연안지역 홍수피해자료 분석을 통한 홍수취약성 평가

Flood Vulnerability Assessment by Analysis of Flood Damage Data in Coastal Areas

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2016;16(2):377-385
Publication date (electronic) : 2016 April 30
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2016.16.2.377
이종석*, 최현일
* Member. Ph.D Candidate, Department of Civil Engineering, Yeungnam University
**Corresponding Author. Member. Associate Professor, Department of Civil Engineering, Yeungnam University (Tel: +82-53-810-2413, Fax: +82-53-810-4622, E-mail: hichoi@ynu.ac.kr)
Received 2016 February 10; Revised 2016 February 15; Accepted 2016 February 26.

Abstract

우리나라는 전국적으로 홍수피해가 발생하고 있으며, 지역적인 기후특성에 의하여 연안지역에서 보다 심각한 피해양상을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서는 전국 74개 연안 시군구를 대상으로 과거 17개년 동안의 홍수피해자료를 분석하여 연안지역의 홍수취약성을 평가하였다. 연안지역의 홍수피해특성 파악을 위해 사회적, 경제적, 그리고 지형적 요소를 대표하는 인명피해, 재산피해, 그리고 침수피해의 3개 홍수피해자료를 태풍 및 호우의 발생원인별로 수집하여, 3개의 홍수피해지표로 구축하였다. 또한 각 지표별 홍수피해의 상대순위에 따라 3개 홍수피해지표를 표준화하고 유클리드 거리 공식에 의해 3개 평가지표를 종합한 태풍 홍수취약성지수, 호우 홍수취약성지수, 그리고 태풍/호우 홍수취약성지수를 피해 발생원인별 홍수취약성 평가를 위하여 각각 산정하였다. 본 논문에서 제시한 발생원인별 홍수피해자료를 이용한 홍수취약성 평가방법은 연안지역의 홍수피해 평가기술 및 저감대책 개발에 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

Trans Abstract

Flood damage occurs nationwide in the Korean Peninsula and it causes more severe impacts in coastal areas due to regional climate characteristics. This study has therefore performed the flood vulnerability assessment for 74 administrative districts in coastal areas by analysis of 17-year historical flood damage data. Three flood damage indicators were constructed from flood damage data collected separately for the two occurrence causes of typhoon and rainstorm events, such as casualty losses, property damage, and inundated areas to represent social, geographic, and economic aspects, respectively, for understanding of flood damage features in coastal areas. Three flood damage indicators were also normalized by rank order for each indicator and then integrated by Euclidean distance function as typhoon flood vulnerability index, rainstorm flood vulnerability index, and typhoon/rainstorm flood vulnerability index, respectively, for flood vulnerability assessment by damage occurrence causes. This study has proposed a methodology for flood vulnerability assessment by flood damage data from occurrence causes, which is expected to provide the basic information for development of flood damage assessment and mitigation plans in coastal areas.

1. 서론

우리나라는 지형적으로 삼면이 바다로 이루어져 있으며, 여름철에 강수가 집중되고 열대성 저기압인 태풍에 의해 많은 피해를 입는 온대몬순기후대에 속하고 있어, 연안지역에서 홍수로 인한 피해가 크게 발생하는 특성을 가지고 있다. 최근에는 지구온난화 등과 같은 이상기후로 인하여 전 세계적으로 태풍 및 호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있고, 지속적인 해수면의 상승이 예상됨으로 인해 연안지역에 대한 적극적인 홍수재해대책이 필요한 상황이다. 연안지역은 다른 나라와의 무역을 기반으로 하여 항만, 물류, 조선 산업, 어촌 등이 발달한 경제적 특성과 이러한 경제적 기반으로 인해 높은 인구밀도를 보이는 사회적 특성, 그리고 해수면, 태풍, 해일 등의 기상조건과 직접적인 연관이 있는 지형적 특성을 지니고 있다. 또한 해안과 접해 있는 연안지역은 일반적으로 하천연장이 짧고, 경사가 급하며, 홍수위가 조위, 파랑 및 해일 등의 해수면의 영향을 받기 때문에 내륙지역과 동일한 강우량에도 피해가 크게 발생하는 수문기상학적 특성을 가지고 있다.

