 기법(Lee and Jung, 2014)에 적용하여 확률 기준은 우리나라 도시침수 특성을 고려해 지속시간 1시간으로 설정하였으며, 발생빈도는 도시 배수시설 설계 등 방어목표로 채택 하고 있는 재현기간 30년과 재난관리 차원에서 국제적으로 권장되 고 있는 재현기간 100년을 고려하였다. 목표연도는 GCMs로 생성 한 실험치의 시간범위를 토대로 한반도 기후변화 전망 보고서 (KMA, 2012) 에서도 제시된 바 있는 P
1(2006 년에서 2040년까지 비교적 단기미래), P
2(2041년에서 2070년까지 비교적 중기 미래), P
3(2071 년에서 2100년까지 비교적 장기 미래) 가운데 중장기적인 관점에서 위험을 분석하고 대책을 마련하기 위해 P
2의 기간을 목표연 도로 선정하였으며 기후변화 경로의 경우 IPCC (Intergovernment Panel on Climate Change)에서 정의하는 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP) 가운데 저감정책의 효과가 반영되지 않는 추세를 기초로 하는 RCP 8.5를 선택하여 연구를 수행하였다.
2.2 도시침수 간소화 해석
Cho et al.(2015) 의 학술연구 결과에서는 우리나라 도시침수
해석을 위해 값비싸거나 고급기능의 모형 보다는, 기존의 범용적으
로 사용되는 모형 간 연계가 더욱 효과적임을 강조하였다. 이에
본 연구에서는 도시지역을 포함한 집수유역을 크게 산지지역, 하천
지역, 관망밀집지역으로 구분해, 각각에 대해 강우-유출 관계곡선
법, HEC-RAS모형을 이용한 외수침수분석, EPA-SWMM과 2차
원 흐름해석을 이용한 내수침수분석을 적용하였다. 지형분석을
통해 도출된 상류 산지지역에 대해서는 강우-유출 관계곡선식을
이용해 강우 시나리오 조건에 따른 산지부에서 하천으로 유입되는
유출량을 산정하였다. 또한 강우 시나리오 조건에서 하천의 외수위
상승으로 인한 범람은 HEC-RAS모형을 이용해 하천 연장을 따라
잠재적인 홍수위를 먼저 산정한 뒤 침수영역 및 침수위 분석을
실시하였다. 침수영역 및 침수위 분석을 위해서 하천측선을 제내지 까지 연장하여 홍수위 값을 입력하고, 지형자료와의 차이를 통해 개략적인 침수영역과 침수심을 산정하는 하도버퍼링 기법을 적용 하였다. Fig. 1(b)와 같이 하천 중심선과 횡단면 타점자료의 횡단측 선을 제내지 방향으로 충분히 연장하고 횡단 측선데이터에 해당 단면 HEC-RAS 수위 분석 결과를 입력하여 홍수위 데이터를 구축한 뒤 Fig. 1(c)와 같이 지형자료 형태로 변환해 홍수위에 해당하는 격자자료를 구축하였다. Fig. 1(c)와 같이 생성된 홍수위 자료와 Fig. 1(a)의 지형고도 간의 차이를 분석함으로써 Fig. 1(d)와 같이 침수영역 및 침수심을 산정하였다.
도시화된 관망밀집지역의 내수침수는 순차적으로 지형해석, 관 망간소화, EPA-SWMM 모의, 2차원 노면해석 등을 통해 분석되었
다. 지형학적 특성을 구분하고 GIS분석을 통해 SWMM의 입력값 인 유출곡선지수, 유로연장, 유역경사 등의 지형학적 매개변수를 산정한 뒤 하수도 시설기준(2011)에서 제시하고 있는 600mm 이상 직역의 간선을 대상으로 하수관망을 간소화 하였다. Fig.
2 와 같이 구축된 EPA-SWMM을 강우 시나리오 조건에서 모의한 뒤 주요 맨홀지점별 월류량을 산정하고 2차원 흐름해석모형(Song et al., 2016) 을 이용해 노면 해석을 실시하여 침수영역과 침수심을 분석하였다.
