2.1 연구지역

본 연구의 대상 지역은 북한의 압록강 유역이다(Fig. 1). 국가지식포털 북한지역정보넷(http://www.cybernk.net/home/Default.aspx) 에 의하면 압록강은 북한에서 가장 긴 강으로 하천 길이는 803.0 km이고, 유역면적은 64,739.8 km²이며, 북한에 속하는 유역면적은 32,557.7 km²이다. 압록강은 백두산을 발원지로 하여 북한의 양강도, 자강도, 평안북도의 여러 시·군과 중국 단둥을 가로질러 서해로 흐르는 강으로 하류에 구리도, 위화도 등 다수의 하중도가 존재한다.

Fig. 1(a)는 홍수량 분석을 위한 압록강 유역의 범위이고 Fig. 1(a)의 빨간색 선은 침수분석을 위한 범위이다. Fig. 1(b)는 본 연구의 침수해석 영역인 단둥/신의주 지역을 나타낸 것으로 압록강 우안 쪽은 중국 단둥시가 위치하고 있으며, 좌안 쪽은 북한 신의주 지역이다. 그리고 신의주 지역 위쪽에서 압록강 본류와 중국의 애하강(Aihe river)이 합류하며 합류지점 상하류에 구리도, 위화도 등 다수의 하중도(북한 쪽 영역)가 위치하며, 압록강 하류에 북한의 삼교천이 합류한다.

^Kim(2024)은 압록강을 사이에 둔 중국 단둥 지역과 북한 신의주 지역에 대하여 지형적 특성을 파악하기 위해서 일본 JAXA에서 제공하는 AW3D30 DSM 자료를 이용하여 압록강 인근의 횡단면 자료를 추출하였으며, 조중우의교 부근의 횡단면 자료를 분석한 결과 단둥 지역의 해발고도는 12.37 m이고 신의주 지역의 해발고도는 10.54 m로 나타났다. 이와 같이 두 지역은 약 2 m 정도의 고도차가 있는 것으로 분석되어 압록강이 범람할 경우에는 단둥 지역보다 신의주 지역이 홍수에 취약한 것으로 판단하였다.

북한 압록강 홍수에 대한 기록은 1995년, 2010년 등이 있으며, 2010년 홍수의 경우 2010년 8월 19일부터 이틀간 최고 600 mm가 넘는 폭우가 내렸다고 언론^{(Yeonhap News Agency, 2010. 8. 24)}에서 보도했다. 2024년도는 2010년과 비슷한 규모로 7월 25일부터 29일까지 압록강 유역에 많은 비가 내려 평안북도(신의주 등), 자강도, 양강도가 피해를 보았으며, 북한이 밝힌 공식 수치로만 이재민 1만 5,400명이 발생하는 등 대규모 홍수 피해를 보았다^{(Kim et al., 2024)}.

Fig. 2는 2024년 7월 북한의 신의주 지역에 큰 피해를 발생시킨 홍수에 대한 기상청의 북한 지상관측자료인 WMO(World Meteorological Organization)의 GTS(Global Telecommunication System)를 통해 수집한 북한 지역 압록강 유역 인근 6개 강우관측소의 강우량 자료를 정리한 것이다.

Fig. 1. Study Area of the Aprokgang(Riv.) Basin. (a) Runoff Simulation Basin Area (White Lined Green Area), (b) The Domain for Inundation Simulation

Fig. 2. Observed Rainfall in North Korea

2.2 위성영상 자료

3.1 홍수분석 방법

본 연구의 홍수분석 절차는 Fig. 3과 같다. 홍수의 규모 분석을 위해 언론에서 보도된 총강우량과 수집 가능한 지상계측 강우량을 이용하였다. 수집한 신의주 인근 관측소의 계측 강우량과 동일 지점의 위성강수에 대하여 총강우량을 비교하고 각 관측소별 위성강수 보정계수를 산출하고, 계산된 위성보정강수와 글로벌 지형자료를 이용하여 홍수량을 모의하고 모의된 홍수량 자료를 침수해석 모형인 G2D(Grid based 2-Dimensional land surface flood model) ^{(Choi and Kim, 2019)} 모형을 이용하여 침수범위와 침수심을 모의하였다.

본 연구의 대상 지역인 압록강 하류(중국 단둥과 북한 신의주 지역)은 침수분석에 필요한 하도 단면 측량 자료가 없고, 건물과 제방 등이 반영된 정밀한 지형자료가 없는 미계측 지역이다. 그러므로 침수분석은 지형자료인 DSM(Digital Surface Model)을 이용해서 하도내 홍수터와 하천 인근의 침수범위 및 침수깊이 등을 평가할 수 있는 2차원 침수해석 모형을 적용하는 것이 타당하다. 이를 위해서 본 연구에서는 다양한 침수모의가 적용과 검증되었으며, 기술이 공개되어 있는 G2D 모형을 적용하여 침수모의를 수행하였다. 상류단 경계조건으로는 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 모형에서 계산된 홍수량을 이용하였고 침수모의 결과의 검증은 언론에서 제시한 침수지역 정보를 이용하였다.

