The Analysis of Flood in an Ungauged Watershed using Remotely Sensed and Geospatial Datasets (I) - Focus on Estimation of Flood Discharge -

원격탐사와 공간정보를 활용한 미계측 유역 홍수범람 해석에 관한 연구(I) - 홍수량 산정을 중심으로 -

Abstract

This study attempted to simulate the flood discharge in the Duman River basin containing Hoeryong City and Musan County of North Korea where were damaged from Typhoon Lionrock on August, 2016. For hydrological modelling remotely sensed datasets were used to estimate watershed properties and hydrologic factors because the basin is ungauged where hydrological observation is not exist or sparse. For validation we applied our methodology and datasets to the Soyanggang Dam basin. It has not only similar shape factor and compactness ratio to those of the target basin but also accurate, adequate, and abundant measurements. The results showed that the flood discharge from Typhoon Lionrock corresponded to three to five years design floods in the Duman River basin. This indicate that the Duman River basin has a high risk of flood in the near future. Finally this study demonstrated that remotely sensed data and geographic information could be utilized to simulate flood discharge in an ungauged watershed.

본 연구에서는 2016년 8월 태풍 "라이언록"으로 인해 극심한 피해를 입었던 회령시, 무산군 일대를 포함하고 있는 두만강 유역에 대하여 홍수특성을 분석하고자 하였다. 두만강 유역은 수문자료가 구축되어 있지 않은 미계측 유역이므로 원격탐사 자료를 통하여 유역특성 및 유출인자를 추정하여 홍수량 분석에 활용하였다. 대상유역에 대한 적용에 앞서 두만강 유역과 비교적 유역특성이 유사하고 계측자료 확보가 용이한 소양강댐 유역에 대하여 홍수유출분석을 실시함으로써 본 연구의 분석방법 및 자료의 적용성을 검증하였다. 분석결과, 태풍 "라이언록"으로 인한 홍수량은 3~5년 빈도 설계홍수량에 해당되는 것으로 향후에도 이 지역에 비슷한 수준의 홍수피해를 입을 가능성이 높음을 확인하였다. 마지막으로 본 연구를 통하여 수문관측자료가 부재한 미계측 지역에 대한 홍수량 산정시 원격탐사와 공간정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

1. 서론

북한은 매년 홍수, 태풍 등 풍수해로 극심한 피해를 입어왔다. 특히 2007년 8월 5일부터 14일까지 열흘간 내린 폭우와 더불어 9월 태풍 “위파”로 인해 610명이 사망 또는 실종되었으며, 이재민수도 90만 명에 달했다. 2012년에는 태풍 “볼라벤”으로 인해 300명이 사망하고, 500명이 부상 및 실종되었으며, 8만7천여세대의 주택이 파괴 및 침수되어 약 30만여 명의 이재민이 발생하였다. 또한 2016년 8월에도 태풍 “라이언록”으로 함경도에서 사망 138명, 실종 400명, 이재민 60만여 명, 가구 3만8천여채가 침수되는 등 심각한 피해를 입은바 있다(CRED).

북한은 수문기상 관측 및 홍수예보를 위하여 기상수문국을 설치하여 운영해왔다. 기상수문국은 중앙기상국과 수문국으로 구성되어 있으며 내각에 소속되어있다. 중앙기상국은 기상과 태풍 및 호우에 대한 관측과 예보업무를 담당하고, 수문국은 홍수예측업무를 통하여 저수지 수문조작 및 홍수방어에 필요한 자료를 제공하고 있다(Hong, 2003; Choi, 2010). 기상수문국에서홍수 예·경보 상황을 국가재해예방위원회에 통보하면,위원회에서는 재해 예상지역과 담당기관에 통보함으로써 재해대비나 피난조치를 취할 수 있도록 한다.

그러나 이러한 재해대책기관을 운영하고 있음에도 불구하고 북한은 극심한 빈곤으로 재난 대비에 대한 지속적인 투자가 불가능한 구조로 황폐해진 자연환경, 홍수방어 기반시설 부족 등과 맞물려 지난 10년간 자연재해로3억1천만달러경제손실이발생하였다(VOA, 2016). 또한 벨기에 루뱅대학 재난역학연구소가 발표한 재난 통계자료에 따르면 북한에서 지난 10년 동안 자연재해로 인한 사망자수는 1천533명으로 같은 기간 남한에서 발생한 자연재해로 인한 사망자수의 5배 이상이다.

