가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 시간규모가 다양하고 누적된 효과가 천천히 나타나기 때문에 인지가 어려우며 이로 인해 피해가 커지는 경향이 있다(최영진, 1995). 가뭄에 적절히 대처하기 위해서는 가뭄의 감시(Monitoring) 체계가 필요하고, 객관적이고 널리 적용될 수 있는 가뭄의 정의와 가뭄의 정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 필요하다. 기상학 및 수자원에서는 가뭄 감시를 위해 현 상태에 대한 정량적인 가뭄심도를 나타내는 가뭄지수를 사용하고 있으며 원격탐사 분야에서는 다중시기의 식생지수 및 지표면 열지수 등을 활용하여 가뭄여부를 판단하는 노력을 수행하고 있다. 본 연구에서는 과거 10년간 남한의 가뭄시점에 대한 가뭄지수 분석을 통하여 가뭄의 심도를 파악하였고, 정규식생지수(NDVI)와 식생상태지수(VCI)를 활용하여 가뭄현황을 판별하였다. 또한, 식생지수와 가뭄지수의 상관성분석을 통하여 식생지수를 이용한 정량적인 가뭄분석의 가능성을 모색하였다.
모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.
가뭄은 일반적으로 강수량의 부족에 기인하며, 수자원의 이용 및 관리에 큰 영향을 미치는 자연재해이다. 2013년부터 2015년까지 우리나라의 연 평균 강수량은 각각 1,162mm, 1,173mm, 948mm로 평년대비 89.0%, 89.8%, 72.1%의 적은 강수를 보였다. 이는 마른장마, 평년보다 적게 발생한 태풍 등의 영향 인 것으로 판단되며 이러한 강수의 부족으로 인해 전국적으로 가뭄이 빈번하게 발생하였다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대되었고, 가뭄을 정량적으로 표현하고자 하는 연구들이 진행되었다. 가뭄은 크게 수문학적, 기상학적, 농업적 가뭄으로 구분되며 각각의 기준에 따라 다양한 변수들을 이용한 지표들이 개발되었다. 개발된 가뭄 지표는 가뭄을 평가하고 대비하기 위한 의사결정에 유용한 자료로 사용되고 있다. 농업적 가뭄은 강우부족, 실제와 잠재증발산량의 차이, 토양수분 부족, 저수지 또는 지하수위의 저하 등 농작물의 생육과 수확량에 직접적인 영향을 미치는 특성들을 고려하여 평가해야 하며, 이러한 특성들을 고려한 가뭄 지수로는 저수지 가뭄지수(RDI), 토양수분지수(SMI), 통합농업가뭄지수(IADI) 등이 개발되었다. 저수지 가뭄지수는 가뭄발생의 위험과 크기를 순별 가용저수량의 빈도를 이용하여 나타낸 가뭄 지표이다. 따라서 가뭄 지표를 산정하는데 사용된 자료의 기간에 따라 그 값의 차이가 존재한다. 본 연구에서는 각각 10개년, 20개년, 30개년 기간의 백산저수지 농업지구 저수량 자료를 사용하여 2011년부터 2015년까지의 저수지 가뭄지수를 산정하였으며 이를 각각 비교하였다. 2006년부터 2015년까지 10개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012년 ~ 2015년에 가뭄을 나타내고 있었고 특히, 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수가 -4.1으로 가장 심한 가뭄을 나타내었다. 1996년부터 2015년까지 20개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012 ~ 2015년에 가뭄을 나타내며 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수는 각각 -0.9, -1.0으로 10개년의 기간을 사용하였을 때보다 완화된 모습을 보였다. 1986년부터 2015년까지 30개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2011년부터 2015년까지 가뭄을 나타내고 있었으며, 2015년 6월 상순과 중순의 경우 각각 -1.7, -1.0으로 20개년 자료를 사용하였을 때보다 심한 가뭄을 나타내지만, 10개년 자료를 사용하였을 때보다 완화된 가뭄을 나타내었다. 백산저수지의 경우 2011년부터 2015년까지 가뭄이 발생하였으나, 용수공급이 불가능 할 정도의 가뭄이 발생하지는 않은 것으로 조사되었으며, 30개년 자료를 사용한 가뭄지수가 이와 가장 근사한 가뭄정도를 나타내고 있다.
본 연구에서는 SPI지수를 이용하여 내륙지방의 가뭄을 분석하였다. 본 연구에서 적용된 SPI가뭄 지수는 국내에서 발생하였던 과거의 가뭄사상 특성을 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)지수를 선정하여 안동관측소의 1983년~2016년까지의 월평균 강우자료를 취합하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생을 3개월, 6개월, 9개월, 12개월로 나누어 가뭄기간 조사를 통하여 내륙지방의 대표적인 도시인 안동지방의 가뭄특성 및 주기를 분석하였다. 그 결과, SPI-3은 겨울과 이듬해인 봄까지는 가뭄현상이 심화되며, 여름철에는 장마로 인해 가뭄이 완화되는 것으로 분석되었다. 또한, 가뭄의 주기성을 분석한 결과 5년 내외 주기가 유의한 것으로 나타났으며, SPI-3의 분석결과 1년에서 2년의 주기성을 보였다. 따라서 SPI가뭄지수를 이용하여 안동지역의 가뭄을 분석한 결과 2000년 이후 길게는 6년을 주기로 가뭄지수가 나타났으며, 관측된 강우자료를 이용하여 가뭄을 산정하데 있어서 효과적인 분석에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
가뭄은 지역적 특성이 강하게 나타나므로 가뭄이 진행하는 상태나 심한 정도를 정의할 수 있는 객관적인 정의나 기준이 필요하다. 이를 위해 가뭄지수(drought index)란 개념은 증발산량을 정량적으로 제시하면서 시작되었으며, 현재까지 전 세계적으로 많은 가뭄 관련 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 기상학적 가뭄지수인 표준 강수 지수(SPI)를 산정하였고, 실질적인 가뭄을 고려할 수 있는 가뭄 위험 지수(DRI)를 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 대상지역인 의령군에 적용하여 안정적인 용수공급 체계를 마련할 수 있는 실제적인 가뭄의 평가에 대한 방법을 제시하였다.