2.3 영향권 설정 기준
도시침수와 관련된 영향을 구분하기 위해 영향의 발생 가능성과 발생크기를 토대로 한 EU 회원국가의 공간구획화 개념(EC, 2010)
(a) Create DEM (b)Create TIN (c) Create Flood Data (d) Create Inundation Area&Map Fig. 1. Procedures for Estimating Inundation Area & Map
Fig. 2. Example for EPA-SWMM
Table 1. Selection of Criteria on Risk-based Zoning
Classification Definition Prevention Measures Inundation Depth
Red zone Places where heavy rainfall may cause very serious impacts Compulsory Over 100cm Orange zone Places where heavy rainfall may cause substantial impacts Strongly Encouraged 50cm to 100cm Yellow zone Places where heavy rainfall may cause noticeable impacts Encouraged 10cm to 50cm
Green zone Places where heavy rainfall may not cause noticeable impacts Not considered Below 10cm
※ Likelihood: (inland flood) one in 30 years (river flood) one in 100 years
을 적용하기로 하였다. 영향의 발생 가능성의 경우, 내수와 외수 각각 30년과 100년의 재현기간 조건의 기준을 두었다. 영향의 발생크기에 대해서는 Table 1과 같이 ‘매우 심각한 영향’에 해당하 는 Red Zone은 100cm를 초과하는 침수위, ‘상당한 영향’에 해당하 는 Orange Zone은 50~100cm 사이의 침수위, ‘주의할 만한 영향’
에 해당하는 Yellow Zone은 10~50cm의 침수위, ‘미미한 영향’에 해당되는 Green Zone은 10cm 이하의 침수위를 기준으로 하였다.
2.4 상세 위험정보 개발
자연재해 위험도에 대해서는 국제적으로 합의된 용어(UNISDR, 2009) 를 활용할 수 있는데 위험도(risk)는 세 가지 차원, 즉, 재해특 성, 노출특성, 취약성의 요소에 의해 결정되는 것으로 정의하고 있으며, 본 연구에서는 향후 도시 침수지역 예방대책 지원시스템 지원과 도시 침수 고위험지역 선정을 용이하게 적용하기 위해 100m×100m 격자단위에 적용할 수 있도록 개발하였다.
재해특성은 ‘방어능력을 초과하는 강우조건에서 해당공간이 침 수에 의해 위협받는 정도’로 정의하였으며, 강우-유출 관계곡선, HEC-RAS, SWMM, 하도버퍼링, 2차원노면해석 등을 연계하여 재현기간 100년 조건의 외수위와 재현기간 30년 조건의 내수위의 침수영역 및 침수심을 토대로 개발하였다. 노출특성은 ‘방어능력을 초과하는 강우조건에서 해당공간이 침수에 노출된 정도’로 정의하 였으며, 국토지리정보원의 격자 인구주제도, 국토교통부의 용도지 역도 그리고 앞서 개발된 재해특성을 중첩하여 개발하였다. 또한 취약성은 ‘기상 ‧ 수문 현상과 무관하게 해당 공간 고유의 피해민감 성’으로서 노후 또는 지하 건축물 수, 보호대상시설 수, 도로연장
등 시설의 물리적 분포를 중시하였다. 건축물 취약성은 국토교통부 건축물통합정보자료의 건물 승인일자를 기준으로 30년 이상 된 건축물을 노후건축물로 지하층수 자료를 기준으로 지하건축물로 정의하였고, 보호대상시설 취약성은 국토교통부 오픈마켓의 건물 통합 자료를 기준으로 기능의 장애가 발생할 때 사회적으로 피해가 확산될 수 있는 시설로 대응 및 회복을 고려한의료과 교육서비스 등(National Disaster Management Institute, 2010)으로 정의하였 으며, 도로 취약성은 국토교통부 연속주제도 상에서 도로법의 교통 시설 분류체계를 토대로 정의하여 개발하였다.
3. 적용 및 연구결과
3.1 대상지역 및 강우조건
대상지의 경우 시‧군‧구 단위의 피해액과 피해빈도를 기준으로 상대적으로 도시침수가 크게 우려되는 경기도 광주시를 1차적으로 선정하였으며, 피해이력 조사, 현장 관계자 의견 청취, 지형분석 등을 통해 Fig. 3과 같이 광주시 내 목현천 유역을 공간범위로 설정하였다. 강우조건의 경우 RCP8.5 시나리오를 적용하여 내‧외 수 각각에 대해 재현기간 30년과 100년을 고려하였으며, 비교적 중기 미래인 2041년에서 2070년까지를 목표연도로 하였다.
