본 연구에서는 구형펄스모형을 이용한 가뭄심도-지속기간-생기빈도 해석 방법을 적용하여 전국 59개 지점에 대한 분석을 수행하고, 이를 통해 남한전체 가뭄심도의 공간분포를 특성화하였다. 먼저 일정재현기간에 대해 가뭄심도는 대체적으로 남부지방에서 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 구형펄스의 중첩을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두에 대해 이러한 경향은 일관되게 나타났으며 지속기간이 증가하더라도 남부지방의 가뭄 심도는 타 지역에 비해 여전히 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 관측된 가뭄의 발생횟수 및 최대심도와 비교되었는데, 이를 통해 본 연구에서의 해석결과가 어느 정도의 신뢰도를 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 이용한 가뭄 빈도해석을 통하여 남한지역에서 발생했던 과거가뭄사상의 시, 공간적 분포 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 가뭄의 심도별, 지역별 발생빈도를 추정하기 위하여 Drought Spell 분석을 실시하였고, 또한 남한지역을 대상으로 심한 가뭄에 대한 가뭄우심지역의 공간적 분포특성을 평가하기 위하여 가뭄의 지속기간별 가뭄빈도해석을 통해 기상관측소별 SDF (severity-duration-frequency) 곡선을 작성하고 이를 이용하여 남한지역을 대상으로 하는 가뭄우심도(Potential Drought Hazard Map)를 작성하였다. 가뭄단계별 과거의 발생빈도를 분석한 결과, 금강, 낙동강, 섬진강 유역에서 심한가뭄과 극한가뭄단계의 발생빈도가 매우 큰 것으로 나타났으며 가뭄빈도해석을 통해 작성된 SDF 곡선에서도 한강유역에 위치한 서울관측소에 비해 금강, 낙동강, 섬진강 유역에 위치한 대전, 대구, 광주 관측소의 재현기간별 가뭄심도가 심하게 나타났다. 가뭄빈도해석을 통해 작성된 가뭄우심도에서는 한강 유역과 낙동강 유역의 상류 지역에 비해 금강, 섬진강, 영산강 유역이 가뭄에 취약했던 지역으로 분석되었으며 가뭄단계별 발생빈도와 유사한 결과를 나타내었다. 계절별 가뭄우심도의 경우 봄철에 가장 자주 가뭄이 발생하였으며 짧은 지속기간의 가뭄이 자주 발생했던 것으로 나타났다.
최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상고온과 강수량 부족으로 인해 봄가을철 가뭄으로 고통받고 있다. 특히 2015년의 경우 전국 곳곳에서 호수나 저수지의 바닥을 드러내어 급수제한까지 발생등 가뭄으로 인한 피해가 커지고 있다. 일반적으로 가뭄은 장기간의 강우부족으로 인해 발생한다. 그렇기 때문에 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 표준강수지수(SPI)를 사용한다. SPI는 특정지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간적용이 가능하고 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해 가능하지만, 강수이외의 기온과 관련된 변수를 고려할 수 없다. 하지만 가뭄 재해에 있어서 강수량 부족뿐만 아니라 기온으로 인한 증발산량과 인근 하천의 유량분석을 통한 총괄적인 가뭄분석이 고려되어야한다. 그리하여 강수와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려가능한 표준강수증발산지수(SPEI)를 이용하여 강수변화뿐만 아닌 증발산량을 분석하고, 월 유량으로 가뭄의 심도와 지속기간을 구분할 수 있는 하천수가뭄지수(SDI)를 이용하여 하천유량을 분석하였다. 그 결과 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 함께 수문학적 가뭄지수 SDI분석을 통한 총괄적인 가뭄재해 분석을 하였다.
기후변화에 따른 청미천 유역의 가뭄 특성을 평가한 연구로 가뭄의 발생은 여러 요소가 연속적인 상관관계를 이루고 있으며, 가뭄지수 산정에 내재되어 있는 복잡성 및 불확실성으로 인해 다양한 가뭄지수를 적용하였다. 그 중 기상학적 가뭄지수는 강수량을 이용하여 산정하는 SPI(Standardiz d Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 바탕으로 산정하는 SPEI(Standardiz d Precipitation Evaportranspiration Index), 유효토양수분량을 바탕으로 산정하는 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index), 유출량을 이용하여 산정하는 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)의 지속기간 3개월, 6개월, 9개월에 따른 과거(1985년부터 2015년) 및 미래(2016년부터 2099년)의 가뭄특성을 파악하였다. 미래의 경우 기후변화 시나리오인 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 8.5를 이용하였으며, 농업학적 및 수문학적 가뭄지수는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 모의를 통해 산출된 결과를 토대로 산정하였다. 과거 기간의 가뭄지수 산정 결과, 2015년과 2014년이 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 가장 극심한 가뭄을 나타냈으며, PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에는 높은 상관정도를 보였다. 과거를 포함한 미래 가뭄의 경우 현재(2011년부터 2020년까지), 가까운 미래(2021년부터 2040년까지), 중간 미래(2041년부터 2070년까지), 먼 미래(2071년부터 2099년까지)로 나누어 가뭄을 평가하였다. 