경상남도지역 산사태 발생위험 예측 판정기준표 개발 (Development of the Score Table for Prediction of Landslide Hazard of the Gyeongsangnam-do, Korea)

서지정보

· 발행기관 : 경상국립대학교 농업생명과학연구원
· 수록지 정보 : 농업생명과학연구 / 59권 / 2호 / 89 ~ 95페이지
· 저자명 : 이성재, 이은재

초록

우리나라는 산지가 많고 하절기에 연 강수량의 약 2/3정도가 집중적으로 발생하기 때문에 매년 산사태에 의한 피해가 발생하고 있다. 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 본 연구는 2020년 경상남도지역 산사태 발생지 157개소를 대상으로 붕괴면적(㎡)에 미치는 영향인자를 구명하고, 수량화이론(I)을 사용하여 붕괴면적에 대한 각 인자의 기여도 분석을 하여 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험지역에 대한 예측기법을 개발하였다. 산사태 발생지 붕괴면적에 영향을 미치는 인자의 Range를 추정한 결과, 산사태 위험등급(0.4664)이 가장 높게 나타나 경남지역의 산사태 발생 위험도에 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 다음으로는 영급 (0.3891), 고도(0.2934), 경급(0.2037)순으로 나타났다. 경상남도지역 산사태 발생 위험도 판정표를 기준으로 4개 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0점에서 1.3526점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 0.6763점으로 산사태 위험도 예측을 작성한 결과 Ⅰ등급은 1.0146 이상, Ⅱ등급 0.6764∼1.0145, Ⅲ등급 0.3383∼0.6763, IV등급 0.3382 이하로 나타나 1등급, 2등급에서 산사태 발생 비율이 59.2%로서 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 경상남도지역에 있어서 산사태발생 위험 예측 판정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

영어초록

Landslides occur in Korea every year because it has numerous mountainous regions and approximately two-thirds of the annual rainfall falls in Summer. Therefore, it is important to predict potential areas of landslides and minimize the damage in advance to protect property and human life. This study was carried out to analyze the impacts of each factors by using the quantification theory (I) for the prediction of landslide hazard soil volume of gyeongsangnam-do. The results obtained from this study are summarized as follows. According to the range by the stepwise regression analysis, it was shown in order of landslide hazard class (0.4664) was the highest. age class (0.3891), vertical slope (0.2934) and diameter class (0.2037). The extent of the normalized score by category of 4 factors was 0 to 1.3526, and the middle score was 0.6763. The prediction criteria on landslide occurrence based on the normalized score divided into 4 grade. It was over 1.0146 for class I, class Ⅱ was 0.6764 to 1.0145, class Ⅲ 0.3383 to 0.6763 and class Ⅳ was below 0.3382. The prediction on landslide occurrence appeared relatively high accuracy rate as 59.2% for class ⅠandⅡ. Therefore, this prediction criteria for landslide will be very useful for judgement of dangerous slope.

참고자료

· 없음