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Developing a Suitable Area Model for Water-sensitive Green Infrastructure Planning
물 민감성 그린인프라스트럭처 계획을 위한 적지모형 개발

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Authors
이은석
Advisor
성종상
Major
환경대학원 협동과정 조경학
Issue Date
2015-08
Publisher
서울대학교 환경대학원
Keywords
Water sensitivityGIS modelSurface water floodingIntegrated watershed managementUrban planningClimate change
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 환경대학원 : 협동과정 조경학전공, 2015. 8. 성종상.
Abstract
지속가능성을 고려하지 않은 채 개발이 완료된 도시의 환경적 문제는 오래된 이슈이다. 도시의 생태적 기능회복과 생태성 확보가 문제 해결의 대안임을 많은 연구에서 제시하고 있고, 실천에 옮기는 도시 또한 증가하고 있다. 이런 맥락에서 도시 생태성에 관한 다양한 기술적 용어들이 제시되고 있다. 그 중 그린인프라스트럭처(GI)는 실천성과 선언적 개념을 모두 포괄하는 용어로서 주목받고 있다.
본 연구는 도시의 환경적 문제 중 물 순환문제에 초점을 두었으며, 해결 대안으로서 도시 물 민감성의 회복과 기술적 접근으로서 GI에 주목했다. 물 민감성이 낮을수록 도시의 자연적 물 순환 능력은 떨어지고, 녹지의 질과 집중호우에 의한 침수피해의 위험성 또한 높아진다. 이는 토양을 통해 지하수와 식물을 거쳐 증발산 되는 과정이 콘크리트와 아스팔트 등 불투수 포장면에 의해 차단된 것이 주요한 원인이다. 이 문제를 기술적으로 해결하면 도시에서 물 순환이 원활히 이루어지는 물 민감성을 회복시킬 수 있다. 기술적으로 GI는 도시 물 순환성 회복을 위한 기능을 담고 있다. GI는 형태적으로 도시의 지속가능성을 위해 녹지의 연결망을 갖추도록 하며, 녹지의 기능적 연결성을 포함한다. 이미 선진국은 기상이변 또는 기후변화에 관한 전략으로 각종 공간계획에 GI를 적용, 제도적, 기술적으로 구현하고 있다. 하지만, 물 민감성 회복과 물 순환 환경개선을 위한 공간적 대상에 대한 판별방법론이 체계화 되어 있지 못하다.
본 연구는 이를 고려하여, 기성시가지에서 높은 물 순환성을 가져올 수 있는 최적의 GI 적용 장소를 판별하는데 주목했다. 특히 물 순환성 단절이 원인으로 지목되고 있으며, 도심에서 증가 추세인 지표수 침수현상을 연구대상으로 정했다.
지표수 침수의 원인은 집중호우에 따른 강우유출수의 과다한 지표면 누적이다. 이 침수 위험성을 저감시키기 위해 우선적으로 강우유출수 발생을 지표면에서 제어하기 위한 공간확보가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이 공간에 대한 공간적 특성을 전산화하여 적지를 판별 할 수 있는 GIS 기반 모형을 개발했다. 이 모형은 공간변수를 정량적으로 활용해 도면화 된 자료를 작성하도록 설계됐다. 모형에 사용된 공간변수는 강우유출수의 흐름과 토양의 수문학적 특성, 토지피복상태다. 이 중 강우유출수의 흐름은 GI 적용지점을 찾는데 중추적 역할을 한다. 특히 강우유출수의 흐름은 지형에 영향을 받기 때문에 정밀한 도시지형을 구성할 수 있는 과정이 모형에 포함돼 있다.
연구의 목적은 세 가지 이며, 각 연구목적에 따른 결과는 아래와 같다.
첫째 목적은 강우유출수의 공간적 분포를 실제에 가깝게 파악하기 위한 가상지형 구축모형을 개발하는 것이었다. 모형을 위해 ArcGIS 명령어를 새로 조합하고 데이터 입력과정을 추가한 프로세스를 구성했다. 이 프로세스는 건축물과 도로의 위치정보와 등고선에 의한 높이정보를 결합한 것이 핵심으로, 결과로 도시에 특화된 지형(SUDEM)을 구현할 수 있었다.
