왜 강우이동인가?

2008년 6월, 동부 아이오와에서는 역사상 가장 큰 홍수가 발생하였다. 이로 인해 주도인 Cedar Rapids가 Cedar강의 범람으로 인해 막대한 홍수피해를 입었고, Iowa강의 범람으로 아이오와시 또한 큰 피해를 입었다. 그러나 2008년 호우는 강우 자체로는 역대로 가장 큰 사상은 아니었다.

Cedar Rapids in 2008

Linhart

1993년에도 아이오와에는 큰 홍수가 발생하였다. 당시의 호우사상은 2008년과 비교하여 더 긴 지속시간과 더 큰 총 강우량을 가지고 있었다. 이에 반해 2008년의 홍수는 그보다는 짧은 지속시간(약 4일)의 강우사상으로 인해 발생하였다(Bradley and Allen, 2010). 아이오와 대학교의 Krajewski와 Mantilla (2010) 는 그럼에도 불구하고 이전 최대 홍수량에 비해 약 2배의 최대 홍수량이 발생한 2008년 대홍수의 원인을 다음의 세가지로 분석하였다. 그것은 겨울기간의 긴 홍수와 뒤이은 5월말의 계속된 홍수로 인한 토양의 높은 포화와 마지막으로 "퍼펙트 스톰"의 발생이다. "퍼펙트 스톰"이란 강우의 타이밍과 발생 위치가 하류 지점의 홍수를 최대화 할 수 있을 만큼 조합을 이룬 것을 의미한다.

storm movement

2008년의 예는 "퍼펙트 스톰"이 도래한 좋은 예이다. 6월 8일 상류에 집중되었던 호우는 6월 12일 하류지역의 집중 호우로 이어졌으며 이는 Cedar강과 아이오와 강의 상하류 도달시간인 4일과 정확하게 일치하여 예측하지 못하였던 급작스론 수위 상승을 불러왔으며 6월 13일의 극한홍수로 이어지게 된 것이다.

알려진 바와 같이 강우이동은 예외적이라기보다는 일반적으로 발생하는 현상이다 (Singh, 1997). 다만 강우사상의 크기가 우리가 인지하지 못할 만큼 크거나 혹은 유역 규모보다 큰 경우 이를 일반인들이 인지하기는 쉽지 않다. 연구자들은 오래전부터 대부분의 강우가 이동강우라는 사실을 알았으며 (Shearman, 1977; Marshall, 1980), 또한 대부분 이동강우는 계절에 따라 정해진 방향으로 움직였다 (Huff, 1979; Shearman, 1977; Upton, 2001). 예를 들면 일리노이의 Huff (1979) 는 일리노이에서 발생하는 호우의 84%가 서에서 동으로 움직이고 있음을 강우관측소망을 이용한 연구에서 밝혀냈다. 이동강우로 인한 첨두홍수량과 수문곡선형상에의 영향은 오래전부터 많은 수문학자들의 관심을 받았다 (Maksimov, 1964; Yen and Chow, 1968; Wilson et al., 1979; Jensen, 1984; Niemczynowicz, 1991; Singh, 1998). 일반적으로 유역의 흐름방향과 일치하는 강우이동이 발생할 경우 첨두 홍수량은 다소 늦게 발생하나 그 크기는 두 배이상 더 크게 증가하며, 수문곡선의 형상은 급격한 상승기 곡선을 가지며 작은 베이스 타임을 가진다(Seo 등, 2012).

 

우리가 할 수 있는 것은 과연 무엇일까?

“일반적으로 일리노이에서 매우 심한 호우(very severe storms)는 서-동의 이동방향을 보인다. 심한 호우(severe storms)의 경우 서남서-동남동 혹은 서북서-동서동의 방향성을 보인다. 이보다 약한 호우(moderately heavy storms), 특히 1시간에서 3시간의 짧은 지속시간을 가지는 호우의 경우 서남서-동북동 혹은 남서-북동의 방향성을 보인다. 인구와 자산이 밀집되어 있는 일리노이 북부(시카고) 지역에서 대부분의 하천 흐름 방향이 서-동이 아닌 북-남으로 되어 있다는 것은 과히 행운이라 할 수 있다.” (Huff, 1976)

과연 이러한 가장 극한 상황에서 우리가 기댈 수 있는 것이 행운 밖에 없는 것일까? 강우의 이동 방향과 유역의 흐름 방향이 일치하는 극한 홍수의 상황에서도 우리가 홍수피해를 줄이기 위해 할 수 있는 것이 반드시 있을 것이다.

다른 인자들을 중립적으로 생각할 경우 네트워크 구성은 유역의 반응을 결정한다. 완곡도가 높은 하천망은 작은 반응(첨두 홍수량)을, 반대로 완곡도가 작고 직선화된 하천망의 경우 큰 반응(첨두 홍수량)을 일으키게 된다. 아래 그림은 beta값에 따라 다른 만곡도를 보여주는 깁스모형을 모여준다. beta값이 작을 수록 만곡도가 높고, 반대로 클수록 만곡도(H)가 0에 가깝게 되는 결과를 보여준다(Seo and Schmidt, 2013).

network

peaks

위 그림은 강우의 이동 방향과 유역의 흐름 방향이 일치하는 극한 홍수의 상황에서도 네트워크의 구성(beta)에 따라 첨두홍수량이 감소하는 결과를 나타내고 있다(Seo and Schmidt, 2012; 2013). 우리가 가야할 바를 결정하는 것은 단지 행운이 아닐지도 모른다. 네트워크의 구성에 따른 첨두 홍수량의 감소는 강우의 시공간적 변동으로 인한 극한 홍수상황에서도 피해를 줄일 수 있는 도시 인공 배수망 계획의 아이디어를 우리에게 줄 수 있다.

참고문헌

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[2] Huff, F. A. (1979). Hydrometeorological characteristics of severe rainstorms in Illinois, Illinois State Water Survey, Urbana.
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[4] Jensen, M. (1984). "Runoff pattern and peak flows from moving block rains based on a linear time area curve." Nord Hydrol, 15(3), 155-168.
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