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Assessment of Urban Flood Vulnerability and Planning Approaches for a Climate-resilient City

기후탄력적 도시 조성을 위한 도시 홍수 취약성 평가 및 계획 방안

초록/요약

The intensification of urban flooding driven by the twin pressures of climate change and rapid urbanization, poses growing threats to human life, infrastructure, and socioeconomic stability in cities worldwide. The expansion of impervious surfaces, unregulated urban sprawl, and aging drainage systems have fundamentally altered the hydrological responses of cities, exposing them to higher flood risk. In this context, building urban resilience has become a critical objective for sustainable urban development. This study aims to assess urban flood vulnerability and explore integrated planning strategies that promote the transition toward climate-resilient cities. To address this goal, a comprehensive assessment framework was developed that integrates spatiotemporal land cover change analysis, hydrologic simulation, and a multi-dimensional flood resilience evaluation. First, spatiotemporal changes in urban land cover were analyzed using satellite-based remote sensing data for the years 2001 to 2021. The analysis highlighted the extent and spatial pattern of urban sprawl and its relationship to increased flood risk. A transition potential model was employed to simulate future land cover change scenarios, enabling the identification of areas potentially exposed to high flood vulnerability due to continued urban expansion. Second, the Storm Water Management Model (SWMM) was applied to simulate urban runoff and quantify hydrological impacts under different land use and rainfall conditions. The effectiveness of green infrastructure solutions was assessed through comparative scenario modeling. The simulation results indicated that the incorporation of green infrastructure significantly reduces peak runoff and improves drainage performance, particularly in high-density and highly impervious urban zones. Third, Flood Resilience Index (FRI) was developed to evaluate the spatial variation of urban resilience. This index integrates physical, social, and economic indicators into a GIS-based multi-criteria assessment framework. The resilience index revealed marked spatial disparities across subcatchments, highlighting areas where recovery capacity is low despite moderate or high levels of exposure. The findings indicate a strong correlation between urban expansion, increased impervious surfaces, and heightened flood vulnerability. However, these physical risks can be partially mitigated through the implementation of sustainable strategies such as green infrastructure. Furthermore, resilience levels were found to vary significantly across urban subareas, with socioeconomic recovery capacity emerging as a critical factor alongside physical infrastructure in determining overall resilience. This study presents a systematic assessment of urban flood resilience by integrating hydrological simulation with spatial vulnerability analysis, offering practical insights for urban planning in the context of climate change adaptation. It also demonstrates that meaningful analysis is achievable even in data-limited urban environments by utilizing open-access data and remote sensing sources. Ultimately, the findings are expected to provide valuable guidance for future policy development and resource allocation aimed at enhancing urban climate resilience.