두 번째 목적은 도시 특화 지형정보와 수문분석을 결합한 모형을 통해 높은 정밀도의 강우유출수 관련 수문정보를 도출하는 것이었다. SUDEM을 공간입력변수로 사용한 ArcGIS 와 ArcHydro의 수문분석 과정을 조합했고, 도시지형에 특화된 유역, 강우유출수의 흐름분포, 최장흐름의 위치, 배수지점을 결과값으로 얻을 수 있었다. 각각의 결과는 일반 DEM을 사용한 결과 대비 정밀도가 높았고 결과도면의 공간적 특성이 도시의 물리적 구조를 반영하고 있었다.
세 번째 목적은 강우유출수 수문정보, 수문학적 토양특성, 토지피복상태를 활용해 GI 적용대상지역과 유형 판별 방법론을 제시하는 것이었다. 세 종류의 공간변수를 물 민감성과의 특성과 관련시켜 코드화하고 중첩한 결과가 높을수록 물 민감성이 떨어지는 것으로 모형을 설계했다. 모형 적용 결과 5가지 유형이 도출됐는데 물 민감성이 가장 높은 지점과 가장 낮은 지점은 GI 적지에서 제외하였다. 그 이유로서 물 민감성이 가장 높은 지점은 집중 호우시 지표수 수용능력이 큰 지역으로 현재 자연상태이거나 자연상태에 가까운 기능을 하고 있는 지역으로 도출되었으며, 가장 낮은 물 민감성을 갖는 지역은 강우유출수 발생시 지표수 수용능력이 부족하여 배수시설이 필요한 개발지역으로 도출되었다. 이 두 유형은 현재상태 유지 또는 배수시설이 필요한 지역으로서 GI적용 범위를 벗어나 있으므로 제외 GI 적지에서 제외하였다. 나머지 3가지 유형이 위치한 지점은 GI 적지로 판별되었다. 나머지 3가지 유형은 GI의 기능별 특성과 공간특성 간 상관성에 따라 ‘침투형’, ‘침투+저류형’, ‘침투+저류+월류형’ 으로 구분돼 도면상에 그 분포가 표현되었다.
개발된 GI 적지판별 모형을 실제 도시계획에 활용할 수 있는 방안을 고찰하였다. 침수취약지역과 침수취약지역이 포함된 소유역을 지구단위계획 대상으로 GI 판별모형의 활용성을 검증했다. 현재의 지구단위계획 제도상 현실적용이 가능하나, 현재 물 순환 관련 항목이 환경오염방지 항목에 한정되어 있는 제도적 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 현재 지구단위계획제도는 GI를 직접적 계획대상에 고려하고 있지 않으므로 GI를 활용한 침수취약지역 관리를 위해서는 향후 제도적 개선이 필요함을 확인했다.
침수취약지역의 취약성을 저감하기 위한 방법으로 통합유역관리의 개념과 GI 적지판별모형을 결합한 방법론의 활용 가능성을 검토했다. 결과적으로 침수의 원인을 제공하는 상류지역의 명확한 공간적 경계를 판별할 수 있고, 침수 원인제공 지역을 대상으로 GI 적지를 구분할 수 있으므로 높은 효율성을 갖춘 계획을 수립할 수 있을 것으로 사료됐다.
본 연구는 GI를 기술적으로 다룬 시도의 초기 결과라 할 수 있다. 이런 측면에서 본 연구의 의의는 도시의 물리적 정보만을 활용해 현황에 가까운 지표수 흐름을 구현한 것과 이를 공간 정보화하여 수문학적 토양특성, 지표면 포장특성을 반영한 공간정보와 결합해 GI의 적지 및 적용유형에 관한 공간적 판별이 가능함을 밝힌 것이다. 구체적으로 모형결과의 활용을 중심으로 본 연구의 의의는 1) 통합유역관리의 개념과 GI 적지판별 모형을 결합하면 침수취약지역에 직접적 영향을 주는 공간적 범위와 특성을 동시에 찾을 수 있음을 확인했다. 2) 모형을 통해 GI가 효과적으로 기능할 수 있는 공간적 범위와 위치를 판정할 수 있음을 확인했다. 3) 도시계획을 통한 제도적 실현가능성 중 현재 지구단위계획에 적용 가능하다. 다만, 계획적 지표가 GI에 초점을 두고 있지 않는 한계점이 존재함을 확인했다는 점이다.