가뭄은 영향을 받는 인자에 따라 체감정도가 달라지는 사회적 현상으로 기후학적 가뭄, 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄 등 다양한 상대적 개념으로 정의되고 있다. 본 연구에서는 다양하게 정의되는 가뭄 중에서 기상학적 가뭄을 나타내는 지수에 대한 비교 분석을 실시하고자 하였으며, 실제 과거 가뭄사례와 기상학적 가뭄지수 분석결과의 비교를 통하여 가뭄지수의 적용성을 검토하고자 하였다. 가뭄지수의 비교를 위하여 기상학적 가뭄을 판단하기 위해 일반적으로 가장 많이 사용되는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 일반적으로 사용되지는 않지만 강수량만을 이용하여 가뭄분석이 가능한 CZI (China-Z Index), MCZI (Modified CZI), ZSI (Z-Score Index) 지수를 이용하였다. 대상지역으로는 최근까지도 가뭄이 발생하였던 태백과 속초지역을 대상으로 선정하였으며 1986년부터 2015년 기상 자료를 이용하여 지속시간 3개월로 가뭄지수 분석을 실시하였다. 분석 결과 SPI 가뭄지수가 과거 제한급수발생 가뭄사례에 대하여 높은 재현성을 나타내는 것으로 분석되었으며 CZI와 MCZI 가뭄지수의 경우 Extreme Dry 발생 횟수는 과거사례와 유사하나 실제 가뭄이 발생했던 년도에 대해서는 낮은 재현성이 나타났다. ZSI 가뭄지수의 경우 발생횟수, 과거사례와의 비교 모두 재현성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 가뭄지수의 비교결과 강수량을 이용한 기상학적 가뭄지수의 경우 과거 가뭄사례와 가장 높은 재현성을 보이는 SPI 가뭄지수를 이용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
2008년 여름 우리나라는 예년과 달리 홍수기에 북상하는 태풍이나 8월말에서 9월초까지 발생하던 장마전선의 영향을 받지 못했을 뿐만 아니라 홍수기 이후에도 중국에서 다가오는 동서고압대의 지속적인 영향으로 9월 중순 최고기온을 경신하면서, 강수가 없는 건조한 날씨가 계속되었다. 남부지방을 중심으로 8월말 이후 심화된 가뭄은 9월 중순에는 전국적으로 확산되었으며 도서지역의 부분적인 제한급수가 실시되거나 밭 작물 재배에 피해를 초래하기도 하였다. 본 연구에서는 위성영상 기반의 식생지수를 이용하여 2008년 가을가뭄의 시공간적 변화와 행정구역별, 권역별 가뭄 우심지역을 판별하였다. 또한, 가뭄정보를 제공하는 가뭄모니터링 시스템의 가뭄지수와 가뭄의 변화와 심도 등을 비교하였다. 위성영상자료는 MODIS NDVI를 이용하여 제작한 VCI와 SVI를 이용하였으며, 수자원공사의 '가뭄정보시스템'에서 제공하는 주 단위의 가뭄지수와 한국건설기술연구원 '통합수자원평가계획 시스템개발'에서 제공하는 월 단위의 가뭄지수를 활용하였다. 연구결과 행정구역상으로는 전라남 북도와 경상남도 지역이, 권역별로는 섬진 영산강 권역에서 극심한 가뭄이 발생한 것으로 판명되었으며 식생지수 기반의 가뭄발생지역 판별 결과와 기상학적 가뭄지수인 SPI와 PDSI의 가뭄분포가 유사하게 나타났다.
가뭄은 발생 시점과 종점을 정확히 파악하기 어려우며, 피해 면적이 광범위하기 때문에 수자원시스템 전반을 비롯한 사회, 경제적 측면에서 심각한 영향을 줄 수 있다. 우리나라의 가뭄 발생경향은 2000년 이후로 급증하고 있으며, 2022년 전라남도 지역의 경우, 평년 대비 강수량이 60%에 그쳐 50년 관측 사상에서 가장 낮은 수준으로 나타나면서 극심한 가뭄이 발생하여 현재까지도 지속되고 있다. 미래에도 기후변화로 인한 가뭄의 강도와 빈도가 증가될 것으로 예측됨에 따라 가뭄을 예방하기 위한 미래 가뭄 상황의 예측에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 다양한 기후모델 및 미래 기후변화 시나리오를 활용해 미래 가뭄에 대한 전망을 분석하고 적응 전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에서 제공하는 18개의 전 지구적 기후모델별로 산출한 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 기반으로 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 유효가뭄지수(Effectvie Drought Index, EDI)와 강수량 및 기온의 변화에 따른 증발산량을 고려하여 가뭄을 판단하는 표준강수증발지수 (Standardized Precipitation Evaportranspiration Index, SPEI), 증발수요 가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index, EDDI)를 적용하여 미래 가뭄지수별 가뭄 예측 및 변동성을 분석하였다.
본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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