우리나라의 홍수저감대책은 주요 하천을 중심으로 수립되어 오고 있으나, 연안도시의 지역적 특성을 반영한 재해관련대책이나 연구는 상대적으로 부족한 형편이다. 따라서 홍수로 인한 인명 및 재산피해와 침수로 인한 손실을 줄이기 위하여, 정량화된 연안지역의 홍수취약성 평가를 통한 지역별 방재계획 수립의 우선순위 도출이 필요하다. 연안지역의 홍수피해는 지역마다 피해특성과 규모가 다르기 때문에, 홍수취약성 분석을 위해 지역의 홍수피해특성을 반영할 수 있는 다양한 평가지표가 필요하며, 선정된 평가지표의 종류와 특성에 따라 홍수취약성 산정결과에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 지역별홍수취약성을 평가하기 위해서는 지역별 특성을 대표하여 반영할 수 있는 적절한 평가지표의 선정이 중요하다.

국외에서 수행된 연안지역에 대한 홍수취약성 분석관련 연구들을 살펴보면, Thieler and Hammar-Klose(1999)는 미국지질조사국(USGS) 보고서에서 조차, 파고, 연안경사도, 연안침식률, 연안의 지형학적 특징, 해수면의 상승추이 등 6개의 기본적 정보들을 종합한 연안취약성지수(Costal Vulnerability Index, CVI)를 제시하였다. Boruff et al. 2005)은 미국 연안도시의 잠재적 재해를 평가하기 위하여 물리적 특성 요소로 조위, 연안경사, 해수면 상승률, 해안선 변화율, 파고, 지형학적 특징 등을 지표로 구축하고, 사회경제적 특성으로 재산, 나이, 도시화율, 수입, 인구 등을 지표로 구축하고 이를 종합하여 취약성을 평가하였다. Kumar et al. (2010)은 인도의 동쪽연안지역을 대상으로 해안선 변화율, 해수면 변화율, 연안경사, 파고, 조위, 연안고도, 지형학적 특징, 해일상승 등의 8가지 자료를 이용하여 산정한 연안취약성지수(Coastal Vulnerability Index, CVI)를 제시하였다. Balica et al. (2012)은 해수면상승,호우, 태풍, 하천유량, 해안경사, 토양침식, 해안선 등의 수문지형학적 요소와 문화유산, 인구수 및 인구증가율, 대피시설,노약자수, 예경보시설, 복구대응시간, 우수관망 등의 사회경제적인 요소, 그리고 홍수위험지도, 사회복지단체, 범람구역,홍수방어대책 등의 정책적 요소들을 종합한 연안도시 홍수취약성지수(Coastal City Flood Vulnerability Index, CCFVI)를개발하여 전 세계 9개 연안도시에 대한 취약성을 평가하였다.

국내에서 수행된 연안지역에 대한 대표적인 홍수취약성 평가관련 연구로는, 한국환경정책평가연구원에서 해수면 상승에 따른 연안역의 취약성 분석을 위해 미국 USGS(1999)에서 제시한 연안취약성지수(CVI)를 우리나라 강원도 해안에 적용하여 취약성이 높게 평가된 사례 지역에 대한 범람평가를 실시하였다(KEI, 2010). 국토교통부는 국립해양조사원 주관으로 2010년부터 현재까지 연안재해취약성 평가체계를 구축하고자, 재해인자별 취약성을 정량적으로 분석평가할 수 있는 지표를 개발하여 연안재해노출지수(COstal Disaster Exposure Index, CODI), 연안민감도지수(COastal Sensitivity Index, COSI), 그리고 연안적용능력지수(Coastal Adaptive Capacity Index, CACI)를 정의하고, 각 지수들을 종합적으로 평가할 수 있는 연안재해취약지수(COastal Priority Index, COPI)를 산정하여 연차적으로 권역별 연안취약성을 평가하고 있다(MOLIT, 2010). 국민안전처에서는 연안지역별 연간침수면적에 따른 취약성결과에 따라 사례지역을 선정하고, 지역주민 및 방재담당 공무원 인터뷰를 통하여 자연재해로부터 지역의 안전 및 복원에 영향을 미치는 주요 요인을 조사하였다(MPSS, 2015).

