2.1 연구지역

본 연구의 대상지역은 북한의 압록강 유역을 대상으로 하였다(Fig. 1). 국가지식포털 북한지역정보넷^{(North Korean Human geography, 2024)}에 의하면 압록강은 북한에서 가장 긴 강으로 하천 길이 803.0 km이고, 유역면적은 64,739.8 km2이며, 북한에 속하는 유역면적은 32,557.7 km2이다. 압록강은 양강도, 자강도, 평안북도의 18개 시, 군과 중국의 단동을 비롯한 여러 도시들을 지나 흐른다고 제시되어 있다.

Fig. 1. Study Area of the Aprokgang(Riv.) Basin

북한의 2024년 7월 홍수는 북한 기상수문국이 밝힌 바에 따르면 2024년 7월 25일 00시부터 28일 20시까지 평안북도 천마군 635 mm, 운산군 642 mm, 대관군 487 mm, 자강도 송원군 554 mm, 만포시 472 mm의 강수가 내려^{(SPN, 2024)} 압록강 하류에 대규모 홍수가 발생하였다. 북한 지상관측자료는 WMO의 세계기상통신망(Global Telecommunication System, GTS)을 통해 북한의 기상관측 자료가 기상청으로 수신 및 제공되며 27개 지점의 관측 자료 수집이 가능하나 6시간의 누가강우량을 제공하고 있으며, 본 연구지역인 압록강 유역과 관련된 관측소 6개소(중강, 강계, 수풍, 신의주, 구성, 희천)에 대한 강우량자료를 수집하였다^{(KMA, 2024)}.

2.2 위성영상 자료

3.1 홍수분석 방법

홍수량 분석을 위한 연구 프로세스는 Fig. 2와 같다. 홍수량의 규모 분석을 위해 언론에서 보도되고 있는 총강우량과 수집 가능한 지상계측 강우량을 수집하였다. 수집한 강우량과 위성으로부터 유도된 위성강수를 비교하여 위성강수의 보정계수를 산출하고 위성보정강수를 계산하여 GRM 모형을 이용하여 홍수량을 분석하였다.

Fig. 2. Flood Inundation Area Detecting Process

위성영상을 이용한 홍수범람 분석은 기상학적 영향을 받지 않는 능동형 센서인 SRA영상(Sentinel-1A)에 대하여 홍수 전·후의 영상을 수집하여 침수범위를 분석하고, 위성영상(SAR) 촬영시점의 홍수량은 GRM 모형을 이용하여 홍수량 분석을 수행하였다. 첨두홍수가 발생한 시점과 위성영상(SAR) 촬영시점의 시간차에 의해 위성영상을 이용한 침수범위 분석은 한계가 존재한다. 이를 위해 첨두홍수가 발생한 시점의 언론보도를 통해 확인된 침수지역에 대하여 DEM/DSM 자료를 이용하여 등고선을 추출하고 침수범위를 추정하는 연구를 수행하였다.

3.2 GSMaP 위성강수

홍수량 분석을 위해서는 최소 한 시간 간격의 시간 강수량 자료가 필요하나 앞서 언급한 바와 같이 북한의 기상수문국에서 제시한 지상계측 강수량 자료는 최근 6시간 간격의 12시간 총강우량 합만을 제시하고 있다. 본 연구에서 이용한 GSMaP 위성강수는 시간해상도가 1시간으로 북한 관측소에서 제시하고 있는 지상계측자료 보다 시간해상도가 우수하다. 본 연구에서는 북한에서 제시한 총강우량을 참값으로 하고 총강우량에 대한 시간분포는 GSMaP의 1시간 간격 자료의 시간분포를 이용하였다.

^{Xie et al.(2011)}에 의하면 2000~2009년 10년간의 연평균 강수량에 대하여 CMORPH 자료를 분석한 결과 공간분포 패턴은 매우 잘 반영하고 있으나, 열대 및 아열대 지역에서는 과대 산정되고 중간 및 고위도 지역에서는 과소하게 산정되는 것으로 발표한 바 있으며, ^{Sohn et al.(2010)}에 의하면 CMORPH, PERSIANN, NRL-blended의 세 개의 위성강수자료에 대하여 520개의 AWS 자료의 공간분포자료와 그리드별 격자비교를 통해 여름철 평균 분포는 명백하게 상당히 과소평가된다고 언급하고 있다.

