1. 서론
국내에서 대부분의 산사태는 6월~9월경에 발생하며, 이러한 산사태는 사회적으로 큰 손실을 유발한다. 대부분의 산사태는 얕은 사면파괴(shallow landslide) 또는 토석류(debris flow) 형태로 발생한다(Lee et al., 2014). 산사태의 주요 유발 원인은 극한강우 또는 장기강우에 기인한다. 산사태로 인한 재해를 예방하기 위해서는 사면파괴를 유발시키는 강우규준에 대한 연구가 필수적이다. 산사태 강우규준은 예·경보 시스템에 적용되어 산사태 발생 예측을 위한 도구로 사용될 뿐만 아니라 리스크 관리의 중요 의사결정 도구를 제공한다.
일반적으로 강우와 산사태 발생 사이의 관계를 평가하기 위해 두 가지 접근법을 이용한다. 첫 번째로 물리적 기반 모델(Montgomery and Dietrich, 1994; Wilson and Wieckzorek, 1995; Wu and Sidle, 1995; Iverson, 2000; Crosta and Frattini, 2003)에 기초한 방법이며, 두 번째로 경험적 강우규준(Caine, 1980; Reichenbach et al., 1998; Corominas, 2000; Aleotti, 2004; Wieczorek and Glade, 2005; Giannecchini, 2006; Guzzetti et al., 2007, 2008; Cannon et al., 2008; Dahal and Hasegawa, 2008, Brunetti et al., 2010; Saito et al., 2010)에 의한 접근방법이 수행되고 있다.
물리적 기반 모델은 다양한 지질 및 지반공학적 인자가 요구되며, 경험적 방법에 의한 강우규준 보다 신뢰성이 높은 반면 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 이유로 산사태 위험지역으로 우려되는 국부지역이나 단일유역의 아주 제한적 영역에서만 적용될 수밖에 없다. 반면 경험적 방법을 통해 구한강우규준은 산사태 발생 이력자료와 강우특성과의 관계로 설정되기 때문에 물리적 기반 모델에 비해 적은 비용과 시간이 소요되며, 광역지역에 적용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 충분한 산사태 이력자료가 필수적으로 동반되어야 하며, 산사태이력과 강우자료에 크게 의존하는 특성과 지형학적, 지반공학적 특성이 반영되지 않기 때문에 신뢰성에 대한 문제점이 제기되고 있다.
대부분의 산사태 강우규준 연구에서는 강우지속시간, 강우강도, 누적강우 및 선행강우가 주로 사용되어 왔다. 특히 강우지속시간(D)과 강우강도(I)는 가장 빈번하게 이용된다(Caine, 1980; Aleotti, 2004; Giannecchini, 2006; Guzzetti et al., 2007, 2008; Cannon et al., 2008; Coe et al., 2008; Dahal and Hasegawa, 2008). 강우규준 설정 시 주로 통계적 방법을 이용(Guzzetti et al., 2007, 2008)하고 있으나 대부분 연구에서 사용되는 수학적 혹은 통계적 방법은 대부분 문헌에 규정되어 있지 않다(Giannecchini et al., 2012). 대부분의 강우규준은 일반적으로 강우지속시간과 강우강도와의 관계를 최소제곱법을 이용하여 선형 또는 로그 스케일로 도시화하여 그려진다. 최소제곱법은 특이값이 존재하는 경우 특이점에 의존하는 경향이 있을 뿐만 아니라 연구자들의 주관적인 판단에 따라 강우 한계선이 상이하다는 문제점이 제기되고 있는 실정이다(Lee et al., 2014; Giannecchini et al., 2012). 지금까지 연구된 기존의 통계적 방법에서는 풍화토 종류별(화성암 풍화토, 퇴적암 풍화토, 변성암 풍화토) 지반특성을 고려하지 않았을 뿐만 아니라 사면파괴 유형(토석류, 얕은 사면파괴 등)을 고려한 연구가 미흡한 실정이다.
