1. 서 론
전 세계적으로 석유에너지를 기반으로 한 산업발전과 경제성장 이후에 환경문제가 대두되면서 가속화되고 있는 기후변화에 대응하기 위해 신·재생에너지 기술의 도입이 증가하고 있다. 한국에너지공단 통계에 따르면 우리나라의 2010년부터 2022년까지 신·재생에너지 발전량은 지속적으로 증가하고 있으며, 2022년 기준으로 신·재생에너지 발전량은 57,780GWh로 총에너지 발전량 중 9.22%에 달했다(Korea Energy Agency, 2024). 그중에서 태양광 에너지를 이용한 발전량은 30,726GWh로 우리나라 전체 신·재생에너지 발전량의 53%를 차지하는 것으로 확인되었다. 이에 따라 국토 70%에 달하는 산지에 많은 개소의 태양광 발전시설이 설치되고 있으며 산업통상자원부(Ministry of Trade, Industry and Energy, MOTIE, 2020)의 자료에 의하면, 2020년 기준 총 15,220개소의 태양광 발전 시설이 국내 산지에 설치된 것으로 나타났다. 특히, 강원지역에서는 2020년까지 총 5,138개소의 태양광 발전시설이 설치되었으며, 산지가 약 90%에 달하는 강원지역의 지형 특성상 대규모 태양광 발전시설들이 산지에 설치되고 있다. 그러나 태양광 에너지를 통한 전력 공급은 주로 민간사업 형태로 이루어지고 있으며, 산지 전역에 분포한 태양광 발전시설의 유지·관리에는 인력과 시간의 제약이 따르고 있다. 이로 인해, 태양광 발전시설 시공 과정에서 발생하는 대규모 벌목·벌채와 지반개량이 산지 재해에 미치는 영향에 대한 우려가 점차 커지고 있다. 정부에서는 이와 관련하여 산지 일시사용 허가에 관한 법령(산지관리법 시행령 제18 조의 2)에 따라 2018년 12월 산지 태양광 발전시설의 안정성 확보를 위해 산지 태양광 발전시설의 허가 기준인 평균경사 기준을 25° 이하에서 15° 이하로 강화 개정하였다. 또한, 산림청은 2020년 6월 4일부터 산지에 신·재생에너지 설비를 설치하는 지역을 대상으로, 착공일부터 사업 신고 후 3년까지 산지 전문기관(한국산지보전협회, 사방협회)을 통해 정기점검을 의무적으로 수행하도록 규정하였다. 태양광 발전시설이 설치된 사면의 사고 현황을 살펴보면 장마철 집중호우로 인한 소규모 사면파괴가 반복적으로 발생하고 있으며, 이는 대규모 사면붕괴를 유발하거나 토석류로 전이되어 인근 지역에 피해를 가져올 수 있다(Kim et al., 2023). Fig. 1은 태양광 발전시설이 설치된 지반에서 사면 붕괴로 인하여 산사태가 발생한 모습을 나타낸다.
사면 파괴는 주로 강우로 인한 불포화토의 침투현상과 그로 인한 유효응력과 전단강도 감소가 주요 원인으로, 국내에서는 여름철 지속적으로 발생하는 산사태 및 토석류를 예측하고 산지 재해로 인한 피해를 예방하고자 다양한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. Lee et al.(2006)은 로지스틱 회귀분석과 AHP(Analytic Hierarchy Program) 기반의 통계적 기법을 활용하여 경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용의 6개 인자를 사용하여 경기도 안산시 연구지역의 산사태 위험도를 분류하고 산사태 위험지역을 추출할 수 있는 방법론을 제안하였다. Kim(2008)은 국내에서 발생하는 토석류 특징과 유발 지형 및 강우 특성을 알아보기 위해 48개소에서 발생한 토석류에 관한 연구를 수행하였으며, 국내 토석류의 주요 형태와 지형특성을 분석하고 누적 강우 및 최대시간강우강도와 토석류 발생횟수를 비교·분석하여 토석류 발생과 강우 인자의 유의 관계를 도출하였다. Lee and Yoon(2015)은 실트질 시료를 대상으로 흙-함수특성 시험을 실시하여, 한 달간의 선행강우와 그 후 이어지는 집중호우 조건에서 불포화토의 모관흡수력 분포와 응력, 강도 등 역학적 특성의 변화를 분석하였다. 또한, 수치해석을 통해 이러한 변화가 사면 안정성에 미치는 영향을 평가하였다. Eu and Im(2017)은 토석류의 충격력으로 인한 피해 저감을 확인하기 위하여 소형 수로실험을 통해 수로경사 및 시료 조건에 따른 토석류의 유동특성을 분석하고 유동저항계수를 계산하여 실제 토석류를 재현하는 데에 활용하였다. Park et al.(2021)은 머신러닝 기법을 이용하여 산사태 발생에 영향을 미치는 다양한 환경 변수와 지형적 요인을 기반으로 모델을 구축하고, 인공신경망 분석 및 가중치 분할법으로 산사태 발생 가능성 예측에 활용하였다. 연구 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 연구지역의 산사태 발생에 영향을 미치는 것을 확인하였다. Kim et al.(2022)은 산사태 발생 지역을 대상으로 불포화 지반에서 강우 침투가 산사태 발생에 미치는 영향을 분석하고자 3차원 안정해석을 통해 실제 산사태 발생 지역의 파괴 위치와 형태를 재현하였으며, 불포화지반의 유효응력과 전단강도를 적용하여 산사태 위험 예측을 수행하였다. 그러나 최근 수행된 연구는 주로 자연사면의 지형과 지질, 임상, 토질 등의 지반 특성과 강우로 인한 침투해석을 적용하는 데에 집중되어 있으며, 태양광 발전시설과 같은 인공시설이 사면에 시공되었을 때 산사태 및 토석류와 같은 산지 재해에 미치는 영향을 고려한 국내 연구는 매우 부족하다.