3.2 하천범람에 의한 외수침수 해석
HEC-RAS 모형을 이용해 강우 시나리오 조건에서 대상지 내 하천의 잠재적인 수위상승을 모의한 뒤, GIS를 이용하여 범람지역 을 분석 하였다. 하천 상류 경계조건으로 강우시나리오 조건의
Fig. 3. Study Area
홍수량 값을 입력하였으며, 하천기본계획 제시하는 산지 하부의 하천유입지점에서 강우-유출 관계식을 적용하였다. 하천기본계획 수립 시 구축한 지형자료를 수집‧활용하여 하천의 누가거리별 잠재 적 하천수위를 산정 뒤 GIS를 이용하여 생성한 횡단 측선자료에 HEC-RAS 의 결과인 단면별 하천수위결과를 입력하여 홍수위 자 료를 구축하고, 이를 DEM 형태로 변환해 홍수위에 해당하는 격자 자료를 구축하였다. 외수침수의 침수영역과 침수심을 산정하기 위해서는 구축된 홍수위 격자자료와 목현천유역의 지형고도 차이 를 이용하였으며, 이때 DEM자체오류, 하천구역등의 범람오류를 보정하여 Fig. 4와 같은 결과를 도출하였다. Fig. 5는 실제 2011년
침수흔적도와 비교한 결과로 송정동 일대를 기준으로 약 28%
정도 일치 하고 있음을 확인할 수 있었다.
3.3 관망밀집지역의 내수침수 해석
내수침수 해석을 위해 대상지의 집수유역 공간을 구분하고 매개 변수를 산정한 뒤, 직경 600mm 이상의 간선을 대상으로 하수관망 구축 및 후처리 작업을 통해 간소화하였다. 해당 지역의 내수침수분 석은 모든 관망과 지역을 고려할 수 없기 때문에 재해연보, 유관부처 및 지자체 상황보고서, 언론‧보도자료와 함께 담당자 면담, 현장 조사를 실시하여 주요지점을 선정하였다. 2011년 대상지의 실제
(a) Before (b) After
Fig. 4. Calibration of Inundation Area & Map
Fig. 5. Comparison of Analysis and Inundation Trace Map
Fig. 6. Calibration of Inland Inundation
침수사례를 바탕으로 검‧보정한 결과 Fig. 6에 나타난 바와 같이 약간의 차이를 보이지만 전체적인 침수심 범위와 공간분포는 일치 하는 결과가 나타났다. 미래 강우 시나리오 조건에서 월류지점과 월류량을 분석한 결과는 Fig. 7과 같으며, 최대 강우량이 발생하는 40 분 이후부터 월류가 발생하기 시작해 60분경에 J1-2지점과 J1-3 지점에서 최대 월류가 발생하는 것을 알 수 있었다. 또한 시간에 따른 유속과 침수심을 분석하기 위해 2차원흐름해석모형을 적용하 여 시공간적 내수침수를 분석한 결과는 Fig. 8과 같으며, 내수침수 의 위치는 Fig. 9(b)와 같다.
3.4 상세 위험정보 개발
상세 위험정보 개발은 방재대책의 근거를 제공할 수 있도록 재해특성 주제도, 영향권 설정, 노출특성 주제도, 취약성 주제도로
구분하여 개발하였으며, 재해특성 주제도는 내‧외수 침수의 침수심 과 침수면적, 영향권 설정은 침수위에 따른 4단계 등급, 노출특성 주제도는 거주인구와 토지이용, 취약성 주제도는 건축물과 보호대 상시설 그리고 도로로 구분하여 개발하였다. 또한 노출특성, 취약성 주제도의 영향권별 분석은 100m×100m 격자단위 내 최대침수심을 기준으로 대표 영향권을 설정하여 분석하였다.
3.4.1 재해특성 주제도
재해특성 주제도는 Fig. 9과 같이 내수의 경우 일반적인 하수도 시설 용량을 상회하는 재현기간 30년 기준으로 침수위 도면을 제작하였으며, 외수의 경우 일반적인 중소하천의 용량을 상회하는 재현기간 100년 기준으로 침수위 도면을 제작하였다. 분석결과 Table 2 와 같이 미래 강우 시나리오 조건에서 경안동 31,088m
2Fig. 7. Result of Overflow and Overflow Point
(a) t=20s (b) t=120s (c) t=300s (d) t=480s
Fig. 8. Result of Inundation Depth from Inland Flood
(a)River Inundation (b)Inland Inundation
Fig. 9. Result of Hazard Map
목현동 62,146m
2, 송정동 154,402m
2, 탄벌동 66,822m
2, 그리고 회덕동은 15,282m
2가 침수 될 것으로 분석되었다.