Fig. 3. Flood Analysis Process

3.2 GSMaP 위성강수

홍수량 분석을 위해서는 최소 한 시간 간격의 시간 강우량 자료가 필요하나 앞서 언급한 바와 같이 북한 기상수문국에서 제시한 지상계측 강우량 자료는 최근 6시간 간격 누가강우량 만을 제시하고 있다. 본 연구에서 이용한 GSMaP 위성강수는 1시간의 시간해상도와 0.1 deg.의 공간해상도를 갖는 강수자료이며, 북한 관측소에서 계측된 강우량자료 보다 시간 및 공간해상도가 높다. 본 연구에서는 북한에서 제시한 총강우량을 참값으로 하고 총강우량에 대한 시간분포는 GSMaP의 1시간 간격 자료의 시간분포를 이용하였다.

^{Kim et al.(2020)}은 한반도 남한지역을 대상으로 위성강수 GPM IMERG, GSMaP, CMORPH의 정확도를 분석한 결과 세 개의 강수자료 모두 지상계측 자료와 위성강수자료가 유사한 공간분포를 나타낸다고 제시하고 있으며, IMERG와 GSMaP 위성강수는 시공간해상도가 매우 우수한 자료로서 홍수분석 수행을 위한 시간해상도가 높은 1 hr의 경우 강우가 집중된 기간에 대한 상관계수가 0.55~0.67 범위로 나타났으나 총강우량이 과소하게 추정되는 결과를 제시하였다. ^{Xie et al.(2011)}는 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)}은 CMORPH, PERSIANN, NRL-blended의 세 개의 위성강수 자료에 대하여 520개의 AWS 자료의 공간분포 자료와 비교를 통해 여름철 평균 분포는 명백하게 상당히 과소평가 된다고 언급하고 있다.

본 연구에서도 지상계측 강우량보다 위성으로부터 유도된 강수량이 과소 추정됨을 확인할 수 있다(Table 1). 이에 지상계측 총강우량과 위성강수를 비교하고 ^{Harris et al.(2007)}이 제시한 방법을 이용하여 위성강수를 보정하였다. 각 관측소별 총강우량과 위성강수의 총강우량을 Eq. (1)과 Eq. (2)에 적용하여 보정계수를 계산하였고, Eq. (2)의 보정계수와 위성강수를 이용하여 홍수해석에 사용되는 시계열 위성강수 자료를 Eq. (3)과 같이 계산하였다.

여기서, $RTO_{i}$는 강우관측소 $i$로부터 관측된 총강우량, $RTS_{i}$는 강우관측소 $i$위치에 있는 위성강수 자료 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 Table 1과 같이 각 관측소 자료의 보정계수의 평균 값($c_{ave}$)인 2.007을 전체 기간의 GSMaP 위성강수의 보정계수로 사용하였다. Table 1의 지상계측 총강우량을 기준으로 과소 추정된 위성강수에 대하여 Eq. (3)의 방법으로 보정하여 지상 관측 총강우량과 동일한 위성강수 총강수량으로 수정되었으며, 보정된 위성강수의 시계열 자료를 Fig. 4와 같이 제시하였다.

Fig. 4. Satellite Precipitation before and after Adjustment

3.3 홍수량 분석

미계측 지역내 임의의 지역에 대한 침수모의 평가를 위해서는 유역내 침수모의를 위한 경계조건이 되는 임의의 지점 유역 홍수량 산정이 가능해야 한다. 이를 위해서는 분포형 모형을 이용한 유출량 분석이 적합하며, 본 연구에서는 국내외에서 다양하게 적용되고 충분히 검증되었으며, 기술이 공개된 GRM 모형을 적용하였다. GRM 모형은 정형 사각 격자를 기반으로 하는 물리적 분포형 강우-유출 모형으로 지표면 흐름 해석은 운동파 방정식을 이용하고, 토양 침투는 Green-Ampt 방정식을 이용한다. GRM 모델에 대한 상세 사항은 ^{Choi and Kim(2025)}를 참고할 수 있다. GRM 모형의 입력자료인 강우량은 지상계측 자료를 이용하여 보정된 위성강수 자료를 적용하였다. 본 연구에서 모의한 홍수사상에 대한 압록강에서의 관측 유량은 제공되지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 GRM 모형을 보정하지 않았으며, 기존 북한 지역의 홍수량 모의^{(Choi et al., 2020)}에 사용된 바 있는 GRM 모형의 매개변수를 이용하였다.