최근 연구(Kim et al., 2024)에서는 태양광 발전시설에 대하여 구축된 DB를 토대로 산지에 설치된 태양광 발전시설의 위치를 조사한 결과, 산지 하부의 도로나 민가와 근접한 위치에 설치된 사례를 다수 확인할 수 있었다. 이러한 산지에서 사면붕괴가 발생할 경우, 붕괴된 토사와 함께 손상된 태양광 패널이 토석류로 전환되어 이동하면서 주변 인프라 및 민가에 대해 피해 규모가 확대될 수 있다. 이에 따라, 사면 안정성을 고려하지 않은 산지 개발은 토석류 발생 및 확산 위험성을 증대시켜 재산 및 인명피해를 초래할 수 있으므로, 체계적이고 심도 있는 사전 검토와 안정성 평가가 요구된다. 이에 본 연구에서는 최근 사면붕괴가 발생한 태양광 발전시설 현황을 확인하고, 발생시점의 강우량과 붕괴 현황을 확인하였다. 또한, 태양광 발전시설이 설치된 인공사면과 산지 지형을 고려하여 산지 재해 영향을 분석하기 위해, 산사태 및 토석류가 발생한 태양광 발전시설을 대상으로 GIS(Geographic Information System) 기법을 활용하여 지형 분석을 수행하였다. 이에 더하여, 사면붕괴 이후 진행된 토석류에 대하여 수치 시뮬레이션을 수행하고 토석류 흐름 분석을 수행하였으며, 산지 태양광 발전시설의 산지 재해 영향을 분석하였다.
2. 연구 대상지
본 연구에서는 최근 5년 이내 사면 재해가 발생한 태양광 발전시설을 조사하였으며, 산사태나 토석류와 같은 산지 재해가 발생한 지역 중에서 정확한 사고 발생 위치와 사고 발생일을 확인 가능한 지역으로 선정하였다. 이를 토대로 총 4개의 지역을 연구 대상지로 선정하였다. 특히 산지 재해 영향 분석 시에 산림청에서 제공하는 임상도와 산림입지토양도 등이 주기적으로 업데이트되는 자료이므로 사고 발생 시점의 자료가 반영될 수 있도록 하였다.
Fig. 2는 연구 대상지로 선정한 2018년, 2020년, 2022년 및 2023년 여름철 집중호우로 산사태가 발생한 태양광 발전시설 지역의 사고 발생 시 모습과 사고 발생 이전의 태양광 발전시설 위성사진을 나타낸다. 2018년 7월 3일 경상북도 청도군 매전면에서는 태양광 발전시설 내부에서 사면 붕괴 및 산사태가 발생하여 도로 피해가 발생하였고, 2020년 8월 11일 충청북도 제천시 대랑동에서는 태양광 발전시설 개량된 지반 사이의 사면에서 산사태가 발생하였다. 2022년 8월 9일에는 강원 특별자치도 횡성군 둔내면에서 태양광 발전시설 부근의 사면이 붕괴하면서 산사태가 발생하였고, 인접한 민가에 토석류가 이동하여 1명의 인명피해가 발생하였다. 그리고 2023년 7월 15일 경상북도 영주시 조와동에서 태양광 발전시설의 끝단 지반이 붕괴하면서 토석류로 전이되어 인근의 축사가 뒤덮이는 사고가 발생하였다. 또한, 태양광 발전시설에서 발생한 산사태로 유발한 토석류에는 손상된 태양광 패널이 뒤섞여 피해 규모에 영향을 미친 것으로 확인되었다.