본 연구에서도 지상계측 강우량보다 위성으로부터 유도된 강수량이 과소 추정됨을 확인할 수 있다. 이에 지상계측 총강우량과 위성강수와의 비교를 통해 위성강수의 보정을 ^{Harris et al.(2007)}이 제시한 방법을 이용하였다. 위성강수의 누적 값을 식 (1)과 식 (2)에 적용하여 보정계수를 계산하였고, 홍수해석에 사용되는 시계열 위성강수자료는 식 (3)을 이용하여 계산하였다.

여기서, $RTO_{i}$는 강우관측소 $i$로부터 관측된 총강우량, $RTS_{i}$는 강우관측소 $i$위치에 있는 위성강수자료 격자에서의 총강우량, $c_{i}$는 강우관측소 $i$에 대한 강우 보정계수, $n$은 강우관측소의 개수, $c_{ave}$ 강우 보정계수의 평균값, $R$은 위성강우 자료, $R_{app}$는 유출모의에 사용할 강우량을 나타낸다.

본 연구에서는 각 관측소 자료의 보정계수의 평균 값($c_{ave}$)인 1.513을 전체 기간의 GSMaP 위성강수의 보정계수로 사용하였고, 과소 추정된 위성강수가 보정에 의해서 지상 관측 강우량만큼 수정되었으며, 보정된 위성강수를 Fig. 3과 같이 제시하였다. Fig. 4는 북한 기상수문국이 언급한 북한 5개 지역(2024년 7월 25일 00시~2024년 7월 28일 20시)의 총강우량과 WMO의 GTS를 통해 강우자료 수집이 가능한 연구지역 인근 관측소 6개소(중강, 강계, 수풍, 신의주, 구성, 희천)에 대하여 2024년 7월 24일 21시~2024년 7월 28일 21시까지 관측강우량 자료를 수집하였으며, 이 기간의 총강우량은 Table 2와 같다.

Fig. 3. Satellite Precipitation and Revised Satellite Precipitation

Fig. 4. Spatial Distributions of Rainfall

총강우량에 대한 공간분포는 Fig. 4와 같으며, 지상관측자료의 경우 관측소를 중심으로 강우가 분포되는 Bull’s eye가 나타나는 양상을 보이고 있으나 두 자료 모두 평안북도 지역에 많은 강우가 관측되어 대체로 유사한 공간분포를 보이는 것으로 판단된다.

2024년 7월에 나타난 압록강 유역의 72시간 지속기간을 갖는 총강우량은 563.4 mm로 이에 대한 빈도는 한국건설기술연구원^{(KICT, 2020)}의 “위성자료를 이용한 북한 홍수범람 분석 기술 개발”의 자료와 비교한 결과 500년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으며, Fig. 5와 같다.

Fig. 5. Return Period-Probability Rainfall Curve

3.3 홍수량 분석

범람분석 대상 지역인 압록강 지역의 홍수량 계산을 위해 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM 모형을 이용하였다. 넓은 미계측 지역에 있는 임의 지역의 침수 평가를 위해서는 미계측 지역내 임의 지점에서 유역 홍수량 산정이 가능해야 한다. 이를 위해서는 분포형 모형의 활용이 적합하며, 본 연구에서는 국내외에서 적용성이 충분히 검증되고, 기술이 공개된 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 모형을 적용하였다. GRM 모형은 정형 사각 격자를 기반으로 하는 물리적 분포형 강우-유출 모형으로 증발산, 융설, 차단, 지표면 유출, 지표하 유출, 기저유출 등을 모의할 수 있다. 운동파 방정식을 이용해서 지표면 흐름을 해석하며, 토양으로의 침투는 Green-Ampt 방정식을 이용한다. 본 연구에서는 증발산, 융설, 차단의 모의를 제외하고 강우-유출 사상을 모의하였다. GRM 모델에 대한 상세 사항은 ^{Choi and Kim(2024)}을 참고할 수 있다. 강우량자료는 지상계측 총강우량과 위성강수의 시간분포 자료를 이용하고, 위성강수 보정계수를 적용한 위성보정강수를 GRM 모형의 입력자료로 적용하였다.

