산사태 경보를 위한 RTI 모델의 적용성 평가

A Feasibility Study of a Rainfall Triggeirng Index Model to Warn Landslides in Korea

Abstract

우리나라는 여름철 강수량이 연 강수량의 약 70% 이상을 차지하고 일 강우량이 200 mm가 넘는 극한강우가 증가하고 있다. 강우는 산사태를 유발하는 가장 직접적인 인자로서 이를 활용한 산사태 발생 예측 기준을 설정하고 경보를 발령하여 산사태로 인한 피해를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 발생한 산사태이력 중 발생시점 및 장소가 분명한 12개소를 선정하고 각 지역의 강우데이터를 수집하여 분석하였으며, RTI (Rainfall Triggering Index) 모델에 사용된 각 인자들을 한국의 산사태 유발 강우특성에 따라 적정성을 검토하여 반영하고 강우강도의 단위시간을 달리한 3가지 모델을 비교하였다. 분석결과, 60-minutes RTI 모델은 3개소에서 산사태 발생 예측에 실패하였으며, 30-minutes RTI 모델 및 10-minutes RTI 모델은 모두 사전예측 가능하였다. 각 모델별 산사태 발생 경보에 따른 평균 대응시간은 60-minutes RTI model이 4.04시간, 30-minutes RTI model과 10-minutes RTI model은 각각 6.08과 9.15시간으로 단위시간이 짧은 강우강도를 사용한 RTI 모델이 산사태 사전예측실패 가능성이 적고 보다 긴 대응시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 산사태 발생 예측을 통한 대응시간은 단위시간을 세분화한 모델일수록 더 많은 시간을 확보 할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 단시간 내 발생하는 변동성이 큰 강우강도 가진 한국의 강우특성을 고려할 때 시간 단위 이하의 강우강도를 적용하는 것이 RTI 모델을 통한 산사태 예측과 조기경보시스템의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

In Korea, 70% of the annual rainfall falls in summer, and the number of days of extreme rainfall (over 200 mm) is increasing over time. Because rainfall is the most important trigger of landslides, it is necessary to decide a rainfall threshold for landslide warning and to develop a landslide warning model. This study selected 12 study areas that contained landslides with exactly known triggering times and locations, and also rainfall data. The feasibility of applying a Rainfall Triggering Index (RTI) to Korea is analyzed, and three RTI models that consider different time units for rainfall intensity are compared. The analyses show that the 60-minute RTI model failed to predict landslides in three of the study areas, while both the 30- and 10-minute RTI models gave successful predictions for all of the study areas. Each RTI model showed different mean response times to landslide warning: 4.04 hours in the 60-minute RTI model, 6.08 hours in the 30-minute RTI model, and 9.15 hours in the 10-minute RTI model. Longer response times to landslides were possible using models that considered rainfall intensity for shorter periods of time. Considering the large variations in rainfall intensity that may occur within short periods in Korea, it is possible to increase the accuracy of prediction, and thereby improve the early warning of landslides, using a RTI model that considers rainfall intensity for periods of less than 1 hour.

서 론

산사태 발생은 인명 및 재산피해 등 사회적 비용손실을 유발 시키고 매년 반복적으로 발생하고 있어 산사태 예측기법을 활용한 피해저감 기술에 대해 관심이 급증하고 있다. 한국에서 발생하는 산사태는 주로 7월~9월 사이에 집중되어 있고 이 시기에 한반도를 통과하는 태풍이나 수 일간의 강우 발생으로 산사태에 대한 위험성이 날로 증가하고 있다. 또한, 택지개발 및 도로건설을 위한 산지의 절토로 인해 큰 규모의 산사태 발생이 늘어나고 있는 실정이며, 절개지나 산지사면에 인접하여 거주하는 주민들은 우기에 산사태에 노출될 수 밖에 없다. 이처럼 강우는 산사태 발생에 가장 큰 영향인자이며, 이를 활용한 산사태 예측과 대응을 위한 산사태 사전 경보발령을 위한 기술적 기반을 확보해야한다.

강우는 산사태를 유발하는 가장 직접적인 요인으로서, 여러 연구자들에 의해 산사태 유발 강우에 대한 연구가 지속되어져 왔다. 산사태 유발 강우 기준은 Caine (1980)에 의해 세계적으로 적용될 수 있는 기준을 처음으로 제시한바 있으며, 이후 산사태 발생 시점의 강우 기준을 물리적 모델과 경험적 모델에 기반을 둔 연구가 진행되어 왔다(Aleotti, 2004). 물리적 모델은 강우, 간극수압, 지하수 조건 및 지질구성물질(geologic material)간의 상관관계 분석과 강우침투로 발생하는 역학적 현상을 고려한 사면안정성 평가에 기반을 둔 방법이다(Wilson and Wieczorek, 1995; Iverson, 2000; Glade et al, 2000; Crosta and Frattini, 2003). 경험적 모델은 산사태이력을 가진 지역의 강우데이터를 분석하여 강우강도, 지속기간, 선행강우량 및 누적강우량 등의 개념으로 분류한 강우인자와 산사태 발생시점과의 통계분석을 통해 강우기준을 제시하는 것이다(Campbell, 1975; Caine, 1980; Wieczorek and Glade, 2005; Guzzetti et al., 2007; Guzzetti et al., 2008). Guzzetti et al. (2007)는 문헌조사를 통해 총 2,626개소의 세계 각 지역의 산사태 유발 강우사상 분석을 통해 단일기준을 제시하고, 기후조건 등을 고려하여 지역적 특성인 반영된 강우기준 연구를 수행한 바있다. 이는 강우가 산사태 발생에 가장 큰 원인임을 시사하고, 강우인자를 활용한 조기경보 기준 수립에 효과적인 방법인 것을 알 수 있다.