평가 결과 현재의 경우 과거 기간의 가뭄과는 달리 2018년이 가뭄에 취약했으며, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 두 기후변화 시나리오는 가까운 미래와 중간미래가 취약함을 나타냈다. 상관계수의 경우 과거 결과와 마찬가지로 PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에 높은 상관정도를 나타냈다. 또한 빈도해석 결과 RCP 4.5에서 더 큰 변동성을 보였다. 현저히 적은 강수 및 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가 등으로 인해 최근 들어 가뭄의 정도가 심해졌으며, 미래에는 더욱 더 심해질 전망으로 보여진다. 이를 평가하기 위해서는 본 결과에서 보듯이 각 각의 가뭄지수는 극한 가뭄의 발생 시기 및 강도에서 각기 다른 차이를 확인할 수 있기 때문에 가뭄 평가 시 다양한 형태의 가뭄지수 활용이 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 자연재해의 하나인 가뭄을 정량적인 방법으로 해석하기 위하여 가뭄에 영향을 미칠 수 있는 각 수문인자를 수치화하고, 이를 이용하여 증발산과 누가강수량의 편차를 산정해서 가뭄을 정량화하는 PDSI와 유역 단위의 지수를 산정하는 SWSI 및 다양한 지속기간별 지수를 산정하는 SPI를 이용해서 대상 유역인 낙동강 유역의 가뭄지수를 산정 및 비교하였으며, 가뭄대책에 대한 기본 정보를 제공하고자 하였다. 이를 통해, PDSI의 경우 지속되는 가뭄기간동안의 변화를 살피는데 유리하고, SWSI는 가뭄이 시작되는 몇 개월에 해당하는 가뭄을 판단하거나 단기간 수문인자의 변동을 통한 가뭄을 판단하는데 이용될 수 있으며, SPI는 그 지속기간이 짧은 경우 단기간의 가뭄을, 지속기간이 길어지면 장기간의 가뭄을 나타내는데 유리할 것으로 분석되었다. 또한, SWSI와 PDSI 및 SPI를 이용하여 과거 가뭄을 살펴본 결과 '94${\sim}$'97년간 지속된 가뭄이 과거 가뭄사상 중 가장 극심하며 긴 가뭄기간을 지닌 것으로 판단되었으며, SWSI를 통해 기존에 파악되지 못했던 수문학적 가뭄이 1992년에 발생했었음을 알 수 있었다. 이상의 분석을 통하여 볼 때 SWSI와 PDSI 및 SPI는 가뭄을 정량적으로 나타내는데 아주 유효한 방법이며, 각각의 지수가 가지는 장 단점에 따라 가뭄을 파악할 경우 효과적일 것으로 판단되었다.
특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.
최근 우리나라는 기상이변 및 국지성, 게릴라성 호우로 극심한 침수피해가 몇 년 동안 계속되어 왔다. 그 과정에서 치수에만 역량을 집중해서 재해방지 대책을 세워왔지만 가뭄이나 수자원확보에 상대적으로 소홀한 실정이다. 따라서 홍수피해 방지를 위한 치수대책 못지 않게 가뭄으로 발생되는 물 부족을 해결할 수 있는 이수대책 또한 중요하므로 가뭄에 대한 물 부족 연구가 더욱 필요하다. 본 연구에서는 2008년 가을부터 2009년 봄까지 강원도 A지역의 심한 가뭄재해 및 물 부족 사태를 겪으면서, 이를 바탕으로 가뭄에 따른 물 부족 요인을 연구하기 위해 강우지속기간 갈수우량 산정을 바탕으로 수문기상학적 특성을 분석하였으며, 광역상수도 시설의 운영분석을 통해 물 부족을 연구하였다. 또한 강수량을 분석을 통해 2008년 A지역으로 유입되는 양을 판단하고 광역상수도 수요량을 연구하였다. 그 결과, 강우지속기간별 빈도 갈수우량 산정결과 가뭄 발생시 A지역은 재현기간 20년빈도에 해당하는 가뭄이 발생 된 것으로 판단되었으며, 이를 바탕으로 취수댐 저류지의 저수율이 약 52%에 불과하였다. 또한, 강수량은 평균 강우량에 비해 현저하게 작고, 가뭄 발생 직전 시기의 A지역 상수 수요량은 평년보다 오히려 많아서 가뭄의 발생을 부추기는 결과가 나왔던 것으로 판단되었다. 본 연구를 통하여 물 부족 발생 원인을 연구하여, 가뭄시 물 부족에 대한 대책을 마련할 것으로 예상된다.
가뭄의 경우 타 자연재난에 비해 발생경로, 피해범위, 발생기간 등이 매우 다양해 다각적인 측면에서의 대응책 마련이 필요하다. 따라서, 극한가뭄에 대비한 지자체별 가뭄 역량 평가를 수행하는 것은 재난관리에 있어서 최우선이라고 할 수 있다. 현재 국내외적으로 가뭄과 관련된 지역적 복원력을 평가한 사례는 매우 적다. 가뭄은 지진, 홍수 등과 같은 타 자연재난에 비하여 지속기간이 길고, 그 지속기간에 따라 피해의 영향 또한 파급력이 달라지므로 복원력 산정을 위한 항목, 복원력 곡선의 저하 형태 및 양상 역시 가뭄의 특성에 맞춰 도출되어야 한다. 본 연구에서는 지자체별 극한가뭄에 대한 복원력 정량화를 위하여 가뭄과 관련된 내구성, 대체성, 신속성, 자원동원력의 세부인자를 정성인자와 정량인자로 구분하여 총 18개 항목으로 구성하였다. 구성된 18가지 항목이 정량인자 뿐만 아니라 정성인자로 구성됨에 따라, 모든 인자를 동일한 가중치로 평가할 경우 최종결과가 상대적 중요도의 미 고려로 인해 왜곡될 가능성이 존재한다. 따라서 계층적분석기법(AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 내구성, 대체성, 신속성, 그리고 자원동원력에 대한 가중치와 내구성, 대체성, 그리고 신속성에 대한 세부 지표별 가중치를 도출하여 지역별 메가가뭄 복원력을 정량화 하였다. 분석결과를 동일한 가중치를 적용한 결과와 비교분석하였으며, 과거 가뭄사례를 통해 검토하였다.
본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.
기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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