I. 서론
최근 10년간(2008년~2017년)의 통계에 따르면 우리나라에서 발생하는 침수 피해는 연평균 약 1,500억 원, 피해 면적은 총 3만 5천여 ha에 이르고 있다(행정안전부, 2018). 정부의 홍수피해 저감 대책의 일환으로 하천 관리 및 홍수 통제는 꾸준히 향상되어 매년 피해가 감소하는 추세이기는 하나 기후변화 등에 따른 변동성은 점차 커지고 있다. 환경부는 2013년부터 도시 지역의 침수 피해를 예방하기 위해 하수도 정비 중점관리지역을 선정하고 하수도 확충사업을 통하여 선제적으로 대응해 왔다. 또한 소방방재청은 자연재해대책법을 개정하여 2006년부터 침수 흔적도, 침수예상도, 재해정보지도 등의 재해 지도를 의무적으로 제작하도록 하였다(자연재해대책법 2장 2절 21조). 하지만 폭우로 인한 침수 피해는 주로 소하천을 중심으로 하는 강의 상류지역에서 두드러지게 나타나는 경향이 있는데 2020년에 발생한 사상 최장의 장마와 기록적인 폭우로 인해 강원도의 미시령, 전북 남원 등 전국적으로 연평균 3배에 이르는 홍수 피해액을 기록하기도 하였다(이승수 등, 2020).
따라서 강우 시나리오에 따른 침수지역의 정확한 예측이 어느 때보다 중요해졌고 도시지역뿐만 아니라 전 국토를 아우르는 홍수지역 예측과 침수지도 제작은 홍수 피해를 예방하고 수자원 및 유역을 관리하고 인명 및 재산피해를 줄이는 데 있어 매우 중요한 사항이 되었다. 침수지역은 관측된 수위자료를 기반으로 모델링을 통하여 강우량 시나리오에 따른 수위를 예측하고, 수치표고모델(DEM)과 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 범람된 유출량과 침수 범위를 산정하는 방법으로 예측할 수 있다. 홍수에 따른 침수지역 예측에 사용되는 수문모델로는 SWMM(Storm and Water Management Model) (Huber and Dickinson et al., 1988)이나 도시홍수재해관리기술연구단이 개발한 한국형 SWMM이라 할 수 있는 FFC2Q(도시유역 유출, 수질 해석모형)(이종태, 2008), 미 공병대에서 개발한 HEC-RAS(Hydrologic Engineering Center – River Analysis System)(USACE, 1998) 등이 있다. 또한 수문모델로부터 얻은 유출량 정보를 이용하여 지리정보시스템에 대입한 후 침수지역을 분석하고 예측하는 연구는 국내･외로 활발히 진행되고 있다(Angelidis et al., 2010; Malutta and Kobiyama, 2011; Rivera et al., 2007; 박종석 등, 2012; 이명진･강정은, 2012; 이종태, 2008).
다만 수문모델의 output을 이용함에 있어서 단위사상형 모델(Event-based model)의 이용은 유역 내 수분 조건에 따른 토양 침투능, 토양 잔존 수량, 지하수면의 고도 등으로 대표되는 토양수분조건을 고려하지 않는 것으로 모델의 유출량 결과에 다소 큰 차이를 보일 수 있다. 특정 강우의 크기 보다는 강우 이전의 토양수분조건에 따라 유출량의 크기가 얼마나 큰 차이를 보이는가는 Argaw(2008)와 Lee(2011)의 연구에도 나타난다.
따라서 이 연구의 목적은 단위사상형모델과 연속형모델(Continuous Model)의 연계를 통하여 보다 정확한 침수 지역을 예측하는 것을 제안한 이태수(2019)의 연구에 이어서 모델 연계의 알고리즘 개발과 그 한계에 대해 논의하는데 있다. 단위사상형 모델인 HEC-RAS 모델의 침수지역 예측 기능과 연속형모델인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)(Arnold et al., 1998)의 공간분포형 기능을 연계하여 실측값이 없는 유역이나 지류들에서도 침수지역의 예측이 가능하도록 하는 것은 향후 침수 피해 예방 및 재해관리에 있어서 유역 전체의 상황을 파악할 수 있다는 점에서 매우 중요할 것으로 판단된다.