따라서 본 연구에서는 풍화토 종류와 사면파괴 유형에 따른 객관적이고 합리적인 강우규준을 설정하기 위해 통계적 기법인 분위수 회귀분석(quantile-regression)을 적용하여 강우규준을 설정하였다. Koenker and Bassett (1978)이 제안한 분위수 회귀분석은 매개변수적 방법으로서 입력되는 독립변수를 이용하여 원하는 백분위(percentile)에 대한 조건부 분위(quantile)을 추정할 수 있는 방법이다. 시계열에서 나타나는 다양한 범위에서 경향성 평가가 가능하다. 이러한 특성을 이용하여 강우규준을 단계별(2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀선)로 설정하여 위험수준별 강우규준을 제시하였다. 또한 통계적 방법을 통한 강우규준의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해서 구축된 산사태 DB를 세분화하여 풍화토 종류 및 산사태 유형별로 세분화된 위험수준별 강우규준을 제시하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 위험수준별 강우규준에 대한평가를 위해 2013년과 2014년에 발생된 산사태 이력자료 8개를 적용하여 검증을 수행하였다.
2. 풍화토 종류와 발생 유형별 산사태 DB구축
본 연구에서는 국립재난안전연구원(NDMI)의 보고서(NIDP, 2008; 2009), 뉴스 보도자료 및 현장 답사를 통해 1999년부터 2012년까지 발생한 255개의 산사태 DB를 구축하였다. 또한 산사태가 발생된 위치로부터 가장 가까운 기상청(KMA)의 종관기상관측장비(ASOS)와 자동기상관측장비(AWS)에서 측정된 강우자료를 수집하여 강우특성을 분석하였다. 수집된 산사태 DB와 국립재난안전연구원의 지반공학도(그림 1)를 이용하여 산사태 발생위치에 따른 풍화토 종류를 구분하여 그림 2에 나타내었다. 255개의 산사태 DB중 풍화토 종류별로 구분할 수 있는 194개의 자료를 통해 화성암 풍화토, 퇴적암풍화토 및 변성암 풍화토에서 발생된 산사태 DB를 구축하였다. 화성암 풍화토와 변성암 풍화토에서는 각각 81개, 퇴적암풍화토에서는 32개의 산사태가 발생하였다. 또한 토석류와 얕은 사면파괴로 구분할 수 있는 총 99개의 산사태 DB를 이용하여 발생 유형별 산사태(토석류, 얕은 사면파괴)를 구분하였다. 강우규준 설정 시 토석류의 경우 총 66개의 데이터를 이용하였으며, 얕은 사면파괴의 경우 33개의 자료를 이용하였다.
3. 방법론
3.1 산사태 유발 강우량 분석
강우규준을 설정하기 위해서는 유발 강우량에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 유발 강우량 분석을 위해 사면파괴 발생일로부터 총 11일 동안의 시강우량(hourly rainfall)을 분석하여 사용하였다. 강우규준 설정을 위한 유발강우량 분석은 그림 4와 같이 임계강도(critical intensity)와 임계기간(critical duration)을 이용하여 결정하였다. 임계기간에 대한 결정은 연구자별로 주관적인 판단이 반영되므로, 본 연구에서는 Saito et al.(2010)가 적용한 24시간 동안 연속강우가 발생하지 않은 시점까지를 간주하였다. 또한 24시간 동안 연속강우가 발생하지 않은 기간 이전의 강우는 선행강우(antecedent rainfall)로 정의하였다.
3.2 분위수 회귀분석
풍화토 종류와 산사태 유형에 따른 강우규준을 보다 객관적이고 합리적인 방법으로 설정하기 위해 통계적 기법인 분위수 회귀분석을 적용하였다. Koenker and Basset(1978)에 의해 소개된 분위수 회귀분석은 특이값에 강건한 성질을 가진다. 특히 분위수 회귀분석은 특정부분의 분포에 관심이 있는 경우 평균함수가 아닌 원하는 분위(percentile)에 대한 조건부분위수(quantile)를 추정할 수 있다(Lee et al., 2014). 분위수 회귀식은 식 (1)과 같고 β=(β0, β0,…,βk)를 찾는다.여기서 함수 ρτ(u)는 다음과 같이 정의된다.