따라서 인도주의적 차원에서 북한의 홍수 발생 원인과 해결방안을 모색함으로써 피해를 최소화할 수 있도록 지원하고 이를 바탕으로 통일 이후 남북한 체제의 통합에 대한 준비로 남북한 재난관리체계의 통합방안을 사전에 마련할 필요가 있다. 홍수에 관한 연구는 대상유역에 대한 수문학적 홍수량 산정과 수리학적 홍수 피해면적 산정으로 나눠볼 수 있으며, 본 연구에서는 원격탐사 및 공간정보를 활용하여 미계측유역인 북한 함경북도유역에 대한 홍수량 산정에 관한 연구를 수행하였으며 ‘원격탐사와 공간정보를 활용한 미계측 유역 홍수범람 해석에 관한 연구(II)’에서는 홍수 피해면적 산정에 대하여 연구를 수행하였다.

북한에 대한 홍수재해 관련 연구로 2000년대 이전에는 공유하천에서의 홍수발생에 대한 연구(Woo et al.,1996; Lee, 1999)가 주를 이루었으며, 2000년 남북정상회담 이후 2004년 임진강 남북공동 현지조사 등 수해방지대책수립에 합의하는 등 활발히 진행되어 오다가 남북관계가 경색되면서 지속적인 연구가 이루어지지 못하고 있는 실정이다(Kim et al., 2015). 최근에는 Kwak etal.(2015)이 돌발홍수지수를 이용하여 임진강 유역에 대한 홍수위험도를 평가하였으며, Kim et al.(2015)은 북한청천강 상류 지역에 대하여 위성강우와 지형자료를 활용한 홍수량 추정관련 연구를 수행한 바 있다.

홍수, 가뭄 등 재해로 인한 피해를 저감하고 근본적인 재난관리체계를 수립하기 위해서는 북한의 지형, 기상, 인문, 사회 등 다양한 분야의 연구 자료가 뒷받침되어야 한다. 그리고 급변하는 기후변화를 고려한 재해환경변화를 분석하기 위해서는 원활한 정보 확보로 신속하고 능동적인 의사결정이 이루어지도록 해야 한다(Lee etal., 2012). 그러나 북한 대부분의 지역이 미계측 유역이거나 폐쇄적인 정책으로 정보 획득이 어려워 유역 및 수문특성을 파악하기 어렵다.

본 연구에서는 원격탐사자료와 공간정보를 활용하여 태풍 “라이언록”으로 피해를 입었던 함경북도 두만강 유역의 홍수특성을 분석하고자 하였다. 대상유역에 대한 관측정보의 한계로 수문분석에 필요한 유출계수, 집중시간 등 매개변수는 위성영상을 통하여 추출하였다. 또, 적용성 검증을 위하여 소양강댐 유역에 대하여 시범 적용 및 검증을 수행하고 이를 두만강 유역으로 확장하였다.

2. 자료 및 방법

1) 대상유역

본 연구에서는 북한 양강도와 함경북도 북부지역(북중 접경지역)에 위치한 두만강 주변 일대(이하 두만강유역)를 대상유역으로 선정하였다(Fig. 1). 원격탐사자 료를 기반으로 분석된 두만강 유역의 유역면적은 약11,210 km², 평균표고는 약 1,027 m, 평균경사는 약 22.6%이다. 또한 국가경계 상으로 북한지역이 약 7,773 km²(약69.3%), 중국지역이 약 3,437 km²(약 30.7%)으로 구성되어 있다. 토지피복현황은 산림지역이 약 88%로 대부분을 차지하고 있으며, 농업지역이 약 10%, 초지가 약 1%, 시가화 지역, 나지, 수역 등이 약 1%를 차지하고 있다.

2) 연구 자료

(1) 지형도

두만강 유역에 대한 표고, 경사 등 지형정보를 추출하기 위하여 Shuttle Radar Topology Mission (SRTM) Digital Elevation Model (DEM) 자료를 이용하였다. SRTM DEM은 2000년 2월 National Aeronautics and SpaceAdministration(NASA)의 Jet Propulsion Laboratory (JPL)과 National Geospatial-intelligence Agency (NGA)가 공동으로 수행한 전 지구 지형관측사업의 성과물로서, 11일간의 원격탐사를 통해 전 세계 육지면적의 약 80%에 해당되는 지역에 대한 지형자료를 구축하였다(Farr et al., 2007). SRTM은 Interferometer Synthetic Aperture Radar (InSAR)방식으로, 우주왕복선 Endeavour호에 60 m 간격을 두고 탑재된 두 개의 안테나로부터 송출된 신호가 지구표면에 반사되어 되돌아오는 시간과 레이더 송출각 및 송출위치 등을 분석하여 지표면 고도를 산출한다(Herand Yoo, 2013). SRTM DEM 은 Consultative Group for International Agricultural Research (CGIAR) - Consortium for Spatial Information (CSI)를 통해서 획득할 수 있으며, 공간해상도는 미국의 경우 30 m, 그 외 지역은 90 m로 제공된다(Void Filled 자료 기준). 본 연구에서는 MODIS 토지피복도 자료가 500 m로 제공되고 있어 분석에 동 일한 해상도를 적용하고자 SRTM DEM을 리샘플링 하였다.

