MaxEnt를 이용한 서울시 도시홍수 적응능력 취약지역 선정에 관한 연구 (A Study on Selection for Vulnerable Area of Urban Flooding Adaptable Capacity Using MaxEnt in Seoul)

서지정보

· 발행기관 : 대한국토·도시계획학회
· 수록지 정보 : 국토계획 / 48권 / 4호 / 205 ~ 217페이지
· 저자명 : 김효민, 이동근, 박찬

초록

기후변화로 인해 국지성 집중호우가 잦아지면서 아스팔트와 시멘트로 덮인 대도시의 배수시설이 폭우를 감당하지 못해 물에 잠기는 도시홍수(Urban Flooding) 현상이 최근 들어 자주 발생하고 있어, 이에 대한 근본적인 대책이 필요한 시점이다.
도시홍수에 적응하기 위해 각 지자체는 저지대에 위치한 지역, 경사가 완만하고 배수가 불량한 지역 등의 대지 고유의 자연적인 홍수 적응능력의 잠재력을 파악할 필요가 있으며, 빗물저류조, 빗물펌프장, 유수지 등의 용량 파악, 하수관거 정비, 불투수포장 면적의 축소 등의 다양한 노력이 필요하다. 이 같은 노력은 시차원에서도 이루어지고 있지만 고밀도 도시인 서울시의 경우에는 각 자치구별로 재해에 대응하기 위한 적극적인 노력이 매우 중요하다. 이러한 대응을 위해서는 홍수가 발생했던 지점의 특성을 파악하고, 이를 토대로 도시전체 및 구 단위의 도시홍수 적응능력을 평가함으로써 각 지자체별 도시홍수 발생확률이 어느 정도인지에 대해 파악할 필요가 있다.
홍수에 대한 연구는 홍수발생인자와 홍수발생과의 상관관계를 분석한 연구(강정은, 2011; 신상영, 2011)부터, 홍수에 대한 취약성을 평가한 연구(Parker. D. J, 2007; Q. Zhou, P. S, 2012; 이동근 등, 2011; 김태형 등, 2011; 이명진 등, 2012), 수문학적인 모델링을 사용하여 정량적으로 예측하는 연구(김석규, 2007) 등 매우 다양하다. 특히 수자원장기종합계획에서 홍수피해잠재능(PFD)라는 개념을 도입하여 홍수피해발생에 따른 피해 잠재성의 정도를 지역별로 제시한 연구(정성원 등, 2001; 김정훈 등, 2003; 안재현 등, 2005)도 다수 있다.
또한 홍수위험지역을 예측하기 위한 방법으로 위험성, 취약도, 노출도의 지표의 곱으로 표현하는 방법(Karmakar et al., 2007), 위험성, 노출도, 취약성의 곱에 적응대책을 나누어 위험도를 산정하는 방법(Kannami, 2008) 등 다양한 방법이 연구되고 있다.
하지만 이 같은 대부분의 홍수 취약성 연구는 전문가 의견을 반영하여 지표 및 가중치를 설정한 후 취약성 지수를 도출하고 있어 지점별 특성을 반영한 지표를 도출하여 정량화하는데 어려움을 겪고 있고, 변수별 중요도 파악에 대한 정확성이 떨어진다. 또한 다수의 연구가 지점 고유의 값이 아닌 지역의 평균값을 사용함으로 인해 지점별 특성을 반영하지 못한 연구가 많다.
이 외에도 홍수피해와 관련 항목과의 관계를 정량적으로 산정하여 예측한 연구는 빈도비 모델을 사용하여 침수취약성을 작성한 연구(이명진 등, 2012)가 있지만, 빈도비 모델의 경우 모델 구동 전에 각 변수에 구간을 나누어 확률분석을 하므로, 이 과정에서 변수별 홍수발생확률 예측시 지점별 특성이 왜곡될 수 있다는 단점이 있다.
그러므로 본 연구에서는 지점별 자료를 활용한 공간확률모델인 MaxEnt를 사용하여 홍수발생지점 및 지역별로 홍수발생에 영향을 미치는 요인에 따른 도시홍수 발생을 예측하여, 홍수에 대한 적응능력이 취약한 지역을 선정하는 데 목적이 있으며, 홍수발생 예측에는 사용되지 않았던 MaxEnt 모델을 이용하여 이 모델의 홍수발생 예측의 적용가능성도 밝히고자 한다. 이를 통해 서울시 차원에서 홍수에 대응할 수 있는 적응정책 계획 및 실행시 우선지역을 선정하는 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있다.

영어초록

As regional torrential rains become frequent due to climate change, urban flooding happens more and more. That is reasons why we have to prepare for the fundamental measures. To adapt urban flooding, each local government need to not only understand the natural land potential but also make an effort to defend against flooding through the artificial facility. Therefore, this study estimated vulnerable area of urban flooding affected by flood-generated impact factors related to flooding adaptable capacity using MaxEnt as spatial stochastic model.
The variables evaluating the urban flooding adaptable capacity are classified into natural and artificial environment categories. The variables for natural environment are elevation, slope, effective soil depth, soil texture, TWI, distance from stream, soil drainage, the ratio of green infrastructure per each Gu for evaluating land characteristics, and the variables for artificial environment are landuse, the ratio of non-penetrative pavements and openspace, capacity of rainwater tank and rainwater pump station, retarding reservoir per Gu area, sewer length per urban area for evaluating the manmade area.
Based on flood forecasting map of driven by MaxEnt, we analyzed degree of flood-generated risk into four types for each Gu. The analyzed results of the top five Gu for 4 analysis types show that Seocho-gu, Gwangjin-gu, Gangdong-gu got a high score on the four kinds of analysis type and Dongjak-gu, Gangseo-gu on the three kinds of analysis type, and Yangcheon-gu on the two kinds of analysis type.
The results obtained through this study can be utilized as the basis of a major financial support of the decision-making about disaster prevention for each Gu when the adaptation policies that can respond to the floods in Seoul is planned and implemented.

참고자료

· 없음