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산사태 유발 예측을 위한 국지 강우 임계치에 대한 연구

Title
산사태 유발 예측을 위한 국지 강우 임계치에 대한 연구
Other Titles
A study on local rainfall thresholds for prediction of triggering landslides in Chuncheon city, Gangwon Province
Authors
이원영
Issue Date
2019
Department/Major
대학원 사회과교육학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
성효현
Abstract
본 연구의 목적은 춘천시의 지역 특성에 적합한 국지 규모의 산사태 유발 강우 임계치를 도출하고 산사태 발생의 환경지리적 민감도를 분석하여 산사태 유발 예측의 기반을 마련하는 것이다. 세부 연구 목표는 다음과 같다. 첫째, 춘천시의 ‘강우강도-지속시간 임계치(I-D threshold: Rainfall intensity-Rainfall duration threshold)’와 ‘누적강우량-지속시간 임계치(E-D threshold: Cumulative event rainfall-Rainfall duration threshold)’를 강우사상(Rainfall event) 기준별로 분석하여 산사태 발생의 시작 시점 예측을 위한 강우 임계치를 도출한다. 둘째, 춘천시의 산사태 유발 강우특성변수(Rainfall variables)의 조건을 파악하기 위해 베이지안 모형을 활용하여 강우조건별 산사태 발생 확률을 분석한다. 셋째, 춘천시 산사태 발생지역의 환경지리적 특성을 파악하고 춘천시의 산사태 민감도(Landslide Susceptibility)를 분석한다. 넷째, 산사태 예보를 위한 춘천시 강우 임계치와 베이지안 분석 결과의 활용을 논의하고, 산사태 유발 강우 적용 시 산사태 민감도 분석 결과와 연계하여 임계치의 지리적 적용에 대해 논의한다. 본 연구에서 활용한 주요 자료는 1999년부터 2017년까지의 국토교통부 한강홍수통제소의 시간별 강우량 자료와 춘천시 재해대장의 산사태 발생지역 지번 자료, 2013년의 산사태 발생지 조사대장과 정사영상 및 항공사진이다. 또한 환경지리적 특성 파악을 위해 연속수치지형도, 수치지질도, 토양도, 임상도, 토지피복지도를 활용하였다. 연구의 분석 방법은 다음과 같이 3단계로 나누어 분석하였다. 첫째, 산사태에 영향을 주는 강우 시작 시점의 불확실성을 감소시키기 위해 강우사상 기준을 다음과 같이 구분하였다. 강우사상은 누적강우량이 뚜렷이 증가하는 시점을 반영한 주관적 기준과 12시간, 24시간, 48시간, 96시간 무강수기간을 기준으로 구분하였다. 단일 강우사상 중 산사태 발생 시점의 불명확성을 극복하기 위해 무강수기간 기준 강우사상의 강우특성변수는 총 누적강우량, 시간최다강우량 발생 시점까지의 누적강우량, 시간최다강우량 발생 시점 이후 3시간까지의 누적강우량의 총 3가지로 구분하여 분석하였다. 이후 각 강우사상별 강우특성변수에 따라서 ‘강우강도-지속시간 임계치’, ‘누적강우량-지속시간 임계치’의 평균식을 산출하고 산사태가 발생하기 시작하는 강우 임계치를 파악하기 위해 분위회귀분석으로 2퍼센타일 회귀식을 도출하였다. 최적 예측을 위한 임계치를 도출하기 위하여 1차적으로 강우특성변수와 산사태 발생의 상관관계 분석을 하고 2차적으로 분할표(Contingency Table)와 적중률(Skill Score) 분석을 하였다. 둘째, 강우특성변수 조건에 따른 산사태 발생 확률 분석은 산사태 유발 강우(Triggering rainfall)뿐만 아니라 산사태 비유발 강우(Non-triggering rainfall)를 모두 활용하여 베이지안 방법을 적용하였다. 1차원 베이지안 모형에서는 6개 변수 중 한 가지 강우특성변수(누적강우량, 강우지속시간, 강우강도, 시간최다강우량, 3일 선행강우량, 14일 선행강우량)의 조건에 따른 확률을 산출하여 강우특성변수의 중요도를 파악하였다. 또한 1차원 모형에서 중요하게 나타난 강우특성변수를 활용하고 1차원 모형의 단점을 극복하기 위하여 2차원 베이지안 모형을 적용하였다. 2차원 베이지안 모형에서는 두 가지 강우특성변수(누적강우량과 강우지속시간, 강우강도와 강우지속시간, 누적강우량과 시간최다강우량, 누적강우량과 3일 선행강우량)의 조건에 따른 산사태 발생 확률을 산출하여 산사태 발생확률이 높은 강우특성변수 조건을 판별하였다. 셋째, 춘천시 산사태 발생지역의 환경지리적 특성은 2013년 산사태 발생지점 전체(100%)의 빈도비(Frequency Ratio) 분석을 통해 환경지리 변수(Geo-environmental variables)별로 파악하였다. 춘천시 산사태 민감도는 2013년 산사태 발생지점의 분석용(70%)과 검증용(30%) 자료를 무작위 추출법으로 구분하여 빈도비 분석을 한 후 ArcGIS 10.6에서 픽셀 단위로 합산하여 산사태 민감도 지수를 시각화하였다. 