모형 적용 결과 Fig. 6과 같이 압록강 출구점의 첨두유출이 발생한 시간은 7월 28일 22시(KST)이고, 첨두유출량은 85,102 m3/s로 분석되었다. 한국건설기술연구원^{(KICT, 2020)}의 “위성자료를 이용한 북한 홍수범람 분석 기술 개발”의 압록강 유역 출구점에 대한 지속기간 24시간-재현기간 200년 빈도의 홍수량 분석에서 홍수량이 약 40,000 m3/s 정도를 나타내고 있어 금번 홍수량이 200년 빈도 홍수량을 크게 상회하는 결과로 나타나 앞서 제시한 강우량 분석의 500년 빈도를 상회하는 결과와 부합하는 것으로 판단된다. Fig. 6의 두 개의 유출량 시계열 자료는 각각 압록강 출구점(파란색)과 압록강의 상류에 위치하는 수풍댐 하류부(회색)에서의 유출량을 나타낸 것이다.

Fig. 6. Runoff Simulation Hydrographs at the Aprokgang(Riv.) Outlet

3.4 홍수범람 분석

3.4.1 SAR 영상 분석

위성원격탐사는 광역적인 홍수 감시의 수단으로 활용되고 있는데, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 EO(Electro-Optics) 센서와 달리 구름을 투과하여 관측하기 때문에 우천 시에도 홍수 탐지가 가능한 장점이 있다^{(Tay et al., 2020)}. 일반적으로 지표면은 수표면에 비해 상대적으로 거칠기(roughness)가 크기 때문에 SAR의 후방산란(backscattering)이 더 많이 발생하고, 수표면은 후방산란계수가 낮은 값으로 나타나는데^{(Martinis et al., 2015)}, 이러한 후방산란 특성을 이용하여 SAR 영상으로부터 수체를 식별함으로써 홍수 탐지를 수행할 수 있다^{(Choi et al., 2022)}.

SAR 영상을 활용하여 수체탐지를 위해 먼저 위성 영상의 오류를 보정하는 전처리 과정을 거쳐야 한다. 전처리 과정은 데이터의 다양한 입사각과 상대적인 밝기 수준을 보정하는 Calibration, 산란에 의해 발생한 밝거나 어두운 점들인 Speckle을 제거하는 과정, 방위각 분해능 셀을 평균화하여 방사 분해능을 향상시키는 Multilooking과 DEM을 사용하여 SAR 영상의 기하학적 왜곡을 수정하고 지도 투영 제품을 생성하기 위한 Terrain Correction 과정을 거쳐야 한다. 이 과정은 ESA에서 개발하여 무료로 배포하고 있는 프로그램인 SNAP (Sentinels Application Platform)을 이용하였다.

분석자료인 Sentinel-1A에 대해 홍수 전·후 영상 분석 결과 Fig. 7과 같이 수체면을 추출하였다. 이는 Fig. 6의 수문곡선에서 제시한 것과 같이 홍수 전·후의 수체면의 크기가 확연히 다름을 확인할 수 있다. 이 때 GRM 모의에 의해 계산된 압록강 출구점의 유출량은 각각 10,506.2 m3/s(7월 22일 영상)와 15,482.3 m3/s(8월 3일 영상)로 분석되었다. 홍수 후의 영상이 첨두홍수가 발생한 7월 28일 22시(KST)보다 늦은 8월 3일 18시(KST)로 최대 침수범위를 추출하는데 한계가 있음을 확인할 수 있다.