3.4.2 영향권 설정
영향의 크기는 성인 무릎 수준 이내로 크지 않은 영향인 침수위 50cm이하, 상당한 영향을 미치는 50~100cm, 성인의 허리 또는 아동의 신장수준을 넘어 심각한 영향을 줄 수 있는 100cm으로 구분하였으며, 수치해석의 오차발생 가능성을 고려하고 과도한 영향권이 설정되지 않도록 하기 위해 10cm의 경미한 영향을 고려하 였다. 대상지의 영향권 설정 결과는 Fig. 10과 같으며, 도시침수에 의해 큰 피해가 우려되는 Red zone과 Orange zone은 Table 3과 같이 목현천의 만곡부와 소하천 인근인 목현동, 송정동, 탄벌동에 주로 설정되었다.
3.4.3 노출특성 주제도
노출특성은 거주인구 또는 토지이용의 노출로 구분하며, 영향권 지도와 각 노출특성과 관련된 공간정보를 중첩하여 Fig. 11과 같이 작성하였다. 인구 노출특성은 국토지리정보원에서 2015년 기준 국토조사로 구축한 100m×100m 격자의 인구주제도를 활용하 였으며, 도시침수에 의해 노출된 인구는 총 6,748명으로 분석되었
Table 2. Result of Inundation AreaRegion Area of river inundation (m2)
Area of inland inundation (m2)
Sum (m2)
Ratio (%)
Gyeongan 31,088 0 31,088 9.4
Mokhyeon 62,146 0 62,146 18.9
Songjeong 95,483 58,919 154,402 46.8
Tanbeol 66,822 0 66,822 20.3
Hoedeok 15,283 0 15,283 4.6
Total 270,821 58,919 329,740 100.0
Fig. 10. Result of Inundation Impact Map
Table 3. Result of Inundation Impact Area
Region Zone Area (m2) Ratio (%) Sum (m2) Ratio (%)
Gyeongan
Green 5,697 1.7
31,088 9.4 Yellow 17,142 5.2
Orange 2,679 0.8
Red 5,570 1.7
Mokhyeon
Green 6,363 1.9
62,146 18.9 Yellow 15,920 4.8
Orange 12,637 3.8
Red 27,225 8.3
Songjeong
Green 12,691 18.6
154,402 46.8 Yellow 53,564 19.4
Orange 6,525 2.0
Red 22,702 6.9
Tanbeol
Green 4,283 1.3
66,822 20.3 Yellow 23,208 7.0
Orange 29,790 9.0
Red 9,540 2.9
Hoedeok
Green 3,134 1.0
15,283 4.6 Yellow 8,150 2.5
Orange 4,000 1.2
Red 0 0
Total 329,740 100.0 329,740 100.0
(a) Population
(a) Land
Fig. 11. Result of Exposure Map
다. Table 4와 같이 송정동 일대가 4,499명으로 노출된 전체인구의 66.6% 에 해당되며, 그 중에서도 Red zone과 Orange zone이 절반 을 차지하였다.
토지 노출특성은 국토계획법 시행령 상의 주거지역, 상업지역, 공업지역, 녹지지역으로 세분화 하여 작성하였으며, 도시침수에 의 해 노출된 토지는 상업‧업무지역이나 공업지역은 전혀 없었다. Table 5 와 같이 주거지역과 녹지지역이 각각 152,996m
2과 148,815m
2차지하는 것으로 분석되었으며, 하류지역인 송정동은 대표적인 주거 밀집지역이기 때문에 상대적으로 주거지역에 대한 노출이 큰 것으로 나타났다. 토지노출 특성 분석 시 미미한 영향을 미치는 격자는 분석에서 제외하였기 때문에 재해특성주제도의 총 면적과 차이가 발생하게 되었다.