자연사면을 인위적으로 개량하는 것은 오랫동안 자연적으로 유지된 사면의 안정성을 변화시키며, 산사태 발생의 내적 요인인 지형에 직접적인 영향을 미친다. 그리고 시설을 시공하기 위해 완만한 부지를 인위적으로 조성하는 과정에서 시설 부지와 산지 지형의 자연사면 경계에서 급경사지가 형성될 수 있다. 이러한 상황에서 장마철 국지성 집중호우 혹은 태풍이 발생하면 주로 태양광 발전시설 부지 내에서 경사가 가장 급한 지역에서 사면붕괴가 발생하는 경향이 있다. 또한, 산사태 발생 위험성을 평가한 다수의 선행연구에서는 급경사지의 산림벌채가 산사태 발생을 촉진시키는 것으로 확인된 바 있다(Montgomery et al., 2000; Glade, 2003; Imaizumi and Sidle, 2012). 이에 본 연구에서는 산사태와 토석류가 발생한 태양광 발전시설 지역을 대상으로 GIS 기법을 활용한 경사 분석을 수행하였다.
국토지리정보원에서 제공하는 1:5000 수치지형도를 활용하여 지형 정보 중에서 건물, 수목, 인공 구조물 등을 제외한 자연사면의 지형을 나타내는 수치표고모형(DEM, Digital Elevation Model)을 5m×5m의 해상도로 추출하였다. 이를 통해 산지에 설치된 태양광 발전시설의 면적, 평균경사, 최고경사, 경사방향 데이터를 취득하였다. 그리고 산림청에서 제공하는 시스템을 활용하여 대상지역의 습윤단위중량, 점착력, 투수계수, 함수비, 산사태위험등급을 수집하여 Table 1과 같이 정리하였다.
Table 1.
Data of study site
토사유실 및 사면붕괴, 산사태 등의 산지 재해는 급경사지에서 시작되는 경향이 있다. 기존 연구에서 강원지역의 토석류 발생부는 38°에서 가장 빈도가 높았으며, 평균값은 34.3°로 나타났다(Jun et al., 2013). 특히, 완만한 경사에서 급한 경사(30°)로 변화하는 지점에서 산사태 발생 빈도가 높은 것으로 보고되고 있다(Yoo and Park, 2001). 행정안전부는 급경사지 재해예방에 관한 법률에 따라 급경사지에 대한 재해위험도 평가와 지속적인 유지관리를 시행하고 있다. 이때, 급경사지란 “택지･도로･철도 및 공원시설 등에 부속된 자연 비탈면, 인공 비탈면(옹벽 및 축대 등을 포함) 또는, 이와 접한 산지로서 1) 지면으로부터 높이가 5m 이상이고, 경사도가 34°(1:1.483) 이상이며, 길이(연장)가 20m 이상인 인공비탈면, 2) 지면으로부터 높이가 50m 이상이고, 경사도가 34° 이상인 자연 비탈면”으로 정의한다. 또한, 국지적 집중호우와 태풍으로 인해 산지 태양광 발전시설 지반에서는 얕은 사면 파괴가 발생할 가능성이 있으며, 이는 주로 경사가 가장 급한 구간에서 토사유실로 인해 초래되는 것으로 나타난다(Kim et al., 2023). 따라서 태양광 발전시설의 사면 안정성을 분석할 때 평균경사 뿐만 아니라 최고경사도 함께 고려할 필요가 있다(Kim et al., 2024). 이에 본 연구에서는 연구대상지 지형의 경사 분석을 수행하였고, 그 결과를 Fig. 3에 정리하여 나타내었다. 연구 분석 결과, 모든 지역에서 태양광 발전시설이 설치된 인공사면과 자연사면 지형의 경계에 급경사지가 형성되어 있음을 확인하였다. 이는 산지의 자연사면에 태양광 발전시설을 시공하는 과정에서 인공사면을 완만하게 조성하고자 성·절토가 동반되고 급경사지가 생성되는 것을 나타낸다. 또한, 태양광 발전시설의 산사태 발생지점을 확인해 보았을 때, B 지역, C 지역, D 지역의 경우 시설의 경계부에 형성된 급경사지와 사면 붕괴 발단부가 일치하는 것을 확인하였다. A 지역의 경우, 연구 대상지에서 유일하게 태양광 발전시설 내부에서 사면 붕괴가 발생하였다. 경사 분석에서 A 지역의 태양광 발전시설 지반의 평균경사는 20.12°로 나머지 세 곳의 지역보다 상대적으로 높은 경사도를 가지며, 2018년 개정된 설치허가 기준의 평균경사 15°를 상회하는 경사임을 확인하였다. 이에 따라 A 지역은 강우가 내렸을 때 태양광 발전시설 내부 지반에서 산사태가 발생한 것으로 판단된다. 산사태가 발생한 태양광 발전시설에 형성된 급경사지와 태양광 발전시설 지반의 평균 경사를 분석해 보았을 때, B 지역과 C 지역, D 지역의 경우 태양광 발전시설의 평균 경사는 각각 14.74°, 11.37°, 15.54°로 정부의 설치허가기준을 만족했으며 완만한 경사를 가지고 있지만, 태양광 발전시설 부지의 경계부에서 30~35°로 나타나는 급경사지가 형성되면서 사면안정 측면에서 불안정하게 작용한 것으로 판단된다. 이는 산지와 같이 자연적인 지형에 인공시설물을 설치할 경우 인공시설 자체의 경사도는 안정적이더라도 산지 사면의 전반적인 지형을 고려한 설계와 시공이 이루어지지 않으면 오히려 산지 재해에 취약한 환경으로 바뀔 수 있는 사례를 보여준다.
