강우의 총량과 형태지표를 활용한 산사태 유발 강우특성 분석

김동현1*, 이종서1, 윤석희1, 이광연1

(1한국치산기술협회 정보분석실)

Analysis of Landslide-Triggering Rainfall Characteristics Using Cumulative Amount and Shape Indices

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

(1Information Management and Data Analytics Team, Korea Association of Forest Enviro-Conservation Technology)

요약: 본 연구는 고해상도 격자 강우자료를 활용하여 산사태 유발 강우의 시간적 분포 특성을 정량화하고, 예측 향상을 위한 형태 기반 지표를 제안한다. 기상청의 500m 격자 강우 자료를 이용하여 2020년부터 2024년 사이의 산사태 사례 3,028건과 비산사태 사례 3,019건을 최초 수집하였다. 이 중 식별 가능한 강우 사상이 없거나 평균 강우 강도가 매우 낮은(≤1mm/h) 사례를 제외하고, 최종적으로 산사태 3,006건과 비산사태 739건을 분석 대상으로 선정하였다. 강우사상은 자기상관함수(ACF, Auto-Correlation Function) 분석에 기반한 IETD(Inter-Event Time Definition) 방법으로 분류한 후, 유효강우량(Reff, Effective rainfall)을 총량 지표로하고, 첨두도달시간(Tp, Time to Peak), 첨두기여율(PCR, Peak Contribution Ratio)을 형태 지표로 산출하여 분석했다. 무차원 누적우량곡선(DCH, Dimensionless Cumulative Hyetograph) 분석 결과, 발생사례는 비발생사례에 비해 24시간 분석기간 후반부에 강우가 유의하게 집중되는 패턴을 보였다(t=0.75에서 23.1%p 차이, p<0.001). 또한 산사태 사례는 비산사태 사례보다 더 짧은 Tp(10.5시간 vs 17.8시간)와 더 높은 PCR(0.40 vs 0.24)을 나타냈다. 로지스틱 회귀분석 결과, 형태 지표 모델(AUC = 0.748)이 규모 지표 모델(AUC = 0.587)보다 우수한 성능을 보였으며, 두 지표를 모두 활용한 결합 모델에서 가장 높은 성능(AUC = 0.810)을 달성하였다. 이러한 결과는 후반 집중형(late-peak) 패턴으로 특징지어지는 강우의 시간적 집중성이 산사태 유발의 핵심 요인임을 경험적으로 입증한다.

Abstract: This study quantifies the temporal distribution characteristics of landslide-triggering rainfall using high-resolution gridded rainfall data and proposes shape-based indices for improved prediction. Using 500m gridded rainfall data from the Korea Meteorological Administration, 3,028 landslide cases and 3,019 non-landslide cases(2020–2024) were initially compiled. After excluding cases without identifiable rainfall events or with very low mean intensity(≤1mm/h), 3,006 landslide cases and 739 non-landslide cases were selected for analysis. Rainfall events were classified using the Inter-Event Time Definition(IETD) method based on Auto-Correlation Function(ACF) analysis. Effective rainfall(Reff) was calculated as a magnitude index, while Time to peak(Tp) and Peak Contribution Ratio(PCR) were derived as shape indices. Dimensionless Cumulative Hyetograph(DCH) analysis revealed that landslide cases exhibited significantly concentrated rainfall in the latter portion of the 24-hour analysis period compared to non-landslide cases(23.1%p difference at t = 0.75, p < 0.001). Landslide cases showed shorter Tp(10.5h vs 17.8 h) and higher PCR(0.40 vs 0.24). Logistic regression results indicated that the shape index model(AUC=0.748) outperformed the magnitude index model(AUC=0.587), while the combined model achieved the highest performance(AUC=0.810). These findings empirically demonstrate that temporal concentration of rainfall, characterized by late-peak patterns, is a critical factor in landslide initiation.

Keyword: Landslide, Rainfall threshold, Temporal distribution, Peak contribution ratio, Logistic regression, High-resolution gridded data

사사: This study was carried out with the support of “R&D Program for Forest Science Technology (Project No. RS-2024-00404816)” provided by Korea Forest Service (Korea Forestry Promotion Institute).