Fig. 1. Location and Topology of the Duman River Basin.

(2) 토지피복도

Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 토지피복 산출물(MCD12Q1)은 2001년부터 2013년까 지 관측된 자료를 기반으로 구축된 전 세계 토지피복자 료이다. MODIS는 Aqua 위성과 Terra 위성에 탑재된 센 서로서 총 36개 채널을 통하여 1~2일에 전 지구를 관측 할 수 있다(Hong and Adler, 2008).

U.S.GeologicalSurvey (USGS)의 Land Processes Distributed Active Archive Center (LPDAAC)는 5가지 MODIS 기반 토지피복자료를 제공하고 있다. 이들 자료는 각각 Net Primary Productivity(NPP) 방법(Running et al., 1994), Leaf Area Index (LAI)/ Fractional Photosynthetically Active Radiation(FPAR) 방법(Myneni et al., 1997), University of Maryland(UMD) 방법(Hansen et al., 2000), Plant Functional Type(PFT)방법(Bonan et al., 2002), International Geosphere-Biosphere Programme(IGBP) 방법(Friedl et al., 2010) 등을 이용하여 작성되었다. 본 연구에서는 총 18개 범주로 구성된 IGBP 토지피복자료(Table 3)를 이용하였다. MODIS IGBP 토지피복도의 공간해상도는 500 m×500 m이다.

(3) 토양도

Digital Soil Map of the World(DSMW)는 Food and Agriculture Organization(FAO)에 서 제공 되고 있는 1:5,000,000 축척의 세계 토양도이다. DSMW는 Geo Network(http://www.fao.org/geonetwork/srv/)를 통하여 획득할 수 있으며, 좌표체계는 World Geodetic System 1984 (WGS84, EPSG:4326)를 적용하고 있다. DSMW는 4,931가지 토양유형으로 구분되어 있으며, 그 밖에 수체 (water body), 빙하 등을 포함하고 있다.

(4) 강우자료

북한은 평양, 개성, 신의주 등 총 27개 기상관측소를 통하여 관측된 강우자료를 제공하고 있으며(기상청 기상자료개방포털, http://data.kma.go.kr), 기상청은 Global Telecommunication System(GTS)를 통해서 북한 기상자료를 수집하여 배포하고 있다. GTS는 World Meteorological Organization(WMO) 회원국들이 실시간으로 기상관측자료를 공유하기 위하여 구축된 자료교환 시스템이다. 본 연구에서는 기상청 기상자료개발포털을 통해서 선봉, 청진, 삼지연, 김책 등 4개 관측소의 24시간 누적강우량 자료를(KST기준) 수집하였다. 1986 년부터 2015년까지 총 30년간 자료를 수집하여 분석한 결과, 청진과 김책 관측소는 2015년 11월 이후 기록된 자료가 없어서 연구에서 제외하였다.

두만강 유역은 중국지역도 일부 포함되어 있어 강우특성을 조사하기 위하여 연길(Yanji), 장백(Changbai) 등 2개 지점에 대한 강우자료도 함께 수집하였다. 중국 강우관측자료는 National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA)의NationCentersforEnvironmental Information(NCEI)를 통하여 수집하였다. Table 1은본 연구에서 사용된 강우자료의 관측정보를 나타내고 있으며, 티센가중법을 통하여 면적 강우량으로 환산하였다.

Table 1. Rain Gauge Network in the Duman River Basin

3) 유역 수문인자 및 모형 매개변수 추정

(1) NRCS-CN 산정

Natural Resources Conservation Service(NRCS)-Curve Number(CN)은 지표유출 해석방법으로 널리 사용되는 방법 중 하나로서, U.S. Department of Agriculture(USDA) 에서 개발되었다(USDA, 1986). 이 방법은 간편하고 안정적이라는 장점 때문에 유출량 계산, 토지이용변화 평가, 수질모의 등에 주로 활용되어 왔다(e.g. Engel, 1997; Chow et al., 1998; Burges et al., 1998). 또한 지형, 식생, 토 지피복 등과 같은 지표특성을 파악하기 위하여 원격탐사기술을 활용하면서 이로부터 수집된 정보를 통해서 유출곡선지수 CN을 추정하는 연구도 수행되었다(e.g. Ragan and Jackson, 1980; Tiwari et al., 1991).

본 연구에서는 두만강 유역의 설계홍수량 추정을 위하여 NRCS-CN 방법을 이용하여 유효강우량을 산정하였다. CN값은 유역 내 수문학적 토양군(Hydrological Soil Group, HSG), 토지이용/피복, 선행함수조건(Antecedent Moisture Condition, AMC) 등에 의해 결정된다. CN값의 산정은 먼저 토양도로부터 HSG를 결정한 다음 토지피복분류와 AMC에 따라 값을 추정하게 된다.