산사태 민감도의 검증은 모델 적합도와 모델 예측 성능 평가를 위하여 ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC(Area Under Curve) 방법을 활용하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 춘천에서 산사태가 발생하기 시작하는 ‘강우강도-지속시간 임계치(I-D threshold)’, ‘누적강우량-지속시간 임계치(E-D threshold)’ 식을 강우사상별 강우특성변수를 활용하여 산사태 유발의 최적예측을 위한 강우 임계치를 산출하였고 그 결과는 다음과 같다. 1) 산사태 발생(산사태 발생여부, 산사태 발생지점수)과 강우특성변수(누적강우량,강우강도, 강우지속시간, 시간최다강우량)와의 상관관계 분석 결과를 보면 상대적으로 누적강우량이 산사태 발생과의 상관성이 가장 높았고 강우강도가 산사태 발생과의 상관성이 가장 낮았다. 산사태 발생(산사태 발생여부, 산사태 발생지점수)과 강우특성변수(1, 2, 3, 4, 5, 7, 10, 14, 21, 28, 30일 선행강우량)와의 상관관계 분석 결과 3일 선행강우량이 가장 높은 상관관계를 지니는 것으로 나타났다. 2) 산사태 유발 강우 임계치의 검증을 위한 분할표와 적중률 분석 결과 12시간 무강수기간 기준의 총 ‘누적강우량-지속시간 임계치(E-D threshold)’식(E=73.915D0.2046)(21≤D≤167)이 가장 높은 HK(The Hanssen and Kuipers skill score) 값, 가장 작은 δ(최적분류지점인‘탐지 가능성 점수(POD: The Probability of Detection)=1, 오탐지 가능성 점수(POFD: The Probability of False Detection)=0’로부터의 거리) 값을 보여서 산사태의 최적예측을 위한 강우 임계치로 도출되었다. 둘째, 1차원과 2차원의 베이지안 모형의 분석 결과 강우특성변수 조건별 산사태 발생확률은 아래와 같다. 1) 1차원 베이지안 모형 분석 결과 강우조건 별 산사태 발생확률은 각각 다음과 같다. 누적강우량이 450mm 초과(강우 발생확률 0.2%)일 때 100%, 400~450mm(강우 발생확률 0.1%)일 때 66.7%이고 강우지속시간이 96~120시간(4~5일)(강우 발생확률 0.2%)일 때 73.3%, 72~96시간(3~4일)(강우 발생확률 0.6%)일 때 23.3%이다. 강우강도가 8~10mm/hour(강우 발생확률 1.2%)일 때 13.4%, 5~8mm/hour(강우 발생확률 2.1%)일 때 4.1%이며 시간최다강우량이 50~70mm일 때 28.6%(강우 발생확률 0.1~0.2%), 40~50mm(강우 발생확률 0.7%)일 때 24%, 70mm 초과(강우 발생확률 0.2%)가 21.4%이다. 3일 선행강우량이 300mm 초과(강우 발생확률 0.1%)일때 25%, 100~150mm(강우 발생확률 0.3%)일 때 13.8%, 150~200mm(강우 발생확률 0.5%)일 때 12.5% 확률로 나타났다. 2) 2차원 베이지안 모형 분석 결과 강우 조건별 산사태 발생확률이 100%인 경우는 다음과 같다. 누적강우량이 250mm 초과이고 지속시간이 96~120시간인 경우(강우 발생확률 0.014~0.057%), 강우강도가 4~8mm/hour이고 강우지속시간이 96~120시간(4~5일, 강우 발생확률 0.014~0.043%)인 경우, 강우강도가 6~10mm/hour이고 강우지속시간이 48~72시간(2~3일, 강우 발생확률 0.029~0.072%)인 경우, 누적강우량이 450mm 초과이고 시간최다강우량이 20mm 초과(강우 발생확률 0.014~0.057%)인 경우, 누적강우량이 400~450mm이고 시간최다강우량이 50mm 초과인 경우(강우 발생확률 0.029%), 누적강우량이 300mm 초과이고 3일 선행강우량이 100mm 초과(강우 발생확률 0.014~0.029%)인 경우, 누적강우량이 150~200mm이고 3일 선행강우량이 250~300mm(강우 발생확률 0.014%)인 경우가 해당된다. 셋째, 산사태 발생에 대한 민감도가 높은 환경지리 변수 조건을 파악하기 위하여 빈도비를 활용하여 춘천시 산사태 발생지역의 환경지리적 특성과 민감도를 분석하였다. 1) 춘천시 산사태 발생지역의 환경지리적 특성은 지형 요인으로‘고도’는 800~900m 또는 100m~200m, ‘경사도’는 15~25°이고 ‘사면 향’은 서쪽 방향, ‘일반 곡률’과 ‘산각/골짜기 곡률’은 오목사면, ‘종단면 곡률’은 볼록사면 조건에서, ‘하천 침식력 지수(SPI: Stream Power Index)’는 높을수록, ‘지형 습윤 지수(TWI: Topographic Wetness Index)’는 중간 또는 중간 이상 조건에서, ‘하천으로부터 거리’는 150~200m인 지역이 빈도비가 높았다. 