3. 강우 분석
기존의 많은 연구에 의하면 산사태의 발생 원인은 내적 요인과 외적 요인으로 구분된다. 내적 요인은 지형, 지질, 토양 등 외부 환경의 영향을 상대적으로 적게 받는 고정적 특성을 가진 요인으로 정적 변수로 간주한다. 반면, 외적 요인은 강우, 지진 등 외부 충격으로 사면 거동에 영향을 미치는 동적 변수로 산사태 발생의 주요 원인으로 작용한다(Yang et al., 2007). 대한민국의 경우, 지진에 기인한 산사태 발생 사례는 드물며, 대다수의 산사태는 6월에서 9월의 여름철 집중호우, 태풍, 국지성 호우 등 강우에 의해 발생하고 있다(Kim, 1988). 강우는 우리나라 산사태 발생원인을 규명할 때 가장 중요하게 다뤄지는 요인이며, 연속강우량, 누적강우량, 최대 시우량, 단기강우량 또는 장기강우량 등의 여러 강우 요인과 산사태의 관계를 분석하고 예측하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다(Jun et al., 2013). 또한, 집중호우로 인해 발생하는 천층 산사태(shallow landslide)는 뚜렷한 전조 현상 없이 단시간 내에 급격히 발생하여 예측이 어려우며, 이로 인해 인명과 재산 피해를 초래할 수 있다(Choi, 1986; Kim et al., 2013b). 산지에 설치된 태양광 발전시설은 이처럼 내적·외적 요인의 복합적인 작용으로 발생하는 산사태 위험에 노출될 수 있다. 현재 산지 태양광 발전시설에서 발생하는 사고는 기초 콘크리트 및 지지대 부실시공으로 인한 구조물 파손 유형과 배수로 설치, 성토 및 지반보강 작업 등이 완전하지 않은 상태에서 태풍, 폭우 등의 강우로 인한 태양광 모듈 손상, 시설 하부지반 세굴 등의 토사 유출 유형으로 구분된다. Fig. 4는 현장조사를 통하여 확인된 태양광 발전시설 하부지반의 세굴과 기초 하부지반 침식 현상을 보여준다.
태양광 발전시설에서는 강우가 직접 지표로 침투하는 경우와 불투수성인 태양광 패널 끝단에서 떨어지는 경우가 발생하며, 이러한 특성으로 인해 일반적인 사면의 강우 침투 양상 및 과정과 차이가 나타난다. 자연사면에서 식생은 강우 시 물의 침투 속도를 조절하여 토양 포화를 늦추고, 식생의 입과 줄기 등이 강우로 인한 지반의 직접적인 충격을 줄여 표토 유출과 침식을 감소시킨다. 이에 따라 산사태 발생 위험성을 평가한 선행연구에서 산림벌채는 산사태 발생을 촉진하는 것으로 나타났으며, 산림벌채 후 3∼10년 사이에 천층 산사태 및 전이형 산사태 발생이 증가한다고 보고되었다(Endo, 1980). 태양광 발전시설이 설치된 인공사면의 경우, 태양광 패널 아래의 지반은 강우가 내리지 않아 건조상태의 표토가 유지되고, 태양광 패널 사이의 구역에서는 강우가 공중에서 직접 떨어지는 것뿐만 아니라, 패널의 기울기에 따라 모인 물이 처마 부분에서 지표면으로 집중적으로 낙하하게 된다. 이러한 집중적인 강우의 작용은 지반으로의 빠른 침투와 표면 유출을 촉진하여 사면 침식과 지반 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에 따르면, 산지 태양광 발전시설 지반에 강우의 지표 침투현상을 분석해 보았을 때 태양광 패널 하부 사면의 간극수압은 0보다 작아 포화하지 않는 것으로 나타났고, 패널과 패널 사이의 영역에서는 간극수압이 0 이상으로 증가하면서 포화하는 것으로 나타나 패널 설치 여부에 따른 간극수압 분포에 차이를 보였다. 이는 태양광 발전시설 지반은 패널설치로 인해 강우 침투 양상에 분명한 차이를 보인다는 점을 나타내며, 태양광 발전시설이 설치되지 않은 사면과 비교·분석한 결과, 모든 강우 기간에 대해 대부분 안전율이 감소하는 것을 확인하였다(Yu et al., 2023). 