분위수 회귀의 한 예로 τ=0.5인 경우, 50th 분위수 회귀선을 찾게 되고 식 (2)와 같이 나타난다. 이렇게 찾은 추정 회귀식은 x1, x2,…, xk에 조건화된 y의 중앙값(median, 중위수)이다.
일반적으로 0<τ<1에 대하여 식 (1)을 만족하는 회귀선은 x1, x2,…,xk에에 조건화된 y의 τ-분위수이다. τ = 0.10면 10th 분위수 회귀선, τ = 0.50면 50th 분위수 회귀선, τ = 0.75면 75th 분위수 회귀선이 된다.
분위수 회귀분석을 이용한 연구사례를 살펴보면, Kim et al., (2013)은 1963년부터 2012년까지 과거 50여 년간 국내에서 발생한 478건의 산사태 이력자료와 시간단위 강우자료를 토대로 2nd, 10th, 30th, 50th, 70th 및 90th 분위에 해당하는 회귀분석을 수행하였다. 이 중 2nd 분위에 해당하는 회귀식을 I-D 한계선으로 결정하였다. Chen and Wang (2014)은 토석류의 유발강우를 분석하기 위해 175개의 연속강우자료를 이용하여 분위수 회귀분석을 수행하였고, 35th 분위의 회귀식을 최소 I-D기준으로 결정하였다. Saito et al. (2010)은 일본 전역에서 수집된 1174개의 산사태 자료를 이용하여 2nd에서 90th 분위에 대한 회귀분석을 수행하였다. 이를 통해 일반적인 얕은 산사태는 50th 분위 회귀식을 적용하였고, 최소 I-D기준은 2nd의 분위 회귀식을 사용하였다. 선행 연구를 분석한 결과 최소 I-D 기준은 대부분 2nd 분위의 회귀식을 적용하고 있으며, 산사태 예·경보를 위한 적정 I-D 기준은 대부분 50th 분위 이하의 회귀식을 적용하고 있음을 알 수 있다. 이와 같은 선행 연구를 토대로 본 연구에서는 풍화토 종류와 발생 유형별 산사태 위험수준별 강우규준을 설정하기 위해 최소 및 최대 I-D 기준을 각각 2nd와 50th의 분위에 해당하는 회귀식을 적용하였다. 또한 3단계의 위험수준별 강우규준을 설정하기 위해 2nd에서 50th 분위에 대해 분석을 수행하여 설정된 2nd와 50th 분위의 회귀식과 유사한 패턴과 중간값을 잘 반영하는 20th 분위를 설정하였다. 본 연구에서는 통계분석패키지 R 프로그램(version 3.2.3, Koenker 2009)을 이용하여 분위회귀분석을 수행하였다.
4. 위험수준별 산사태 강우규준
4.1 위험수준 정의와 전체 산사태 DB기반 강우규준
일반적으로 사면파괴 유발강우를 이용한 강우 한계선 설정은 최소경계값으로 정의하게 된다. 그러나 Oh and Park(2013)에 의하면 강우 한계선을 최소경계값으로 정의하게 되면 매우 안전측으로 설정되어 잦은 경보가 발령될 가능성이 높다고 보고하였다. 또한 특이값이 존재할 경우 특이값에 크게 의존하는 결과를 준다. 따라서 산사태 유발 강우기준을 단계별로 정의하고자 하는 연구(Safeland, 2012; Baum and Godt, 2010; Brunetti et al., 2010; Rosi et al., 2012)가 진행되고 있다. Safeland (2012) 보고서에 따르면 산사태 발생확률에 따라 강우기준을 None(<5%), Alert(5-20%), Warning(20-50%), Evacuation(>50%)과 같이 4단계로 구분하였다. Baum and Godt (2010)은 3일 누적강우량-15일 누적강우량, 강우강도-기간 및 선행습윤지수 기준을 이용하여 Null, Outlook, Watch, Warning과 같이 4단계로 구분하여 산사태 예·경보 시스템에 활용하고 있다. 또한 Brunetti et al. (2010)과 Rosi et al.(2012)는 통계적 기법을 활용하여 총 5단계의 I-D기준을 제시하였다. 국내 산림청의 산사태 강우기준은 누적강우량과 강우강도를 이용하여 주의보와 경보단계로 나뉜다.
