1. 서 론
연안 지역은 해수면 상승과 폭풍해일 등으로 인한 침수피해에 취약하며 기후변화로 인한 해수면 상승 및 태풍 강도 증가(Knutson et al., 2008, 2010; Emanuel, 2013; Mei and Xie, 2016; Shimura et al., 2022)로 침수피해 발생 가능성은 점차 증가하고 있다. Mei and Xie (2016)는 상륙 태풍 강도가 1970년 이후 37년간 12~15% 강해졌음을 제시하였는데 이는 강풍, 집중호우, 해일 등을 강화시켜 연안 지역에서 대규모 침수와 인명 피해 발생 가능성을 높인다.
우리나라는 1995년 이후 매년 수해 흔적조사를 통해 침수흔적도를 작성하고 있으며(Choi, 2011) 2006년에는 침수흔적지도 및 침수예상도 작성을 의무화한 재해지도 작성 기준 등에 관한 지침(MOIS, 2024)을 제정하였다. 이를 통해 재해지도를 작성⋅보급⋅활용을 위한 기준 등을 마련함으로써 재해복구 중심에서 재해예방 중심으로 전환하기 위한 법적 기반을 구축하였다. 재해지도 작성 기준 등에 관한 지침은 해안침수예상도를 지진해일 및 폭풍해일로 분류하고 있으며 관련 제작 방법과 규정에 대한 세부사항을 포함하고 있다.
국립해양조사원은 2009년 시범사업을 시작으로 2020년까지 서⋅남해안에 대한 폭풍해일 해안침수예상도 제작을 완료하였으며 2021년부터 2023년까지 일부지역을 갱신하였다. 폭풍해일 해안침수예상도는 다수의 태풍 가상시나리오별 침수 결과를 재현빈도별(50, 100, 150, 200년)로 평가하여 제작되며 결과를 정부 및 지자체에 보급하고 있다(KHOA, 2021).
현재까지 연구된 폭풍해일 침수예측에 관한 기존 연구들(Moon et al., 2007; Suh and Lee, 2012; Ku et al., 2019)과 폭풍해일 해안침수예상도(KHOA, 2021)는 주로 태풍 가상시나리오 등을 이용한 결정론적인 방법으로 평가된 재현빈도별 침수범위와 침수심을 평가하여 제작된다. 재현빈도별 해안침수예상도는 태풍 가상시나리오와 수치모델을 기반으로 하여 기후변화로 인한 태풍 강도 변화 등 다양한 상황변화를 충분히 반영하지 못한 한계와 불확실성이 존재한다. 최근 Jung et al. (2020)은 결정론적 침수정보를 Bayesian Logistics 회귀분석하여 침수위험도를 확률적으로 제시하였으며 Kim et al. (2020)은 기상청 동네예보자료를 활용하여 예보강우에 따른 침수확률 DB 구축 기술을 개발하는 등 농경지 침수확률지도에 대해 연구한 바 있다. Taylor and Glahn (2008)은 폭풍해일 예측의 불확실성을 최소화하기 위해 지역별 폭풍해일 발생확률 정보를 제공하는 확률론적인 폭풍해일 모델(P-surge)을 개발하였으며 현재 NOAA National Weather Service (NWS) 폭풍해일 현업예보에 활용되고 있다.
본 논문은 결정론적인 방법으로 제작된 해안침수예상도에 대한 한계와 불확실성을 최소화하기 위해 확률론적인 접근방법을 이용한 해안침수예상도 제작에 관한 연구를 다룬다. 본 연구는 해안침수예상도 제작에 사용된 태풍 가상시나리오별 침수 DB를 활용하여 침수발생확률을 평가하였다. 이를 통해 기후변화로 인한 태풍강화 등 미래 연안재해 발생환경 변화와 결정론적 방법으로 평가된 재현빈도별 침수결과에 대한 불확실성을 줄이고자 하였다.