본 연구의 연구대상지는 모두 여름철 7월과 8월 집중호우 시기에 산사태가 발생하였으며, Table 2는 각각의 지역에서 산사태 발생 이전 7일 동안의 강우량을 정리하여 나타내었다. 7일 누적 강우량을 조사해본 결과, A 지역은 177.9mm, B 지역은 220.8mm, C 지역은 218.7mm, D 지역은 389.4mm로 나타났다. 기존의 연구에서는 국내 사면의 유효토심이 1m 이내인 경우 3일 누적 강우량과 산사태의 인과관계가 높다고 보고되고 있다(Lee et al., 2012). 해당 지역의 3일 누적 강우량을 조사해 본 결과, A 지역은 85.3mm, B 지역은 128.4mm, C 지역은 156.4mm, D 지역은 330.1mm의 강우가 내린 것으로 나타났다. 이 때의 강우재현빈도와 비교 분석해 보았을 때 A 지역, B 지역, C 지역의 경우, 2년 빈도 확률강우량인 164.4mm, 193.7mm, 189.2mm보다 적은 양의 강우가 내렸고, D 지역은 20년 빈도 확률강우량인 327.7mm의 강우강도와 유사한 강우량이 내린 것으로 나타난다. Fig. 5는 2년 빈도와 20년 빈도의 3일 누적 확률강우량과 실제 발생한 3일 누적 강우량을 도시하여 나타낸 그래프이다.
Table 2.
Rainfall of solar power facilities
산림청에서는 산사태 피해를 최소화하기 위해 연속강우량이 100mm 이상이거나 1일 강우량 80mm 이상, 1시간 강우량 20mm 이상인 지역에는 산사태 위험주의보를 발령하고, 연속강우량이 200mm 이상이거나 1일 강우량 150mm 이상, 1시간 강우량 30mm 이상인 지역에 대해서는 산사태 경보를 사전에 발령하고 있다. Fig. 6은 연구 대상지의 1일 누적 강우량과 최대시우량을 그래프에 도시하여 나타내었다. 조사에 따르면, A 지역의 최대시우량은 4.3mm, 1일 누적 강우량은 19.7mm이고 B 지역의 최대시우량은 24.3mm, 1일 누적 강우량은 67.4mm, C 지역의 최대시우량은 31.3mm, 1일 누적 강우량은 121mm, D 지역의 최대시우량은 25.4mm, 1일 누적 강우량은 161.6mm로 나타났다. B 지역의 경우 산사태 주의보 발령에 해당하는 강우량이 내렸으며, C 지역과 D 지역의 경우는 산사태 경보 발령에 해당하는 강우가 내린 것으로 확인되었다. 특히 A 지역의 경우는 산사태 발생 위험 수준에 미치지 않은 적은 양의 강우가 내렸음에도 태양광 발전시설의 산사태가 발생하였다. 사면이 내재적으로 불안정한 구조를 가지고 있을 때, 강우와 같은 외부 요인이 작용하면 작은 영향에도 산사태가 쉽게 발생할 수 있다(Cha, 2014). 앞서 지형 분석을 수행하였을 때 A 지역은 다른 지역에 비해 15° 이상인 20.12°의 높은 평균경사를 가진 태양광 발전시설이 설치된 인공사면으로 현저히 적은 양의 강우에도 사면 불안정성이 증가했음을 나타낸다. 따라서 태양광 발전시설의 안정성 평가를 위해서는 단순히 누적 강우만을 이용하여 위험성을 평가하기 보다 누적 강우 및 기하학적 특성을 함께 고려하여 안정성을 평가하는 방법에 관한 연구와 분석이 요구된다.
기존 연구에 따르면 태양광 발전시설에서 사면 경사가 증가하고 기반암 깊이가 깊어질수록 사면의 안전율이 낮아지는 경향이 있으며, 이 중에서도 사면 경사가 특히 중요한 변수로 확인된 바 있다(Yu et al., 2023). 이에 따라 산지 태양광 발전시설의 강화된 허가 기준인 경사도 15°는 사면 안정성에 영향을 미치는 주요 요인을 반영한 것으로 평가할 수 있다. 다만, 태양광 발전시설의 사면 경사와 강우 요인의 관계 유의성에 대해서는 더 많은 사례의 분석과 사면 안정해석 등 추가적 연구가 필요한 것으로 판단된다.
