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취약인자의 엔트로피 기반 중첩 분석을 이용한 부산광역시의 적설재해 취약지역 등급 평가
안찬중,박용미,최원식,An, ChanJung,Park, Yongmi,Choi, Wonsik 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.2
최근 한반도는 지구온난화로 기상이변 현상이 심화되고 있으며, 그 중 우리나라에서 주로 발생하는 5대 자연재해는 호우, 태풍, 풍랑, 대설, 지진 등이 있다. 부산광역시는 광역시 이상의 도시 자연재해 피해액 중 50% 이상을 차지하고 도심 속 구릉성 산지가 다수 분포하여 적설재해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 부산지역을 중심으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형적 특성과 인위적 특성을 함께 고려한 적설재해 위험지역을 선정하였다. 재해취약 지역의 평가요소(표고, 경사도, 토지피복, 도로, 인구통계)에 가중치를 부과하기 위해 엔트로피 방법을 이용하였으며, 가중치가 부과된 평가요소 지도를 중첩하여 위험1-5등급으로 위험도를 산정하였다. 중첩된 격자별 위험등급을 정책결정이나 정보제공의 편의성을 위해 읍·면·동 단위로 평균하여 단순화된 적설재해 취약지도를 추가 분석하였다. 재해 취약지역은 산지를 중심으로 도로가 분포하는 지역 주변에 분포한다는 특징이 있으며, 도로 통제 빈도가 높았던 금정구의 산성로, 북구의 만덕터널, 수영구의 황령산로에 위험지역이 포함되어 본 분석의 신뢰성을 확인하였다. 이와 같은 방법론은 직관적이고 사용하기 쉬우며 취약인자의 추가나 개선에 대한 업데이트가 용이하기 때문에 다른 재해나 환경위험도 분석에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다. Recently, weather changes in Korea have intensified due to global warming, and the five major natural disasters that occur mostly include heavy rains, typhoons, storms, heavy snow, and earthquakes. Busan is vulnerable to snow disaster, given that the amount of natural disaster damage in Busan accounts for more than 50% of the total amount in the entire metropolitan cities in Korea, and that the Busan area includes many hilly mountains. In this study, we attempted to identify vulnerable areas for snowfall disasters in Busan areas using the geographic information system (GIS) with the data for both geographical and anthropogenic characteristics. We produced the maps of vulnerable areas for evaluating factors that include altitude, slope, land cover, road networks, and demographics, and overlapped those maps to rank the vulnerability to snowfall disasters as the 5th levels finally. To weight each evaluating factor, we used an entropy method. The riskiest areas are characterized by being located in mountainous areas with roads, including Sansung-ro in Geumjeong-gu, Mandeok tunnel in Buk-gu, Hwangnyeongsan-ro in Suyeong-gu, and others, where road restrictions were actually enforced due to snowfall events in the past. This method is simple and easy to be updated, and thus we think this methodology can be adapted to identify vulnerable areas for other environmental disasters.
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