DSMW 토양분류로부터 Fig. 2와 Table 2를 이용하여 두만강 유역의 HSG를 결정하였으며, 산정된 HSG로부터 다시 MODIS 토지피복도와 Table 3을 이용하여 CN 값을 추정하였다. Fig. 3은 두만강 유역에 대한 토지피복도, 토양도 그리고 이로부터 산정된 HSG 및 CN값 (AMC-II)을 나타내고 있다. AMC-II에서 추정된 CN값 (CNII)은 다시 설계홍수량 산정을 위하여 다음 Eq.(1)과 같이 AMC-III에서의 CN값(CNIII)을 추정하였다(Mishra and Singh, 2003).

\(CN_{III} = {CN_{II} \over\ 0.427 + 0.00573CN_{II}}\)        (1)

Fig. 2. Soil Texture Diagram(USDA, 1986).

Fig. 3. Land Surface Information of the Duman River Basin.

Table 2. HSG Derived from Soil Properties (Hong and Adler, 2008)

Table 3. Curve Number(CN) Derived from MODIS Land Cover Classification and HSG under Fair Hydrological Conditions (Hong and Adler, 2008)

(2) 집중시간 및 저류상수 산정

본 연구에서는 DEM자료로부터 유역경계, 흐름방향, 하도 및 지표격자 등 지형정보를 추출하기 위하여 USDA의 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형의 유역분석도구(Watershed Delineator)를 이용하였다.

집중시간은 유역에서 가장 먼 지점으로부터 주유로를 따라 유역출구점까지 도달하는데 소요되는 시간을 의미하며, 유역 내 가장 먼 지점으로부터 주유로의 시작점까지 흐르는 표면류의 유입시간과 주유로의 시작점으로부터 유역출구점까지 흐르는 하도 내 흐름의 유하시간의 합으로 나타낸다(Hong et al., 2011). 저류상수는 유역의 저류량으로부터 발생하는 유출량에 대한 상수로 유역의 지체시간과 밀접한 관계가 있다. 집중시간과 유역저류상수는 계측자료로부터 산정하는 것이 보통이지만 북한의 경우 미계측 지역으로서 위성으로부터 수집된 정보를 통해 경험식으로 산정하였다.

미계측 유역에 대한 집중시간을 산정하기 위해 유역 경사, 유역형상 등에 따라 Table 4와 같이 유하시간을 산정하기 위한 다양한 기법 중, 본 연구대상인 두만강 유역은 경사가 급한 산간지역으로 1/200이상의 경사를 보이고 있어 Rziha 공식을 적용하였다. 유입시간의 경우, Kerby식, SCS식 등이 있으나 유역면적이 대유역인 경우 유입시간이 유하시간에 비해 상대적으로 작아 무시할 수 있다.

Table 4. Empirical Formulas for Computing Travel Time

따라서 본 연구에서는 집중시간과 유하시간을 고정하고 분석을 수행하는 경우와 자연유역에서 일반적으 로 사용되는 유입시간 30분을 반영하여 집중시간을 산정한 경우 모두를 고려하여 분석을 수행하였다. 저류상 수 추정을 위하여 계측유역으로부터 산정된 값을 도달 시간 및 유역특성과의 상관관계를 분석하여 Table 5와 같이 다양한 경험식들이 제안되었다. 표에서 제시된 경험식 중 Clark 방법과 Linsely 방법은 미국지역의 유역특성을 반영한 것이고, 정성원 공식은 비록 국내특성을 반 \영하여 제시되었으나 소유역에 적합하여 대상유역에 대한 적용성이 낮은 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내 재해영향평가 시 적용되고 있는 Sabol 식을 채택하였다.

Table 5. Empirical Formulas for Calculating Storage Coefficient

4) 설계홍수량 산정

위성자료로부터 도출된 수문학적 특성인자를 반영하여 설계홍수량을 추정하기 위해 U.S. Army Corp of Engineers(USACE)의 HydrologicEngineeringCenter(HEC)- Hydrologic Modeling System(HMS) 모형을 이용하였다. HEC-HMS는 저류량과 유출량의 관계를 나타내는 저류 방정식을 통해 수문학적 홍수추적을 수행한다. 수문학적 홍수추적은 크게 저수지추적, 하도추적, 유역추적으로 나뉜다.