우리나라의 경우 연속강우량과 시간강우강도 개념을 이용하여 산사태를 유발하는 강우기준 연구가 수행되고 있으며, 홍원표 등(1990)은 1977년부터 10년간 발생한 산사태 자료와 강우자료 분석을 통해 산사태 발생은 일강우량, 강우강도 및 누적강우량에 영향을 받고 규모에 따라 강우특성이 달라지는 기준을 제시한바 있다. 현재 국내의 산사태 예보기준은 산림청에서 제공하는 기준을 사용하고 있고 주의보 및 경보기준을 연속강우량, 1일강우량, 1시간 강우량 자료를 활용하여 사용하고 있다.

기존 연구들의 산사태 예·경보 모델은 공통적으로 강우강도(I), 선행강우(P), 누적강우(R) 및 지속기간(T)으로 구분하여 사용하고 있다. 이와같은 4가지 강우인자를 이용한 산사태 예·경보 경험적 모델은 5가지 형태로 분류할 수 있다: (1) I-R 모델(Shieh et al., 1995; Lin, 1991; Jan and Lee, 2004); (2) I-T 모델(Caine, 1980; Keefer et al., 1987; Cannon and Ellen, 1985; Wieczorek, 1987; Guzzetti et al., 2008; Hitoshi et al., 2010); (3) R-T 모델; (4) I-P 모델(Wu et al., 1990); (5) 기타. 강우강도-누적강우 모델(IR model)과 강우강도-지속기간(I-T model) 모델은 토석류 및 산사태 예·경보 시스템에 보편적으로 사용되는 모델이지만 두 모델에서는 선행강우에 대한 효과가 고려되지 않았다. 선행강우는 토층 내 흡입응력 감소와 간극수압 발생에 영향을 주며(Keefer et al., 1987; Aleotti, 2004), 사면 안정성을 저해함에 따라 사면파괴를 촉진시키는 역할을 하므로 중요하게 고려되어야 할 인자이다. 그럼에도 불구하고, 강우 기반 산사태 발생 모델 연구중 일부에서만 다루고 있다(Crozier, 1986; Glade et al., 2000; Aleotti, 2004; Zêzere et al., 2005; Hasnawir and Kubota, 2008; Ma et al., 2014).

Jan and Lee (2004)에 의해 제안된 Rainfall Triggering Index (RTI) 모델은 강우강도(I)와 유효누적 강우량(Rt)의 곱으로 정의되는 것으로서, 강우사상 동안 특정시간에서 산사태가 발생할 가능성을 평가하는 방법이다. RTI 모델은 비교적 계산 방법이 간단하지만 실제 강우강도, 누적강우량, 선행강우량 개념을 모두 포함하는 것으로 강우사상 동안 산사태 발생 예측을 효과적이고 실시간으로 나타낼 수 있다. 실제로 대만에서 산사태 위험지역에 거주하는 주민들의 대피 목적으로 운영되고 있으며, 사전예측을 통한 대응시간 확보연구가 수행되고 있다.

본 연구에서는 1998년부터 2011년동안 국내에서 발생한 산사태지역의 강우자료를 분석하고 RTI 모델을 활용하여 사전 예측 가능성 평가를 수행 하였다. 또한, 한국 강우특성을 고려하여 RTI 분석에 사용된 각 인자별 적정성을 검토하고, 산사태 사전예측에 대한 한국형 RTI 모델의 개선방향을 제안하고자 하였다.

 

연구지역

우리나라는 매년 6월에서 9월까지 강우량이 연평균 강수량의 70% 이상 차지하고 있고 수 일내로 발생하는 집중호우에 의한 산사태가 빈번하다. 또한 일 강우량이 100 mm 이상을 기록하는 강우가 한반도 전역에 걸쳐 거의 매년 발생하고 있어 산지 뿐만 아니라 주거지와 인접한 도심지 사면붕괴의 가능성이 날로 증가하고 있다. 국내에서 발생한 산사태 중 2011년 7월에 발생한 서울(우면산), 경기(용인) 및 강원도 일원(춘천)에서 발생한 강우특성을 보면, 3~4일 동안 발생한 집중강우는 연 강수량의 40% 이상을 차지하고 산사태 발생 시점에 이르러서는 시간당 강우량이 60 mm 이상을 기록하였다. 이처럼 짧은 기간동안 강한 강우강도 뿐만 아니라 많은 누적강우량을 보이는 패턴은 과거의 사례에 비춰 볼 때 이례적이며, 극한강우 발생에 따른 산사태 유발 특성을 보여주는 경우라고 볼 수 있다.

산사태 유발강우 분석을 통한 RTI경보 기법 적용을 위해서는 먼저 기존에 발생한 산사태 자료를 수집하고, 해당지역의 강우 및 지질학적 특성을 반영할 수 있는 신뢰성 높은 자료가 필요하다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생한 기존의 산사태 발생이력 중 발생시점, 지역 등이 비교적 명확하고 발생장소 인근에 강우관측소가 존재하는 12개소를 선정했다(Fig. 1). 강우자료는 Fig. 2와 같이 산사태 발생지점과 가장 인접한 자동강우관측소(AWS)를 최소 2개 이상 복수로 선택하고, 결측 및 오측이 없는 10분 단위 강우자료를 활용하였다. Table 1은 분석에 사용된 산사태 발생지역에 대한 발생시간, 위치 및 강우자료 수집에 사용된 강우관측소를 보여준다.

Fig. 1.Location of the study areas in Korea.