본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 강우규준을 위험수준별로 Null, 예보(Watch), 주의보(Warning), 경보(Alarm)와 같이 4단계로 정의하였다. 분위수 회귀분석에서 얻어진 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀선을 기준으로 위험수준별 강우규준을 정의하였다. 즉 2nd이하 분위에 해당하는 경우는 Null, 2nd~20th 분위에 해당하는 경우는 예보, 20th~50th 분위에 해당하는 경우는 주의보, 50th 이상 분위에 해당하는 경우는 경보로 구분하였다. 그림 5는 194개의 전체 산사태 DB를 바탕으로 설정된 I-D 기준을 이용하여 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀분석 결과를 나타낸다. 앞서 설정된 각 분위를 기준으로 위험수준별(예보, 주의보 및 경보)로 나누어 표현하였다. 표 1은 각각의 위험수준에 따른 I-D 강우규준과 대응방안에 대한 내용을 나타낸다. 각각의 위험수준에 따른 대응방안은 Baum and Godt (2010)의 연구내용을 토대로 수정 및 보완하여 제시하였다.
4.2 풍화토 종류에 따른 위험수준별 산사태 강우규준
그림 6은 풍화토 종류에 따른 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀분석 결과를 나타낸다. 그림 6(a)는 화성암 풍화토에 발생된 81개의 산사태 이력자료를 이용하여 얻어진 위험수준별 강우규준을 나타낸다. 그림 6(b)와 (c)는 퇴적암과 변성암 풍화토에서 각각 발생된 32개와 81개의 산사태 이력자료를 이용하여 얻어진 위험수준별 강우규준을 나타낸다. 풍화토 종류에 따라 분석된 2nd, 20th 및 50th 분위의 회귀식은 표 2에 제시하였다. 풍화토 종류에 따라 동일 분위에 해당하는 회귀식의 계수 값이 차이나고 있음을 알 수 있다. 또한 풍화토 종류별 강우지속기간 범위도 다름을 알 수 있다. 그림 7은 풍화토 종류에 따른 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀선을 각각 비교하여 나타낸다. 그림 7(a)는 2nd 분위에 해당하는 회귀선, 그림 7(b)와 (c)는 20th와 50th 분위에 해당하는 회귀선을 각 풍화토 종류에 따라 비교하여 나타내었다. 최소 강우규준인 2nd 분위의 경우 풍화토 종류에 관계없이 회귀선이 평행한 경향을 나타낸다. 변성암 풍화토의 회귀선이 가장 아래, 화성암 풍화토가 가장 위쪽에 위치하는 것으로 나타났다. 퇴적암 풍화토의 2nd 분위 회귀선은 화성암과 변성암풍화토에 중간에 위치하는 것으로 분석되었다. 본 결과를 기초로 분석해 보면, 화성암 및 퇴적암 풍화토 지역보다 변성암풍화토 지역에서 강우가 산사태 발생에 민감함을 나타낸다. 20th과 50th 분위의 경우 각 풍화토의 회귀선이 강우기간이 약 15hr에서 교차하는 경향을 나타낸다. 강우기간이 약 15hr이하에서는 화성암 풍화토, 퇴적암 풍화토, 변성암 풍화토 순으로 강우에 민감한 것으로 나타났으며, 강우기간 15hr 이상에서는 앞선 결과와 반대되는 경향을 나타내었다. 본 결과를 기초로 분석해 보면, 변성암 풍화토 지역의 경우 단기 강우의 영향 보다 15hr 이상의 장기 강우에서 산사태 유발에 민감한 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 풍화토 종류에 따라 산사태 유발 강우규준을 차별화하여 적용할 수 있음을 나타낸다.
