1. 서 론
대기와 바다의 온도 상승과 함께 눈⋅얼음의 감소로 인해 평균 해수면이 상승하였다(IPCC, 2014). SSPs에 따르면 전 지구적인 기온상승이 계속될 것으로 예측되고 있으며, 그 정도 또한 더욱 심화되고 있다(IPCC, 2022). 이러한 해수면의 상승은 맞닿아있는 연안의 조위 및 인근 하천 수위 상승에 영향을 준다(Cha et al., 2016). 강우 발생 시, 연안도시들은 우수유출수를 해안 및 인근 하천으로 방류한다. 상승된 조위 및 하천 수위는 우수관거 방류 및 해안저지대 침수와 같은 우수관망 시스템의 내수침수 발생위험을 증대시킨다(Kim et al., 2021).
우수관망의 성능을 평가하는 신뢰도 연구가 다수 진행되었다. Lee and Park (2012)은 초과강우사상에 따라 월류의 발생 현상을 하나의 정량화된 신뢰도로 산정하도록 기존의 RSDMM (Reliability of Sewer system using DMM)산정식을 개선하였다. Song et al. (2016)은 우수관망시스템 내에서 토사의 적체에 다른 파괴현상의 차이를 정량화 하였다. 기후변화에 따른 해수면 상승을 고려한 연구들은 다수 진행되고 있다. van Alphen et al. (2022)은 네덜란드 지역의 해수면 상승이 가속화됨에 따라 방재시설의 수명 감소가능성과 함께 저류시설에 대한 확장 및 보완이 필요함을 연구하였다. Lee et al. (2016)은 해수면 상승과 확률강우량간의 변화 곡선을 작성하여 재현기간별 확률강우량을 산정하였다. Yeo and Lee (2017)는 부산시를 중심으로 해수면 상승고와 태풍을 고려한 피해 시나리오에 따른 침수 예상지역 및 피해액을 산출하였다. Yau et al. (2017)은 해수면 상승으로 인한 싱가포르 지역에 SuDS (지속 가능한 도시 배수 시스템)/LID (Low Impact Development)를 적용함으로써 첨두유량 저감 효과를 확인하였다. Choi et al. (2018)은 강우조건과 해수위 상승에 의한 복합원인을 고려한 연안도시의 내수관망의 홍수 예경보 발령 기준을 제시하였다. Davtalab et al. (2020)은 미국 플로리다 해안 지역의 해수면 상승으로 인한 초과 유출수를 저감하기 위해 우수저류지 건설을 제안하였다. 이처럼 방재분야에서 기후변화로 인해 증가하는 해수면 상승의 영향을 고려한 인적⋅물적 피해를 경감하려는 연구는 다수 진행되고 있다. 하지만, 강우량 증대와 함께 해수면 상승을 고려하였을 때, 침수 위험성에 있어서 그 영향 관계를 보다 세밀하고 정량적으로 연구할 필요가 있다.
본 연구에서는 해수면 상승에 직접적으로 영향을 받는 연안도시들의 우수관망을 대상으로 연구를 진행하였다. 신뢰도를 이용하여 우수관망의 통수능력을 정량적으로 평가하였으며, 미래 해수면 상승 시나리오에 따른 조위데이터를 우수관망의 방류토구에 적용하여 해수면 상승이 내수침수에 미치는 침수 위험성 영향 관계를 분석하였다. 이에따라 침수위험성을 대비하기 위해 기후변화로 인한 해수면 상승을 고려한 방재성능목표 강우량 조정안을 도출하였다.
2. 연구방법
2.1 우수관망 신뢰도 평가
Lee (2012)의 우수관망 신뢰도(Reliability of Sewer system using DMM, RSDMM)는 우수관망 시스템에서 설계빈도를 초과하는 강우로 인한 침수발생 시 침수와 관련된 인자들을 이용하여 우수관망 시스템의 성능을 정량적으로 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 Lee (2012)의 신뢰도 개념을 적용하였다. Fig. 1은 DMM (Distance Measure Method)의 개념을 나타내고 있으며, 본 연구에서는 우수관망 시스템에서 침수가 전혀 발생하지 않는 상태인 Utopian point (1,1)와 침수가 발생한 상태인 B (1-b, 1-a)에 대해 그 거리 차(c)를 척도로 하여 우수관망에 대한 평가를 정량적으로 나타낼 수 있는 방법이다. 즉, 초과강우로 인해 우수관망 시스템에서 침수가 발생한다면 침수관련 인자들로 인해 신뢰도는 1에서 줄어들게 된다. Eq. (1)은 Euclidean distance, c를 나타낸다.