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초록/요약

기후변화와 도시화의 가속화로 인해 도시지역에서의 홍수 발생 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이로 인해 인명, 재산, 사회기반시설에 대한 위험이 크게 높아지고 있다. 특히 불투수면적의 확대, 계획 없는 도시 확산, 노후화된 배수 시스템 등은 도시의 수문학적 반응을 변화시키고, 기존의 대응 체계를 압박하고 있다. 이에 따라, 도시가 기후변화에 능동적으로 대응하고 회복할 수 있는 ‘기후탄력성(climate resilience)’을 갖추는 것이 중요 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 도시 홍수에 대한 취약성과 회복력을 종합적으로 평가하고, 이를 기반으로 한 도시 계획적 대응 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구는 세 가지 주요 단계로 구성되며, 공간 기반 토지피복변화 분석, 수문 모델링, 복합적 회복력 평가가 통합된 접근 방식을 적용하였다. 첫 번째, 위성 영상 기반의 시계열 토지피복 데이터를 이용해 2001년부터 2021년까지의 도시 확산과 불투수면적 증가 추세를 분석하였고, 미래 토지이용 변화를 예측함으로써 홍수 위험 증가 가능성을 사전 파악하였다. 두 번째, 도시 유출 해석을 위해 SWMM(Storm Water Management Model)을 활용하였다. 다양한 토지피복과 강우 시나리오에 따라 도시 유출량과 첨두 유량을 시뮬레이션하고, 그린인프라의 적용 효과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 그린인프라는 고밀도 도시 지역에서 유출량 저감과 배수 효율 향상에 유의미한 효과가 있음을 확인하였다. 세 번째로, 도시의 기후 탄력성을 공간적 차이를 평가하기 위해 홍수 회복력 지수(Flood Resilience Index, FRI)를 개발하였다. 이 지수는 물리적, 사회적, 경제적 지표를 통합하여 분석되었다. 그 결과, 도시 내 지역 간 회복력 수준에 뚜렷한 공간적 격차가 존재함을 확인하였으며, 특히 노출 수준이 중간 이상임에도 불구하고 회복 역량이 낮은 지역이 식별되었다. 연구 결과, 도시 확산과 불투수면적 증가는 홍수 취약성 증가와 밀접한 연관이 있으며, 이러한 물리적 위험은 녹색 인프라와 같은 지속가능한 대응 전략을 통해 일부 완화될 수 있음이 밝혀졌다. 더불어, 회복력 수준은 도시 내에서도 구역별로 큰 차이를 보였으며, 사회경제적 회복 역량이 물리적 인프라와 함께 중요한 변수로 작용함을 확인하였다. 본 연구는 수문학적 시뮬레이션과 공간 기반 취약성 평가를 통합한 방법론을 통해 도시 홍수 회복력을 체계적으로 분석하고, 기후변화에 대비한 도시 계획 방향을 제시한다. 또한, 데이터가 제한적인 도시 환경에서도 오픈 데이터와 원격탐사 기반 자료를 활용하여 의미 있는 분석이 가능하다는 점에서 학문적·실무적으로 기여할 수 있다. 향후 도시 기후 회복력 제고를 위한 정책 수립과 자원 배분에 실질적인 지침이 될 것으로 기대된다.

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목차

TABLE OF CONTENTS
ABSTRACT i
국문 초록 iii
ACKNOWLEDGEMENTS v
TABLE OF CONTENTS vi
LIST OF TABLES ix
LIST OF FIGURES x
ABBREVIATION xii
CHAPTER 1. INTRODUCTION 1
1.1 Background 1
1.2 Scope of the research 6
1.3 Dissertation outline 8
CHAPTER 2. RESEARCH FRAMEWORK AND METHODOLOGY 11
2.1 Theoretical background and conceptual frameworks 11
2.2 Overview of the methodology 14
CHAPTER 3. EXPLORING LAND COVER CHANGE AND URBAN SPRAWL TREND 16
3.1 Introduction 16
3.2 Material & Methods 20
3.2.1 Study area 20
3.2.2 Method 22
3.2.3 Data source 26
3.3 Results and Discussion 28
3.3.1 Historical changes of land cover in baseline periods 28
3.3.2 Transition potential in baseline periods 31
3.3.3 Validation of predicting land cover changes 34
3.3.4 Predicted land cover changes 35
3.3.5 Discussion 39
3.4 Conclusion 42
CHAPTER 4. URBAN FLOOD ASSESSMENT 44
4.1 Introduction 44
4.2 Material and Method 48
4.2.1 Study area 48
4.2.2 Method 49
4.2.3 Data source 54
4.3 Results and Discussion 55
4.3.1 Subcatchment delineation 55
4.3.2 Drainage map generalization 57
4.3.3 Design rainfall 59
4.3.4 SWMM simulation 60
4.3.5 Application of flood mitigation scenarios 62
4.3.6 Discussion 65
4.4 Conclusion 67
CHAPTER 5. EVALUATION OF URBAN RESILIENCE 69
5.1 Introduction 69
5.2 Material and Method 72
5.2.1 Study area 72
5.2.2 Method 72
5.2.3 Data source 73
5.3 Results and Discussion 74
5.3.1 FRI assessment 74
5.3.2 Discussion 80
5.4 Conclusion 81
CHAPTER 6. CONCLUSION 83
6.1 General conclusion 83
6.2 Limitations and implications 85
REFERENCES 88

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