본 모형은 물리적 공간정보 만을 입력변수로 사용하여 결과를 도출하게 되므로 GI 적용에 따른 도시사회학적 변화에 대해 대응하기 어렵다. 또 강우유출수의 정확한 변화를 검증하기 위해 선행연구의 실험결과를 사용했다는 한계가 존재한다. 따라서 향후연구로서 GI 도입에 따른 효과검증을 주제로 GI의 인문-사회적 데이터를 GI 적지판별모형의 판단기준으로 추가한다면, 이용자의 GI의 침수저감 효과에 관한 인식변화 등의 추가적인 연구가 가능할 것이다. 또한 GI 적지판별 모형결과를 바탕으로 지구단위계획 및 도시기본계획에서 침수취약지역에 관한 인센티브, 규제 등의 기준과 GI에 관한 주민인식을 활용 가능한 계획 자료로 마련할 수 있을 것이다. 보다 구체적인 기준 마련을 위해 해당 지역을 대상으로 강우유출량 저감효과를 검증하는 연구가 추가적으로 필요하다.
본 연구는 GI 실현을 위한 초기 연구다. 초기 연구로서 본 연구의 핵심은 도시의 물 민감성에 영향을 주는 공간변수 만을 활용하여 GIS를 기반으로 한 GI의 유형별 적합지를 판별하는 논리체계를 구축한 것이다. 따라서 본 연구는 모형이 응용 가능한 플랫폼으로서 작동가능한가에 대해 운용능력을 검증하는 연구단계라 할 수 있다. 운용성을 살펴보고 결과의 유의성을 구체적으로 고찰하기 위해 GI 적지판별을 위한 변수를 3가지로 제한했고, 공간적 해상도를 5m×5m로 규정했다.
본 모형의 논리체계를 바탕으로 입력변수는 향후 연구에 의해 충분히 보완 또는 대체되어 사용가능하다. 현재 사용한 세 가지 공간 변수군은 기본적 틀 차원에서 유지하되, 세부변수의 개수 및 코드화에 관한 자유도는 열려있다. 해상도 또한 분석 대상지역의 공간적 범위에 따라 연구자의 의도에 따라 충분히 조절 가능하다. 따라서 향후 기술적 보완을 통해 정밀성을 높일 수 있는 변수로 현재의 변수를 보완 또는 대체할 수 있고, 공간적해상도도 더욱 세밀하게 할 수 있을 것으로 전망한다.
앞으로 한국은 기후변화 관련 현상을 다루기 위한 계획적 접근이 필요할 것이다. 관련현상으로 집중호우에 의한 침수는 원인지역과 피해지역을 통합적으로 고려해야 한다. 따라서 도시계획 차원의 공공적 관리와 이를 위한 과학적인 근거가 필요할 것이다. 단지규모에서부터 광역적인 규모를 한 번에 다룰 수 있는 본 모형은 앞으로 도시계획 수립에 유용 한 자료를 제공할 것이다.
The environmental problem of urban areas where the development process has completed without considering their sustainability has long been an issue. Many research and studies suggested that restoring ecological functions and securing ecological values of cities is an alternative solution. A growing number of cities are trying to adopt the suggestion in practice. In this context, many technical terms about urban ecology have been presented. Among them, green infrastructure(GI) has attracted attention as a terminology which includes both practical and proclamatory values.
This research focused on urban water sensitivity. A city with lower water sensitivity has a poorer capacity of natural water cycle, with a higher risk of flooding due to poor quality green areas and intensive rainfall. The water cycle where water comes from rain, infiltrates into the soil, flows underground and evaporates through plants is disrupted by impervious covers such as concrete and asphalt, which are the main key figures of lower water sensitivity.
GI has functions to restore urban water cycle. GI has a network form connecting green areas, including areas which provide the functions of green areas, for urban sustainability. Advanced countries have already been applying GI to their spatial planning strategically to be prepared for abnormal weather patterns and climate change. They have achieved GI technically and institutionally.
Considering this, this research has focused on identifying optimal spaces for GI application which can enhance water cycle in existing cities. Importantly, surface water flooding was chosen as the main subject, which occurs more frequently in urban areas. Since surface water flooding is caused by excessive stormwater runoff resulting from intensive heavy rain, the runoff needs to be controlled to mitigate the risk of flooding
This research has developed a GIS-based model for identifying GI suitable areas, which has its focus on the issue above mentioned. The model was designed to use spatial data quantitatively and generate a map. The spatial variables used for the model are: stormwater runoff flows, hydrologic characteristics of the soil and land cover conditions, among which stormwater runoff flow plays a pivotal role in finding spots for GI application. In particular, it is affected by the terrain shape. Therefore, a process which can generate a precise urban topography was also included in the model.