취약성이란 외부변화에 쉽게 변형되고 영향을 받는 특징을 의미하며, 이미 존재하고 있는 잠재적인 위해요소나 과거의 피해 등에 기반을 두고 재해위험성에 대한 약점으로 설명할 수 있다(NDMI, 2012). 한편, 연안지역의 홍수취약성을 평가하는 기존 연구들은 해수면 상승을 비롯한 연안의 자연환경변화에 대한 분석이 주를 이루고 있으며, 지역의 홍수피해현황을 분석하여 취약성을 평가하는 연구는 상대적으로 부족하여 지역별 홍수피해특성을 충분히 고려하지 못하고 있는 것으로 사료된다. 아울러, 연안지역의 홍수피해특성은 내륙지역에 비해 상대적으로 태풍에 의한 피해가 많은 지역이므로, 일반적으로 강한 바람과 지역적인 집중강우를 동반하는 태풍에 의한 피해와 상대적으로 넓은 영역에 걸쳐 지속적으로 많은 양의 강우량으로 인한 호우피해를 구분하여, 홍수피해의 발생원인에 따른 피해특성을 기반으로 한 연안지역의 홍수취약성평가가 필요하다.

따라서 본 논문에서는 전국 74개 연안 시군구를 대상으로, 최근 17개년 동안 태풍과 호우에 의한 연안 시군구별 홍수피해자료를 각각 수집하고 지역별 홍수피해특성 분석을 실시하여, 태풍 홍수취약성지수, 호우 홍수취약성지수, 그리고 이를 종합한 태풍/호우 홍수취약성 지수의 산정을 통한 연안지역의 홍수피해 발생원인별 홍수취약성의 평가방안을 제시하고자 한다.

2. 연안지역 홍수피해특성

2.1 대상 시군구 선정

본 논문에서는 연안지역을 대상으로 한 홍수취약성 평가를 위하여 전국 230개의 시군구 중에 해안을 접하고 있는 시군구를 분석대상으로 고려하였다. 연안지역 지자체 행정구역에서 광역시의 시군구는 분구된 행정구역을 그대로 사용하였으며, 광역시를 제외한 도시의 분구는 하나로 합하여, 최종적으로 부산광역시 10개, 인천광역시 8개, 울산광역시 4개, 제주특별자치도 2개, 경기도 5개, 강원도 6개, 충청남도 7개, 전라북도 4개, 전라남도 16개, 경상북도 5개, 그리고 경상남도 7개등, 전국 74개의 시군구가 홍수취약성 분석대상 연안지역으로 선정되었다(Fig. 1). 해안선과 직접 접하지 않은 연안에 인접한 시군구 중에 연안홍수피해의 특성을 보이는 일부 지역이 있을 수 있지만, 이들을 고려할 정확한 기준이 모호하여 이번 연구에서는 제외하였다.

Fig. 1

74 Administrative Districts for Study in Coastal Areas

2.2 홍수피해지표 선정

여러 가지 홍수취약성을 평가하는 항목들 중에, 홍수로 인한 피해특성은 지역의 기상학적 요인, 지형학적 요인, 그리고 사회경제적 요인 등이 종합적으로 반영된 결과이므로, 본 논문에서는 연안지역 시군구의 홍수취약성을 평가하기 위해서 해당 지역에서의 과거 홍수피해특성을 분석하였다. Lee et al.(2013)에서 제시한 바와 같이, 지역별 홍수피해의 특성을 정량적으로 평가하기 위하여 사회적, 경제적, 지형적 특성인자로 구분하고, 다양한 과거의 홍수피해자료 중에서 각각 인명피해(명), 재산피해액(원), 침수면적(km2) 등의 3가지 자료를 홍수취약성 평가를 위한 홍수피해지표(Flood Damage Indicators, FDIs)로 선정하였다(Table 1).

Flood Damage Indicators (FDIs)

홍수피해자료는 해마다 발생특성이 상이하므로, 일정기간 동안 집계된 자료의 통계값을 사용하여야 한다. 그러나 너무 오래전 과거 자료를 포함할 경우 지역의 변화된 기상적, 지형적, 사회경제적 현황을 반영하기 어렵고, 너무 단기간의 자료를 사용할 경우 지역의 홍수피해 발생특성을 충분히 고려하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 최근 17개년(1998~2014)간 집계된 시군구별 홍수피해자료를 사용하였다. 홍수피해자료는 국가재난정보센터(National Disaster Information Center, www.safekorea.go.kr)에서 제공하는 자료로서, 인명피해자료(FDI1)는 홍수로 인한 사망, 실종 및 부상 등의 인구수를 나타낸다. 재산피해액(FDI2)은 건물, 선박, 공공시설, 농작물, 기타 등의 손실액을 의미하며 화폐가치를 통계청의 2014년 소비자물가지수를 기준으로 환산하여 산정하였다. 침수피해자료(FDI3)는 홍수에 의한 농경지 및 기타 부지에 대한 침수면적을 나타낸다.