Fig. 2.Locations of landslide areas and nearby Automatic Weather System (AWS) sites. (a) Mt. Woomyeon landslide area, (b) Haesandong landslide area.

Table 1.Triggering times and locations of landslides, and locations of rainfall stations in each landslide area.

 

RTI (Rainfall Triggering Index) 모델

Jan and Lee (2006)에 의해 제안된 산사태 예·경보 모델인 RTI는 강우사상 발생에 따라 위험성을 사전 예측하는 방법 중 하나인 I-R 모델로서 강우강도(I, mm/hr)와 유효누적강우량(Rte, mm)으로 나타내는 쌍곡선 함수이다. RTI 값 계산은 식 (1)로 표현되며 유효누적강우량은 식 (2)와 같다.

여기서 I는 60분 강우강도, Rte는 산사태 발생직전 까지의 유효누적강우량이며, 유효 누적강우량(Rte)은 강우사상 동안 특정시간(t) 에서의 누적강우와 선행강우를 합한 총 강우량으로 정의한다. 계산된 RTI 값은 강우사상 동안 특정시간에서의 잠재적 산사태 발생 가능성을 실시간으로 평가하게 된다.

산사태 발생은 강우사상 자체 효과뿐만 아니라 선행강우에 의해서도 영향을 받으며, 선행강우는 발생시점을 분석하는데 있어 중요한 인자이다(Wilson and Wieczorek, 1995). Iverson (2000)은 토층의 수분 보유정도와 간극수압 상승은 산사태 발생에 직접적인 요인으로 작용하며, 이들은 선행강우에 크게 영향을 받는다고 분석하였다. 그러나, 산사태 유발에 관여하는 선행강우에 대한 중요성은 인식되어 있지만 선행강우 기간설정은 각 지역마다 기후조건이 상이하므로 단일화된 기준으로 제시하기는 어렵다. 대만의 경우 선행강우 기간을 7일로 규정하고 있고 강우사상 자체 효과와 더불어 산사태 발생 초기에 큰 역할을 하는 것으로 보고하였다(Jan and Lee, 2006). 이러한 선행강우 효과는 식 (3)과 같이 RTI 모델에 적용한다.

Rday는 강우시점을 역으로 i 번째 발생한 선행 일강우량, α는 감쇠계수로 산사태 발생시점과 가까운 선행 강우에 대한 가중치를 부여하기 위해 사용하는 계수로 0.8을 적용하였다.

 

국내 강우 특성을 고려한 RTI 모델

강우강도

국내에서 발생한 대부분의 산사태는 우기에 나타나는 국지성 집중호우 기간에 나타나므로, 본 연구에서 사용한 강우사상 설정은 Jan and Lee (2006)가 분류한 강우사상 정의 기법 중 Fig. 3의 방법으로 정의하였다. 즉, 연속된 강우에서 시간당강우량이 4 mm 이상일 때를 시작점으로 하고 4 mm 이하일 때 적어도 6시간 동안 내린 시점을 강우사상의 끝으로 설정한다(Jan et al., 2004). 강우사상 설정에 따라 본 연구지역의 산사태 유발에 관여한 강우자료를 수집하여 강우사상을 정의하고 선행강우, 강우사상 지속시간 및 강우량을 Fig. 3과 같이 나타내었다.

Fig. 3.Definition of a rainfall event (after Jan et al., 2004).

본 분석에 사용된 연구지역의 강우사상 기간을 보면 최소 14시간(구포3동)에서 31시간(남양동)으로 단기간에 집중된 형태를 보이며, 시간당 최대강우량이 나타는 시점 전·후에 산사태가 발생하는 것으로 나타났다. Table 2를 보면 구포동을 제외한 11개소에서 강우사상 내에서 발생한 총 강우량의 65% 이상이 산사태 발생시점 까지 발생한 것으로 볼 때 집중호우의 영향이 매우 크게 작용하였을 것으로 판단된다. 산사태 발생 시점 이전의 선행강우는 주로 2~3일 이내로 나타나고 강우사상 기간 이전의 강우량은 작거나 없는 특성을 보인다.

Table 2.Antecedent rainfall and total rainfall amount during each rainfall event in the study areas.

현재까지 수행된 강우기반의 예·경보 모델은 단위시간 강우강도를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 최근 극한강우 현상이 증가 추세에 있고, 우리나라의 경우 단시간 강우사상 내에서도 단위시간 강우량 편차뿐만 아니라 편중되는 현상이 나타난다. 따라서, 짧은 기간의 큰 강우강도를 가진 호우사상에 대한 세밀한 분석을 위해서 강우강도 단위시간을 조정하여 산사태 발생시점 추정이나 적정 예보시점 등의 문제점을 도출하고 적절한 개선책을 도출할 필요가 있다.

Fig. 4에서 보듯이 각 모델별 산사태 발생 시점에서 강우강도를 보면 1시간 및 30분 단위 강우강도는 실제 측정된 10분 단위 강우강도와 큰 차이를 보인다. 이는 평균강우강도의 개념이므로 당연한 결과이다. 그러나 국내의 강우특성으로 볼 때 단기간 변동성이 큰 강우강도를 반영하지 못하게 되면 실제 산사태 발생시점의 강우특성이 저평가 되거나 과대평가가 될 가능성이 있고 RTI 모델의 정확성 및 예·경보 민감도가 저하될 수 있다.

Fig. 4.Comparison of rainfall intensity in different time units using Cheonjeonri case.