II. 연구 방법 및 재료
1. HEC-RAS 모델
미국 공병대(US Army Corps of Engineering)에서 개발된 수문 모델인 HEC-RAS는 하천의 범람에 의한 침수 지역의 면적 및 수위 자료 분석 등에 유용한 모델로 국내외적으로 많이 사용되고 있다(전상민 등, 2018; 김학관 등, 2012; Mokhtar et al., 2018; Rajabi et al., 2018; Yilmaz et al., 2016). 특히 DEM을 이용한 HEC-GeoRAS는 침수지역의 범위와 수위 정보에 대한 지도 제작이 가능하도록 설계되어 있다.
이태수(2019)는 영산강 유역 내에서 최근(2000년 이후) 가장 큰 침수 피해가 나타난 곳인 지석천 유역(그림 1, 가)을 연구지역으로 하여 2009년 7월 7일 강우(196mm, 광주기상청)에 대해 HEC-RAS 모델을 이용하여 침수 지역을 시뮬레이션 하고 그 결과를 관측치와 비교하여 분석하였다(그림 1, 나). 특히 HEC-RAS가 단위사상형 모델, 즉 한 번의 강우에 대한 시뮬레이션을 실행하는 모델이라는 특징 때문에 강수 전의 기상 조건과 토양수분조건을 고려하지 않는다는 단점이 있다는 점을 고려하여 모델 실행일인 2009년 7월 7일 이전의 강수는 물론 다른 기간인 2007년 8월의 강수 등도 함께 분석하여 강수 전 토양수분조건이 유출량 혹은 하천 범람의 크기에 얼마나 큰 영향을 미치는지 면밀히 분석하였다.
이태수(2019)에 따르면 그림 1에서 나타난 것처럼 화순천 중･상류의 관측된 침수 지역에 대해 모델이 제대로 예측하지 못하였는데 그 이유는 HEC-RAS 모델에 유출량 실측값을 입력할 때 최종 outlet에서의 유출량 값만 입력하였고 지석천의 나머지 상류지역, 특히 논문에서 연구된 화순천은 유출량의 실측값이 없기 때문에 입력이 불가했기 때문이다. 따라서 각 지류 혹은 소유역의 유출량 값을 확보하는 것은 하천의 중･상류 지역에서의 범람에 의한 침수지역을 예측하는데 매우 중요한 요소임을 알 수 있다.
2. SWAT 모델
SWAT 모델은 물리적모델이자 공간분포형모델로 유역의 수량 및 수질에 대한 예측은 물론 다양한 시나리오를 수행할 수 있는 종합모델이다. 물리적모델이지만 모델의 단순화를 위하여 MUSLE(Modified Universal Soil Loss Equation)과 SCS-CN(Soil Conservation Service–Curve Number)을 사용하고 있고, 공간분포형 모델이지만 공간의 단순화를 위하여 HRU(Hydrologic Response Unit)를 이용하는 특징이 있다. HRU는 소유역 내의 기후, 토지이용, 토양, 경사도 중 같은 변수를 그룹화하여 시뮬레이션을 하는 수문반응단위라 할 수 있다.
앞서 HEC-RAS 모델이 예측한 침수지역은 신성교(지석천의 최종 출구이자 모델 시뮬레이션의 outlet)에서 측정한 실측 유출량을 이용하여 예측한 것이므로 지석천 하류 지역에서의 침수지역 예측은 실측된 지역에 비해 크게 다르지 않았지만 지석천의 상류지역이나 화순천과 같은 지류들의 경우 실측된 유출량이 없는 관계로 모델 예측이 실측에 비해 다소 차이를 보였다. 이태수(2019)는 유출량에 대한 실측값이 없는 지역에서의 침수지역 예측은 유출수량을 매우 단순한 방법으로 예측(전상민 등, 2018; 김학관 등, 2012; Mokhtar et al., 2018)한 자료에 의존할 수밖에 없기 때문에 정확성이 낮을 수 있다고 분석하였다. 따라서 유역을 소유역으로 분할하고 소유역마다 유출량을 예측할 수 있는 공간분포형모델인 SWAT 모델을 이용하는 것이 필요하고 하였다. SWAT 모델에 의해 소유역이 분할되고 보정과 검정을 거쳐 모델 구축이 완성되면 각 소유역에서 예측된 최종 유출량을 HEC-RAS에 이용할 수 있는 것이다. 그림 2에서 보듯이 유출량 데이터가 없어 침수지역의 예측이 어려웠던 화순천 유역에 SWAT이 예측한 유출량 정보를 입력한다면 화순천 유역의 출구지역에서의 침수지역 예측이 보다 정확해 질 수 있다. 뿐만 아니라 SWAT에서 소유역으로 분할된 상류 지역에서도 각각의 소유역으로부터 예측된 유출량 값을 이용하여 침수지역을 예측할 수 있다. 따라서 각각의 장점을 가진 HEC-RAS 모델과 SWAT 모델의 연계는 보다 정확한 침수지역 예측에 있어서 그 의미가 매우 크다고 할 수 있다.
