1. 서론
2. 문헌 고찰
3. 대상지역 분석: 부산광역시
3.1 연속강우량 및 산사태 발생 추이
3.2 산사태 발생이력 GIS DB 구축
4. 실시간 산사태 예⋅경보 모델 개발
4.1 입력(Input) 인자 데이터베이스 구축
Table 1
Thresholds in LEWM | Input Parameters | Methodology for Data Set-up (Data Source) |
---|---|---|
IERL | Continuous Rainfall | • 17 rainfall observatories distributed in Busan (KMA) |
20-day Antecedent Rainfall | • 17 rainfall observatories distributed in Busan (KMA) | |
Storage Capacity |
• Soil depth data obtained from DEM and Z-model (Saulnier et al., 1997) • SWCC data empirically estimated using an artificial neural network model (geological map from KIGAM; Kim et al., 2007) • Laboratory-tested SWCC data was entered for some sites (past national research project reports) |
|
Saturated Hydraulic Conductivity |
• Empirically estimated using a multiple regression analysis model (Yoon et al., 2015; forest-soil map from KFS; geological map from KIGAM; Kim et al., 2007) • Laboratory-tested data was entered for some sites (the past national research project reports) |
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ID | Mean Intensity |
• Continuous rainfall divided by duration • 17 rainfall observatories distributed in Busan (KMA) |
Duration | • 17 rainfall observatories distributed in Busan (KMA) | |
CRFOS=1.3 | SWCC |
• Empirically estimated using an artificial neural network model (geological map from KIGAM; Kim et al., 2007) • A representative SWCC parameter set according to the lithology type of each infiltration zone |
Saturated Hydraulic Conductivity | • The same parameter that was established for applying IERL was averaged to representative data for each of the 8 infiltration zones | |
Dry Unit Weight |
• Representative values of natural unit weight according to soil type combined with representative values of water content according to lithology type (forest-soil map from KFS; geological map from KIGAM) • Laboratory-tested data was entered for some sites (past national research project reports) |
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Cohesion |
• Representative values according to soil type (forest-soil map from KFS) • Laboratory-tested data was entered for some sites (past national research project reports) |
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Internal Friction Angle |
• Representative values according to lithology type (geological map from KIGAM) • Laboratory-tested data was entered for some sites (past national research project reports) |
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Slope | • Derived using DEM (NGII) | |
ILS | 4 Topographic Factors |
• Elevation, Slope, Plan curvature, Profile curvature • Derived using DEM (NGII) |
4 Hydrologic Factors |
• Drainage Proximity, SPI, STI, TWI • Derived using DEM (NGII) |
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4 Soil Factors |
• Soil type and soil depth obtained from a forest-soil map (KFS) • Soil drainage characteristics obtained from a digital soil map (RDA) • Illite obtained by sampling the sites and X-ray diffraction tests |
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Forest Type | • Forest map (KFS) | |
Lithology | • Geological Map (KIGAM) | |
CRITDF | 10 Topographic Factors |
• Slope, upslope contributing area, relative elevation, curvature, plan curvature, profile curvature, SPI, STI, TCI, TWI • Derived using DEM (NGII) |
4.2 산사태 예⋅경보 등급 평가 규준
4.2.1 극한강우 산사태 지수 (IERL)
4.2.2 Intensity-Duration 강우한계선 (ID)
4.2.3 산사태 민감도 지수 (ILS)
4.2.4 사면불안정 연속강우량 규준 (CRFOS=1.3)
Table 2
4.2.5 토석류 전이규준 (CRITDF)
4.3 예⋅경보 등급 결정 순서도 및 맵 생성
5. 사례 연구 및 고찰
6. 결론
(1) 5개 원천기술의 체계적 적용을 통해 예⋅경보 정확성 보완 - 통계적 접근법, 수치해석 및 물리기반의 역학적 관계 등의 다양한 학문적 접근법들을 통해 개발된 규준들을 단계적 및 중첩적으로 적용함으로써 위험성 수준 판정에 대한 신뢰성 확보
(2) 실시간 관측 강우자료를 사용하는 경우 현시점의 산사태 위험성(예⋅경보 등급)을, 강우 예보자료를 사용하는 경우 24시간 후의 산사태 위험성을 각각 실시간으로 판정할 수 있음
(3) 사면붕괴와 토석류 전환 지역을 구분하여 예⋅경보 등급을 결정
(4) 광역지역(부산 전역 산지)을 대상으로 운영되지만 cell 단위(5 m×5 m)의 국부지역 별, 또는 행정동 단위 별로 예⋅경보 레벨이 결정됨
(5) 장기적으로, 실시간으로 판정된 산사태 위험성 평가 자료(예⋅경보 등급 지도)들을 축적하여 토석류 위험지역 판별 및 이에 대한 보다 효과적인 대응 및 대비(사방댐 설치 등)가 가능
개발된 예⋅경보 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 2009년 산사태 발생 자료 및 강우자료를 수집하여 시간에 따른 예⋅경보 등급 변화를 시뮬레이션함으로써, 산사태 유형별, 침투권역 별 공간적 예⋅경보 성능을 분석하는 한편, 예⋅경보 단계 발령 시간의 성능(효율성 및 예측율 등) 또한 실용성을 검증하고자 하였다. 이는 좀 더 장기적인 기간을 대상으로 쳬계적⋅정량적인 분석이 필요한 것으로 보이며, 지속적인 보완 및 개선을 통해 궁극적으로 산사태 위험에 대해 효과적인 선재 대응이 가능한 사회 구축에 본 모델이 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.