실제로 본 분석에 사용된 2011년 우면산 지역의 단위시간 강우량을 10분 평균 강우강도로 환산한 값과 실제 10분 동안의 관측 강우량을 비교하면, 강우사상 시점부터 산사태발생까지 10분 단위 관측 강우량이 평균 강우강도의 이상인 기간을 전체 강우 지속 기간에 대한 초과율로 나타내면 35.29%이며, 누적강우 100 mm 이상일 경우와 150 mm 이상일 경우 각각 46.51%, 47.83%로 나타났다. 다른 연구지역 또한 일정 누적강우 이상이 될 때 10분 관측 강우강도의 초과율은 대부분 증가추세를 보이며, 평균강우강도와의 최대 편차는 최대 용인지역에서 13.5 mm를 보였다(Table 3). RTI 값은 강우강도와 유효누적강우량의 곱으로 계산되어지는 값이며, 누적강우량이 증가함에 따라 강우강도 값에 매우 민감하게 반응하게 된다. 강우사상 기간 내 산사태 발생 시점에 가까워질수록 초과확률이 증가한다는 것은 일정 산사태의 발생예측 가능 유효 누적강우량 조건하에서 평균강우강도를 사용할 경우 예측이 불가 하거나 경보시점이 늦어질 가능성이 존재하며, 변동성이 큰 강우사상을 정확하게 반영하는 것이 어렵다. 따라서 실제 10분 단위 관측값을 사용하는 것이 RTI 모델에 정확성을 높이고 적정한 선행 예보시간을 도출하여 피해대책을 위한 대응시간 확보에 매우 효과적일 것으로 판단된다.

Table 3.Excess rainfall rates relative to the mean hourly rainfall intensity in each study area.

토층 내 강우침투에 따른 포화대 형성 속도는 사면의 안전성에 큰 영향을 미친다(Chae et al., 2015). 우리나라의 산사태 유발 강우는 변동성이 큰 강우사상의 영향을 반영하기 위해 사면을 구성하는 토층의 배수특성을 고려하여 강우강도의 시간간격을 설정할 필요가 있다. 국내에서 발생한 산사태 지역의 투수계수를 보면 5.14 × 10-4~4.20 × 10-1 cm/sec으로 Terzaghi et al. (1996)의 배수등급 분류표의 기준으로 볼 때 ‘Good’ 등급에 속한다. 국내 산지사면의 토층은 대체로 1~1.5 m의 비교적 얕은 깊이로 조성되어 있고 산사태 발생지역의 평균 투수계수가 7.79 × 10-2 cm/sec임을 고려할 때 강우 침투로 인한 토층의 완전포화 시간은 수 시간에 이내로 이루어 질 수 있다. 이러한 토층의 빠른 침투속도를 고려할 때 강우강도에 따라 산사태 발생은 민감하게 반응하므로 산사태 발생 예측을 위해서 시간단위 이하의 강우자료를 활용하는 것이 국내의 토층 포화특성을 세밀하게 반영할 수 있을 것으로 예상된다.

본 분석의 목적은 단시간 내에 발생하는 집중호우로 인한 산사태 특성을 반영하고 시간단위로 설정된 예측 기준과 그 이하의 시간단위를 활용한 RTI분석 결과를 비교하여 국내 강우환경에 적합한 강우강도 시간간격 및 RTI 모델을 제시하고자 함이다. 따라서, 본 연구에서는 강우강도 설정을 3종류로 분류하여 RTI 모델에 적용하였다: (1) 연속 강우에서 60분 누적강우량을 지속시간으로 나눈 10분 단위 평균 강우 강도(60-minutes RTI model), (2) 연속강우에서 30분 누적강우량을 지속시간으로 나눈 10분 단위 평균 강우강도(30-minutes RTI model), (3) 실제 관측된 10분 단위 강우강도(10-minutes RTI model).

선행강우

선행강우는 토층의 투수특성에 따라 강우로 인한 산사태 발생에 있어서 매우 중요한 역할을 한다(Rahimi et al., 2011). Guzzetti et al. (2007)은 각국의 소규모 유역 또는 광역지역별 산사태 예측기준을 수집하여 분류한 결과 산사태 발생에 대한 선행강우 효과를 고려하고 선행강우 일수는 1~120일을 적용하고 있다고 분석하였다. 그럼에도 불구하고 산사태 발생에 필수요인인 선행강우 효과에 대해 현재까지 학자들 사이에 의견이 분분하다. Brand (1984)는 홍콩에서 발생한 산사태를 분석한 결과, 선행강우는 산사태 발생에 영향을 받지 않으며, 일부 투수성이 좋은 지역만 고려해야 한다고 보고한 바 있으며, Pitts (1984)의 연구 또한 싱가포르의 사면파괴 발생에 선행강우의 효과는 없다고 결론지었다. 반면, Tan et al. (1987)은 선행강우는 사면안정에 밀접한 관계가 있음을 규명 하였고, Wei et al. (1991)은 싱가포르 Bukit batok 산사태 사례연구를 통해 극한강우 이후 산사태 발생시점에 강우사상이 없더라도 선행강우에 의해 산사태가 유발 될 수 있다고 보고하였다. 중국의 Jiangjia Ravine에서 발생한 산사태 유발 강우의 특징을 보면 기존의 다른 지역에 비해 낮은 강우강도와 짧은 지속기간 조건에도 불구하고 산사태가 발생하였는데, 이는 산사태가 발생한 7, 8월 이전 6월에 발생한 극한강우에 의한 것으로 분석하고 있다(Guo et al., 2013). 이러한 현상은 선행강우로 인해 토층 내 전단강도가 감소되어 사면안정성을 감소시키며 결국 사면파괴를 유발 시킨 것으로 분석하였다(Wang et al., 1999; Zhang and Tang 1999; Li et al., 2001; Cui et al., 2003).