2.3 홍수피해특성 분석

시군구별로 집계된 홍수피해자료를 이용하여 홍수피해지표를 구축하기 위해서 각 지자체별로 상이한 인구, 면적, 또는 재산에 대한 비율로 각각의 홍수피해지표를 산정할 경우, 시군구의 규모에 따라 홍수피해 원자료값이 영향을 받아 홍수피해특성이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Lee and Choi(2016)에서 제시한 바와 같이, 시군구별 홍수피해지표 구축시 홍수피해 원자료값을 사용하였다.

또한 홍수피해의 발생원인을 태풍과 호우로 나누어, 태풍으로 인한 피해의 특성과 호우로 인한 피해의 특성을 각각 분석하여 발생원인에 따른 연도별 피해추이를 비교하였고, 더불어 태풍 및 호우를 종합한 홍수피해 결과도 함께 나타내었다(Fig. 2Table 2). 국가재난정보센터(NDIC)의 자연재해상황자료는 태풍 및 호우 이외에도 해일 및 폭풍 등의 홍수발생요인들에 대한 자료목록이 제시되어 있으나, 해일 및 폭풍에 의한 피해이력은 없는 것으로 나타났다.

Fig. 2

Comparison of Flood Damage Features in Coastal Areas by Occurrence Causes During 1998-2014

Flood Damage Data in Coastal Areas by Occurrence Causes During 1998-2014

Fig. 2Table 2에 나타난 바와 같이, 최근 17개년 동안 태풍으로 인한 인명피해가 82.6%, 그리고 재산피해가 86.6%를 차지하여 호우로 인한 피해에 비해 월등히 높은 수준의 결과를 보이고 있으며, 특히 2002년 태풍 루사(RUSA)와 2003년 태풍 매미(MAEMI)에 의해 연안지역 시군구에 막대한 인명과 재산의 피해가 초래되었음을 알 수 있다. 침수면적의 경우 매우 강한 태풍이었던 2002년 태풍 루사(RUSA)와 2003년 태풍 매미(MAEMI)와 2004년 태풍 메기(MEGI)에 의한 피해를 제외하고는, 지속적으로 많은 강우량에 의한 호우로 인한 피해가 72.4%로 지배적인 것으로 나타났다.

연안지역의 태풍과 호우에 의한 3가지 홍수피해자료의 공간적 분포를 나타낸 Fig. 3을 살펴보면, 각각 태풍 및 호우에 의한 피해특성을 관찰할 수 있다. 우리나라를 지나가는 태풍이 편서풍의 영향으로 동쪽으로 휘어져나가는 특성에 따라, 태풍의 주된 경로에 위치한 남해동부권과 동해권 연안 시군구에서 인명 및 재산의 피해가 두드러지게 나타나며, 호우에 비해 상대적으로 적은 태풍에 의한 침수피해는 제주특별자치도와 남해서부권에서 상대적으로 피해가 많이 발생한 것으로 분석되었다. 호우에 의한 피해양상을 분석하면, 인명피해와 침수피해는 남해권 일부 시군구와 서해권 연안지역으로 피해가 집중되어 있고, 재산피해는 연안지역 전반에 걸쳐 발생하는 양상을 확인할 수 있다. 태풍과 호우를 종합하여 산정한 홍수피해의 경우 인명과 재산피해는 강한 피해를 입혔던 2002년 및 2003년 태풍의 영향이 강하여 태풍으로 인한 피해형태와 유사한 결과를 보이며, 침수피해의 경우 태풍보다 더 큰 영향을 미치는 호우에 의한 피해양상과 유사한 것으로 분석되었다.

Fig. 3

Comparison of Spatial Distribution of Annual Mean Flood Damage Data by Occurrence Causes