Lee (2012)의 우수관망 시스템의 신뢰도 식은 Eq. (4)와 같으며, Eq. (4)에서 RVDMM은 월류발생량비율을, RNDMM은 월류발생지점비율을 각각 의미한다. 여기서 Eq. (2)의RVDMM 에서Vt는 맨홀 노드로 유입되는 지표유출 총량을, Vo는 전체 맨홀에서의 월류 총량을 의미한다. i는 노드번호이며, n은 전체 맨홀 노드의 개수를 의미한다. 또한 Eq. (3)의RNDMM에서 Nt는 맨홀 노드 총 개수를, No는 월류가 발생한 노드 개수를 의미한다.
본 연구에서는 기존의 Lee (2012)의 우수관망 신뢰도 산정식(Eq. (4))에서 월류발생시간비율(RHDMM)에 대한 인자를 추가하여 Kim et al. (2021)의 개선된 우수관망 신뢰도(Improved Reliability of Sewer system using DMM, IRSDMM; Eq. (6))를 사용하였다. 월류발생시간비율(RHDMM) Eq. (5)에서 Ht은 강우지속기간을 의미하며 Ho는 우수관망에서의 월류 발생 시간을 의미한다. 따라서 개선된 신뢰도는 특정 강우에 대하여 월류발생량, 월류발생지점, 월류발생시간 세가지를 고려하여 우수관망의 신뢰도를 정량화할 수 있다.
2.2 개선된 신뢰도를 이용한 방재성능목표 강우량 조정 방법
본 연구에서는 Eq. (6)의 신뢰도을 이용하여 지역별⋅강우량별⋅강우지속시간별 우수관망의 성능을 신뢰도로 정량화하였다. 이어서 해수면 상승 Case별 방재성능목표 강우량을 조정하였다. 이에 대한 조정 절차 및 방법은 Fig. 2와 같다.
Fig. 2
Disaster Prevention Performance Target Rainfall Adjustment Procedure Using Sewer Network Reliability
Fig. 2의 (a) step 1은 강우지속시간별 우수관망의 방재성능목표 강우량에 해당하는 강우량을 나타낸다. (b) step 2는 해수면 상승을 고려한 후 방재성능목표 강우량을 적용하였을 경우의 우수관망의 신뢰도를 Eq. (6)에 따라 산정한 값을 나타낸다. (c) step 3은 해수면 상승을 고려하지 않고 우수관망의 신뢰도를 다양한 강우조건에 대하여 산정한 그래프이다. 이때 우수관망 신뢰도 그래프는 강우지속기간 1hr, 2hr, 3hr에 대하여 강우량을 5 mm씩 증가시켜 가면서 산정되었다. 산정된 신뢰도 데이터를 통해 추세선을 추출하였으며, step 2의 해수면 상승 고려한 신뢰도를 이 그래프에 매칭시키면 동일한 신뢰도에 대한 해수면 상승을 고려한 방재성능목표 강우량이 조정된다. (d) step 4는 마지막 과정으로서 강우지속시간별 해수면 상승을 고려한 방재성능목표 강우량가 얼마인지 직접적으로 나타낸다.
한국에서 우수관망의 방재성능목표 강우량는 10년 빈도였으나, 최근 기후변화 등을 고려하여 30년 빈도로 상향 조정하였다(MOLIT, 2012). 따라서 본 연구에서는 30년 빈도의 1hr, 2hr, 3hr의 강우지속기간별 방재성능목표 강우량을 Case 1의 기준값으로 적용하였다. 그러나 해수면 상승을 고려한다면 우수관망의 30년 빈도의 방재성능목표 강우량은 조정되어야 하며, 이때 우수관망 신뢰도를 기준으로 Fig. 2의 step들에 의하여 해수면 상승시의 방재성능목표 강우량 조정안이 산정될 수 있다.