This research had three aims. The results for each aim are as follows:
The first aim was to develop a model which generates a virtual terrain to understand the spatial distribution of stormwater runoff as close as possible to the real one. To make the model, Arc GIS commands were newly combined and a process where a data input phase was added was formed. The core of the process was combining location data of buildings and roads with height data of contour lines. As a result, specific urban DEM (SUDEM), was made.
The second aim was to get precise hydrologic data on stormwater runoff by using a model which combines urban specific topographic data with hydrology analysis. Hydrologic analysis processes of ArcGIS and ArcHydro which uses SUDEM as spatial input variables were combined. Urban specific watersheds, rainfall runoff flow distribution, longest flow location, and drainage points were obtained as result values. All results show a higher precision degree compared to general DEM results. The spatial features of the results reflected the physical structure of cities.
The third aim was to propose a methodology for identifying GI suitable area and GI types by using hydrologic data on rainfall runoff, hydrologic soil properties and land cover conditions. The three types of spatial variables were coded in relation with water sensitivity. The model was designed to show lower water sensitivity when the result value of overlaying variables was higher. Five types were created as a result of applying the model. The two types with highest or lowest water sensitivity were excluded from GI suitable areas. The area of the rest three types
'Infiltration type', 'Infiltration + detention type' and 'Infiltration + detention + overflow type' were identified as GI suitable areas by maps.
In addition, the research studied ways to use the model in practice. The usability of the GI suitable model for district-unit plans was verified, with flooding vulnerable areas being subject to district-unit plans. It was confirmed that GI can be applied to district areas under the current system of district-unit plan. Yet, it needs to be considered that GI was not directly subject to the plan. As a way of mitigating the vulnerability of the flooding areas, this research reviewed the concept that combines integrated watershed management with the GI suitable identification model. A clear spatial boundary of the upstream area where flooding originates from as well as GI suitable areas in the area could be identified. Therefore, it is expected that this concept will improve the effectiveness of urban plans.
This research stands in the early stage of using GI in terms of technical level. In this regard, the meaning of this research is: it verified the fact that it is possible to build a virtual terrain by using only the physical data of a city through a model
and it also generated surface water flows closed to the urban situation. Moreover, this research verified it is possible to identify GI suitable areas and GI types by using variables which reflect the characteristics of surface water, soil and land cover. The meaning of this research in terms of using the model result is as follows: 1) the spatial scope which has direct influence on flooding-vulnerable areas was identified by combining the concept of integrated watershed management with the GI suitable area identification model. 2) The spatial scope for effective GI functions was defined through the model. 3) As a result of studying the feasibility of GI application in urban planning under the current institution, it was found that it is possible to apply GI to district unit planning. Yet, it was also confirmed that there is a limit in this research as the district plan which was case-studied was not focusing on GI.
Meanwhile, as the result was produced by using physical spatial data only, the effect of GI on urban-sociologic changes cannot be verified. In addition, the research used the result of previous studies in order to accurately estimate the changes in rainfall runoff. Therefore, if further studies are conducted under the theme of verifying the effect of introducing GI, it will be possible to study changes in users’ awareness of GI’s flooding mitigation effect by using the data of social science of GI. On top of that, urban plans can be implemented in a flood vulnerable area based on the result of the GI suitable area identification model, and then, it would be possible to conduct a study to verify rainfall runoff mitigation effect in the area
This research stands at the initial stage of introducing GI. Accordingly, it limited the number of variables used for identifying GI suitable areas to three and defined the spatial resolution as 5m×5m. The main point of this research is to make a logical system of GI suitable areas using the spatial variables to relate water sensitivity of cities only. Maintaining the logical system of this research, new variables can be added or replace the variables used in this research, which can enhance the precision of analysis, by advancing related technologies. The spatial resolution and the identifying code of GI are also expected to be further improved.
In Korea, the planned approach will be required to cope with the climate change phenomenon. For example, to manage the flooding by heavy rain related to climate change, the integrated consideration for the cause and influence is needed on the flooding areas. Especially the necessity of the scientific evidences is arisen for urban planning. In this point of view, the model of this research would provide the benefit based on providing useful GIS platform for urban planning through efficient analyzing function of this model.
Language
English
URI
http://hdl.handle.net/10371/124979
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Appears in Collections:
Graduate School of Environmental Studies (환경대학원)Program in Landscape Architecture (협동과정-조경학전공)Theses (Ph.D. / Sc.D._협동과정-조경학전공)
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