선행강우를 고려하는 기간에 대해서는 지반을 구성하는 매질의 투수특성 및 지역적 기후조건을 고려하여 선정해야한다. 이탈리아는 15일(Pasuto and Silvano, 1998), 시애틀과 워싱턴은 15일(Chleborad, 2000)로 규정하고 있으며, 콜롬비아의 경우 25일(Terlien, 1998)의 선행강우를 고려하고있다. Rahardjo et al. (2008)은 현장 함수비 및 간극수압의 실시간 모니터링을 통해서 5일의 선행강우가 사면의 안전에 가장 큰 영향을 미친다고 제시하였다. 한국의 경우 Kim et al. (1991)은 10년간 발생한 산사태 강우자료를 분석하여 산사태 발생 이전 누적강우량과 발생당일의 강우량 및 강우강도 등이 산사태 발생과 연관 있으며, 산사태가 누적강우량과 강우강도 모두에 영향을 받는 것으로 분석하였다. 또한 산사태에 미치는 선행강우 기간을 3일 이내로 하는 것이 적정하다고 제시하였다.

대만의 RTI 모델은 Jan and Lee (2006)에 의해 7일의 선행강우를 적용하고 있다. 국내에서 발생한 강우특성을 보면 산사태 발생 시점의 이전의 강우는 2~3일 이내로 분포되어 있고 발생시점에 이를수록 집중되어 나타나는 특성을 볼 수 있다. 또한 강우사상 시작 이전의 2일간 발생한 선행강우량은 없거나 100 mm 이하로 산사태 유발에 직접적으로 관여하는 강우사상 동안 발생한 강우량에 비해 많지 않다(Table 2). 이러한 특성은 Kim et al. (1991)이 주장한 한국 산사태에 미치는 선행강우의 영향은 산사태 발생 당일 이전 3일의 선행강우를 고려하는 것이 타당하다고 보는 주장과 상통하는 면이 있다. 또한 Table 4에서 산사태 발생지역 토층의 투수성과 우리나라의 원활한 배수시설을 고려하여 선행강우 기간을 강우사상 시점 이전 2일로 하는 것이 적정하다고 판단되어 본 연구의 RTI 모델에 적용하였다.

Table 4.Definition of rainfall parameters for each model.

RTI 분석을 위한 연구지역 강우인자 분석

산사태 발생에 대한 선행강우의 영향정도를 설정함에 있어 토층의 구성물질, 사면경사 등이 지역별로 다르므로 어려움이 있지만, 강우에 따른 함수비 변화를 통해 선행강우지수를 설정할 수 있다(Glade et al., 2000). Crozier and Eyles (1980)은 산사태 유발강우기준을 위한 Antecedent Daily Rainfall 모델에 Bruce and Clark (1966)이 제안한 감쇠계수를 적용하여 선행강우에 대한 영향을 식 (4)와 같이 계산 할 수 있다.

여기서, ra0 : 선행 강우량 총합(mm)

Crozier (1996)는 미국 오타와 유역에서 사용된 감쇠계수(k = 0.84)를 뉴질랜드에 발생한 산사태 분석에 동일하게 적용하였을 때 일부 지역에서 매우 타당한 것으로 분석하였다. Wu et al. (1990)은 증발산에 의한 토층 내 함수비 변화 관찰을 통해 감쇠계수가 0.8~0.9의 값을 가지며, 0.8을 적용하여 중국의 Jiangnia Ravine의 산사태 분석 연구를 수행한 바 있다. 국내에서는 관개 수로 발달 및 불균질한 토질특성으로 인해 증발산 연구에 다소 어려움이 있고, 이에 대한 연구가 부족함에 따라 이번 연구에서는 기존의 대만에서 사용한 가중치를 동일하게 적용하였다. 또한 한국 토층의 배수가 원활한 점을 고려하여 2일간의 선행강우를 6시간 간격으로 계산하였다(식 (5)).

여기서, P2=선행 강우량 총합(mm)

본 연구에서는 앞서 언급한 국내 강우특성을 반영하여 산사태 발생지역의 강우사상을 정의하고 강우사상 시점 이전의 2일의 선행강우와 감쇠계수 0.8을 적용하였다. 또한 강우강도의 시간간격 적정성을 검토하기 위해 3가지의 다른 RTI 모델로 분류하여 평가하였으며 분석에 사용된 강우인자 및 RTI 값에 대한 계산은 Table 4로 나타내었다.

Table 4를 이용하여 본 연구지역의 RTI 모델별 강우인자 및 산사태 발생시점의 RTI 값을 산정하였다(Tables 5~7).

Table 5.Rainfall parameters of the 60-minute RTI model in each study area.

Table 6.Rainfall parameters of the 30-minute RTI model in each study area.

Table 7.Rainfall parameters of the 10-minute RTI model in each study area.

각 개소에 강우사상에 대해 산사태 발생시점의 강우강도, 선행강우 및 누적강우량을 산출하고, 산사태 발생 가능성 기준 설정에 활용하기 위한 최종 RTI 값을 도출 하게 된다. 하지만, 강우사상은 단절된 강우사상의 연속이므로 산사태 발생시점 당시 강우가 발생하지 않거나 그 양이 매우적어 RTI 값이 0에 가까워지는 경우가 발생한다. 이러한 현상을 피하기 위해 산사태 발생시점에서 발생한 강우강도의 90%와 발생이전 6시간의 평균강우강도의 10%를 합한 값을 하여 RTI 값 계산에 사용하였다. 6시간 평균강우강도 값을 사용한 이유는 앞서 강우사상 정의에서 전술한 강우사상 종점이 강우량이 4 mm 이하로 떨어지고 6시간 뒤 시점을 기준으로 하기 때문이며, 만약 6시간 이내에 강우사상이 발생하지 경우, RTI 값은 점점 0에 가까워지게 된다.