3. 연구결과
3.1 분석 조건의 설정
3.1.1 연구 지역
본 연구에서는 연안도시들 중 항구 및 방파시설 배후에 민가 또는 상가가 밀집되어 침수로 인한 재산 및 인명피해 발생 가능성이 높은 지역들을 대상으로 선정하였다. 또한, 면적이 25 ha 이상이며, 해수면 상승에 직접적인 배수위 영향을 받는 방류토구가 해안으로 연결된 지역을 연구 대상 지역으로 선정하였다. 선정된 연구 지역의 유역면적 및 우수관망 현황은 Table 1과 같다. 연구 지역으로는 전라남도 완도군 완도읍 일부(완도), 경상남도 사천시 서부시장 일부(사천)를 선정하였다. 선정된 연구 지역의 위치는 Fig. 3(a)와 같다. 또한 Figs. 3(b), (c)는 각 대상지역의 유역 경계, 우수관망과 T.B.M. (Tidal Bench Mark)의 위치를 나타낸다.
3.1.2 해수면 상승을 고려한 분석 Cases
본 연구에서는 KOEM (2012)의 해수면 상승 시뮬레이터의 데이터를 사용하였다. 해당 연구의 데이터는 RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5일 때 한국 인근 해역에서의 2050년의 평균 해수면 상승고를 0.4 m로 예상하였다. 따라서 본 연구에서는 2050년 평균 해수면 상승고 0.4 m를 적용하였다.
우수관망의 방류토구에 영향을 미치는 조위 조건에 따라 4가지의 Case를 설정하여 신뢰도를 도출하였다. Case 1에는 해당 지역의 평균해면 값을 적용하였으며, 이것은 우수관망 설계의 기준 조건이 된다. Case 2는 평균해면 값에 2050년 평균 해수면 상승고를 더한 값을 적용한 경우이다. 근래 연안도시에서 침수피해가 주로 발생하는 경우는 해수면 수위가 약최고고조위에 도달했을 경우와 초과강우사상이 겹쳤을때이다. 이러한 경우를 고려하여 Case 3은 해당 지역의 약최고고조위 값을 적용한 경우이며, Case 4는 약최고고조위에 2050년 평균 해수면 상승고를 더한 값을 적용한 경우이다. 연구 지역들의 조위데이터는 KHOA (2015)의 격자형 해양정보의 기본수준점 데이터를 사용하였다. 지역별 Case 1~4의 조위 데이터는 Table 2와 같다.
3.1.3 강우 및 강우지속시간 조건
한국은 미래 기후변화를 고려하여 우수관망의 설계빈도를 30년 빈도로 책정하였으며, 이때 기준 강우지속기간은 1hr, 2hr 및 3hr이다. 본 연구에서는 해당 강우는 huff분포형의 4분위를 기준으로 진행하였다. 또한, 30년 빈도의 방재성능목표 강우량을 기준으로 침수상황을 분석하였으며, 지역별⋅강우지속시간별 방재성능목표 강우량은 MOIS (2017)에 따라 Table 3에 나타내었다. 또한 Fig. 3의 [step 3] 신뢰도 산정 조건들 중 강우량의 경우 0~500 mm까지 5 mm 간격으로 각 강우량을 적용하였으며, 강우지속시간의 경우 10분, 30분, 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 기준으로 총 8개의 강우지속시간을 적용하였다.
3.2 지역 별 우수관망 신뢰도 산정 결과
지역별로 강우량별 침수분석은 EPA SWMM 5.1을 통하여 이루어졌으며, 강우량 별 침수발생량비율, 침수발생 맨홀개수비율, 침수발생시간비율을 통해 Eq. (6)을 이용하여 개선된 신뢰도를 산정하였다. 해수면 상승을 고려하지 않은 Case 1, 3과 해수면 상승을 고려한 Case 2, 4를 기준으로 지역별 신뢰도를 산정하였고, 산정 결과는 Tables 4~5에 지역별 방재성능목표 강우량 1시간 기준강우량으로부터 40 mm 증가한 강우량까지의 신뢰도 데이터를 수록하였다. 해당 결과들은 동일한 강우량일 때 지속시간이 늘어날수록 우수관망의 신뢰도는 증가하며, 반대로 동일한 강우지속시간일 때 강우량이 늘어날수록 관망의 성능인 신뢰도는 감소하는 양상을 나타낸다. 또한 신뢰도 값 ‘1’은 해당 우수관망에서 침수가 일어나지 않았음을 의미한다.