본 연구의 대상유역인 두만강 유역은 상류에 저수지가 존재하지 않아 Muskingum 방법을 적용한 하도추적 및 Clark 단위도법을 적용한 유역추적을 수행하였다. Muskingum 모형은 하도저류상수, 가중계수, 그리고 추적구간수 등의 입력자료가 필요하다. 저류상수는 하도 구간 내 저류량과 유출량에 대한 비로써 추적구간길이를 홍수파 전달속도로 나눈 값과 같다. 가중계수는 무차원계수로 총저류량에 기여하는 유입량과 유출량의 상대적 중요성을 나타내는 값으로 홍수의 지체효과를 결정한다. 자연하천에서는 0.0~0.3 범위의 값을 사용하며 0.2를 권장한다. 추적구간수는 저류상수를 모의시간 간격으로 나눈 것으로 수치해석 시 발산방지를 위한 것이다. 따라서 저류상수를 결정하기 위해 다양한 집중시간 산정식으로부터 홍수파 전달속도를 산정하고 이에 따른 추적구간수를 결정하였다. 가중계수는 0.2로 가정하고 민감도 분석 및 최적화를 통하여 최종적으로 값을 결정하였다.

유역추적은 유효우량을 산정하고 유효우량으로 인하여 발생하는 직접유출 수문곡선이 필요하다. 따라서 유효우량을 산정하기 위해 NRCS 우량 산정기법을 직접유출 수문곡선은 미계측 유역에 널리 적용되고 있는 Clark 단위도법을 사용하였다. 각각 입력자료로는 초 기침투량, CN값, 불투수율 및 집중시간, 유역저류상수이다. Fig. 4는 HEC-HMS 모형을 통하여 작성된 두만강 유역에 대한 소유역 형상 및 수계망을 나타내고 있다.

Fig. 4. Diagram of Sub-basins and Channel Network in the Duman River Basin.

설계홍수량은 확률강우량을 산정하고 산정된 확률강우량을 유출모형을 통해 모의하여 설계홍수량을 산정하는 설계강우법과 홍수량 자료의 연최대치 계열을 빈도해석하는 방법이 있다. Lee et al.(2011)은 우리나라 전역에 위치한 15개 댐의 강우량자료와 홍수량자료를 비교해 보았을 때 과거에 비해 강우량이 평균 17.6% 증가하는 동안 홍수량은 평균 42.2% 증가한 사실을 밝혔다. 이러한 강우-유출관계가 선형성을 가지지 않는다는 점을 고려해볼 때 홍수량자료의 연 최대치 계열을 빈도해석하는 것이 이론적으로 타당하다고 볼 수 있다. 그러나 Choi et al.(2015)은 강우량과 유출량자료의 기록이 많은 7개 유역에 대하여 두 가지 설계홍수량 산정방법을 비교한 결과, 상대적으로 유역면적이 큰 남강댐, 소양강댐, 충주댐 유역에서는 기존의 설계강우법이 홍수량 빈도해석과유사한결과를보여주는것으로확인하였다. 두만강 유역은 실측홍수량 자료를 획득하기 어렵고 유역면적이 위 3개의 댐유역보다 크기 때문에 본 연구에서는 기존의 설계강우법을 채택하였다.

설계강우법을 적용함에 있어 확률강우의 시간분포는 설계홍수량에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 우리나라에서는 Huff 방법과 Yen & Chow 방법의 사용을 권장하고 있으나 북한 및 중국 강우정보는 24시간 누적강우로 제한되어 있어 Huff 분위 및 Yen & Chow 분포의 매개 변수를 산정하기 위한 통계적 자료가 부족하여 적용이 어렵다. Mononobe 분포는 현재 국내 실무에서 일강우량으로부터 설계우량주상도 작성을 위해 가장 널리 사용되고 있으며(Yoon et al., 1994), 최근 극한호우사상시 적용기법으로 재조명받고 있다. Eq. (2)는 Mononobe 분포 기법으로 확률강우량을 시간 분포시키는 방법이다.

\(R_t = {T_t \over\ T} ({T \over\ t}) \times t\)         (2)

여기서, R_t는 지속시간 누적강우량, R_T는 일 확률강우량, T는 24시간, t는 누적지속시간으로 계산 시간간격 Δ_t의 정수배 , n은 지역상수이다. 즉, 예를 들어, Δ_t가 1인 1시간 간격의 확률강우량을 구하고자 할 때, t의 값은 1, 2, 3, …, 24이고 그에 따른 누적강우량은 R1, R2, R3, …, R24이다.

5) 시범유역 적용을 통한 검증

본 연구는 미계측 유역인 두만강 유역의 설계홍수량을 산정하기 위하여 위성자료와 공간정보를 활용하고자 하였다. 그러나 설계홍수량을 산정하기 위해서는 CN값, 도달시간, 유역저류상수 이외에 앞서 언급한 바CN값, 도달시간, 유역저류상수 이외에 앞서 언급한 바 와 같이 다양한 매개변수를 결정하고 위성영상과 공간 정보를 통하여 획득한 정보의 타당성을 입증할 필요가 있다.