지질 요인으로‘암상 종류’는 각섬암류, 화강암류, 편마암류 순으로 빈도비가 높았고, ‘세부 암상’은 흑운모편마암, 각섬석흑운모편암, 앰피볼라이트, 흑운모화강암, 운모편암, 안구상편마암에서 빈도비가 높았으며,‘단층으로부터의 거리’는 500~1,000m 구간에서 빈도비가 높았다. 토양 요인으로 ‘유효 토심’은 50~100cm, ‘배수 등급’은 매우 양호, 토양 목은 알피졸, ‘표토 토성’은 사양토에서 빈도비가 높았다. 식생 요인으로 ‘임종’은 인공림, ‘임상’은 침엽수림, ‘경급’은 치수, ‘영급’은 1~2영급, ‘임상 밀도’는 소밀도에서 빈도비가 높았다. ‘토지피복’은 자연초지가 높은 빈도비를 보여주었다. 2) 춘천시 산사태 민감도 지수는 환경지리 변수 등급별 빈도비를 지도상에서 중첩하고 합산하여 산출하였다. 산출된 산사태 민감도 지수는 상위 10%, 30%, 50%, 70%, 100%를 기준으로 5등급으로 나누어 시각화 하였다. 춘천에서 산사태 민감도가 높은 지역의 환경지리적 특성은 고도 100~200m, 사면 경사 15~20°, 일반곡률과 산각-골짜기 곡률은 오목사면, 종단면 곡률은 볼록사면, 하천 침식력 지수(SPI)가 높고 지형 습윤 지수(TWI)는 중간 이상 등급, 토양은 사양토, 배수 등급은 매우 양호, 인공림, 침엽수림, 작은 경급과 어린 영급, 소밀도의 임상 지역이었다. 춘천시에서 산사태 민감도가 가장 높은 지역은 소양강 북부의 추곡리, 오항리와 소양강 남부의 감정리, 상걸리, 품걸리, 팔미천과 삼포천 인근의 원창리, 팔미리, 증리, 사암리와 강촌천 인근의 강촌리, 방곡리 춘천시 서남부의 북한강 인접 지역인 백양리, 방하리, 가정리, 당림리, 덕두원리, 안보리 등이었다. 본 연구에서 구축한 빈도비를 활용한 산사태 민감도 모델의 모델 적합도는 80.71%, 모델 예측 성능은 76.98%로 평가되었다. 넷째, 산사태 예보를 위한 춘천시 강우 임계치 분석 결과와 베이지안 분석 결과 및 산사태 민감도 분석 결과의 종합적 활용에 대한 논의 결과는 다음과 같다. 1) ‘강우강도-지속시간 임계치’식 중 산사태의 최적 예측을 위한 임계치 식은 96시간 무강수기간 기준 강우사상의 시간최다강우량 발생 시점까지의 ‘강우강도-지속시간 임계치’ 식(96IDmax)으로 I = 25.675D-0.639(1≤D≤483)였다. 이는 우리나라 전역의 임계치 식과 기울기가 비슷하여 지속시간에 따른 강우강도의 변화율은 비슷한 편이었다.‘누적강우량-지속시간 임계치’식 중 산사태의 최적예측을 위한 임계치 식은 12시간 무강수기간 기준 강우사상의 총 누적강우량에 대한 ‘누적강우량-지속시간 임계치’식(12EDtotal)으로 E = 73.915D0.2046(21≤D≤167)였다. 이는 우리나라의 다른 연구결과에 비해 임계치의 기울기가 완만한 편으로 지속시간이 길어질수록 누적강우량의 증가율이 낮은 편이었다. 즉, 춘천시는 지속시간이 짧은 경우는 높은 강우강도에서, 지속시간이 긴 경우는 상대적으로 낮은 강우강도에서 산사태가 발생하기 시작하는 특성을 보여주었다. 따라서 춘천의 산사태 예보 시에 12EDtotal과 96IDmax의 임계치 식을 함께 적용한다면, 지속시간이 짧은 경우의 산사태 유발 강우 조건과 지속시간이 긴 경우의 산사태 유발 강우 조건을 동시에 반영할 수 있어 산사태 예보의 정확성을 높일 수 있다. 2) 1차원, 2차원 베이지안 모형의 분석 결과를 바탕으로 40%이상의 산사태 발생확률의 강우조건과 100% 산사태 발생확률의 강우조건을 구분하여 정리하였다. 산사태 발생확률 별 조건을 산사태 발생 이력에 대입해본 결과 40% 이상의 강우 조건이 산사태 발생지점 745개소 중 743개소(99.73%)를 예측할 수 있었다. 산사태 위기경보의 발령 및 조치기준에는 산사태 유발 강우 조건이 구체적으로 제시되어 있지 않으므로, 본 연구 결과를 관심, 주의, 경계, 심각 단계 발령 구분의 기초 자료로 활용할 수 있다. 3) 춘천시 강우 임계치와 산사태 발생확률이 높은 강우특성변수의 조건은 춘천시 전역에 평균적으로 적용되는 값이다. 따라서 동일한 산사태 유발 강우 조건에서 산사태 발생에 환경지리적인 특성이 얼마나 민감하게 반응하는지를 산사태 민감도 분석 결과로 보여줄 수 있다. 춘천시 산사태 민감도 지도는 산사태 유발 강우 조건에서 산사태 발생 가능성의 높고 낮음을 공간적으로 등급화하여 나타낸 것이다. 따라서 춘천시 강우 임계치 이상 조건일 때 산사태 민감도가 높은 1등급 지역은 경계단계, 2등급 지역은 주의 단계, 3등급 지역은 관심 단계로 파악할 수 있다. 산사태 발생확률이 40% 이상 강우특성변수 조건일 때는 산사태 민감도가 높은 1등급 지역은 심각단계, 2등급 지역은 경계 단계, 3등급 지역은 주의 단계로, 산사태 발생확률이 100%인 강우특성변수 조건일 때는 산사태 민감도가 상대적으로 높은 1, 2등급은 심각단계, 3등급은 경계단계로 조정하여 산사태 예경보를 지역의 환경지리적 특성에 적합하게 발령할 수 있다. 4, 5등급 지역은 산사태 민감도가 전반적으로 낮지만 산사태 발생으로 피해를 입을 수 있는 지역이기 때문에 강우 임계치 이상 조건 시에 관심이 필요하다. 