3.4.4 취약성 주제도
취약성은 영향권 내 건축물, 보호대상시설, 도로와 관련된 피해 민감성에 초정을 두어 영향권 지도와 취약성 관련 공간정보를 중첩하여 Fig. 12와 같이 작성하였다. 건축물 취약성은 노후건축물 과 지하건축물의 개수를 의미하며 국토교통부 건축물통합정보자료 의 건물 승인일자와 지하층수 자료를 기준으로 분류하였으며, 보호 대상시설 취약성은 선행연구결과(National Disaster Management
Table 4. Result of Affected PopulationRegion Zone Population
(people) Ratio (%) Sum
(people) Ratio (%)
Gyeongan
Green 0 0.0
1,079 16.0
Yellow 164 2.4
Orange 911 13.5
Red 4 0.1
Mokhyeon
Green 0 0.0
639 9.5
Yellow 10 0.2
Orange 0 0.0
Red 629 9.3
Songjeong
Green 292 4.3
4,499 66.6 Yellow 2,046 30.3
Orange 1,547 22.9
Red 614 9.1
Tanbeol
Green 0 0.0
107 1.6
Yellow 0 0.0
Orange 8 0.1
Red 99 1.5
Hoedeok
Green 0 0.0
424 6.3
Yellow 0 0.0
Orange 112 1.7
Red 312 4.6
Total 6,748 100.0 6,748 100.0
Table 5. Result of Affected Land
Region Zone Residential
(m2)
Comm & business (m2)
Industrial (m2)
Natual & green
(m2) Sum (m2) Ratio (%)
Gyeongan
Green 0 0 0 0
25,442 8.4
Yellow 4,772 0 0 2,990
Orange 5,019 0 0 3,791
Red 8,833 0 0 38
Mokhyeon
Green 0 0 0 0
60,070 19.9
Yellow 0 0 0 902
Orange 0 0 0 0
Red 0 0 0 59,168
Songjeong
Green 529 0 0 0
135,440 44.9
Yellow 42,503 0 0 0
Orange 40,726 0 0 1,058
Red 50,615 0 0 9
Tanbeol
Green 0 0 0 0
67,601 22.4
Yellow 0 0 0 0
Orange 0 0 0 9,091
Red 0 0 0 58,510
Hoedeok
Green 0 0 0 0
13,259 4.4
Yellow 0 0 0 0
Orange 0 0 0 3,609
Red 0 0 0 9,649
Total 152,996 0 0 148,815 301,811 100.0
Institute, 2010) 를 토대로 유통‧공급시설, 공공문화체육시설, 보건 위생시설, 환경기초시설 등으로 한정하였다. 또한 도로 취약성은 영향권 내 포함된 도로 연장으로서 국토교통부 연속주제도 상에서 도로법의 교통시설 분류체계를 토대로 분류하였다.
건축물 취약성 대상지 내 취약 건축물은 총 142개로 Red zone, Orange zone, Yellow zone, Green zone에 각각 36개, 72개, 21 개, 13개가 위치하고 있는 것으로 분석되었으며, 행정구역별로 보면 Table 6과 같이 송정동 일대가 76.7%로 가장 많은 비율을
차지하고 있는 것으로 분석되었다.
도로취약성의 경우 영향권에 포함된 도로 연장은 총 14,785m으 로 Red zone, Orange zone, Yellow zone, Green zone에 각각 108m, 2,882m, 3,522m, 8,272m가 위치하는 것으로 분석되었으 며, 행정구역별로 보면, Table 7과 같이 송정동 일대가 약 60%로 가장 많은 비율을 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 연구대상 지역에 재해특성지도, 영향권 지도, 노출특성 지도, 취약성 지도를 이용하여 위험도 판단에 대한 기준제시가 필요하며 이를 위해 침수범위 내 위험 지역을 100m×100m 격자공간으로 구성한 뒤
(a) Building (b) Protected Facility (c) Road
Fig. 12. Result of Vulnerable Map
Table 6. Result of Vulnerable Building
Region Zone Building (Under,#)
Building
(Old,#) Sum (#) Sum (#) Ratio (%)
Gyeongan
Green 0 0 0
14 9.9
Yellow 2 8 10
Orange 4 0 4
Red 0 0 0
Mokhyeon
Green 0 0 0
14 9.9
Yellow 0 0 0
Orange 0 0 0
Red 11 3 14
Songjeong
Green 2 11 13
109 76.7
Yellow 0 11 11
Orange 6 60 66
Red 3 16 19
Tanbeol
Green 0 0 0
2 1.4
Yellow 0 0 0
Orange 2 0 2
Red 0 0 0
Hoedeok
Green 0 0 0
3 2.1
Yellow 0 0 0
Orange 0 0 0
Red 3 0 3
Total 33 109 142 142 100.0
Table 7. Result of Vulnerable Road
Region Zone Road (m) Sum (m) Ratio (%)
Gyeongan
Green 0
2,694 18.2
Yellow 1,172
Orange 734
Red 787
Mokhyeon
Green 0
2,677 17.1
Yellow 32
Orange 0
Red 2,645
Songjeong
Green 108
8,580 58.0
Yellow 1,678 Orange 2,654
Red 4,140
Tanbeol
Green 0
114 0.8
Yellow 0
Orange 39
Red 75
Hoedeok
Green 0
720 4.9
Yellow 0
Orange 94
Red 625
Total 14,785 14,785 100.0
하나의 격자마다 분석한 모든 정보를 갖도록 Fig. 13과 같이 구축하 였다. 이 100m×100m 격자공간은 도시계획 수립을 위한 기초자료 로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구는 지자체가 방재대책 수립의 근거를 명확히 제공하기 위해 상세 위험정보를 개발하였으며, 이를 위해 공간범위 설정 및 미래 강우시나리오를 적용하고 재해특성지도, 영향권 지도, 노출특성 지도, 취약성 지도를 제시하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결론을 요약하면 다음과 같다.