III. 결과 및 논의
1. 모델 연계 알고리즘
HEC-RAS와 SWAT을 이용하여 범람에 의한 침수 지역을 전 유역에 걸쳐 예측하는 연계 모델을 구현하는 알고리즘은 그림 3과 같다. 먼저 SWAT 모델을 구축하고 유역의 출구에서 유출량 실측값을 이용하여 모델의 보정과 검정을 마치면 유역 전체의 유출량 예측뿐만 아니라 각 소유역의 유출량에 대한 예측값을 구할 수 있다. 물론 유역 내의 특정 소유역에 유출량 관측값이 있다면 그 소유역에 대해 SWAT의 보정과 검정을 추가로 실행하여 정확성을 높일 수 있다. 이러한 방식으로 SWAT을 통해 얻어진 유출량 예측값을 HEC-RAS 모델에서 구축된 각 해당 지류들에 대입하면 HEC-RAS는 모델에 구축된 각 하천의 기하구조에 의거하여 각 지류들의 만제(bank-full) 유출량을 판단하게 되고 유출량이 증가하여 범람 수위에 도달하여 범람이 시작되면 범람 수량에 대해 HEC-GeoRAS는 DEM 데이터를 이용하여 침수 지역의 범위와 침수 수위가 예측되게 된다.
2. 논의 사항
범람으로 인한 침수 지역의 예측에서 SWAT 모델과 HEC-RAS 모델의 연계는 앞서 살펴본 바와 같이 크게 두 가지 측면에서 그 의미가 있다. 첫째, 단위사상형모델인 HEC-RAS는 강우 전후의 토양수분상태를 고려하지 않은 관계로 SWAT과 같은 연속형모델과의 연계를 통해 이러한 단점을 극복할 수 있다. 둘째, 유출량 실측값은 일반적으로 유역의 출구에만 있거나 유역 내 소수의 지역에만 있는 경우가 대부분이다. 이 경우 관측값이 있는 곳에서의 침수 지역 예측은 비교적 정확하나 관측값이 없는 경우는 예측이 잘 못되는 경우가 많다. 따라서 유역 내의 소유역으로부터의 유출량을 SWAT으로부터 얻는다면 유역 내의 유출량 데이터의 공간해상도가 크게 향상될 수 있다. 또한 HEC-RAS는 최종 출구에서 관측된 유출량 값에 의존하므로 침수지역을 예측하고자 하는 지역이 최종 출구지역과 거리가 먼 경우 모델을 보정하는데 한계가 있다. SWAT과의 연계는 이러한 단점을 극복하는데 용이하다고 할 수 있다.
두 모델의 연계를 통한 침수 지역의 예측은 HEC-RAS 모델만을 이용한 예측보다 분명 장점이 있지만 몇 가지 한계가 있는 것도 사실이다. 첫째로 SWAT 모델의 보정에 대한 신뢰도를 들 수 있는데 각 소유역으로부터의 유출량은 실측값이 아닌 모델의 예측값이기 때문이다. 이는 모든 수문 모델이 그러하듯 모델의 보정과 검정이 대부분 전체 유역의 출구에서 혹은 제한된 지역(유출량 관측값이 있는 곳)에서만 이루어지기 때문이다. 이러한 point-based model 이슈는 여러 연구에서 지적하고 있는데(Grayson et al., 1992; Lee, 2011) 점으로 이루어진 관측 지역에서 얻는 관측값이 그 상류지역에 대한 대표성을 충분히 갖추고 있는지에 대한 문제의식이라고 요약할 수 있다. 물론 이는 모든 수문모델의 전반적인 문제점으로 이 연구에서만 특징적으로 나타나는 문제라고 보기는 어렵다. 다만 SWAT 모델에서 각 소유역으로부터 얻어지는 유출량 값은 실측값이 아닐 뿐만 아니라 전체 유역의 출구에서만 모델의 보정과 검정이 이루어지므로 각 소유역으로부터의 값은 그 불확실성은 더 커진다고 볼 수 있다.