따라서 본 연구에서는 계측자료가 풍부하고 두만강 유역과 유역특성이 비교적 유사한 소양강댐 유역을 대상으로 정보의 타당성을 평가하고 매개변수를 검증하고자 하였다. Table 6은 두만강 유역과 소양강댐 유역에 대한 유역특성을 비교한 것이다. 표에서 보는 바와 같이 두유역의 형상계수(shape factor, Rf) 및 밀집도(compactness ratio, Rc)가 거의 유사한 것을 알 수 있다. 형상계수는 유역면적과 본류길이의 제곱에 대한 비로 나타내며, 밀집도는 유역경계 길이와 유역면적에 해당하는 등가원의 원주길이의 비로 나타낸다.

Table 6. Physiographical Comparison between the Duman River and the Soyanggang Dam Basins

소양강댐 유역은 실제 계측된 호우사상과 소양강댐 유입량을 수집하고 위성영상과 공간정보를 통하여 산정한 CN값, 집중시간, 유역저류상수를 입력자료로 활용하였다. 기타 매개변수는 기본값으로 설정하고 민감도 분석 및 최적화를 수행하였다.

검·보정을 위해 적용한 호우사상은 단일사상인 2014년 8월 9일~8월 11일(Event 1), 2015년 8월 24일~26일 (Event 2)과 복합사상인 2016년 7월 1일~7월 6일(Event 3)이다. 소양강댐 유역 내 그리고 인근에 위치하고 있는 관측소는 인제, 춘천, 해안, 서화, 미시령, 설악동, 양양 영덕, 내면, 봉평, 면온, 서석, 청일, 북산, 남산 등 14개 지점이 있으며, 각 관측소의 1시간 강우자료를 수집하고 티센가중법을 통하여 면적강우량으로 환산하였다.

3. 분석결과

1) 시범유역에 대한 적용성 검증결과

위성영상과 공간정보를 활용하여 산정한 매개변수를 소양강댐 유역에 대하여 적용성을 검증하고 선행함수조건 및 유입시간 고려여부 등에 따른 민감도 분석을 수행하였다. 민감도 분석을 위해 다른 제반 조건들은 고정시킨 상태에서 해당 매개변수의 값을 변화시켜 가며 그에 따른 영향을 분석하였다.

유효강우량을 산정하는 NRCS-CN 방법의 선행함수 조건을 결정하기 위하여 일반적으로 5일 선행 강우량이 사용되고, NRCS는 Table 7과 같이 5일 선행 강우량을 제시하였다. 그러나 Yoo et al.(2014)은 NRCS에서 제시한 기준은 물리적인 이론에 근거하기 보다는 미국 내 다양한 유역의 특성을 분석한 주관적인 판단에 의해 결정되었을 가능성이 있으며 사실상 이론적 근거가 명확하지 않다고 주장하였다. 따라서 본 연구에서는 우선 NRCS에서 제시한 기준을 배제하고 다양한 선행함수조건에서 첨두홍수량 및 유출용적을 모의하고 그 결과를 실제 소양강댐 유입량과 비교하여 최적의 조건을 찾고자 한다.

Table 7. 5-Day Total Antecedent Rainfall Criteria for Determining the Antecedent Moisture Condition (AMC)

그리고 집중시간을 유하시간과 유입시간의 합으로 산정한 경우(Cond.2)와 유하시간만을 고려한 경우(Cond.1)에 따라 첨두홍수량 및 첨두시간(peak time)에 차이가 발생한다. 따라서 선행함수조건과 유입시간의 고려여부에 따른 6가지 조합에 대한 모의 수행 및 실측값과의 비교를 통하여 오차를 분석하였고 그 결과를 Fig. 5와 Table 8에 제시하였다. 매개변수의 정확성과 효율성을 판단하기 위하여 아래 Eq.(3)~(7)과 같은 판단기준을 적용하여 오차분석을 수행하였다.

Fig. 5. Comparison between the Simulated and Observed Discharge at the Outlet of the Soyanggang Dam Basin

Table 8. Evaluation Results under Different Antecedent Moisture Conditions (AMCs) about Three Rainfall Events

– RMSE (Root Mean Square Error)

\(RMSE = {\sum(Q_s - Q_O)^2 \over\ N} \)        (3)

– MAE (Mean Absolute Error)

\(MAE = {\sum \left\vert Q_s - Q_O\right\vert \over\ N}\)         (4)

– VR (Volume Residual)

\(VR = \int {Q_s\over A}\ - \int {Q_o\over A}\ \)         (5)

– NSCE (Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency)

\(NSCE = a- {\sum(Q_s - Q_O)^2 \over \sum(Q_o - \bar{Q_O})^2 } \)          (6)

– RPE (Relative Peak Error)

\(RPE = { \left\vert P_s - P_O\right\vert \over\ P_o} \times 100\)         (7)

여기서, Q_s와 Q_o는 각각 모의유출량과 실측유량(댐 유입량)을, A와 N은 각각 유역면적과 총 자료개수를 나타낸다. P_s와 P_o는 각각 모의유출량과 실측유량에서 첨두유량을 의미한다. RMSE와 MAE는 통계에서 많이 활용되는 오차분석이다.