Fig. 6
Rainfall criteria based on weathered soil types and quantile regression lines (2nd, 20th, and 50th percentiles).
Table 1
Warning systems for debris flow and shallow landslides
4.3 발생 유형에 따른 위험수준별 산사태 강우규준
그림 8은 산사태 발생 유형(토석류와 얕은 사면파괴)에 대한 DB를 바탕으로 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀분석 결과를 나타낸다. 그림 8(a)과 (b)는 66개의 토석류 이력자료와 33개의 얕은 사면파괴 이력자료를 이용하여 얻어진 위험수준별 강우규준을 나타낸다. 산사태 발생 유형에 따라 분석된 2nd, 20th 및 50th 분위의 회귀식은 표 2에 제시하였다. 분위수 회귀분석결과 토석류의 강우지속기간은 5-63hr의 범위를 나타내며, 얕은 사면파괴의 경우 9-40hr의 범위를 나타내고 있다. 토석류의 경우 얕은 사면파괴에 비해 짧은 시간의 극한강우에 의해 유발됨을 의미한다. 이러한 경향은 그림 9의 토석류와 얕은 사면파괴에 대한 각 분위의 회귀선을 비교한 결과에서도 잘 나타낸다. 이와 같은 경향은 Lee et al.(2014)의 토석류와 얕은 사면파괴의 유발강우 분석결과에서도 잘 나타난다. Lee et al. (2014)에 의하면 토석류는 짧은 기간에 내리는 집중호우의 영향을 더 크게 받는다고 분석하였다. 또한 그림 9의 토석류 경우 얕은 산사태에 비해 각 분위 회귀선의 기울기가 크다. 이는 토석류 유발에 강우강도와 기간이 얕은 산사태에 비해 더욱 민감한 요소임을 알 수 있다.
Fig. 8
Rainfall criteria based on landslide types and quantile regression lines (2nd, 20th, and 50th percentiles).
Table 2
I-D quantile-regression equations (2nd, 20th, and 50th percentiles) based on weathered soil type and landslide types
이와 같이 풍화토 종류와 산사태 유형별 DB를 바탕으로 강우규준을 세분화하여 적용한다면 좀 더 신뢰성이 높은 산사태 예·경보 강우규준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 단, 동일 풍화토 지역 및 동일 산사태 파괴 유형이라도 사면의 형태, 경사, 식생조건, 지반의 물리적 특성 및 지형적 특성 등 여러 요인에 의해 산사태 유발 강우규준은 달라질 수 있다. 하지만 좀 더 많은 산사태 DB를 바탕으로 산사태 DB를 세분화하여 강우규준을 설정한다면 더욱 정확하고 신뢰성 높은 예·경보 기준을 제시할 것으로 판단된다.
5. 위험수준별 산사태 강우규준 검증
본 연구에서 제시한 전체 산사태 DB기반 위험수준별 강우규준을 평가하기 위해 2013년과 2014에서 발생된 산사태 이력사례를 사용하였다. 평가를 위해 총 8개의 산사태 이력사례를 사용하였다. 표 3은 산사태 발생일, 위치, 파괴시점의 강우강도와 강우지속기간 및 AWS 지점을 나타낸다. 표 3의 A~E에 해당하는 산사태 이력사례는 국립재난안전연구원의 현장조사보고서를 참고하였다. 또한 F~H는 보도 자료로 확인된 내용을 참고하였다. 그림 10에서 나타내듯이 A와 F사례를 제외한 나머지 6개의 재해사례는 50th 분위 회귀선 이상에서 발생되었다. A와 F재해 사례의 경우에도 20th 분위 회귀선 이상에서 산사태가 발생되는 것으로 나타났다.
