최근 전세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인해 가뭄, 홍수, 태풍 등 자연재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 강수량의 변동성이 커지면서 가뭄과 홍수가 단기간에 번갈아 가며 발생하는 경우가 자주 발생하고 있다. 가뭄과 홍수가 짧은 기간 동안에 교차해서 발생하는 급변사상은 예측하기 어려우며, 갑작스럽게 중첩되는 재난으로 인명과 재산피해 뿐 아니라 생태계에까지 심각한 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 일 강수량 자료를 바탕으로 표준가중평균강수지수(Standard Weighted Average Precipitation, SWAP)를 산정하고 한강 유역의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 특성을 분석하였다. 1966년부터 2018년까지의 한강유역 중권역별 면적평균강수량과 가중치, 이전 강수량의 영향을 받는 일수를 바탕으로 SWAP를 산정하였다. SWAP 지수가 10일 연속 -1 미만일 때를 가뭄이라 정의하고, 이후 SWAP 지수가 7일 연속 0.5 이상이면 가뭄사상이 종료된다고 판정하였다. 또한 SWAP 지수가 10일 연속 +1 초과일 때를 홍수라고 정의하고, SWAP 지수가 7일 연속 -0.5 이하가 되면 홍수사상이 종료된다고 판정하였다. 가뭄-홍수 급변사상이란 가뭄의 종료시점과 홍수의 시작시점의 차이가 5일 이내일 경우에 해당한다. 급변사상의 전·후로 강수량이 얼마나 급격하게 차이 나는지를 판단하기 위하여 급변 시점 전·후 5일의 누적 SWAP 지수인 심각도 K(Severity)를 분석지표로 활용하였다. K를 통해 한강유역 가뭄-홍수 급변사상의 시·공간적 분포를 분석하고 미래의 급변사상의 발생가능성을 예측할 수 있다. 본 연구 결과, 한강 유역의 24개 중권역 중에서 18개의 중권역이 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 점점 상승하는 추세이고, 가장 심각도 상승폭이 높은 중권역은 홍천강(1014)으로 첫 사상인 1967년부터부터 2015년의 마지막 사상까지 약 55% 정도 상승하였다.
가뭄-홍수 급변사상은 가뭄과 홍수가 중첩된 사상으로, 생태계뿐만 아니라 산업과 농업 그리고 사회경제까지 큰 영향을 미치기 때문에 가뭄이나 홍수의 개별 사상보다 대처하기 어렵다. 하지만 국내의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준가중평균강수(SWAP) 지수를 사용하여 가뭄-홍수 급변사상의 특성들을 분석하였다. SWAP 지수는 일강수량에 시간 가중치를 적용한 가중평균강수(WAP) 지수를 표준화 것으로, 한강유역의 중권역별 면적평균강수량(1966-2018년)을 사용해 산정하였다. SWAP 지수는 가뭄·홍수의 단일사상 분석 뿐 아니라 가뭄-홍수 급변사상을 분석하는데 용이하고, 시간의 척도 측면에서도 유연하게 사용할 수 있다. 또한, 심각도 K를 사용해 가뭄-홍수 급변사상의 상대적인 심각도를 지역별로 분석할 수 있다. 연구 결과, 한강유역 30개의 중권역 중 20개의 중권역이 시간이 지남에 따라 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 상승하는 추세가 확인되었고, 중권역별 가뭄-홍수 급변사상의 발생 빈도와 심각도 등을 고려하여 위험지역을 확인할 수 있었다. 예를 들어, 한강유역 내 가뭄-홍수 급변사상으로 인한 위험지역은 남한강상류(#1001) 유역으로 나타났다.
강우 변동성과 기온의 증가 추세로 전 세계 여러 지역에서 가뭄의 빈도, 지속기간, 심각도, 영향면적이 증가하고 있다. 기후변화로 인한 극심한 가뭄은 담수 생태계에 심각한 결과를 가져올 수 있으며, 이는 중대한 사회적 경제적 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 수질오염총량관리 단위유역에서 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스 위험도가 식별된다. 기상학적 가뭄은 표준강수지수(SPI)로 한정되며 하천 수질은 BOD로 한정되어 분석이 수행된다. 또한, 본 연구에서는 하천의 수질 스트레스를 식별하기 위하여 가뭄 시 환경영향 지수인 Environmental Drought Condition Index-water quality(EDCI-wq)를 제안한다. EDCI-wq는 기상학적 가뭄이 발생하였을 때 수생태계가 평상시 대비 스트레스를 받을 가능성을 표현한 지수이다. 최종적으로 산정된 EDCI-wq를 기반으로 하천 구간별로 관심, 주의, 경계, 심각 단계 구분 기준을 마련하여 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스를 단계적으로 식별할 수 있는 수질 스트레스 위험도 지도가 작성된다.