4. 토석류 흐름 시뮬레이션
4.1 토석류 흐름 모의 방법
본 연구지역에서 발생한 산사태는 토석류로 전이되어 인근에 위치한 도로와 민가, 축사까지 흘러갔으며, 건물이 매몰되고 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 우리나라에서 발생하는 산사태는 빈번히 토석류로 발전하는 양상을 보이며, 이는 다른 자연재해에 비해 상대적으로 큰 규모의 피해와 경제적 손실을 지속적으로 초래하고 있다(Sin et al., 2016). 이러한 특성으로 인해 산사태는 재해 관리 및 사전 예방 측면에서 특히 중요한 대상이며, 토석류 피해를 저감하기 위해 주로 사방댐을 설치하고 있다. 또한, 산지 전용으로 인한 지형 변경이나 각종 시설물의 입지는 산지 토사 재해를 유발할 수 있는 주요 원인으로 작용하며, 잠재적인 피해 위험을 높일 수 있다. 따라서 토석류 발생이 예상되거나 예측되는 지역에서는 구조물 건설을 지양하고, 사전 예방 조치를 취하기 위해서 토석류의 정확한 발생예측 및 주변 환경인자와의 특성을 파악하는 것이 필요하다(Lee and Ma, 2018).
본 연구에서는 토석류 수치 모의를 위하여 FLO-2D를 이용하여 발생한 토석류의 흐름 경로를 시뮬레이션하고 피해면적, 유동심과 유속을 비교·분석하였다. FLO-2D는 2차원 유한차분 수리모델을 기반으로, 홍수와 토석류 시뮬레이션이 가능한 프로그램이다. 도시 유출, 범람, 토사의 이동 등 수문·수리학적 과정을 모의하며, GIS와 연동하여 정밀한 지형 데이터 분석이 가능하다. 또한, 2차원 격자망(cell-based)을 기반으로 하여 유동, 유동심, 유량 등의 수리학적 변수를 계산하고, 불규칙한 지형에 대해 세밀한 해상도의 해석이 가능하다. 토석류 시뮬레이션 결과를 통해 퇴적물 분포와 두께를 분석하고 위험 지역 파악, 방재 계획 수립, 방재시설 설계와 검증에 활용 가능하며, GIS 기반 시각적 분석을 통하여 재해 대응 전략을 수립하기에 용이하다. 그러나 토석류 모의 시 지반 침식에 의해 발생한 토석류 체적의 증가는 고려할 수 없기 때문에 주로 토석류의 이동, 퇴적, 확산 등의 토석류 모의에 사용하며, 많은 연구자들에 의하여 실제 토석류를 모의하는데 사용되어 왔다(Kim et al., 2013a; Lim and Kim, 2019; Jung et al., 2020). 따라서 FLO-2D 모델은 실제 재해현장에서 발생한 토석류의 모의 및 토석류 위험 지역 선정 시 유용하게 활용 가능할 것으로 판단된다(Oh and Jun, 2019).
FLO-2D는 2차원 수치해석을 수행하는 프로그램으로, 흐름이 8개 방향으로 설정되며, 각 방향별로 연속 방정식과 2개의 운동량 방정식을 사용한다. 해당 프로그램에서 적용되는 지배 방정식은 아래의 식과 같다(FLO-2D, 2009).
여기서, : 토석류의 유동심
: 유동심을 통해 산정된 x, y축 이동속도
: 강우 강도
: 흐름 방향과 흐름 직각 방향의 마찰 경사
: 바닥 경사
일반 유체와 달리 고밀도인 토석류 전단응력은 O’Brien and Julien(1988)의 유변학 모형을 따르며 다음 식 (4)와 같이 나타낼 수 있다.
여기서, 𝜏 : 전단응력
: 항복전단응력
: 점성전단응력
: 난류전단응력
: 분산(dispersive)전단응력,
𝜂 : 동점성(dynamic viscosity)계수
: 내부(internal)전단계수
총 전단응력을 수심 적분하여 경사형식(gradient form)으로 표현하면 다음 식 (5)와 같다.
여기서, : 전체마찰 경사
: 항복경사
: 점성경사
: 난류-분산경사
: 유사혼합물(sediment mixture)의 비중량
: 저항매개변수(등가 Manning 계수 값)
항복응력()과 점성계수(𝜂)는 O’Brien(1986)이 제안한 현장 경험식을 바탕으로 유역의 지형 및 토질 조건에 따라 Table 3으로 결정되며, 층류저항계수()는 지표면 조건에 따라 Table 4로 결정한다.
Table 3.
Yield stress () and viscosity (𝜂) (O’Brien, 1986)
Table 4.