3. 연안지역 홍수취약성

3.1 평가지표 표준화

3가지 서로 다른 특성을 가진 홍수피해지표인 인명피해, 재산피해, 침수피해는 자료마다 단위와 값의 범위가 달라 직접 비교할 수 없으므로, 동일한 범주 내로 표준화하는 과정이 필요하다. 자료의 표준화방법으로는 Ranking 방법, Z-Score 방법, Re-Scaling 방법 등을 비롯한 많은 다양한 방법이 사용되고 있으나, 방법에 따라 각기 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자료값의 영향력에 따라 순위를 매김으로 간편히 사용가능하고, 서로 다른 지표간의 순위에 따른 우위 비교가 쉽게 가능한 Ranking 방법을 사용하여 3개 지표를 표준화하였다. Ranking 방법을 사용하면 각 홍수피해자료의 값이 가지고 있는 정보를 파악하기 힘들고 자료간의 편차를 나타내기 어려운 단점이 있다. 그러나 본 논문의 홍수취약성 분석은 지역별 취약성의 상대적인 평가에 목적이 있으므로, 표준화된 각 지표를 종합한 홍수취약성 결과를 최종적으로 순위로 평가한다는 점과, 각기 다른 특성을 나타내는 3개 지표를 종합할 때, 지표별 홍수피해값 차이에 대한 편차의 영향보다는 각피해특성의 상대 취약성 순위에 따라 홍수취약지역 우선순위를 부여한다는 관점에서 Ranking 방법을 채택하였다. 일반적인 순위 부여방법에 따라 동일한 홍수피해값은 동일 순위를 부여하였으며, 과거 17개년 동안 홍수피해가 전혀 발생하지 않은 시군구는 지표별 피해발생현황에 따라 부여된 동일순위의 영향에 관계없이 모두 최하위값인 74로 고정하였다. Fig. 3에 나타낸 피해원인별 3가지 홍수피해 원자료를 Ranking 방법으로 표준화한 홍수피해지표의 결과는 Fig. 4에 도시하였다.

Fig. 4

Comparison of Spatial Distribution of Normalized Flood Damage Indicators by Occurrence Causes

3.2 홍수취약성지수 산정

3개 홍수피해지표의 결과를 이용하여 지역의 홍수취약성을 종합적으로 평가하기 위해서는 성격이 다른 3가지 지표의 특성을 종합하여 하나의 지수로 나타내는 과정이 필요하다. 각기 서로 독립적인 n개의 목적함수들(fi(x); i=1,2,…n)을 종합하기 위해서는 다양한 목적함수들을 결합하여 하나의 값으로 정의되는 단일 최적화 함수로 변환하는 방법이 일반적으로 사용된다. 이와 같이, 단일값 변환함수 F(x)으로 종합하는 방법 중의 하나로 많이 사용되는 유클리드(Euclidean) 거리 공식은 다음 Eq. (1)로 나타낼 수 있다.

(1)F(x)=i = 1n[fi(x)+ai]2

여기서, ai는 각 목적함수들에 부여되는 변환상수로서 특정목적함수의 상대적인 가중치를 나타내기 위해 사용될 수 있다. 이 때, 변환상수 ai를 모두 0으로 가정하면, 동일한 가중치가 적용되어 각 목적함수 fi(x)의 자체값이 전체 변환함수 F(x) 산정에 동등한 영향을 미치게 된다.

따라서 연안지역 시군구별 홍수피해특성을 대표하는 하나의 지수로 나타내기 위해서, 사회적, 경제적, 지형적 특성의 3가지 홍수피해지표(FDIi)가 각각 독립적이고 홍수취약성에 미치는 영향이 동등하다고 가정하여, 본 논문에서는 Eq. (1)을 적용한 홍수취약성지수(FVI)를 Eq. (2)와 같이 산정하였다.

(2)FVI=i = 13FDIi2

3개 홍수피해지표의 산술평균을 통한 홍수취약성지수의 산정방법보다 Eq. (2)의 사용이 보다 합리적인 점은, 각 홍수피해지표의 산술평균에 의한 순위값 결과가 동일할 경우 3개 지표의 순위값 편차가 작은 시군구가 전반적으로 홍수취약성이 높다고 할 수 있으므로, 이를 고려할 수 있는 Eq. (2)를 사용하면 Ranking 방법으로 표준화한 지표값의 특성을 종합하기에 적합하다고 판단된다. 따라서 각각 태풍, 호우, 그리고 태풍과 호우에 의한 3개 홍수피해지표(Fig. 4 참조)에 대하여 Eq. (2)를 통해 산정한 홍수피해 발생원인별 3가지 홍수취약성지수인 Fig. 5의 a) 태풍 FVI, b) 호우 FVI, 그리고 c) 태풍/호우 FVI의 결과를 상대순위(1~74)로 정리하여 나타내었다.