 

RTI 경보 기준 설정

산사태가 발생하거나 발생하지 않는 경우는 이진(2가지 값만 취하는) 변수이다. 이러한 이진변수 간의 확률을 규명하기 위해서는 일련의 강우사상 RTI 값을 가지는 산사태의 최대 발생가능성을 예측하는 것은 회귀분석으로 나타낼 수 있다. 회귀분석 식은 Jan and Lee (2006)에 의해 다음과 같이 나타낼 수 있다(식 (6)~(7)).

Pro= (0~100% or 0~1)는 누적 확률을 나타내고 f (x)는 독립변수 x의 함수이다. β0β1β2...βk는 계수이다.

식 (6)의 로그식에 대입하면 다음의 식을 얻는다(식 (8)).

식 (7)을 대입하고 식 (8)을 확장하면 다음과 같다.

식 (9)를 유도하면 아래의 식과 같이 나타낼 수 있다.

여기서 독립변수를 x = RTIPro / RTI50로 설정한다. 아래첨자는 산사태발생 가능성을 나타내는 것이다. 예를 들면, Pro와 50은 각각 무작위 발생 가능성과 50%의 가능성을 의미한다. RTIPro, RTI50 확률 Pro 간의 상호관계는 식 (11)로 표현되어진다.

예를 들어 RTIPro = RTI50인 50%의 확률이 발생할 때, 상관계수는 β0 = -β1 으로 결정되고 식 (10)은 아래와 같이 간편해진다.

로 놓으면 식 (12)는 다음과 같이 간단한 식이 된다(Jan and Lee, 2006).

여기서,

식 (13)에 의해서 산사태의 각기 다른 발생 확률을 가지는 임계값 즉, RTI 값이 계산되어진다. 왜냐하면 RTIPro와 RTI50은 양의 값을 갖는 실수이고 Pro 값은 의 범위로 제한되어 있기 때문이다. Pro의 확률은 0.1에서 0.9(10%~90%)까지이며, γ은 Table 8에 계산된 값을 나열하였다.

Table 8.Parameter determination for the RTI critical value.

RTI50 값 결정을 위해 Weibul 경험식을 사용하였으며, 이를 수행하기 위해서 연구지역의 산사태 발생 시점의 RTI 값을 내림차순으로 정리하고 아래의 식을 이용하여 초과확률 P를 식 (15)로 결정할 수 있다.

여기서, m은 내림차순으로 조정된 RTI 순위, n은 분석에 사용된 총 강우사상 개수이다.

식 (14)를 사용하여 발생확률 50%에 해당하는 RTI(RTI50) 값을 산정하고, 산사태발생확률에 따른 RTI 값 산정을 위해 식 (13)과 Table 8을 사용한다.

발생경보 기준선 설정을 위해 Tables 5~7의 각 개소의 산사태 발생시점의 RTI 값 대하여 Weibul 경험식으로부터 중간값을 산사태 발생확률 50% 기준으로 사용한다. 본 연구지역의 산사태 발생확률에 따른 RTI 기준값을 강우강도 모델에 따라 Table 9에 나타내었고, 실시간으로 평가할 수 있는 확률 기준선을 분포를 Fig. 5와 같이 도시하였다.

Fig. 5.Distribution of critical RTI values in each RTI model.

Table 9.RTI critical values by occurrence probabilities for each RTI model.

각 강우사상의 강우데이터로부터 산사태 발생 확률에 따른 RTI 기준선을 산정하고 각 모델별 조건에 따라 산사태 발생 잠재성을 평가하게 된다. 강우기간 내에서 발생한 실시간 강우사상에 대한 RTI 값이 RTI10 기준 이하일 때 발생확률은 10% 이하로 결정할 수 있고 RTI90 기준선을 상회할 경우 90% 이상의 발생 잠재 가능성을 있는 것으로 평가 할 수 있다.

본 연구에서는 RTI70 기준선을 초과하는 시점을 1번째 경보발령시점, RTI90 기준선을 초과하는 시점을 2번째 경보발령 시점으로 설정하였다. 이는 강우 발생에 따른 산사태 발생 예측 기준을 70% 미만으로 설정하게 될 경우, 안정측으로 설정되어 잦은 경보 발령으로 혼란을 야기할 수 있다. 또한 RTI 모델은 실시간 산사태 예·경보를 목적으로 하는 평가기법으로서 첫번째 사전감지 이후, 피해 발생에 대한 최소 대책시간 확보를 위해 RTI90 기준선을 최종 경보 기준으로 설정하였다.

 

RTI 이론을 적용한 국내의 산사태 발생예측 및 대응시간 분석

강우강도 설정에 따른 RTI 모델 결과

본 연구에서는 집중강우 또는 극한강우에 의해 발생하는 국내의 산사태 특성을 고려하고 기존에 발생한 산사태 지역의 강우자료를 분석하여 RTI 모델을 수정하고 사전예측 가능성을 평가하였다. 앞서 제시한 산사태 발생예측 기준, 즉 RTI70 기준을 초과하는 시점을 1차 경보로 하고 RTI90 기준선을 초과하는 시점을 2차 경보로 설정하였다. 국내의 산사태 발생 지역 12개소에 대해 강우사상 동안 실시간으로 RTI 값을 평가하고 산사태 발생확률 기준선에 따라 1차 및 2차 경보시점을 예측하여 산사태 발생까지 걸리는 시간을 계산하였다. 본 분석에서는 강우강도 단위시간을 10분으로 설정하고 실제 강우관측자료(10-minutes RTI model)와 평균강우강도 개념(30-minutes RTI model, 60-minutes RTI model)을 사용한 모델로 분류하여 각 모델에 따른 산사태 발생 조기 탐지 가능성 및 경보이후 대응시간을 비교하였다.