본 연구의 의의는 국지 규모에서 춘천의 산사태 이력 정보를 기반으로 ‘강우강도-지속시간 임계치’와 ‘누적강우량-지속시간 임계치’를 구하여 산사태가 발생하기 시작하는 시점에 대한 최적의 예측 정보를 강우특성변수에 따라 제공할 수 있다는 데 있다. 뿐만 아니라 산사태 임계치 이상 조건에서 산사태 발생 확률이 높은 강우특성변수의 조건 정보를 제시함으로써 국지 규모의 산사태 예경보 정확성 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단한다. 또한 본 연구는 기존의 글로벌, 지역 규모가 아닌 국지 강우 임계치를 강우사상 별, 강우특성변수 별로 분석하였고, 강우 임계치의 지리적 적용을 위해 산사태 민감도를 다양한 환경지리 변수를 반영하여 분석하였다. 따라서 연구결과를 자연재해 관리에 활용할 수 있을 뿐 아니라 향후 국지 규모 강우 임계치에 대한 후속 연구를 이끌어낼 수 있다는데 학문적 의의가 있다.;The purpose of this research is to establish local rainfall thresholds in Chuncheon city and to present landslide susceptibility for providing the more reliable spatial and temporal prediction of landslides in Chuncheon city. This study is based on the following data: MOLIT(Ministry of Land, Infrastructure and Transport)'s Han River FCO(Flood Control Office)'s hourly rainfall records and NDMS(National Disaster Management System)'s historic landslide records in Chuncheon city from the year 1999 to the year 2017, and the year 20l3's landslide investigation report, orthographic images, and aerial photos. In addition, Chuncheon city's digital topology, digital geology, soil and forest map, and land cover map were used to identify geo-environmental features of the landslide occurrence areas. The results of the study are as follows. First, rainfall threshold for optimal prediction of landslide occurrence is derived; the rainfall intensity-duration (ID) thresholds and cumulative event rainfall-duration (ED) threshold in Chuncheon city were calculated by two percentile quantile regression equations. To distinguish the time of initiation of the landslide triggered by heavy precipitation, the rainfall events were categorized by subjective criteria and by durations, i.e. by after 12 hours, 24 hours, 48 hours, and 96 hours of non-rainfall periods. For these rainfall events classified by non-rainfall periods, the rainfall variables were the total cumulative amount of rainfall, the amount accumulated up to the point of the hourly maximum rainfall, and the amount accumulated up to three hours after the point of the hourly maximum rainfall. The correlation analysis of rainfall variables and landslide occurrence and number of landslides show that the cumulative rainfall has the highest correlation