일반적으로 수문모델의 적합성을 평가하기 위하여 결정계수가 널리 사용되고 있으나, 결정계수는 이상치에 민감한 반면, 관측치와 예측치 사이의 오차비율에는 민감하지 않아 이러한 한계를 극복하기 위하여 Nash and Sutclilffe(1970)에 개발한 NSCE를 적용하고 있다(e.g. Legates and Gregory, 1999; Krause et al., 2005). 그리고 홍수량 산정에 있어서 무엇보다 첨두홍수량이 중요하므로 이를 나타내는 지표로 RPE모형을 오차분석에 활용하였다. 단순오차를 비교하는 RMSE, MAE는 작을수록 모형의 정확성이 높으며, VR은 유량의 총량에 대한 실측값과 관측값에 대한 오차를 분석하는 것으로 작을수록 좋다. NSCE는 결정계수와 같이 예측모형이 얼마나 실제상황을 재현할 수 있는지를 나타내는 지표로 높을수록 예측률이 높다고 할 수 있으며, 첨두홍수량은 홍수량의 첨두값을 비교한 것으로 낮을수록 좋다.

우리나라의 경우, 설계홍수량 산정과 장마기간에 대한 적용은 AMC-III을 사용하고 있다. 그러나 Fig. 5와 Table 8에서 확인할 수 있듯이, Event1의 경우 AMC-II가 가장 낮은 오차와 높은 NSCE값을 보였으며, Event2의 경우 AMC-III가 가장 낮은 오차와 높은 NSCE값을 보였다. Event3의 경우 AMC-I이 가장 낮은 오차와 높은 NSCE값을 보이고 있어 호우사상별로 최적의 선행함수 조건과 유입시간의 고려여부에 따라 달라지며 장마기간 동안에도 최적의 선행함수조건이 AMC-III가 아님을알수 있다. 또한 유입시간의 고려여부는 AMC에 따라 달라지며 AMC-I이거나 AMC-II일 경우는 침투로 인하여 도달시간 및 저류상수가 커져서 유입시간을 고려한 경우에 오차가 작았고 AMC-III일 경우는 침투량이 적어서 도달시간 및 저류상수가 작아서 유입시간을 고려하지 않은 경우 오차가 작았다. 그 외 매개변수는 첨두홍수량과 첨두시간에 영향을 미치지 않았으나, 기저 유출에 관한 감수곡선식의 매개변수는 수문곡선의 하강부 형태에 영향을 미쳤다.

2) 설계홍수량 산정 및 태풍 ‘라이언록’ 모의결과

Fig. 6은 두만강 유역 최종 유출구에서의 설계홍수량을 보여주고 있다. 우리나라에서 설계홍수량 산정시 AMC-III를 적용하고 있으므로 이를 반영하여 분석을 수행하였다.

Fig. 6. Design Flood Hydrograph at the Outlet of the Duman River Basin

Fig. 7은 지점별 태풍 “라이언록”(8월 29일~9월 6일) 으로 인한 홍수추적결과를 나타낸 것이다. 주요지점을 Junction 4~6은 태풍 “라이언록”으로 인해 피해를 입었던 회령시, 무산군 일대이며, 8월 30일과 31일 사이의 4시간동안에 걸쳐 집중적으로 강우가 발생하였다.

Fig. 7. Plots Comparing the Simulated Discharge under Three Different Antecedent Moisture Conditions (AMCs) at the Worst Damaged Four Junctions.​​​​​​​

Junction 4에서 8월 31일 자정에 첨두홍수가 발생하였으며, 홍수량은 3,346 m³ /s(AMC-III), 2,528 m³ /s(AMCII), 1,531 m³/s(AMC-I)이다. Junction 5에서는 8월 31일 2시 40분에 첨두홍수가 발생하여 AMC-III일 때, 8,202 m³/s로 Junction 4에서보다 약 2.5배 가량 증가하였다. Junction 6에서는 8월 31일 3시 40분에 9,892 m³/s(AMCIII)의 첨두홍수량이 발생하였으며, Junction 5의 1.2배, Junction 4의 3배에 달하는 유량이 증가하였다. 최종 유출구인 Junction 12에서는 8월 31일 15시 40분 첨두홍수가 발생하였으며 AMC-III에서 9,959 m³/s의 유량이 발생하였고, Junction 6에 비해 유량은 단지 67 m³/s이 증가하였다. 이는 그림에서도 확인할 수 있듯이 소유역마다 최종 유출구로 유입되는 시간이 달라 첨두홍수량이 상대적으로 작게 발생되며 Junction 5와 6에서는 유출구로 유입되는 첨두홍수량이 일치하는 곳으로 다른 유출구 지점에 비해 상대적으로 첨두홍수량이 큰 것을 확인 할 수 있었다.