Fig. 5

Comparison of Flood Vulnerability Indexes for Flood Damage Causes

3.3 홍수취약성 평가

74개 연안시군구에 대한 홍수피해 발생원인별 3개 홍수취약성지수 산정결과의 상위 20% 순위 15개 시군구를 Table 3에 정리하였다. Fig. 5Table 3에 나타난 바와 같이, 태풍으로 인한 피해의 경우 동해지역과 남해지역의 취약성이 높게 평가된 반면에, 호우로 인한 피해의 경우 서해안과 남해안 일부지역이 높게 평가되었다. 태풍과 호우를 종합한 결과에서는 태풍피해의 큰 영향력으로 인해, 서해지역에 비해서 동해와 남해권역의 홍수취약성이 상대적으로 더 높은 것을 볼 수 있다.

Comparison of Administrative Districts with High Flood Vulnerability for Flood Damage Causes

Table 3에서 보이는 바와 같이, 태풍 홍수취약성 결과에는 강원도 강릉시, 삼척시, 경상북도 포항시 등을 비롯한 동해권의 7개 시군구와 제주특별자치도 제주시, 경상남도 거제시, 고성군 등의 남해권 8개 지자체가 홍수위험도 상위 15개 순위를 차지한 반면, 태풍의 내습빈도가 낮은 서해권 시군구는 포함되지 못한 결과를 보인다. 호우 홍수취약성이 높은 상위 15개 순위지역으로는 경기도 평택시, 충청남도 당진시, 인천직할시 강화군 등 서해권의 시군구가 상위 5위권을 모두 차지하며 총 9개 시군구가 포함되었으며, 남해권에서는 전라남도 순천시, 경상남도 사천시, 하동군 등 6개 시군구가 포함되었지만, 동해권에서는 순위권 안에 포함되는 시군구가 없었다. 남해권에 위치한 제주특별자치도 제주시, 경상남도 창원시, 하동군은 태풍 홍수취약성 및 호우 홍수취약성 결과에서 모두 상위 20% 순위권 내에 속하는 결과를 보여, 이 지역들은 태풍과 호우에 모두 취약한 지역으로 분석되었다. 태풍과 호우를 종합한 홍수피해지표로 산정한 태풍/호우 홍수취약성평가의 상위 20% 15개 순위결과를 보면, 제주특별자치도 제주시, 전라남도 고흥군, 경상남도 하동군을 비롯한 9개의 남해권 시군구가 포함되었고, 강원도 강릉시, 경상북도 포항시, 경주시 등 5개의 동해권 시군구가 위치한 반면, 서해권에서는 유일하게 충청남도 당진시가 포함되었다. 태풍 홍수취약성 및 호우 홍수취약성이 모두 높은 남해권 지역이 태풍/호우 홍수취약성에서도 우위를 나타내며, Fig. 2Table 2에서 분석된 바와 같이 태풍에 의한 홍수피해는 침수를 제외한 인명 및 재산의 경우 호우에 의한 피해보다 월등히 큰 피해규모를 초래하므로, 태풍의 내습빈도가 낮은 서해권에 위치한 지역의 태풍/호우 홍수취약성이 상대적으로 낮게 평가되었다.

4. 결론

삼면이 해안에 접하고 있는 우리나라는 태풍과 호우의 영향이 강한 몬순기후대에 속하며, 기후변화로 인하여 연안지역에 지속적으로 홍수피해가 발생하고 있어, 지역의 홍수발생특성에 따른 홍수재해 저감대책 수립이 필요하다. 따라서 연안지역의 홍수취약성 평가를 통한 지역별 치수대책의 우선순위를 선정하기 위하여 본 논문에서는 연안지역 홍수피해의 주요발생원인인 태풍 및 호우에 의한 최근 17개년(1998-2014년)동안의 인명피해, 재산피해, 그리고 침수피해의 발생추이를 분석하고, 이들 홍수피해자료를 전국 74개 연안시군구별로 구축하였다. 구축된 3개 홍수피해지표의 특성이 각각 독립적이고 지역별 홍수취약성에 미치는 영향이 동등하다고 가정하여, 서로 다른 지표간의 순위에 따른 우위 비교가 가능한 Ranking 방법으로 표준화한 3개 홍수피해지표를 유클리드(Euclidean) 거리 공식을 사용하여 태풍 홍수취약성지수, 호우홍수취약성지수, 그리고 2가지 발생원인을 함께 고려한 태풍/호우 홍수취약성지수를 각각 산정하였다.