coefficient value and rainfall intensity has the lowest. Contingency table and Skill score test showed that the cumulative rainfall-duration threshold (12EDtotal: the total cumulative event rainfall after over 12-hour non-rainfall period) was the optimal threshold. The rainfall intensity-duration threshold (96IDmax: cumulative rainfall up to the time of hourly maximum rainfall after over 96-hour non-rainfall period) was the second most optimal threshold. Exploiting these two tharesholds which indicate both short-term precipitation condition and long-term precipitation, landslide forecast would be more reliable. Second, one-dimensional and two-dimensional Bayesian analyses were used to determine landslide frequency by the aforementioned rainfall variables as well as hourly maximum rainfall, and 3 days antecedent rainfall. One-dimensional Bayesian model analysis showed that cumulative rainfall and rainfall duration have a high probability of landslide occurrence in a specified conditions. When the cumulative rainfall exceeded 450mm, the probability of landslide occurrence was 100%. When the rainfall duration was 96~120hours(4-5 days), the probability of landslide occurrence was 73.3%. When the average rainfall intensity was 8~10mm/hour, the probability of landslide occurrence was 13.4%. When the 3-days antecedent rainfall was over 300mm, the probability of landslide occurrence was 25%. In the two-dimensional Bayesian model, the conditions with the highest occurrence of landslides identified as rainfall intensity-duration, cumulative rainfall-duration as well as cumulative rainfall-hourly maximum rainfall, cumulative rainfall-3 days antecedent rainfall. When the rainfall duration was 96~120 hours(4~5 days) and cumulative rainfall exceeded 250mm, the probability of landslide occurrence was 100%. When the rainfall duration was 96~120 hours(4~5 days) and rainfall intensity was 4~8mm/hour, the probability of landslide occurrence was 100%. When the rainfall duration was 48~72 hours(2~3 days) and the rainfall intensity was 6~10mm/hour, the probability of landslide occurrence was 100%. When the maximum amount of rainfall exceeds 50mm and cumulative rainfall exceeds 400mm, the probability of landslide occurrence is 100%. When the amount of the antecedent rainfall of 3 days is 250~300mm and cumulative rainfall is 150~200mm, the probability of landslide occurrence is 100%. When the