실제적으로 대부분의 유출구에서 발생하는 첨두홍수량은 설계홍수량 기준으로 3~5년 빈도로 발생하는 홍수량으로 그리 크지 않았다.

북한의 연강수량은 최근 들어서 점점 감소하는 경향을 보이고 있으나, 일강수량이100 mm를 초과하는 집중호우의 발생빈도가 증가하는 추세이며(Hong, 2003),이는 우리나라와 마찬가지로 일강수량 뿐만 아니라 강우강도가 증가하였을 것으로 예측된다. 그럼에도 불구하고 북한은 최소6시간 간격의 강우자료를 제공하고있고 공개된 강우 관측밀도 또한 낮아서 정확한 분석은어려운 실정이다. 그리고 유역 내 무분별한 개발(NKTech, 2003) 및 북중교역을 위해 건설되고 있는 신두만강대교 등 하천의 원활한 흐름을 방해하는 요소가 증가하고 있다. 하천을 가로지르는 교량은 홍수발생시 상류에서 발생하는 유량이 제대로 배수되지 않아 흐름이 지체되므로 교량의 상류에 저류효과가 발생하여 제방이 낮은 경우 제내지로 범람할 가능성이 크다. 무엇보다 북한당국의 재해대책에 대한 대비가 부족한 것으로 판단된다. 낮은 제방, 두만강의 하천정비사업, 홍수예·경보시스템의 낙후 등으로 매년 발생하는 재해에 대해 무방비 상태인 것으로 판단된다.

4. 결론

본 연구에서는2016년8월 태풍 “라이언록”으로 극심한 피해를 입었던 두만강 유역에 대한 홍수량을 추정하고자 하였다. 두만강 유역은 수문자료를 획득하기 힘든 미계측 유역으로 판단하고 위성영상을 통하여 유출특성인자를 추정하여 분석에 활용하였다. 분석방법 및자료의 적용성 검증을 위하여 계측자료 확보가 용이하고유역특성이 비교적 유사한 소양강댐 유역에 대하여 홍수유출분석을 수행하고, 산정된 매개변수를 이용하여 대상유역으로 확대 적용하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같이 요약할 수  있다.

1) 위성영상 기반의 지형도, 토지피복도, 토양도를 이용하여 두만강 유역과 소양강댐 유역에 대한 CN 값, 저류상수, 집중시간 등 매개변수를 추정하였다.

2) 추정된 매개변수를 적용하여 NRCS-CN 방법과 HEC-HMS 모형을 이용하여 소양강댐 유역에서 3가지 홍수사상에 대한 홍수유출분석을 수행하였다.

3) 적용성 검증을 위하여 모의유량과 실측유량 사이의 평균제곱근오차(RMSE), 절대평균오차(MAE), 용적오차(VR), 결정계수(NSCE), 상대첨두오차 (RPE) 등을 통하여 평가하였다.

4) 평가결과 적용된 자료 및 분석방법이 비교적 타당한 결과를 보여주었으며, 여기서 산정된 매개변수를 이용하여 미계측 지역인 두만강 유역에 적용하 였다.

5) 삼지연, 선봉, 연길, 장백 등 4개 지점의 최근 30년 간 강우관측자료를 이용하여 두만강 유역의 확률 강우량을 산정하고 모의를 통해 설계홍수량을 추정하였으며, 태풍 “라이언록”에 의한 홍수량을 모의하였다.

6) 모의결과를 토대로 피해가 심각했던 회령시, 무산군 일대 홍수유출특성을 분석하였으며, 이번 태풍으로 인한 홍수량은 3~5년 빈도 설계홍수량에 해당하는 것으로 향후에도 비슷한 수준의 홍수피해를 입을 가능성이 높음을 확인하였다.

본 연구를 통하여 수문관측자료가 부족한 미계측 지역에 대한 홍수량 추정을 위하여 위성자료 및 공간정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 그러나 여전히 북한 지역은 미계측 유역이라는 한계로 모의결과에 대한검증이 어렵다. 또한 제공되는 강우자료도 관측기기 관리가 소홀하거나 노후화 가능성이 있어 신뢰도가 떨어지며, 시공간 분해능도 매우 낮아서 정확한 홍수량 추정에는 한계가 있다. 향후 기상위성이나 레이더 등원격탐사를 통하여 강우정보를 보완한다면 북한지역에 대한 보다 신뢰성 있는 홍수량 추정이 가능할 것으로 생각된다..