본 연구에서는 치수특성을 평가할 수 있는 세부지표를 선정하여 유역별 치수 관련 현황을 분석하였으며 세부지표를 P-S-R(Pressure-State-Response) 구성 체계로 구성하여 각 치수특성평가 지수인 압력, 현상, 및 대책 지수를 개발하였다. 또한 이들 지수를 통합하여 유역의 치수 현황을 종합적으로 파악할 수 있는 홍수위험지수를 개발하였다. 1980년대 이후 2000년대까지 117개 중권역에서 산정된 홍수의 발생에 대한 압력지수와 피해의 현황지수는 비례관계로 나타났으나 대책지수의 증가에도 현황지수는 감소하고 있지 않았다. 이는 상대적으로 피해의 압력요인들이 홍수대응력을 초과하고 있음을 보여준다. 따라서 향후 홍수대책에서는 설계기준을 더욱 강화시킬 필요가 있음을 보여 준다. 홍수위험지수는 지속적인 치수사업의 성과에 의해 점진적으로 낮아지고 있고 한강과 낙동강 권역이 금강, 섬진강 및 영산강 권역보다 상대적으로 홍수위험도가 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 치수사업의 성과의 평가와 함께 유역 간 홍수의 상대적인 위험도를 시 공간적으로 분석하여 치수 관련 정책 및 대책 수립에서 보다 효과적인 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.
Roya Narimani;Shabbir Ahmed Osmani;Seunghyun Hwang;Changhyun Jun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.164-164
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2023
This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.
본 연구에서는 도시홍수 위험도 지수 산정을 위하여 청계천 및 정릉천 유역을 분석하였다. 각 유역 배수구역별 자료를 토대로 SWMM 모델링을 구축하고 인문, 사회 환경과 관련하여 최종 지수 산정을 위한 지표를 선정하였다. 수집된 자료는 요소에 따라 정의하였다. 각 요소별 가중치는 Delphi 기법을 이용하였으며, 각 지표에 대한 표준화를 실시하고 최종적으로 위험도에 따른 위험 유역을 선정 했다. 유해성 및 취약성에 따라 12개의 지표를 결정하였다. 그중 취약성의 경우 세분화하여 3가지 요소로 나누어 지표를 선정했다. 총 21개의 배수구역별 지수를 산정하였으며 정릉1이 0.533, 마장 0.494, 필동 0.381, 순으로 나타났으며, 가장 적은 지수는 숭인 0.216으로 나타났다. 도시홍수 위험도 지수를 통해 우리나라 전 지역에 적용하게 되면 향후 수자원 정책 수립에 있어서 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 통합홍수위험관리 측면에서 지역의 홍수위험도에 따라 지구를 구분할 수 있는 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)의 산정 및 적용방안을 제시하고자 하였다. 낙동강 유역에대하여 시 군 구 단위의 공간해상도로 홍수위험지수(FRI)를 산정하기 위해 P-S-R(Pressure-State-Response) 구조로 분류하여 3개의 홍수지수인 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)를 대표하는 총 17개 세부지표들을 엄선하였다. 세부지표들은 각기 다른 범위와 단위로 측정된 값이므로, T-Score 방법을 사용하여 동일한 범위로 변환되었다. 또한 엔트로피(Entropy) 가중치 산정방법에 의한 가중치를 사용하여 가중치 적용에 따른 주관적인 판정을 최소화하였다. 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)의 3개 지수를 통합하여 지역의 전반적인 홍수위험 상태를 파악할 수 있는 홍수위험지수(FRI)를 산정하고, 가중치 적용 유 무에 따른 홍수위험지수 산정결과와 2010년에 고시된 자연재해위험지구 중 침수위험지구와의 비교를 통해 제안된 홍수위험지수의 적용성을 검토하였다. 충분히 검증된 홍수위험지수를 활용하면 과거 홍수의 원인 및 현상별 홍수재해에 대하여 지역적 방재대책 수립이 가능할 것이라 기대된다.
Community-based disaster preparedness approaches are increasingly important elements of vulnerability reduction and disaster strategies. They are associated with a policy trend that values the knowledge and capacities of local people. In this research, we describe the community diagnosis method and develop Flood Disaster Risk Reduction Index(FDRRI) for assessment of flood vulnerability. FDRRI is composed of four indicators such as Flood Exposure Indicator(FEI), Sensitivity Indicator(SI), Risk Reduction Indicator(RRI), and Community Preparedness Indicator(CPI). We anticipate to present the guideline for selection national preparedness projects and uplift community's preparedness capacity.