2. 폭풍해일 해안침수예상도
2.1 폭풍해일 수치모델
폭풍해일 해안침수예상도 제작에는 복잡한 우리나라 해안선을 효과적으로 반영할 수 있는 ADCIRC (ADvanced CIRCulation) 모델(Luettich et al., 1992)을 사용하였다. ADCIRC 모델은 다수의 국내외 폭풍해일 관련 연구 및 현업(Suh et al., 2015; NDMI, 2016; Lee ans Suh, 2016; Lee et al., 2017; Gao, 2018; Dietrich et al., 2018; KHOA, 2021) 등에서 활용되어 검증된 바 있다. 폭풍해일 침수예측을 위해 조석은 주요 8개 분조를 고려하고 태풍재현을 위한 해상풍은 Generalized Asymmetric Holland Model (Gao et al., 2013; Gao, 2018)을 적용하였다. 태풍모의를 위한 대상영역은 태풍 발생위치가 포함될 수 있는 북서태평양 일부를 포함하는 영역으로 Fig. 1(a)와 같이 설정하였으며 연안역은 최소 50 m 내외의 크기로 구성하였다. 연안침수예측은 Fig. 1(a)의 격자를 기반으로 해안침수예상도 제작 대상지역을 최소 10 m로 Fig. 1(b)와 같이 상세히 구성하였으며 수심 및 표고, 해안선 등 최신 지형자료를 반영하였다.
Fig. 1
Numerical Simulation Domain and Grid Structure for Production Coastal Inundation Prediction Map due to Storm Surge
2002~2019년까지 우리나라에 크고 작은 영향을 미친 태풍 31개에 대한 최대해일고를 수치모델로 재현하여 Fig. 1(a)에 제시된 우리나라 연안의 주요 20개 조위관측소에서 관측된 해일고와 비교한 결과 평균제곱근오차(RMSE)는 평균 0.18 m로 평가되었다. 이외 부산지역에 영향을 준 태풍 매미(0314), 산바(1216), 차바(1618)에 대한 최대해일고 재현성은 절대상대오차(ARE)가 5% 이하로 나타났다(KHOA, 2021). 보다 상세한 수치모델 구축에 관한 내용들은 해안침수예상도 제작 결과 보고서(KHOA, 2021)에 상세히 제시되어 있으므로 본 연구에서는 주요 내용만 요약하여 제시하였다.
2.2 태풍 가상시나리오
폭풍해일 해안침수예상도 제작을 위한 태풍 가상시나리오는 태풍의 이동속도, 내습각도, 이동경로, 중심기압, 최대풍 반경, 조위 조건이 고려된다. 태풍 가상시나리오 설정을 위해 67년(1951~2022년) 동안 우리나라에 영향을 준 영향 태풍 173개를 선별하였다. 중심기압 및 최대풍속은 극치분포(GEV) 분석을 통해 50~200년 재현빈도별로 산정하였다. 태풍의 이동속도는 우리나라를 내습한 태풍의 이동속도가 느릴수록 침수피해가 크게 발생하는 것을 고려하여 30 km/h로 설정하였다. 중심기압은 1979~2018년 태풍 영향 기간 내 남해안 일대 해면 최저기압의 극값자료를 활용하여 극치분포를 산정하고 범위를 5가지로 설정하였다. 태풍 최대풍속은 미국합동태풍경보센터(Joint Typhoon Warning Center, JTWC)의 회귀식을 적용하고 최대풍속 반경은 태풍 중심기압에 따른 최대풍속 반경을 고려한 Willoughby and Rahn (2004) 식을 사용하였다(KHOA, 2020). 서⋅남해안에서 발생 가능한 빈도별 태풍 시나리오를 Table 1 및 Fig. 2(a)에 제시하였다.
Table 1
Typhoon Simulation Hypothetical Scenario for West and South Coasts
2.3 해안침수예상도 제작
태풍 가상시나리오별로 모의된 폭풍해일에 의한 침수결과는 해안침수예상도 제작 대상지역의 재현빈도별(50, 100, 150, 200년) 해일고 분석을 통해 시나리오별 침수결과를 중첩하여 제작된다. 재현빈도별 해일고는 Goring EST 방법(Goring et al., 2011)을 사용하는데 서⋅남해안과 같이 조석이 우세한 해역에서 조석이 포함된 극치해면 산정 한계를 개선한 방법으로 조석 재현을 기반으로 태풍 및 비태풍 각각에 대한 해일고를 독립적으로 모의하고 합산하여 극치해면을 산정할 수 있는 장점이 있다(KHOA, 2021). 대상지역별로 산정한 빈도별 극치해면고 정보를 활용하여 표준편차 범위 내에 해당되는 시나리오를 선별하고 그 결과를 중첩하여 해안침수예상도를 제작한다. 침수결과는 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도(1:25,000 및 1:5,000)를 기반으로 침수심, 침수범위, 대피소, 해일고 정보, 침수발생 취약지점 등의 정보를 표출하여 제작한다. 해안침수예상도 제작 방법은 재해지도 작성 기준 등에 관한 지침(MOIS, 2024)을 따르며 세부적인 내용은 해안침수예상도 제작지침(KHOA, 2020)에 따라 제작한다. 2020년까지 서⋅남해안 179개 도엽을 모두 완료하여 지자체에 배포하였으며 2021~2023년까지 부산, 창원, 거제, 통영 등 21개소를 Fig. 2(b)와 같이 추가 갱신하였다.
