산사태 및 토석류 유발 임계 강우 기준 검증

김동현1*, 유송2, 윤석희1, 이종서1, 이광연1

(1한국치산기술협회 정보분석실, 2국립산림과학원 산사태연구과)

Validation of Critical Rainfall Thresholds for Triggering Landslides and Debris Flows

Donghyeon Kim1*, Song Eu2, Sukhee Yoon1, Jongseo Lee1, Kwangyoun Lee1

(1Information Management and Data Analytics Team,

Korea Association of Forest Enviro-Conservation Technology,

2Landslide Division, Department of Forest Disaster and Environment, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 산사태 및 토석류를 유발하는 임계강우 기준을 분석하여 기존 값과 비교 및 검증한다. 강수 자료는 기상자료개방포털에서 제공하는 방재기상관측(Automatic Weather System, AWS)의 최근 4년(2020~2023년)동안의 시우량 자료를 수집했다. 산사태 및 토석류 위치에 따른 강우특성(유발강우량(E), 유효시간(D) 등)을 분석하기 위해 최근접 관측소를 선별하고, 강우사상은 무강우 지속시간(24, 48, 72시간)을 고려하여 분석한다. 임계강우 기준 분석은 비선형 회귀모형을 이용하여 변수의 하한 10%, 상한 30%의 임계값을 도출한 뒤, ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선으로 모델의 적합성을 판단한다. 분석 결과, 무강우 지속시간 72시간에서 대체로 높은 R2(0.447) 값이 나타났다. 적합성 결과 기존(유발강우량=100~200mm)보다 새롭게 도출한 임계값(유발강우량=90~166mm)이 AUC 값이 0.5로 다소 높았으나, 분류 성능은 없었다. 따라서 산사태 및 토석류 발생 예측을 위해서는 강우와 더불어 토지피복, 토성 등의 변수와 함께 병행하여 예측하는 것이 필요하다는 것을 시사한다. 다만, 산사태 및 토석류는 인명과 재산 피해를 유발하므로 분류 성능보단 보수적으로 임계기준을 선택하여 피해를 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 임계강우 기준 마련과 같은 연구는 지속적으로 진행되어야 할 것으로 생각한다.

Abstract: This study analyzes the critical rainfall thresholds that trigger landslides and debris flows, comparing and validating them against existing values. Precipitation data was collected from the Automatic Weather System (AWS) provided by the Meteorological Data Open Portal over the past four years (2020-2023). To analyze rainfall characteristics (e.g., Effective rainfall (E), Effective duration (D)) according to the location of landslides and debris flows, the nearest observation stations were selected, and rainfall events were analyzed considering dry periods of 24, 48, and 72 hours. The analysis of critical rainfall thresholds used a nonlinear regression model to derive the thresholds at the lower 10% and upper 30% of variables, with model suitability assessed using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. The analysis results showed a relatively high R2 value (0.447) for the 72-hour Inter-Event Time Definition (IETD). The suitability results indicated that the newly derived thresholds (triggering rainfall amount = 90-166mm) had a slightly higher AUC (Area Under the Curve) value of 0.5 compared to the existing thresholds (Effective rainfall = 100-200mm), but there was no classification performance. This suggests that in order to predict landslides and debris flows, it is necessary to forecast in conjunction with variables such as rainfall, land cover, and soil properties. However, considering that landslides and debris flows are disasters that cause damage to life and property, it is important to adopt a conservative approach to minimize damage. Therefore, continuous development of such critical rainfall thresholds is necessary.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술연구개발사업(과제번호: RS-2024-00404816)과 국립산림과학원 기계학습을 이용한 산사태 위험 평가(과제번호: FE0400-2023-01-2024)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.