본 연구에서는 IPCC에서 제시한 기후변화 취약성 평가 이론, OECD에서 개발한 PSR 모형, EEA에서 개발한 DPSIR 모형을 활용하여 산정된 홍수위험지수들의 적용성을 분석하였다. 홍수위험지수 산정을 위하여 세부 지표로 일 최대 강수량, 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량, 연평균 강수량, 1일 강수량이 80mm 초과한 일수, 인구 밀도, 자산 밀도, DEM, 도로연장, 하천개수율, 유수지용량, 하수도 보급률, 배수펌프시설 등의 2000년에서 2015년도 자료를 정규화하여 전국 113 중권역 단위로 구축하였다. 산정된 홍수위험지수는 4개의 홍수피해유형 즉 인명피해, 피해면적, 피해액, 피해빈도와 비교 분석하였다. 홍수위험지수와 피해유형별 상관분석 결과 피해액, 인명피해 및 피해면적에 대해서는 PSR 기법이, 홍수발생빈도에 대해서는 DPSIR 기법에 따른 지수의 적용성이 높은 것으로 나타났다.
최근 기후변화로 영향으로 재해의 양상이 다양화 및 대형화되고 있다. 이에 우리나라는 안전한 치수계획을 세우기 위해 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)의 개념이 도입되었다. 하지만, PFD의 문제점이 제기되면서 다양한 연구들이 진행되어왔다. 선행연구 대부분 PFD 인자를 수정·보완하거나 인자를 새로 추가하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 위험성 인자를 내포하고 있는 홍수위험지도를 사용하여 기존의 치수안전도 평가방법을 개선하고, 대상지역인 영·섬진강권역을 중심으로 평가하고자 한다. 본 연구에서 제시한 평가방법은 위험성 요소 및 잠재성 요소 분석, PFD 및 홍수방어수준 분석, 치수안전도 평가로 크게 3가지로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 개선된 평가방법은 각종 치수안전도 평가 및 치수계획 수립시 활용될 것으로 기대된다.
기후변화로 인하여 한국의 연 강수량은 20세기부터 증가해 왔으며 미래에도 계속 증가할 것이라 전망되고 있다. 이와 함께 홍수 발생 가능성이 동반 상승하고 있기에 합리적인 홍수위험도 평가에 기반한 국가 단위 적응정책 수립이 필요하다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 일괄적으로 평가할 수 있는 체계를 정의하고 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정했다. IPCC AR5의 개념을 참고하여 위험도를 위해, 노출, 대응능력의 조합으로 평가하는 체계를 확립하였다. FRI는 자료 기반으로 산출되었으며, 요소별 가중치를 부여하여 설명력 향상을 도모하였다. FRI와 피해자료간 스피어만(Spearman) 상관성 분석을 한 결과 적절한 수준으로 잠재적인 홍수피해 크기를 평가할 수 있다는 것이 검증되었다. 미래 홍수위험도 평가를 위해 HadGEM3-RA 기반의 RCP 4.5, 8.5 시나리오를 투영했을 때 21세기 초, 중반에는 약화되었다가 21세기 말엔 현재보다 높은 위험도를 보이는 경향이 있었다.
We constructed the regional flood risk and damage magnitude using hazard and vulnerabilities which are climatic, hydrological, socio-economic, countermeasure, disaster probability components for DB construction on the GIS system. Also we developed the Excess Flood Vulnerability index estimation System(EFVS). By the construction of the System, we can perform the scientific flood management for the flood prevention and optional extreme flood defenses according to regional characteristics. In order to evaluate the performance of system, we applied EFVS to Anseong-chen in Korea, and the system's stabilization is appropriate to flood damage analysis.
본 연구는 도시지역의 내수침수 특성을 고려한 내수침수위험도 산정방법을 제시하였다. 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영하기 위하여 Fuzzy AHP 기법을 활용하였다. 내수침수 위험도의 평가기준으로는 물리적 지표, 사회적 지표, 그리고 내수침수 시나리오 결과 등 세 가지로 구성하였다. 각각의 평가기준은 3개의 세부평가항목을 가지고 있어 총 9가지의 평가항목을 바탕으로 내수침수 위험도 분석을 수행하였다. 또한, 행정구역 단위가 아닌 배수시스템의 노드(맨홀)를 기준으로 침수위험도를 분석하여 침수위험도가 높은 지점을 상세하게 표현할 수 있었다. 본 연구의 대상지역인 부산시 거제지구에 Fuzzy AHP 기법을 적용한 결과, 온천천 거제천 합류부 저지대의 침수위험도가 크게 나타났으며, 이는 과거 피해이력과 일치하는 것이다. Fuzzy AHP 기법을 적용한 본 연구결과는 내수침수 위험도 산정 및 고위험도 지역의 내수침수 저감계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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