(1) 도시침수가 크게 우려되는 경기도 광주시를 대상지로 선정하였 으며, RCP8.5 시나리오를 적용하여 2041년부터 2070년까지 의 내‧외수 침수를 고려하였다. 외수침수의 경우 HEC-RAS모 형을 사용하여 침수영역과 침수심을 분석하였고 내수침수의 경우 SWMM 모형과 2차원흐름해석모형을 적용하여 시공간 적 침수범위와 침수심을 분석하였다.
(2) 지자체에 방재대책의 근거를 제공할 수 있도록 내‧외수 침수결 과를 바탕으로 재해특성 주제도, 영향권 설정, 노출특성 주제도, 취약성 주제도를 100m×100m 격자단위에 적용하도록 개발하 였다. 재해특성 주제도는 침수심과 침수면적, 영향권 설정은 침수위에 따른 4단계 등급, 노출특성 주제도는 거주인구와 토지이용, 취약성 주제도는 건축물과 보호대상시설 그리고 도 로로 구분하였다.
(3) 분석결과 가장 큰 범위의 침수는 송정동 일대에서 발생할 것으 로 분석되었으며, 큰 피해가 우려되는 Red zone과 Orange zone은 목현천의 만곡부와 소하천 인근인 목현동, 송정동, 탄벌동 일대로 분석되었다. 노출특성, 취약성을 분석하기 위해
영향권지도와의 공간정보를 중첩한 결과, 하류지역인 송정동 일대에서 4,499명의 거주인구와 135,440m
2의 토지가 도시침 수의 영향을 받을 것으로 분석되었으며, 109개의 취약한 건물과 8,580m의 도로가 도시침수의 영향을 받을 것으로 분석되었다.
또한 분석결과는 실제로 과거에 침수가 발생한 지역과 일부분 비슷한 결과를 나타내었다.
(4) 본 연구에서는 2015년 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법률 개정’과 2016년 재해취약성 분석과 관련된 지침 제정에 따라 도시계획 담당자에게 신뢰성 높은 위험정보를 제공하고 최근 추진 중에 있는 재해예방형 도시계획을 지원하기 위해 도시침 수에 대한 상세 위험정보를 분석하였다. 방법론의 이론적인 발전 보다 도시침수 해석에 있어서 신뢰성과 범용성이 인정되 는 모델을 적용하여 보다 쉽게 신뢰성 높은 위험정보를 제공할 수 있을 것으로 사료되며, 각종 위험정보를 이용하여 재해예방 형 도시계획 제도를 마련하는 근거로 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 결과는 방재대책을 고려한 재해예방형 도시계획 수립 의 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단되며, 100m×100m 격자단위로 생성된 상세위험정보에 향후 Lee et al.(2017)이 제안 한 의사결정기법을 적용하게 된다면 방재대책을 수립하기 위한 가장 우선적 고위험지역을 보다 객관적으로 판단할 수 있을 것으로 사료된다.
감사의 글
이 논문은 국토연구원 일반사업 ‘도시 침수지역 및 영향권 분석 을 통한 재난안전 정책지원 시스템 구현(II)’(2017)에 의하여 연구 되었음.
(a) Example for 100x100grid Definition (b) Example for 100x100grid Table Fig. 13. Result of 100m×100m Grid Data
