가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 구정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리에 그 적용성 및 활용이 가능하리라 판단된다.
가뭄은 장시간에 걸친 강수의 부족으로 발생하는 현상으로 2000년 들어 9번(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014, 2015)이나 전국적으로 심한 가뭄이 발생하는 상황이며 특히 2014-2015년의 가뭄은 지속기간이 더 길어지면서 그 강도도 더욱 심해질 것으로 전망되고 있다. 가뭄은 복잡한 자연 재해로 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행됨에 따라 시 공간적으로 정확한 판단이 어려우며 감지와 감시가 힘듦에 따라 위성영상의 활용성이 높아지고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 가뭄의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위하여 기상, 위성 식생지수를 활용하여 2014-2015년의 장기 가뭄을 분석하여 위성영상의 활용을 평가하고 가뭄의 진행을 판단하고자 하였다. 가뭄심도를 파악하기 위해서 전국을 대상으로 MODIS DSI(Drought Severity Index)를 이용하여 SPI와의 상관성분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 위성영상을 이용한 가뭄분석 연구에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근들어 기상학자들의 기상이변 학설을 뒷받침 하듯이 지구촌 곳곳에서 가뭄, 홍수 등이 계속 발생한다는 보도를 자주 접하고 있다. 우리나라도 93년 냉해, 94년의 유래없이 오래 지속된 여름 무더위, 가뭄으로 농작물 관리에 어려움이 많았다. 이러한 자연재해를 극복하고 식량의 안정적 공급을 위해 이러한 두해(年)의 기상이변이 벼생육과 수량 및 병해충에 어떤 영향을 주었나를 돌이켜 보고, 앞으로 언제 있을지도 모를 기상재해에 신속히 대처할 수 있도록 부단한 노력을 기울여야겠다.
가뭄은 사회기반시설, 인적 자본 등과 같은 자산에 직접적인 영향을 미치지 않으나 물을 중요한 투입재로 사용하는 농업부문에 피해가 집중된다. 가뭄 재해는 준비와 대응에 따라 피해에 큰 차이가 크기 때문에 다른 재해와는 달리 강도뿐만 아니라 지속기간을 고려해야 한다. 효과적인 가뭄 위험 관리를 위해서는 가뭄의 특징과 가뭄 준비 및 대응 수단에 따른 환경 및 경제적 영향을 평가할 수 있는 모형 구축과 다양한 농업자원을 동시적으로 연계 평가하여 지속가능성을 판단할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기후변화 등의 외부요인을 반영한 물-에너지-식량 (Water-Energy-Food, WEF) 넥서스 기반 농업 가뭄 평가 플랫폼 설계를 제안하고자 한다. 이를 위해 물-에너지-식량 넥서스 연계 해석 고도화 기술을 개발하고, 생물-물리학적 모델 및 경제학적 모델 연계형 기후-토양-물-에너지-식량 넥서스 (CS-WEF NEXUS) 플랫폼을 구축하여, 최종적으로 기후변화 및 농업부문 가뭄 준비 및 대응 수단의 영향 평가를 바탕으로 한 의사결정 지원 도구를 제시하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서 구축된 플랫폼은 넥서스 연계 해석을 통해 농업 가뭄 대응을 위한 식량 및 에너지 안보 정책에도 미칠 수 있는 영향을 분석할 수 있으며, 다양한 식량-물-에너지 정책들이 타 요소들에 미치는 영향을 쉽게 평가할 수 있다는 점에서 정책적 의사결정 지원 시스템으로서 활용도가 높을 것으로 예상한다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 폭염, 가뭄, 홍수 등 기상 재해의 발생빈도가 상승하고 있으며, 강우 집중도와 변동성이 증가함에 따라 2010년 이후 2014년을 제외한 현재까지 지속적인 농업가뭄의 발생으로 연속적인 가뭄 피해를 겪고 있다. 근대적 수리시설의 발달과 선제적 가뭄대책 등으로 가뭄대응력은 향상되어 피해 수준은 과거에 비해 상대적으로 적은 편이나 정량적인 가뭄피해 평가의 기준이나 피해 평가 사례가 미흡하다. 일반적으로 기상학적 가뭄은 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 활용하고 있으며, 농업적 가뭄은 농촌수자원의 주요한 용수공급시설인 농업용 저수지의 용수공급능력과 관개지역의 필요수량을 평가하여 시기별로 부족 수량을 산정하고 가뭄강도를 정량화함으로써 농업가뭄 상황을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄 지수인 SPI와 농업용 저수지의 용수공급능력, 농업적 가뭄 피해 지역의 관련 자료 등을 수집하여 농업 가뭄의 직접 피해를 중심으로 기상학적 가뭄 정도에 따른 농업적 가뭄 피해에 대한 상관성을 살펴보고자 한다.