Fig. 7. Analysis of the Flood Inundation Using SAR-C Images

3.4.2 DEM을 이용한 침수범위 분석

DEM은 홍수모델링과 함께 홍수 매핑 및 모델링을 돕기 위해 다양한 방식으로 사용되어 왔다. 북한과 중국일부를 포함하고 있는 압록강 유역은 글로벌 DEM을 사용하여 분석을 수행할 수 있으며, 대표적인 글로벌 DEM은 SRTM-DEM과 일본 JAXA에서 제공하고 있는 ALOS World 3D-30m(AW3D30) DSM 등이 있다.

본 연구에서는 AW3D30를 이용하여 홍수범람 분석을 수행하였다. AW3D30를 이용하여 1 m 간격의 등고선을 추출하였다. 언론보도에 나타난 홍수범람 범위는 압록강내 구리도, 어적도, 위화도 등이 침수피해를 입은 것으로 평안북도 신의주 소식통을 빌어 ‘SPN’이 보도하고 있다. 언론보도에 나타난 침수범위는 Fig. 8의 a)에 나타낸 것과 같이 구리도, 어적도, 위화도의 위치를 표시하였고, AW3D30를 이용한 등고선 높이 6 m에서 위화도가 침수되기 시작하였고, 어적도는 9 m, 그리고 구리도는 11 m에서 침수가 발생한 것으로 판단되어 전체 침수범위는 등고선 11 m인 것으로 판단된다.

Fig. 8. Flood Inundation Map of Major Island in the Aprokgang(Riv.) Using AW3D30

또한 “신의주 본부동, 강안동 일대는 아파트 3~4층까지 물이 차고 마전동, 남민동, 신상동, 백토동, 상단동, 하단동 등지의 피해가 심각하다”고 보도^{(SPN, 2024)}하고 있으며, AW3D30로부터 추출한 8 m 등고선에서는 Fig. 8의 a)와 같이 신의주 본부동이 침수되기 전이며, 등고선 높이 9 m부터 침수되기 시작하였고, Fig. 9의 c) Contour 15.0 El.m.에서 빨간색 원이 백토동 지역으로 등고선 15 m에서 침수된 것으로 분석되어 신의주 본부동, 마전동, 남민동, 백토동 등의 지역에서 AW3D30의 등고선 높이 15 m 이상의 범위가 침수범람구역으로 판단된다.

Fig. 9. Flood Inundation Map of Sinuiju Using AW3D30

3.5 연구결과

3.2절에서 설명한 바와 같이 위성강수는 1시간의 시간해상도를 가지며, 지상계측 강우량과 비교를 통해 위성보정강수를 생산하였고, 지상계측 총강우의 공간보간한 강우분포와 위성강수의 공간분포가 유사함을 제시하였다. 위성보정강수 분석결과 금번 강우는 재현기간 500년 빈도를 상회하는 것으로 분석되었다.

3.3절의 GRM 모형을 이용한 홍수량 분석을 위해 3.2절에서 언급한 위성보정강수를 입력자료로 적용하였다. 홍수량 분석결과 압록강 출구점에서의 첨두유출은 발생시각이 2024년 7월 28일 22시(KST)로 분석되었고, 첨두유출량은 85,102 m3/s로 분석되었다. 이는 3.3절에서 설명한 지속기간 24시간-재현기간 200년 빈도를 크게 상회하는 결과로 나타나 강우의 재현기간 500년 빈도를 상회하는 결과와 부합하는 것으로 판단된다.

위성영상을 이용한 침수범위 분석은 3.4.1에서 설명한 바와 같이 ESA의 Sentinel-1A 영상을 이용하여 홍수 전·후의 SAR 영상으로부터 수체를 탐지하여 홍수범람 범위 분석을 수행하였다. 영상 분석결과 첨두홍수가 발생한 2024년 7월 28일 22시(KST)보다 늦은 8월 3일 18시(KST) 영상으로 최대 침수범위를 추출하는데 한계가 있음을 확인하였다. 이에 대한 대안으로 일본 JAXA의 AW3D30으로부터 등고선을 추출하고, 언론에서 제시한 홍수피해 상황을 고려하여 침수범위를 분석하였고, 분석결과 신의주의 경우 AW3D30의 등고선 높이 약 15 m 범위가 침수범위인 것으로 판단하였다.