지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.
각 기관에서는 가뭄상황을 모니터링하기 위해서 기관의 역할에 맞는 방식으로 가뭄지수를 산정하여 표출하고 있다. 국민안전처에서는 2016년 3월부터 부처간 협동으로 우리나라의 가뭄 상황을 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄으로 구분하여 행정구역단위로 주의, 심각, 매우심각의 3단계로 표출하여 활용하고 있다. 저류시설 등을 고려하여 가뭄지수를 도출하고 가뭄을 세가지 속성으로 나누어서 표출하는 것은 타당하지만, 동일한 행정구역 상에서 각 가뭄속성을 표현하는 것은 실제적인 가뭄상황의 판단과 적절한 전략적 대응을 위해서는 개선될 필요가 있다. 본 연구에서는 토지이용도를 기반으로 용수 이용 상황과 용수공급을 위한 사회기반시설을 고려해서 가뭄상황의 표현을 위한 구역의 재설정과 각 구역별로 적절한 가뭄지수의 적용 및 상황파악에 도움을 줄 수 있는 통계적 지표를 동시에 제공할 수 있는 프레임워크를 설계하고 이를 테스트베드를 대상으로 시범적으로 구현하였다. 산림이나 초지 지역, 관개시설에 의한 용수공급을 받는 논지역, 강수의존형 논지역과 밭지역, 광역상수도나 지방상수도에 의한 공급지역, 기타 생공용수 공급지역 등으로 구분하여 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄 상황이 동일 행정구역내에서도 서로 다른 값을 가질 수 있도록 하였다.
돌발가뭄 (Flash drought)은 일반적인 가뭄과 달리 기후변화에 따른 기상 이상으로 인해 단기간 급속하게 발생하는 가뭄이다. 짧은 기간에 식생 스트레스가 증가하며, 작물생산량의 감소로 인해 농업 생태계에 피해를 야기하며, 과도한 증발 수요 및 급격한 토양수분의 감소는 수문학적 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 최근 개발된 Flash Drought Intenisty Index (FDII, 2021)를 활용하여 2014년부터 2018년까지 5년간 발생한 돌발가뭄에 분석하였다. FDII는 가뭄 심화속도, 평균 심각도의 두 가지 요소를 곱하여 나타내며, 일반적으로 가뭄 및 비가뭄에 대한 정도를 나타내는 아노말리 (Anomaly) 대신 백분위수 (Percentile)를 활용한다. 국내 돌발가뭄 분석을 위하여 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 위성영상 기반 근역층 토양수분 자료를 활용하였다. 2014년부터 2018년까지 전국 8도 (경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)를 대상으로 돌발가뭄 사상에 대하여 토양수분 백분위수의 월별 공간분포 및 FDII를 산정하여 국내 돌발가뭄의 강도를 정량화하였다. 지역 및 시기별로 다르게 발생하는 돌발가뭄을 대상으로 FDII를 활용하여 돌발가뭄의 초기 발생, 가뭄 전이 현상 등 시공간적 특성을 분석하고자 한다. 향후 대상 지역의 세분화 및 장기적인 관점에서의 FDII 적용으로 신뢰성 높은 국내 돌발가뭄 모니터링 및 분석 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 다만, 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중 일지라도 초기에 감지한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료를 활용한 가뭄전망정보 생산 및 제공하고 있으며, 활용성을 검증한바 있다. 국내의 경우 기상청에서는 대기-해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) 모델을 도입하였으며, 가뭄예보를 목적으로 장기예보자료 기반의 가뭄전망정보 생산체계를 구축한 바 있다(기상청, 2012; 손경환 등, 2015). 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 수문기상 전망정보를 이용하여 2014-15년 가뭄사례에 대한 가뭄감시 및 전망정보를 생산 및 평가하였다. 수문기상전망 정보는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5와 지면모델을 이용하여 생산하였으며, 관측자료와 수문전망정보 기반의 가뭄지수를 산정하였다. 매스컴 및 언론 보도 자료부터 2014-15년 가뭄에 대한 행정구역별 피해사례를 수집하였으며, 이를 기반으로 시계열, 지역별 및 통계적(CC, RMSE) 분석을 이용하여 선행시간별 정확도를 평가하였다. 1개월 및 2개월 전망정보의 정확도가 높음을 확인하였으며, 가뭄심도가 심각한 시기의 가뭄상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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