3. 침수발생확률 평가
3.1 시범지역 선정
폭풍해일에 의한 침수발생확률 평가를 위해 태풍의 주요 상륙지점으로 태풍의 영향이 빈번한 부산광역시(이하 부산)를 시범지역으로 선정하였다. 부산은 72년(1951~2022년) 동안 우리나라 주변해역을 통과하는 태풍 237개 중 25~35개의 태풍이 직간접적인 영향을 주었으며(Fig. 3(a)) 특히 우리나라에 영향 미친 주요태풍 중 80% 이상이 부산에 영향을 준 것으로 평가되었다(Seo et al., 2023). 대표적으로 과거 태풍 매미(0314)로 인해 침수피해가 발생하였으며 태풍 차바(1618)와 태풍 힌남노(2211) 내습시 부산 송도 및 해운대 등 일대에 월파에 의한 침수피해가 발생한 바 있다. 부산지역 해안침수예상도는 동선, 다대, 부산, 동래, 기장, 좌천, 월내 총 7개 1:25000 도엽(국토지리정보원 수치지형도 기준)으로 구성되며 2012~2017년 동안 제작되었다. 부산은 최근 2019~2020년 국립해양조사원에서 수행한 울산, 및 부산 부근의 해안선변화조사와 2019년 국토지리정보원 기본측량성과 등을 반영하여 2021년에 갱신되었다.
3.2 침수발생확률
본 연구에서는 2021년 제작된 부산지역(7개 도엽) 폭풍해일 해안침수예상도 제작에 활용된 735개 태풍 가상시나리오별 침수 DB를 활용하여 침수발생확률을 평가하였다. 부산지역의 200년 빈도해안침수 범위는 Fig. 3(b)와 같으며 폭풍 해일고로 발생 가능한 침수면적과 침수심 정보를 포함한다. 이러한 결정론적인 방법으로 제작된 침수결과는 침수가 발생한 지역에서 상대적으로 어느 지역이 침수 발생 가능성이 더 높은지에 대한 정보는 확인할 수 없다. 하지만 기존에 산출된 다수의 태풍 가상시나리오별로 생산된 침수 DB를 활용하면 지역별로 발생 가능한 침수발생확률에 대한 평가가 가능하다. 부산지역의 침수발생확률은 도엽별로 735개 시나리오를 사용하였으며 침수발생 수심별로 발생 가능한 침수확률은 태풍 가상시나리오별 침수 DB를 활용하여 침수발생 횟수에 따른 침수발생확률로 Eq. (1)과 같이 계산된다.
Fig. 3
Analysis Results of Typhoon Passage Frequency Sea around the Korean Peninsula and Example of Coastal Inundation Prediction Map for Busan
Pi는 침수발생확률, Ns는 침수가 발생한 태풍 가상시나리오 개수, Ns는 총 시나리오 개수를 의미한다. 이를 도식화 해보면 Fig. 4와 같다.
Fig. 4
Schematic Diagram for Evaluation Inundation Occurrence Probability Using Coastal Inundation Prediction Map DB
본 연구에서 활용한 남해안 태풍 가상시나리오는 태풍 중심기압이 930~970 hPa 범위로 해당범위를 벗어난 경우에 대한 침수 발생 가능성을 고려하지 못한 제한사항이 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 기존 생산된 침수 DB를 활용하여 침수발생확률로 평가함으로써 특정 재현빈도별 침수예상지역에 대한 감소 및 증가 가능성에 대한 불확실성을 보완할 수 있다.