Resistance parameter for laminar flow (O’Brien, 2018)
FLO-2D 모형을 이용한 태양광 발전시설 지역의 토석류 흐름 경로를 모의하기 위해 프로그램에 입력한 조건들을 정리하면 다음 Table 5와 같다. 여기서, 층류흐름에 대한 저항매개변수 K는 지표면의 종류에 따라 24부터 50,000까지 직접 설정하거나, 입력창에 0을 입력하면 조도계수를 기반으로 프로그램 내에서 자동으로 적절한 값을 산정하여 이를 적용할 수 있다. 본 연구에서는 매개변수 산정의 불확실성을 줄이기 위해서 프로그램상에 0을 입력하여 프로그램 자체 함수에 의하여 K값이 적용되도록 하였다. Manning의 조도계수 n의 경우, 난류흐름을 형성하는 사면형 토석류의 일반적인 값인 0.04를 적용하였다. 토석류는 유체와 고형 물질의 혼합 흐름으로, 입경이 모래 크기 이상의 입자가 전체 체적의 50% 이상을 차지하는 경우, 이를 고농도 유사류 또는 토석류(debris flow)로 분류하기도 한다(Takahashi, 2007; Pierson and Costa, 1987). 또한, 토석류는 약 40~50%를 초과하는 체적의 퇴적물 농도를 가지고 있으며 나머지 유량은 물로 이루어져 있다(Pierson, 2005). 붕괴된 사면이 포화상태임을 가정하면 간극률에 해당하는 체적은 물이 차지하게 되며 나머지가 토사의 체적이 된다. Kim(2019)에 의하면 우리나라 수도권 산지에 관해 관악산, 수락산, 북한산 등의 산지 토양 간극률은 평균 52.1%로 나타났으며, 본 연구에서는 현장에서 측정한 토양 물성 자료를 대체하기 위해 위와 같은 연구 결과를 고려하여 토사의 체적농도 0.48을 적용하였다. 토석류의 유동학적 특성인 점성과 항복응력 값을 입력하기 위해서 우리나라 산지 토양의 레올로지적 특성을 분석한 기존 연구에 따라 체적농도에 따른 항복응력과 점성 관계식에 제시된 매개변수값을 적용하였다(Kim and Seo, 1997).
Table 5.
Computational conditions
| K | Manning’s |
Volumetric concentration | ||||
| 𝛼 | 𝛽 | 𝛼 | 𝛽 | |||
| 0 | 0.04 | 0.48 | 4.9 | 0.0 | 0.1031 | 4.244 |
FLO-2D 모의 시에는 토석류의 연행 작용을 고려하지 못하므로 발생한 토석류의 총 퇴적 토석량을 유입량으로 설정하게 된다. 각 유역에 대한 유입량을 산정하기 위해 GIS 기법을 이용하여 5m × 5m 격자의 해상도로 사면 붕괴 발생부와 토석류 확산면적을 구하고 토석류의 총 퇴적 토석량을 산정하였다. 사면 붕괴 발생부의 경우 보도자료와 위성지도를 기반으로 손상된 태양광 패널 위치를 파악하고, 수치지도, 정사영상을 중첩하여 정확한 붕괴 발생부의 구간을 산정할 수 있었다. 확산면적의 경우 토석류가 발생하였을 때 최대로 도달하여 피해가 발생한 구간까지의 길이와 계곡부를 고려하여 산정하였다. 붕괴부의 토심은 산림청에서 제공한 데이터를 기반으로 적용하였고, 확산면적의 세굴심은 0.05m로 가정하여 총 유입량을 산정하였다. 그리고 폭과 격자 크기를 고려하여 유입격자(5m × 5m) 수를 결정한 후 유입시간에 따른 유입량을 각 격자에 적용하였다. 총 유입량을 유입격자의 수로 나눈 양에서 모의 시간 시작 시점부터 0.001시간(3.6초) 후에 최대 유입량에 도달하며 0.002시간(7.2초) 후에 유입이 종료되는 것으로 가정하였다. 이 결과를 정리하면 Table 6과 같다.
Table 6.