Table 4
Results of Improved Reliability Estimation of Sewer Network in Wando
Table 5
Results of Improved Reliability Estimation of Sewer Network in Sacheon
3.3 해수면 상승을 고려한 방재성능목표 강우량 조정안
우수관망의 강우량별 신뢰도 산정 결과들을 바탕으로 적용 지역들에 대한 적정 방재성능목표 강우량을 재산정하였으며, 지역별 산정 절차는 Fig. 4에 나타내었다. 또한 지역별로 기존의 30년 빈도의 방재성능목표 강우량이 해수면 상승을 고려할 때 조정되어야 할 적정 방재성능목표 강우량 값들을 Tables 6, 7에 나타내었다.
Fig. 4
Results of Adjustment for Disaster Prevention Performance Target Rainfall by Areas, (a) Procedure of Wando, (b) Procedure of Sacheon
Table 6
Adjustment Data for Disaster Prevention Performance Target Rainfall of Wando considering Sea Level Rise
Table 7
Adjustment Data for Disaster Prevention Performance Target Rainfall of Sacheon considering Sea Level Rise
Fig. 4는 완도와 사천의 방재성능목표 강우량 조정안 산정 절차 과정이다. Figs. 5, 6은 각각 완도와 사천의 신뢰도 데이터이며, 그에 따른 지역별 추세선 표는 Tables 8, 9이다. Tables 8, 9는 지역⋅강우지속시간별 Case 1일때의 5차 다항식 추세선 식과 결정계수(coefficient of determination) 데이터이다. Tables 6, 7은 지역별 해수면 상승 고려 전후의 신뢰도값 및 조정된 방재성능목표 강우량을 나타내며, Figs. 7, 8은 Case별 우수관망 방류토구들의 평균 잠식 정도를 그림으로 나타내었다. 여기서 Case 1은 평균해면를 기준으로 분석한 결과이며, Case 2는 평균해면에 0.4 m의 해수위 상승고를 고려한 결과이다. 또한 Case 3는 약최고고조위를, Case 4는 약최고고조위에 0.4 m의 해수위 상승고를 고려한 결과이다.
Table 8
Trend Line & R2 Data of Wando considering Sea Level Rise
Table 9
Trend Line & R2 Data of Sacheon considering Sea Level Rise
Tables 6, 7의 Case 2는 Case 1과 동일한 신뢰도를 나타내는데, 이것은 Figs. 7, 8에서 알수 있듯이, Case 1에서 Case 2로 해수면이 0.4 m 상승함에 따라 통수단면이 거의 감소하지 않았고, 따라서 관거의 통수능력에 별다른 영향을 끼치지 않은 결과이다. 반면 Case 3의 경우 해수위가 방류토구의 통수단면의 상당부분을 잠식한 배수위(backwater) 효과를 나타내며, Case 4의 경우에도 0.4 m의 수위 상승에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
Table 6은 완도의 결과들을 나타낸다. Case 3과 비교하여 해수면이 0.4 m 상승한 Case 4의 경우 지속기간별 신뢰도가 13.1%-15.4% 감소하였으며, 따라서 해수위 상승 영향을 고려하기 위해서는 Case 3에 비하여 방재성능목표 강우량을 35.6-41.7% 상승된 183 mm (1hr), 272 mm (2hr), 351 mm (3hr)로 설정하는 것이 적정하다. 또한 이것은 기존의 우수관망 설계 조건인 Case 1에 비해서는 103.3-119.4% 상향된 값이다. 이는 결국 강우지속기간 1hr를 기준으로 할 때, 기후변화를 고려한 정책상 책정된 30년빈도의 강우량 90 mm에 대하여 현재 우수관망이 0.732의 신뢰도를 나타내는 것으로 판단되었으나, 만약 약최고고조위에 해수위 상승 영향까지 고려하면 신뢰도 값은 0.519으로 감소된다. 따라서 향후 30년 내에 목표로 하는 방재성능목표 강우량은 기존 조건(Case 1)에서 책정되는 것이 아니라 해수면 상승을 고려한 조건(Case 2 or Case 4)에서의 신뢰도 값에 상응하는 값을 책정해야 한다.