4. 평가결과
부산지역 폭풍해일 침수발생확률을 평가하기 위해 해안침수예상도 제작에 활용된 도엽별 735개 시나리오 침수 DB를 활용하였다. 이를 통해 발생 가능한 최대침수심 및 면적을 Fig. 5(a), 발생 가능한 침수지역의 침수확률을 Fig. 5(b)에 제시하였다. 부산지역 해안침수예상도 제작에 사용된 7개 도엽에 대한 평가를 위해 국토지리정보원에서 제공하는 1:25,000 수치지형도 도엽에 따라 동선, 다대, 부산, 동래, 기장, 좌천, 월내에 해당되는 지역을 A~G로 표시하여 결과를 분석하였다. 침수심은 A~C 영역 내측 연안에서 3 m 이상 크게 발생하며 90% 이상 침수가 발생할 확률은 해안선을 따라서 높게 나타난다.
Fig. 5
Maximum Inundation Area and Probability of Inundation Occurrence by Depth on Storm Surge in the Busan Area
침수심별 침수발생확률을 평가하기 위해 0.5 m, 1.0 m, 2.0 m, 3.0 m 침수심을 구분하고 침수발생확률을 Figs. 5(c)~(f)에 제시하였다. 침수심이 0.5 m 이상인 경우 침수발생확률은 침수심 구별없이 전체 침수심에 대한 침수발생확률을 나타낸 Fig. 5(b)와 유사한 경향을 보인다. 침수심 1.0 m 이상에 대한 침수발생확률이 도시된 Fig. 5(d)에서 E, F, G 영역은 침수심이 증가할수록 침수발생확률은 낮아지며 2.0 m 이상 침수는 발생하지 않는다. A~C 구역에서는 침수심이 2.0 m 이상인 경우 침수 발생확률은 50% 이하로 급격하게 감소한다. A~D 구역은 침수심이 증가할수록 침수발생확률은 50% 이하 나타나며 침수심이 2.0 m 이상에 대한 침수발생확률은 대부분 20% 이하로 나타난다. 침수심이 증가 할수록 발생확률은 낮아지며 침수발생확률 10% 이하에서 침수심이 증가할수록 침수발생면적은 증가하며 침수발생확률 20% 이하에서는 침수심이 증가할수록 침수면적은 감소한다(Table 2). 이는 결정론적 방법에 의한 침수면적 및 침수심 평가에서는 확인할 수 없는 결과로 지역별로 침수발생확률이 다르게 나타날 수 있음을 보여주는 중요한 결과로 판단된다.
Table 2.
Area Ration of Inundation by Depth for Storm Surge Inundation Occurrence Probability in the Busan (%)
5. 결 론
부산지역 폭풍해일 해안침수예상도 제작에 사용된 태풍 가상시나리오별 침수 DB를 활용하여 침수발생확률을 평가하였다. 90% 이상으로 침수가 발생할 확률은 해안선을 따라 나타나며 전체 침수면적의 1.7~5%로 분석된다. 이외 침수발생지역 대부분의 침수발생확률은 약 20% 내외로 평가되었다. 침수심별 발생확률을 보면 침수심이 2.0 m 이상 발생할 침수확률은 최대 50% 이하, 침수심이 3.0 m 이상 발생할 침수확률은 최대 30% 이하로 나타났다. 침수발생확률 10% 이하에서 침수심이 증가할수록 침수발생 면적은 증가하고 침수발생확률 20% 이하에서는 침수심이 증가할수록 침수면적은 감소하였다.
확률론적 접근방법으로 평가된 침수발생확률은 재현빈도별 침수정보로 확인할 수 없는 지역별 침수발생확률 정보를 제공하여 침수에 취약한 연안에 대한 평가가 가능하다. 이러한 침수발생확률 정보는 태풍 가상시나리오와 수치모델을 기반으로 한 재현빈도별 해안침수예상도에서 고려하지 못한 기후변화로 인한 태풍 강도 변화 및 수치모델이 내포하고 있는 오차 등에 따른 불확실성을 최소한으로 고려할 수 있는 대안으로 평가된다.
본 연구는 태풍 가상시나리오를 통해 제작된 폭풍해일 해안침수예상도 침수 DB를 활용함으로써 방대한 계산을 통해 산출된 가상시나리오별 침수 DB 활용도를 제고하고 재현빈도별 침수정보를 발생확률로 제시하여 연안침수 위험평가에 활용 가능한 정보를 생산한 의미 있는 연구로 인식된다.
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