antecedent rainfall of 3 days exceeds 100mm and cumulative rainfall exceeded 300mm, the probability of landslide occurrence is 100%. The condition of the rainfall variables of over 40% landslide occurrence probability and 100% landslide occurrence probability is presented as a specific value so that it can be used as a reference when the landslide warning issued. Third, the landslide susceptibility in Chuncheon city was calculated using the frequency ratio. The ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under Curve) methods used for the validity of the susceptibility model. As a result, the model fit was 80.71%, and the model predictive performance was 76.98%. In the area with high landslide susceptibility in Chuncheon city, the geo-environmental characteristics are as follows: altitude 100~200m, slope 15~20°, general curvature and plan curvature are concave slope, profile curvature is convex slope, high SPI(Stream Power Index), higher than medium TWI(Topographic Wetness Index), sandy loam soil, very well drained area, plantation forests, coniferous forests, small timber diameter, young timber age, loose timber density areas. The administrative regions with the highest landslide susceptibility in Chuncheon City were Chugok-ri, Ohang-ri in the northern part of Sooyang River, and Gamjeong-ri, Sanggeol-ri, Pumgeol-ri in the southern part of Soyang River. Besides, there were Wonchang-ri, Palmi-ri, Jeung-ri, Saam-ri near Palmicheon and Sampocheon, and Gangchon-ri, Banggok-ri near Gangchon-cheon. The landslide susceptibility was high in Baegyang-ri, Bangha-ri, Gajeong-ri, Dangnim-ri, Deokduwon-ri, Anbo-ri which are adjacent to the Bukhan River in the southwestern part of Chuncheon city. It is proposed to use the results of susceptibility analysis by differentiating the level of the landslide risk warning (attention, watch, alert, severe). The significance of this study is to reveal local rainfall thresholds, not global and regional scale, by rainfall events and rainfall characteristics. For the geographical application of rainfall threshold, landslide susceptibility investigated by reflecting various geo-environmental variables. Therefore, it is of academic significance that the results of the study can be utilized not only for natural disaster management but also for future studies on the local scale rainfall thresholds.
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