언론보도^{(SPN, 2024.7.29.)}에 따르면 2024년 7월 25~29일 기간에 집중호우가 발생하였으며, 이 기간을 포함한 유출모의 결과는 Fig. 5와 같다. Fig. 5의 유출량 수문곡선은 압록강 출구점(검정색)과 침수분석을 위한 상류단 경계조건에 이용되는 압록강 태평댐 하류지점(파란색), 중국 애하강(주황색), 신의주 삼교천(회색)의 유출량을 나타낸 것이다. 각 지점의 첨두유출 발생 시각과 첨두유출량은 압록강 출구점에서 7월 28일 21시(KST)에 119,513.6 m²/s, 침수분석을 위한 경계조건 지점인 압록강 본류 태평댐 하류지점은 7월 28일 14시(KST)에 92,574.5 m²/s, 애하강 지점은 7월 27일 22시(KST)에 24,326.7 m²/s, 그리고 삼교천 지점은 집중호우 기간이 아닌 7월 17일 14시(KST)에 2,453.5 m²/s를 나타내었다. 삼교천 지점의 경우 집중호우 기간에서의 첨두홍수량은 7월 27일 21시에 1,022.9 m²/s로 모의되었다.

Fig. 5. Runoff Simulation Hydrographs for the Aprokgang(Riv.) Basin

3.4 침수범위 분석

지형자료는 홍수모의 입력자료, 모의결과 평가 및 가시화 등 다양한 방식으로 사용되고 있다. 북한과 중국 사이를 흐르는 압록강 유역은 글로벌 DEM/DSM을 사용하여 분석을 수행할 수 있으며, 대표적인 DEM/DSM 자료는 미국 USGS의 SRTM-DEM과 일본 JAXA의 ALOS World 3D-30m(AW3D30) DSM 등이 있다.

침수범위 분석을 위한 도구로 G2D 모형과 AW3D30 DSM을 이용하여 침수범위 분석을 수행하였으며, 그 절차는 Fig. 3과 같다. 침수범위 모의에는 3개의 상류단 경계조건을 적용하였으며, Fig. 1(a)에서 파란색 원으로 표시한 곳이다. 첫 번째는 압록강 본류지점으로 태평댐 하류 약 5.2 km 지점이고, 두 번째는 애하강에서 압록강 본류와 합류되기 전 약 1.8 km 상류 지점이고, 세 번째는 신의주시 하류에 있는 삼교천 지점이다. 각 지점에 대한 경계조건 유량은 Fig. 5의 세 개의 수문곡선을 각각 적용하였다.

Fig. 6은 침수모의 결과 중 최대 침수범위를 나타낸 것이며, 하천을 포함한 신의주시의 면적은 약 154.8 km²이다. 최대 침수범위를 나타낸 2024년 7월 29일 05시의 침수면적은 103.8 km²로서 신의주시 전체 면적(Fig. 6(b)에서의 하얀색 폴리곤)의 약 67.04 % 정도가 침수피해를 입은 것으로 분석되었다. 최대 침수면적이 나타난 시점에 대하여 G2D 모형의 모의 결과를 글로벌 맵인 OSM 자료(Fig. 6(c))와 중첩하여 분석한 결과(Fig. 6(d)) 중국과 연결된 조중우의교(Bridge connecting China to North Korea) 인근 신의주시의 압강동, 본부동, 역전동, 해방동, 마전동 등이 침수피해를 입었고, 남신의주 지역인 백토동, 련상1동 등 일부도 침수피해를 입은 것으로 분석되었다. 또한 ^Kim(2024)이 언급한 지형분석 결과와 같이 중국 단둥 지역이 북한 신의주 지역보다 고도가 높아 단둥 지역보다는 신의주 지역이 홍수재해 방어에 취약하며, 침수범위 또한 단둥보다 범위가 매우 넓은 것을 확인할 수 있다. G2D 모의에 의한 본부동 일대의 침수심은 최소 0.39 m에서 최대 5.45 m 정도 침수한 것으로 분석되었다. 중국 단둥과 연결되는 철도와 신의주청년역(Railroad station)도 일부 침수피해를 입은 것으로 분석되었다. 신의주시 전체의 침수심별 면적은 Fig. 7에 나타난 것과 같다. 침수심 4~5 m 정도인 침수면적은 20.5 km²로 신의주시 전체 면적 중 약 13.23 % 정도를 차지하고 있으며, 최대 10 m 이상 침수된 지역도 6.5 % 정도 차지하고 있다.

본 연구의 침수모의 결과에 대한 정량적 검증이 필요하나 대상 지역이 미계측/비접근 지역이라는 특성을 고려하여 언론에서 제시되고 있는 정보를 이용하여 정성적인 검증을 수행하였다. 2024년 7월의 압록강 홍수에 대하여 언론에서는 “신의주 본부동, 강안동 일대는 아파트 3~4층까지 물이 차고 마전동, 남민동, 신상동, 백토동, 상단동, 하단동 등지의 피해가 심각하다”고 보도(SPN 서울평양뉴스)하였으며, 언론에서 보도한 침수범위와 아파트 3~4층 높이 (1개층 높이 2.5 m)인 약 5~7.4 m 침수심 등을 비교했을 때 G2D 모형의 모의 결과는 타당한 것으로 판단된다.

Fig. 6. Maximum Inundation Area in Sinuiju-Si

Fig. 7. Inundation Area Each Water Depth * Each Inundation Depth Area/Total Inundation Area