Table 3
Landslide events that occurred during 2013-2014
검증을 위해 사용된 재해사례의 I-D경로(I-D path)는 크게 3가지 패턴으로 분류할 수 있다. B와 E 사례는 강우발생 시점부터 지속적으로 강우강도가 증가하는 패턴, C, D, F, G 및 H사례는 강우발생 시점에서 강우강도가 증가 혹은 감소를 반복하는 경향을 보이다가 최소 강우규준 근처에서 급격하게 증가하는 패턴, A 사례는 강우발생 시점에서부터 낮은 강우강도가 오랫동안 지속되는 패턴으로 나뉜다.
A와 F의 사례의 경우 본 연구의 위험수준별 강우규준을 토대로 판단하면 산사태 발생 최소 1시간 전 예보, 30분 전에 주의보 발령이 가능한 것으로 분석되었다. 또한 나머지 6개의 재해사례(C, D, F, G 및 H)의 경우 평균적으로 산사태 발생 5시간 전에 예보, 4시간 전에 주의보, 3시간 전에 경보발령이 가능한 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구에서 제시한 위험수준별 강우규준은 산사태 예·경보의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
6. 결론
본 연구에서는 객관적이고 합리적인 강우규준을 설정하기 위해 통계적 기법인 분위수 회귀분석(quantile-regression)을 적용하여 위험수준별 강우규준을 설정하였다. 또한 통계적인 방법을 통해 구한 강우규준의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해서 산사태 DB를 풍화토 종류와 산사태 발생유형에 따라 세분화하여 위험수준별 강우규준을 제시하였다. 주요 결론은 다음과 같다.
(1) 강우규준을 위험수준별로 Null, 예보(Watch), 주의보(Warning), 경보(Alarm)와 같이 4단계로 정의하였다. 분위수 회귀분석에서 얻어진 2nd, 20th 및 50th 분위에 해당하는 회귀선을 기준으로 2nd 이하 분위에 해당하는 경우는 Null, 2nd~20th 분위에 해당하는 경우는 예보, 20th~50th 분위에 해당하는 경우는 주의보, 50%이상 분위에 해당하는 경우는 경보로 구분하였다.
(2) 전체 산사태 DB 바탕으로 풍화토 종류(화성암풍화토, 퇴적암풍화토, 변성암풍화토)와 산사태 유형(토석류, 얕은 사면파괴)에 대해 각각 위험수준별 강우규준을 제시하였다.
(3) 최소 강우규준인 2nd 분위의 경우 풍화토 종류에 따라 회귀선이 평행한 경향을 나타내며, 변성암 풍화토의 회귀선이 가장 아래, 화성암 풍화토가 가장 위쪽에 위치하는 것으로 나타났다. 20th과 50th 분위의 경우 각 풍화토의 회귀선이 강우기간이 약 15hr에서 교차하는 경향을 나타낸다. 강우기간이 약 15hr 이하에서는 화성암 풍화토, 퇴적암 풍화토, 변성암 풍화토 순으로 강우에 민감한 것으로 나타났으며, 강우기간 15hr 이상에서는 앞선 결과와 반대되는 경향을 나타내었다.
(4) 토석류 경우 얕은 산사태에 비해 각 분위 회귀선의 기울기가 크며, 위쪽에 있음을 알 수 있다. 이는 토석류는 주로 큰 강우강도를 가지는 집중강우가 내릴 때 발생한다는 것을 의미한다. 즉 풍화토 종류와 산사태 유형에 따라 산사태 유발강우규준은 차이남을 알 수 있다.
(5) 제안된 전체 산사태 위험수준별 강우규준을 2013-2014년에 발생한 8개의 산사태 이력사례를 대상으로 검증한 결과경보(50th 분위 회귀선)와 주의보(20th 분위 회귀선)기준 이상에서 산사태가 발생되는 것으로 나타났다.
본 연구에서 제시한 위험수준별 강우규준은 지속적인 산사태 DB 구축을 통해 보완과 검증이 요구되며, 산사태 DB를 지역 및 도시별로 더욱 세분화하여 구축한다면 산사태 예·경보 기준의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
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