가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 그동안 가뭄관리 기관에서는 가뭄의 특성을 규명하고자 가뭄 지수를 활용하여 발생시점, 발생빈도, 피해규모, 범위 등을 정량적으로 분석해 왔다. 그러나 가뭄특성은 가뭄 지수의 해석방법 및 판단기준에 따라 다르게 나타나는 문제가 있다. 또한, 대부분 가뭄지수가 단일 기상(강수, 기온 등) 및 수문(유출량, 토양수분량, 증발산량 등)정보 기반으로 산정됨에 따라 대상지역의 가뭄특성을 적절히 고려하지 못하고 있다. 따라서 지역적 가뭄특성을 명확히 나타내기 위해서는 단일변수 기반의 가뭄지수의 활용보다는 두 개 이상의 변수가 고려된 가뭄지수를 활용하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 강수량 및 토양수분량 기반의 이변량 결합가뭄지수(Bivariate Joint Drought Index, BJDI)를 산정하고 기존 단일변수(강수량, 토양수분량)에 의한 가뭄지수와 함께 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 이를 위해 강수량은 1977~2012년 동안의 기상청 관할 59개 기상관측소 자료, 토양수분량은 지표수문해석모형으로 부터 산정한 결과를 이용하였다. 59개 지점에 대한 SPI (Standardized Precipitation Index), SSI(Standardized Precipitation Index) 및 BJDI를 산정하였다. 또한, 지점별, 가뭄지수별 빈도해석을 통해 재현기간을 산정하고 과거 가뭄피해사례를 바탕으로 가뭄특성을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과, 재현기간은 동일한 심도일지라도 SPI, SSI, BJDI 순으로 BJDI가 가장 낮게 나타났으며, 지역별로는 중부지역이 높고, 남부지역에서는 낮게 산정되었다.
최근 기후변화에 따른 기상이변으로 전 세계적으로 가뭄피해가 증가하고 있다. 기존의 가뭄지수들은 자연현상만을 분석하여 가뭄의 심화정도를 나타내고 있다. 하지만 도시개발에 따른 도시화가 진행됨에 따라 인문 사회적 요소들이 서로 얽혀서 결합되어 단순히 자연현상만으로는 가뭄재해를 표현하기 어려워지고 있다. 본 연구에서는 복원력개념을 고려한 사회경제적 가뭄지수를 개발하고자 하였다. 복원력개념을 도입하기 위해서 가뭄위험지수, 가뭄대응능력 지수, 가뭄취약성 지수를 산정하였다. 가뭄위험지수로는 SDI(Streamflow Drought Index)를 사용하였으며, 사회 경제적 가뭄을 판단하기 위해서 적합 가뭄지속기간을 고려하였다. 대응능력 지표로는 인문, 사회적 요소와 생활, 농업, 공업용수 공급량, 지하수 함양량을 고려하였다. 취약성 지표로는 인문 사회적 요소와 생활, 농업용수 부족량, 기상요소를 고려하였다. 각 요소의 가중치는 AHP분석을 통해 산정하였다. 산정된 SDI(Streamflow Drought Index), 가뭄대응능력지수, 가뭄취약성지수를 표준화하여 잠재가뭄피해지수 PDDI(Potential Drought Damage Index)를 산정하였으며, 실제 가뭄 기간을 참고하여 등급화를 실시하였다. 그 후, 단순강우를 고려한 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강우와 증발산량을을 고려한 RDI(Recommaissamce Drought Index)와의 비교를 통하여 복원력 개념을 고려한 잠재가뭄피해지수의 필요성을 확인하였다.
가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
연평균 강수량의 60%이상이 3개월 동안의 우기에 집중되기 때문에 가뭄은 한국에서 관리가 필수적인 재해이다. 또한 가뭄은 지역별로 피해의 규모 및 대상이 달라 대응을 위한 방안 선정에 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 지역 환경 및 특성을 반영한 가뭄취약성 평가 요소를 선정하는 과정을 구조화하는 것을 목표로 하였다. 가뭄에 대한 취약 요인과 유발 요인을 선정하기 위하여 Delphi 방법을 이용하였다. 조사는 5단계로 구성되었으며, 가뭄에 대한 인식을 광범위하게 조사한 후, 이들 중에서 주요한 요인을 선정하는 과정을 반복적으로 수행하여 최종적인 평가 요인을 선정하였다. 취약요인으로는 농작물 피해, 하천 건천화, 제한 급수, 수질 악화 등이 주요한 요소로 도출되었으며, 유발 요인으로는 기후변화, 저수율 등이 선정되었다. 선정된 요인은 지역별로 차이가 있으며, 특히 도시지역과 농업지역의 선정결과는 많은 차이를 보였다. 본 연구에서 도출한 평가 요소는 가뭄 취약성 평가에 적용되며 가뭄 시나리오에 따른 평가를 수행할 예정이다.
기후변화로 인해 가뭄 재해는 수자원 관리 및 계획에 큰 부담으로 작용하므로 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하나, 아직까지 가뭄 특성의 정량적인 거동 분석이나 기후변화가 가뭄에 미치는 영향 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 가뭄변수 분석을 통해 결합확률을 이용한 가뭄분석이 타당함을 보이고, 코풀라 이론에 의해 결합확률을 이용한 가뭄빈도분석을 수행하고자 하였다. 또한 기후변화가 유역단위의 수문학적인 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 예측하고자 하였다. 이를 위하여 가뭄 사상에 대하여 전통적인 방법으로의 빈도분석을 수행하였다. 이를 Clayton 코풀라 함수를 적용하여 가뭄의 결합확률을 고려한 빈도분석을 수행해 기존의 단변량 기반의 빈도분석 방법과 비교 분석 하였다. 또한, 결합확률을 이용하여 가뭄의 재현빈도를 분석하고 이를 이용하여 가뭄의 심도-지속기간-빈도 곡선을 유도하였다. 그리고 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하기 위하여 IPCC의 SRES A1B 시나리오와 KMA RCM 기후모형을 이용하여 미래 가뭄 시계열을 산정하고, 미래 가뭄에 대한 결합확률 빈도해석과 미래 가뭄분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 따르면 가까운 미래에 짧은 지속기간을 가진 심한 가뭄이 다발할 것으로 전망되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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