분석결과, 60-minutes RTI model의 경우 1개소에서 산사태 발생 이전에 사전 예측을 할 수 없는 것으로 나타났으며, 2개소에는 산사태 발생 이후에 RTI 값이 경보기준을 초과하는 결과를 보였다. 반면 30-minutes RTI model과 10-minutes RTI model의 경우 모든 개소에서 산사태 조기 감지가 가능하였으나 30-minutes RTI model에서는 1차 경보 이후 2차 경보가 발령되지 않는 곳이 2개소로 나타났다.

이러한 결과는 RTI 값은 강우강도에 따라 큰 차이를 보이며, 30분 및 1시간 등 시간적 간격이 큰 평균강우강도를 사용할 경우 실제 10분 단위 강우강도보다 작아지는 현상이 생기므로 보다 민감도가 떨어진 분석을 보이게 된다. 또한, 산사태 발생시점 근처에서는 강우강도에 따라 RTI 값 변동이 커지므로 정확한 강우정보를 반영하는 것이 모델의 정밀도를 높일 수 있다. 연구지역 중 이천리, 장전리 및 구포동에서 이러한 결과가 두드러지게 나타나는데 이 지역들은 강우사상 기간이 20시간 이내로 다른 지역에 비해 짧고 강우사상 시점부터 산사태 발생 시점 까지 누적강우량이 각각 96.0, 130, 81.0 mm로 상대적으로 적은 양을 보인다. 즉, 단기간 내에 발생하는 집중강우에 의한 산사태발생 예측은 1시간 단위 강우량의 사용만으로 산사태 발생을 조기에 예측하는 것이 어렵다는 것을 의미하고 보다 정확한 예측을 위해서는 1시간 단위 이하의 상세한 강우강도를 고려하는 것이 보다 효율적인 방법임을 알 수 있다. Figs. 6과 7은 우면산과 이천리의 강우강도 모델에 따른 RTI 분석을 수행한 결과이다.

Fig. 6.Results of three different RTI models applied to the Mt. Woomyeon area.

Fig. 7.Results of three different RTI models applied to the Icheonri area.

본 분석의 목적은 산사태를 조기에 예측하여 사전경보를 통해 산사태 예상지역 주민들의 대피시간을 확보하고 피해를 최소화하기 위함이다. 따라서 기존에 산사태 발생지역의 실시간 RTI 분석을 통해 경보시점부터 발생시점까지의 지연시간을 대피 혹은 준비태세에 대한 대응 시간으로 정의하고 실효적인 대응 시간을 확보하는 것이 중요하다. 따라서 앞서 분석한 실시간 RTI 분석 결과에 따라 1, 2차 대응시간의 정의는 식 (16)과 (17)로 정의 할 수 있다.

각 모델에 따른 각 개소별 산사태 발생 사전경보시점과 발생시점에 따른 대응시간을 Tables 10~12에 나타내었으며, 대응시간이 양의 값을 가지면 산사태 발생 이전에 사전예측이 가능한 것을 나타내고, 음의 값을 가지거나 예측이 되지 않을 경우 발생 이후 작동된 경보이거나 사전예측 실패를 보여준다. 60-minute RTI model 경우 12개소 중 경보발령이 전혀 되지 않는 곳과 발생 이후 경보가 작동한 지역을 포함한 3개소에서 산사태 사전예측에 실패하였으며, 1, 2차 대응시간이 가장 많이 확보되는 지역은 용인으로서 각각 7.83, 6.00 hr로 나타났다. 30-minute RTI model 결과에서는 산사태 발생 이전 사전경보 감지가 모두 가능하고 1차 대응시간은 모두 확보되지만, 2개소(장전리, 구포동)에서는 2차 경보발령 없이 산사태가 발생하는 것으로 나타났다. 반면, 10-minute RTI model에서는 산사태 발생 이전 1,2차 경보 작동이 가능하였으며, 다른 모델에 비해 긴 대응시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다.

Table 10.Response times for historical landslide events calculated by warning criteria (60-minute RTI model).

Table 11.Response times for historical landslide events calculated by warning criteria (30-minute RTI model).

Table 12.Response times for historical landslide events calculated by warning criteria (10-minute RTI model).

국내에서 발생한 산사태는 짧은 시간 동안 큰 강우강도를 가진 강우사상에 의해 유발되며, 이는 변동성이 큰 강우량의 특성을 보다 정확하게 반영해야 정밀한 분석이 가능하다. 또한 1시간 단위의 강우강도 보다는 실제 10분 단위의 강우강도 사용이 산사태 발생 사전경보 실패를 줄이고 보다 긴 대응시간을 확보할 수 있는 매우 효율적인 방법이 될 수 있다.

사전경보 및 대응시간의 적정성 검토

RTI 경보모델은 선행강우, 유효누적강우, 강우지속기간과 짧은 변동주기를 갖는 강우강도 특성을 반영하여 산사태 발생을 사전에 예측하는 방법으로서, 간단하지만 효과적인 모델이다. 특히 강우강도는 산사태를 유발하는 강우사상의 특성을 설명 할 수 있는 인자이며 여러 산사태 발생 예측모델에 공통적으로 사용된다. 본 연구 결과, 강우강도의 단위시간 설정에 따라 그 결과가 상이하게 나타나며, 짧은 단위시간의 강우강도를 사용할 경우 좀 더 산사태 발생 예측 가능성이 높아지는 것을 볼 수 있다. 특히 단시간 내의 극한강우 발생이 증가하는 현상에 비춰볼 때 발생예측 시간간격을 더 세분화하고 선행 예보시간을 좀 더 확보해야 한다.