Inflow in each application site
4.2 토석류 흐름 모의 결과
4개소의 태양광 발전시설에서 발생한 토석류의 수치해석 시뮬레이션을 통한 흐름 분석을 수행하였으며, 모의를 통해 산정된 토석류 흐름의 최대 유속과 최대 수심을 Fig. 7에 정리하여 나타내었다. 이때 최대 수심은 토석류가 이동하면서 발생하는 침식작용이 적용되지 않은 값으로, 7.2초 동안 유입되는 토석량과 지형에 따른 토석류의 최대 수심을 의미한다. 지역별 분석 결과, A 지역과 B 지역에서 모의한 토석류가 산지 지형에 따라 인근 도로와 농경지로 이동하여 피해가 발생하는 것을 확인하였다. A 지역의 경우, 최대 유속 5.9m/s, 최대 수심 1.0m의 토석류가 발생하였으며, B 지역의 경우 최대 유속 5.8m/s, 최대 수심 1.7m의 토석류가 발생하는 것을 수치해석 시뮬레이션을 통해 모의할 수 있었다. C 지역과 D 지역은 실제 발생한 토석류가 인근 민가와 축사까지 이동하여 매몰되고 인명피해 및 재산피해가 발생한 지역이다. 토석류 시뮬레이션을 수행한 결과, C 지역의 경우 최대 유속 7.7m/s, 최대 수심 1.7m의 토석류가 발생했고, 지형의 고도를 따라 하류부에 도달하여 인근 민가까지 이동하는 것을 확인할 수 있었으며, 모의한 토석류의 거동이 실제 토석류 흐름 경로와 매우 유사한 것으로 나타났다. D 지역의 경우 최대 유속 10.3m/s, 최대 수심 5.0m의 토석류가 발생하여 유역 내 산사태 발생부와 인접했던 축사와 민가까지 이동하는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 지형에 따른 토석류 수치해석 모델링을 통해 실제 거동과 유사한 토석류 흐름 경로를 확인할 수 있는 것으로 나타난다. 다만, 본 연구에서는 발생 당시 현장에서 측정한 토석류의 유동학적 자료가 없고 보도자료에 의한 토석류 흐름 경로 이외의 퇴적량 등의 유동학적 조건은 실제 토석류 교차검증이 불가하기 때문에 GIS 기법을 활용하여 추정하였다는 한계가 있다.
산사태가 발생하여 토석류로 발전할 경우, 피해 규모는 토석류의 흐름 경로와 인접한 민가 및 시설물의 유무에 따라 크게 달라지며, 이는 지역의 재해 취약성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 토석류 피해를 효과적으로 저감하려면, 토석류의 이동 경로와 퇴적 예상 지점을 사전에 예측하고, 이를 기반으로 적절한 보강 공법을 적용할 수 있는 전문적인 접근이 요구된다. 특히, 산지에 태양광 발전시설과 같은 인공 구조물을 시공할 경우, 설계 지반에 대한 사면 안정해석뿐만 아니라 산지 지형을 반영한 토석류 흐름 분석을 병행하는 것이 바람직하다. 또한, 태양광 발전시설의 가장자리 부근에 형성되는 급경사지와 인근의 건물을 고려하여 설계에 적용한다면, 산사태와 토석류에 의한 피해 저감과 안정성 확보에 도움이 될 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 산지 태양광 발전시설이 산사태 및 토석류와 같은 산지 재해에 미치는 영향을 분석하기 위해 최근 산사태가 발생한 지역을 대상으로 지형 분석, 강우 분석 및 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 연구 결과를 바탕으로 도출된 결론은 다음과 같다.
1. 태양광 발전시설이 설치된 지역은 시공 과정에서 자연사면과 인공사면의 경계부에 급경사지가 형성되는 것으로 나타났다. 산사태가 발생한 지역을 분석해 보았을 때, 이러한 급경사지는 강우가 내릴 때 사면이 불안정해지면서 붕괴되었고, 산지에 설치된 태양광 발전시설의 산사태 및 토석류가 유발되는 주요 원인으로 작용하였다.
2. 연구 대상지 중 A 지역은 강우량이 산사태 발생을 대비한 경보 기준에 미치지 않았음에도 적은 강우량에 산사태가 발생하였다. 이는 각각의 연구 대상지의 지형 데이터를 비교·분석해 보았을 때, A 지역은 20° 이상의 사면이 안식각을 유지하지 못하고 내적으로 불안정한 구조로 형성되었을 가능성이 있으며, 강우와 같은 외부 요인이 결합할 때 작은 영향에도 사면 붕괴가 일어날 수 있음을 나타낸다.
3. FLO-2D 시뮬레이션을 통해 연구 대상지에서 발생한 토석류 흐름 경로를 분석한 결과, 산사태로 인해 발생한 토석류가 인근 도로와 민가로 확산되어 피해를 유발하였으며, 이는 실제 발생한 토석류의 흐름 거동과 동일하게 나타났다. 토석류에 따른 피해 규모는 지역의 산지 재해 취약성에 영향을 미치며, 태양광 발전시설을 시공할 때 토석류 발생 및 토석류 유역 인근에 위치한 도로와 주거지 또는 농경지를 고려해야 할 필요가 있다.
4. 본 연구는 산지 태양광 발전시설과 관련된 재해 위험성을 분석하였으며, 산지 태양광 발전시설 설치 시 사면 안정성을 확보하기 위해 사전 지형 분석을 철저히 수행해야 한다고 판단된다. 특히, 급경사지가 형성된 지역에는 적절한 보강 공법과 토석류 유동 모의를 고려한 방재시설을 도입하고 모니터링 시스템 등을 적용하여 산사태 및 토석류 위험을 저감할 필요가 있다. 향후 더 많은 사례 연구와 장기 모니터링을 통해 재해 예측 모델을 정교화할 필요가 있을 것으로 판단된다.
