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.
수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동질한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 지역으로 전국을 32개의 지역으로 분할하였다. 각각의 지역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 한달 간격으로 평가하였다. 과거 가뭄 사상 년도에 대하여 기상학적 가뭄지수인 PDSI와의 비교, 분석을 통하여 수문학적인 가뭄 평가 결과에 대하여 검증하였다.
기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.
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.
현재 우리나라의 가뭄감시 정보는 기상학적/농업적/수문학적 가뭄이 별도의 지수로 개발되어 다양한 형태의 정보를 생산·제공되고 있다. 각각의 가뭄 지수들 기준 및 특성에 따라 분석되고 있기 때문에 가뭄전문가의 입장에서는 매우 정밀한 가뭄정보를 제공받는 장점이 있는 반면에, 일반 국민들이 가뭄 정보를 받아들이고 이해하는데 어려움이 있어 이를 한눈에 알아볼 수 있는 통합가뭄지도가 필요하며, 통합가뭄도를 제작하기 위해서는 통합가뭄지수가 개발되어야 한다. 본 연구에서는 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄지수인 Agricultural Dry Condition Index (ADCI)와 수문학적 가뭄지수인 Water Budget-based Drought Index (WBDI)를 개발하였으며, 기상학적 가뭄지수인 Standardized Precipitation Index (SPI)를 포함하여 기상-농업-수문학적 가뭄지수를 결합한 통합가뭄지수를 산정하였다. 다양한 가뭄지수를 활용하여 개발되었기 때문에 다변량 통계 모형 중 선형 모형인 Principal Component Analysis (PCA)기법과 비선형 모형인 Kernel Entropy PCA, Kernel PCA를 적용하였다. 또한 과거 가뭄사상을 활용하여 산정된 통합가뭄지수 검증을 위해 과거 가뭄사상에 대한 가뭄 발생시기, 심도, 쇠퇴패턴이 양상 평가 및 Intentionally Biased Bootstrap Resampling (IBBR)을 활용한 지수별 민감도 분석을 통해 통합가뭄지수 적용성 평가를 진행하였다.
최근 기후변화의 영향으로 인한 기상이변으로 인해 세계적으로 많은 피해가 발생하고 있으며, 규모도 점점 커지고 있다. 특히 가뭄에 대한 피해는 더욱 더 심화되는 현상으로 보이고 있다. 본 연구에서는 국내에 적합한 월단위와 주단위 가뭄전망을 제시하였다. 월단위 전망에서는 앙상블 기법을 기반으로 기상청에서 제공하는 월간산업기상정보의 적용에 따른 가뭄전망 정확성을 비교하였다. 주단위 전망에서는 기상청에서 제공하는 GDAPS를 이용하여 확정론적 가뭄전망을 하였다. 가뭄지수로서는 강수, 유량, 지하수위를 인자로 하는 MSWSI(Modified Surface Water Supply Index)를 가뭄지수로 사용하였으며, MSWSI는 5개 구간으로 나누었다. 월단위 가뭄전망에서는 물수지모형인 abcd모형에 과거 강수와 잠재증발산량 시나리오를 입력변수로 하여 최종적으로 유량과 지하수위 시나리오를 생산하여, 확률 가뭄전망을 위해 각 구간의 발생확률을 산정하고 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였다. 정확성 평가를 위해서 RPS(Ranked Probability Score)를 이용하였다. 금강유역에 적용한 결과, 이수기(10월-이듬해 6월)에는 4개 달이 초보전망보다 높았으나 전체 RPS는 1.87로서 초보전망의 1.84보다 높아 현재 월단위 가뭄전망기법에는 많은 불확실성이 존재하였다. 또한 월간산업기상정보를 이용한 월단위 가뭄전망에서도 초보전망보다 정확성이 낮아, 현재 중장기 기상정보를 이용하기에는 어려운 것으로 나타났다. 주단위 가뭄전망에서는 abcd모형에 GDAPS를 입력변수로 하여 확정론적 MSWSI를 산정하여 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였으며, Hit ratio를 이용하여 그 정확성을 평가하였다. 주단위 가뭄전망 결과, 주단위 가뭄전망의 Hit ratio가 0.480으로서 초보전망보다 높아 주단위 가뭄전망은 효용성이 있음을 입증하였다. 본 연구에서 적용기간이 짧아 가뭄전망의 정확성을 판단하기는 이르나, 월단위 가뭄전망에서는 기상정보의 정확성이 향상에 따라 가뭄전망의 정확성도 향상될 것으로 판단된다. 장기적으로 본 연구 결과를 토대로 단기와 중장기 가뭄전망을 수행하고 평가한다면, 가뭄전망에 대한 신뢰도가 더 높아질 것으로 사료된다.
우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 가용 수자원이 충분하지 않고 최근엔 빈번하게 발생하는 이상기후현상과 국지성기후로 인해 가뭄의 빈도 및 강도가 증대되고 있어 기후변화에 적응할 수 있는 농촌용수 물관리 대책과 가뭄대응능력 개선의 필요성이 요구되고 있다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하여 적절한 가뭄평가 수단을 통한 가뭄대책 수립기준을 설정하고 이에 대한 대책방안을 마련하여 각 지역별 특성에 맞는 가뭄대책을 수립해야 한다. 따라서 본 연구에서는 농업가뭄을 극복하고 농촌수자원의 안정적 확보와 효율적인 이용을 위해서 농업가뭄 상황을 분석하고 평가할 수 있으며 농업가뭄대책의 수립과 시행을 뒷받침할 수 있는 Web 및 GIS 기반농업가뭄관리시스템을 제안하고자 한다. 기존의 개발된 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)와 저수지가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 통합한 통합농업가뭄지수(Integrated Agricultural Drought Index, IADI)을 이용하여 다양한 시나리오를 통해 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 지역별 농업가뭄의 위험과 예측 피해를 설명하고, 가뭄관리에 필요한 정보를 단계적으로 제공함으로써 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.
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.
가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 그 발생 원인을 이해하기 힘들다. 따라서 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생의 시공간 분포와 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 현재 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후의 영향으로 마른장마, 봄 가뭄 등 이상가뭄이 빈발하고 발생되고 있으며, 90년 이후로 남부지역을 중심으로 겨울에서 봄까지의 가뭄인 횟수가 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 가뭄의 시공간적으로 분석하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하였으며, 한반도를 대상으로 가뭄의 정량적 평가를 실시하고자 하였다. 본 연구의 성과는 제한된 관측정보를 통한 시공간 분석의 한계점을 가지고 있지만 가뭄 피해에 대한 현실적인 대책 및 적응전략 수립에 횔용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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