본 연구의 목적은 단계별 산사태 발생경보 뿐만 아니라 피해예상 지역에 대한 실효적인 대응시간을 확보할 수 있는 방법을 제안하기 위한 것이다. 앞서 강우강도에 따른 RTI 모델 분석결과에서 언급하였듯이 1시간 단위의 평균강우강도 개념을 적용한 모델에서는 산사태 발생예측에 실패하거나 발생 이후에 경보기준을 상회하는 결과를 보이므로 국내 적용에 있어 다소 어려움이 있다. 그러나 10분 단위 실제 강우량을 사용한 모델에서는 산사태 발생 예측 뿐만 아니라 단계별 예·경보 발령이 가능한 것으로 나타났다. 1차 경보 이후 대응시간은 최대 17.83시간에서 최소 2.67시간, 연구지역 평균 9.15시간으로 다른 모델에 비해 3~5시간 더 많은 대응시간이 확보 되는 것으로 나타났으며, 2차 대응시간은 평균 5.35시간으로 대피를 위한 충분한 시간간격을 둘 수 있다.

산사태 경보시점에서 발생시점까지 대응시간이 길어 질 경우, 산사태 발생에 대한 경각심이 저하될 우려가 있을 수 있다. 그러나 산사태가 발생한 주간 또는 야간 시간대를 기준으로 대응시간을 보면 대피를 위해 결코 긴 시간이 아니다(Figs. 8 & 9). 산사태 경보 발령시간이 야간이라고 가정할 때, 경보 전파속도 및 비가 지속되는 상황에서 대비책 마련이 수월하지 않을 수 있다. 또한 고령층 인구가 밀집하여 거주하는 농어촌의 경우 주민들의 대피속도가 현저히 떨어질 수밖에 없고 기동력이 저하 될 가능성이 높다. 그러므로 산사태 발생 전 최소 3시간 이상을 확보해야 하는 것이 충분하다고 판단되며, 산사태 취약지역과 일반지역, 주변환경 요소 및 경보발령 시간대를 고려한 경보 단계별 행동요령을 수립하는 것이 필요하다고 판단된다.

Fig. 8.Response times of historical landslide events calculated after the first warning time.

Fig. 9.Response times of historical landslide events calculated after the second warning time.

 

결 론

산사태 사전예측 및 경보분석에 활용할 수 있는 다양한 인자 중 강우는 산사태 발생에 가장 직접적인 요인이며, 간편하지만 가장 효과적으로 사용되고 있다. 국내의 산사태 유발 강우에 대한 연구는 주로 강우특성을 반영하는 여러 요소 즉, 강우강도, 선행강우, 발생당일 강우량, 강우지속 시간, 연속강우량의 개념 등을 활용한 산사태 발생 예측 연구가 주로 수행되어 왔으며, 산사태 발생 경보를 위한 기준은 산림청과 국립재난안전연구원의 강우개념을 기초로 한 시스템이 유일하다. 그러나, 최근 한국에서 발생하는 산사태는 짧은 지속시간에 큰 강우강도를 갖는 국지성 집중호우 조건에서 빈번하게 발생하므로 산사태 발생 가능성 뿐만 아니라 강우 지속시간에 따른 실시간 평가를 통해 실질적인 대응시간을 확보하고, 인명피해를 최소화하기 위한 시간적 예측이 필요하다.

본 연구에서는 기존에 국내에서 발생한 산사태 중 발생시간 정보가 정확한 12개소 산사태 유발강우 특성을 검토하고, 실시간 산사태 발생예측 기법인 RTI 모델을 적용하기 위해 기존모델의 강우인자를 수정하여 분석에 사용하였다. 국내의 산사태 유발 강우특성은 강우사상 기간 동안 발생한 총 강우량의 65% 이상이 산사태 발생 시점까지 발생한다. 이러한 단시간의 큰 변동을 가지는 강우특성과 한국 산사면 토층의 원활한 배수특성을 반영하기 위해 RTI 분석인자인 강우강도를 기존의 단위시간, 30분, 및 10분 간격으로 세분화하고, 선행강우에 대한 효과를 고려하기 위해 강우사상 시점 이전 2일간의 강우를 사용하였다. 60-minute RTI model에서는 12개소 중 산사태 사전예측이 불가능한 지역과 산사태 발생 이후 발생기준을 초과하는 지역을 포함한 3개소에서 사전경보 발령에 실패하였다. 30-minute RTI model의 경우 1차 경보 발령은 모두 가능하였으나 2개소에서 2차 경보 발령 없이 산사태가 발생한 반면, 10-minute RTI model은 단계별 사전경보 발령이 모두 가능한 것으로 나타났다. 각 모델별 산사태 발생 경보에 따른 평균 대응시간은 60-minute RTI model이 4.04시간, 30-minute RTI model과 10-minute RTI model은 각각 6.08과 9.15시간으로 단위시간이 짧은 강우강도를 사용한 RTI 모델이 산사태 사전 예측 실패 가능성이 적고 보다 긴 대응시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 산사태 발생에 민감한 국내의 강우특성이 반영된 결과로 판단되며, 향후 국내 산사태 예·경보 시스템의 정확도 및 실시간 예측기법 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각할 수 있고, 산사태 발생지역의 정확한 정보 축척과 선행강우 감쇠효과에 대한 추가연구를 통해 수정 보완할 필요가 있다.