최근 17개년 동안 74개 연안시군구에서 발생한 전체 홍수피해를 발생원인에 따라 분석한 결과, 인명 및 재산의 경우태풍으로 인한 피해가 호우로 인한 피해에 비해 월등히 높은 것으로 나타났으며, 침수면적의 경우 지속적으로 많은 강우량에 의한 호우로 인한 피해가 태풍에 의한 피해보다 지배적인 것으로 나타났다. 또한 태풍 홍수취약성의 경우 동해권 및 남해권의 취약성이 높게 평가된 반면에, 호우 홍수취약성은 서해권과 남해권의 일부지역이 높게 평가되었다. 태풍과 호우를 모두 고려한 태풍/호우 홍수취약성은 태풍피해의 큰 영향력으로 동해권 및 남해권역의 홍수취약성이 서해권 연안시군구에 비하여 상대적으로 더 높게 평가되었다. 이와 같이, 태풍과 호우에 의한 연안 시군구의 홍수피해양상이 서로 다르기 때문에, 지역별 홍수저감대책 수립을 위해서는 홍수피해 발생원인별로 홍수취약성을 평가하는 것이 필요하다.

본 논문에서 홍수취약성 평가에 사용한 홍수피해자료는 지역별 기상학적 요인, 지형학적 요인, 그리고 사회경제적 요인이 종합적으로 반영된 결과로서, 보다 면밀한 연안지역별 홍수취약성 평가를 위해서는 향후 시군구별로 집계된 홍수피해자료의 정확성 검토와 집계구 공간단위로의 고도화가 필요하다. 아울러 홍수피해현황은 피해가 아직 발생하지 않은 지역에서의 홍수취약성을 평가할 수 없으므로, 기후변화예측을 통한 미래 강우량 및 해수면 변화율 등의 연안지역 특성을 고려한 평가인자를 추가로 고려한다면, 보다 포괄적이고 다각적인 연안지역 홍수취약성 평가가 수행될 수 있을 것으로 사료된다.

감사의 글

본 연구는 정부(국민안전처)의 재원으로 자연재해저감기술개발사업단의 지원을 받아 수행된 연구임 [MPSS-자연-2015-77].

References

1. Balica S.F, Wright N.G, van der Meulen F. 2012;A flood vulnerability index for coastal cities and its use in assessing climate change impacts. Nat Hazards 64(No. 1):73–105. 10.1007/s11069-012-0234-1.
2. Boruff B.J, Emrich C, Cutter S.L. 2005;Erosion hazard vulnerability of US coastal counties. Journal of Coast Res 21:932–942. 10.2112/04-0172.1.
3. KEI (Korea Environment Institute). 2010;Vulnerability Assessment of the Korean Coast due to Sea-level Rise and Appropriate Response Strategies II - Evaluation of Coastal Inundation and Its Responses.
4. Kumar T.S, Mahendra R.S, Nayak Shailesh, Radhakrishnan K, Sahu K.C. 2010;Coastal vulnerability assessment for Orissa State, east coast of India. Journal of Coastal Research 26(No. 3):523–534. 10.2112/09-1186.1.
5. Lee J.S, Choi H.I. Flood Vulnerability Index Estimated by Comparing Analysis Methods of Flood Damage Data. Journal of KOSHAM 10.9798/kosham.2016.16.2.427.
6. Lee M.W, Kim T.W, Moon G.W. 2013;Assessment of Flood Damage Vulnerability Considering Regional Flood Damage Characteristics in South Korea. Journal of KOSHAM 13(No.4):245–256. 10.9798/kosham.2013.13.4.245.
7. MOLIT (Ministry Of Land, Infrastructure and Transport). 2010. A Study on Establishing the Basic Plan and an initial construction for a Coastal Disaster Assessment System.
8. MPSS (Ministry of Public Safety and Security). 2015. A Study on Enhancing the Community Capacity for Hazard Mitigation in Climate Change.
9. NDMI (National Disaster Management Institute). 2012;Development of Assessment System for Flood Vulnerability Index.
10. Thieler E.R, Hammar-Klose E.S. 1999;National assessment of coastal vulnerability to sea-level rise, U.S. Atlantic coast: U.S. Geological Survey, Open-File Report. :99–593.