둘째는 유출량에 대한 보･검정을 마친 모델로부터 얻어지는 유출량을 이용하여 예측한 침수 지역이 관측값과 서로 상이한 경우이다. HEC-RAS 모델에서 하천의 기하구조와 만제 수위 등 모델 구축을 최대한 현실과 같게 반영하고 SWAT 모델에서는 통계적으로 충분히 만족할 만한 보･검정을 하였음에도 침수 지역의 예측이 실측값과 다를 경우에는 어떤 모델을 어떻게 보정을 해야 하는지에 대한 문제가 발생한다.
마지막으로 DEM의 신뢰도를 들 수 있는데 HEC-GeoRAS는 DEM을 이용하여 침수 지역을 예측하기 때문이다. 일반적으로 DEM은 10~30m 해상도를 이용하게 되는데 이는 현실에서의 매우 불규칙한 표고를 반영하기 힘들다. 또한 HEC-GeoRAS에서는 DEM을 TIN(Triangulated Irregular Network)으로 변환하여 침수 지역을 예측하는데 TIN은 삼각형 구조망으로 표고값을 또 다른 차원에서 왜곡시키게 된다. 예컨대 농로나 밭의 이랑, 작은 수로의 제방 등은 범람이 이루어질 경우 물의 흐름과 단절을 결정하는 중요한 요소이지만 저해상도의 DEM이나 TIN은 이를 거의 반영하지 못한다. 그림 1의 나)를 보면 관측된 침수 지역은 내부에 부분적으로 침수가 되지 않은 지역이 군데군데 있으나 예측된 침수 지역은 모두 침수 지역으로 예측한 것을 볼 수 있다.
IV. 결론
이 연구에서는 홍수에 따른 범람으로 인한 침수지역을 예측하는데 있어 단위사상형모델인 HEC-RAS와 연속형모델이자 공간분포형모델인 SWAT의 장점들을 이용한 모델 연계에 대해 논하고 알고리즘을 구축하고자 하였다. 이전 연구에서 영산강의 지류인 지석천에서 발생한 침수지역에 대해 실측된 침수지역 데이터와 HEC-RAS를 이용하여 침수지역을 예측하였지만 유출량 실측 데이터가 있는 하류 지역의 침수지역은 비교적 예측이 잘 된 반면 상류지역인 화순천의 침수지역은 예측에 상당한 오차가 발생하였다. 이는 상류지역 지류들에는 유출량 실측값이 없기 때문에 정확한 유출량 값을 모델에 입력할 수 없었고 따라서 모델의 예측에 오차가 나타났기 때문으로 분석되었다.
강우량과 유출량과의 관계는 유역 내의 토양수분조건에 따라 매우 큰 영향을 받기 때문에 강우 전후의 기상 상황은 수문모델의 예측에 있어서 매우 중요하다. 또한 유출량의 실측값은 일반적으로 유역의 최종 출구에만 존재하므로 실측값이 없는 곳에서의 유출량 값의 유무는 그 값이 실측값이 아닌 예측값이라 할지라도 유역 내의 침수지역, 특히 상류지역에서의 침수지역을 예측하는데 반드시 필요하다. 이러한 이유로 HEC-RAS 모델과 SWAT 모델의 연계는 각 모델의 장점을 이용하여 보다 정확한 침수지역을 예측할 수 있다고 할 수 있다.
두 모델의 연계에 있어서 극복해야 할 한계점은 다음과 같다. 첫째, SWAT으로부터 상류지역의 소유역에서 얻어진 유출량은 실측값이 아닌 예측값에 불과하고 더욱이 모델의 보정과 검정이 일반적으로 유역의 전체 출구에서만 이루어진다는 이른바 point-based model의 문제점이다. 둘째, 연계 모델을 이용하여 침수지역을 예측한 결과 관측된 침수지역과 상이한 경우 어떤 모델을 어떻게 보정을 해야 되는지에 대한 문제이다. 마지막으로 DEM의 해상도 및 신뢰도이다. 일반적으로 사용되는 DEM의 해상도로는 실제 복잡한 표고를 대표하기 어렵고 이러한 이유로 모델이 예측한 침수지역은 상당한 차이를 보일 수 있다.
이러한 단점에도 불구하고 이 연구에서 제시한 연계 모델은 단순히 HEC-RAS로만 예측된 침수지역보다는 보다 발전된 모델이라 생각되며 침수지역 예측이 필요한 지자체, 주민 등 이해관계자, 보험업계나 건설업계 등 산업관계자들에게 중요한 기초자료가 될 수 있다. 또한 계속되는 기후변화에 대한 시나리오를 통해 미래의 환경 및 재해를 연구하고 장기적인 대책을 수립하는데 기초가 될 것으로 기대하고 있다.