Table 7은 사천의 결과들을 나타낸다. Case 3과 비교하여 해수면이 0.4 m 상승한 Case 4의 경우 지속기간별 신뢰도가 8.4%-10.9% 감소하였으며, 따라서 해수위 상승 영향을 고려하기 위해서는 Case 3에 비하여 방재성능목표 강우량을 36.7%-67.5% 상승된 134 mm (1hr), 211 mm (2hr), 232 mm (3hr)로 설정하는 것이 적정하다. 또한 이것은 기존의 우수관망 설계 조건인 Case 1에 비해서는 60.0%-75.8% 상향된 값이다. 이것은 결국 강우지속기간 1hr를 기준으로 할 때, 기후변화를 고려한 정책상 책정된 30년 빈도의 강우량 80 mm에 대하여 현재 우수관망이 0.905의 신뢰도를 나타내는 것으로 판단되었으나, 만약 약최고고조위에 해수위 상승 영향까지 고려하면 신뢰도 값은 0.802로 감소된다. 따라서 향후 30년 내에 목표로 하는 방재성능목표 강우량은 기존 조건(Case 1)에서 책정되는 것이 아니라 해수면 상승을 고려한 조건(Case 2 or Case 4)에서의 신뢰도 값에 상응하는 값을 책정해야 한다.
4. 결 론
기후변화로 인한 해수면의 상승은 그 영향 범위 내의 하천 수위의 상승으로 이어진다. 해수면과 하천수위의 상승은 해안 및 하천으로 방류되는 방류토구를 잠식시켜 관거의 통수능력 감소시키고 이는 내수침수 발생 위험을 증대시키는 원인이 된다. 해수면 상승 영향에 의해 가중되는 내수침수 발생 위험에 적절히 대응하기 위해서는 증가되는 위험 정도를 정량적으로 평가하고 예측하는 것이 매우 중요하다.
기후변화에 따른 해수면 상승을 고려한 연구들은 다수 진행되고 있다. 하지만, 강우량 증대와 함께 해수면 상승을 고려하였을 때, 침수 위험성에 있어서 그 영향 관계를 보다 세밀하고 정량적으로 연구할 필요가 있다.
이러한 문제에 대하여 본 연구에서는 우수관망 신뢰도를 이용한 방재성능목표 강우량 조정 절차를 제안하였다. 해당 절차는 해수면 상승 이후에도 현재의 우수관망 성능을 유지하기 위하여 방재성능목표 강우량 상향 조정안을 신뢰도를 통해 정량화하였다. 이는 해수면 상승을 고려하였을 때 기존의 우수관망의 성능을 상향 조정안만큼 증대시켜야 기존의 성능을 유지한다는 것을 의미이다. 우수관망 신뢰도 기법은 기존의 Lee (2012)의 신뢰도 기법에서 시간인자를 추가한 새로운 신뢰도 기법으로 우수관망의 성능을 정량화하였다.
그 결과 정책상 책정된 30년 빈도의 강우량에 대하여 기후변화를 고려하였을 때, 현재 우수관망의 성능을 유지하기 위한 방재성능목표 강우량의 조정안을 수치적으로 확인하였다. 또한, 유출구에 적용된 조위가 상승함에 따라 배수위로 인하여 작은 수위 상승에도 통수능에 민감하게 반응하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 해수면상승이 내수재해에 미치는 영향력을 평가하였다. 이에 따라, 우수관망 설계빈도의 방재성능목표 강우량에 대한 본 연구들의 정량적 분석결과는 연안도시의 재해 저감전략 수립에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다만 본 연구의 결과인 상승된 방재성능목표 강우량는 해수면 상승에 따라 우수관망의의 적용 전⋅후 경향성에 대한 비교분석 값이다. 또한 우수관망의 개략적인 침수 위험성의 증가치를 정량적으로 표현하는 수단일 뿐, 기후변화를 고려하였을 때 개선되어야 할 우수관망의 설계기준으로써의 역할은 어렵다. 방재성능목표 강우량 조정안은 기후변화로 인한 해수면 상승과 강우량 증가를 고려하였을뿐 실질적인 수공구조물 설계시 고려되는 다른 변수들을 적용하지 않았다는데에 한계가 존재하므로 이에 대한 추후 연구가 필요하다.
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