Article information Continued

Fig. 1

74 Administrative Districts for Study in Coastal Areas

Table 1

Flood Damage Indicators (FDIs)

Symbol Type Contents Unit
FDI1 Social Feature Casualty Losses Persons
FDI2 Economic Feature Property Damage Won
FDI3 Geographic Feature Inundated Areas km2

Fig. 2

Comparison of Flood Damage Features in Coastal Areas by Occurrence Causes During 1998-2014

Table 2

Flood Damage Data in Coastal Areas by Occurrence Causes During 1998-2014

Year Casualty Losses [Persons] Property Damage [108 Won] Inundated Areas [km2]
Typhoon Rainstorm Total Typhoon Rainstorm Total Typhoon Rainstorm Total
1998 52 67 119 2766.3 2533.3 5299.6 3.7 329.4 333.1
1999 2 2 4 338.5 525.7 864.3 14.4 124.1 138.5
2000 4 9 13 1146.7 747.0 1893.6 28.1 102.4 130.4
2001 3 3 6 0.0 839.3 839.3 0.0 129.1 129.2
2002 200 7 207 41379.4 1731.0 43110.4 157.7 79.9 237.6
2003 313 5 318 30864.1 228.0 31092.1 113.5 72.2 185.6
2004 8 1 9 1553.1 163.5 1716.6 149.9 114.7 264.6
2005 9 6 15 1479.5 720.3 2199.8 9.0 118.8 127.8
2006 1 10 11 145.0 4391.8 4536.8 0.0 168.2 168.2
2007 24 1 25 1670.6 91.2 1761.7 26.5 18.5 45.0
2008 0 2 2 6.4 65.1 71.5 0.0 3.6 3.6
2009 3 4 7 0.0 824.6 824.6 0.0 5.3 5.3
2010 7 3 10 1496.3 241.4 1737.7 0.0 7.3 7.3
2011 3 18 21 1214.8 655.2 1870.0 0.0 49.0 49.0
2012 34 1 35 6062.5 151.3 6213.8 1.5 0.2 1.7
2013 0 1 1 16.6 10.2 26.8 0.0 0.0 0.0
2014 0 0 0 72.1 29.4 101.5 0.0 0.0 0.0
Average 39.0 8.2 47.2 5306.6 820.5 6127.1 29.7 77.8 107.5
(%) (82.6) (17.4) (100.0) (86.6) (13.4) (100.0) (27.6) (72.4) (100.0)

Fig. 3

Comparison of Spatial Distribution of Annual Mean Flood Damage Data by Occurrence Causes

Fig. 4

Comparison of Spatial Distribution of Normalized Flood Damage Indicators by Occurrence Causes

Fig. 5

Comparison of Flood Vulnerability Indexes for Flood Damage Causes

Table 3

Comparison of Administrative Districts with High Flood Vulnerability for Flood Damage Causes

Rank Typhoon Rainstorm Typhoon & Rainstorm
1 Gangwon-do Gangneung-si Gyeonggi-do Pyeongtaek-si Jeju-do Jeju-si
2 Jeju-do Jeju-si Chungcheongnam-do Dangjin-si Gangwon-do Gangneung-si
3 Gyeongsangnam-do Geoje-si Incheon-si Ganghwa-gun Jeollanam-do Goheung-gun
4 Gyeongsangbuk-do Pohang-si Jeollabuk-do Gimje-si Gyeongsangnam-do Hadong-gun
5 Gangwon-do Samcheok-si Gyeonggi-do Hwaseong-si Chungcheongnam-do Dangjin-si
6 Gangwon-do Goseong-gun Jeollanam-do Suncheon-si Jeollanam-do Yeosu-si
7 Gyeongsangnam-do Goseong-gun Chungcheongnam-do Taean-gun Gyeongsangnam-do Goseong-gun
8 Gangwon-do Yangyang-gun Gyeongsangnam-do Sacheon-si Gyeongsangbuk-do Pohang-si
9 Jeollanam-do Gwangyang-si Gyeongsangnam-do Hadong-gun Gyeongsangnam-do Geoje-si
10 Jeollanam-do Yeosu-si Gyeonggi-do Gimpo-si Gyeongsangnam-do Changwon-si
11 Gyeongsangbuk-do Gyeongju-si Jeollanam-do Boseong-gun Jeollanam-do Gwangyang-si
12 Gyeongsangnam-do Changwon-si Chungcheongnam-do Seosan-si Gyeongsangnam-do Sacheon-si
13 Gyeongsangnam-do Hadong-gun Chungcheongnam-do Asan-si Gyeongsangbuk-do Gyeongju-si
14 Gyeongsangnam-do Namhae-gun Gyeongsangnam-do Changwon-si Gangwon-do Goseong-gun
15 Gangwon-do Donghae-si Jeju-do Jeju-si Gangwon-do Samcheok-si