최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.
국내 금강유역의 경우 충남 서부와 북부지역을 중심으로 강수량 부족과 가뭄이 빈번히 발생하는 것으로 보고되며, '14년에도 강수량이 부족하였고, '15년에는 제한급수에 돌입하는 등 가뭄 피해가 최대 3년에 걸쳐 다년 발생하였다. 가뭄 발생 시 댐은 가뭄 대응단계별 용수공급조정기준에 따라 생공용수 여유량, 하천유지용수, 농업용수, 생공용수 순으로 감량 후 운영된다. 이중 하천유지용수는 수 생태계 및 하천과 관련이 있는 다양한 자연 자원의 보호와 보전을 위해 하천에 남아 흘러야 하는 물로 정의되며, 환경 및 생태계에 관한 중요성이 커짐에 따라 가뭄 시에도 하천이 유수의 정상적인 기능과 상태 유지를 위해 필요한 용수이다. 용수공급조정 기준은 지금까지 총 5차례 개정되었으며, 가장 최근인 '19년에는 가뭄 주의단계시 하천유지 용수 감량기준을 기존 하천유지용수 "100% 감량"에서 "최대 100% 감량"으로 개정되었다. 이를 통해 다양한 의사결정이 가능해졌지만, 한편으로는 구체적인 기준이 제시되지 않아 이해당사자 간 상호 협의를 통해 감량(주로 50%)하는 실정이다. 이러한 상호 협의의 과정은 다양한 이해당사자들의 의사를 반영할 수 있는 과정이긴 하지만 수자원의 부족은 직접적으로 주민들에게 심각한 피해로 이어지기에 보다 정교하고 합리적인 기준의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정 과정에 활용할 수 있는 하천유지용수 최적 감량 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 각 이해당사자의 향후 체계적인 의사결정을 위해 근거를 제공하는 것이 목표이다. 이를 위해, 하천유지용수의 공급에 따른 편익과 가뭄 위험도 간의 관계를 규명하고, 관계에 따른 하천유지용수 감량 정도에 따른 피해를 추정한다.
가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.
가뭄은 태풍이나 집중호우 등 다른 자연재해와는 달리 발생시점이 명확하지 않으며, 가뭄발생 시 피해지역이 광범위하기 때문에 사회 경제적으로 겪는 피해가 매우 크다. 따라서 미래에 발생할 수 있는 가뭄에 대한 평가 및 이에 대한 대응방안의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 기후학적 인자와 사회경제적인 인자에 대한 여러 가지 통계자료를 이용하여 우리나라 가뭄 위험도를 평가하였다. 가뭄의 발생확률을 바탕으로 가뭄 노출성 지수(DHI)와 가뭄의 사회경제적인 영향을 반영하는 가뭄 취약성 지수(DVI)를 개발하고, 두 인자간의 상호관계를 분석하여, 최종적으로 가뭄 위험도 지수(DRI)를 개발하였다. 행정구역별로 산정된 DRI를 바탕으로 우리나라의 지역적 가뭄 위험도를 평가할 수 있었으며, 가뭄 위험도가 가장 높은 지역은 농업 밀집지역인 전라도로 나타났다. 본 연구에서 제시한 가뭄 위험도 지도는 지역적 특성을 반영하여 가뭄대책을 수립할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하는 추세이다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 용수 공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄상황이 반복되면서 정부 지자체 공공기관 등에서는 가뭄의 규모 및 단계에 따른 공간적 범위를 표출하는 가뭄 모니터링과 가뭄 전망 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 다만 하천과 저수지를 연계하여 지역적 특성을 고려한 중규모 지역에 대한 가뭄전망 시스템은 부족한 실정이다. 이를 해결하고자 하천과 저수지에 대한 실시간 유출 및 물수지 분석기술을 이용하여 미래 무강수 조건에서 일단위 공급가능량, 공급량, 부족량, 잉여공급량, 가뭄위험등급을 전망하는 DOS(Drought Outlook System)을 개발하였다. 본 시스템은 지속적인 가뭄이 발생하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 대한 436개의 하천유역을 구성하고 129개의 저수지를 대상으로 구축하였다. 기상자료는 기상청 ASOS 일 관측자료를 실시간으로 수집하여 티센법 기반의 436개 유역평균 일단위 강우량과 잠재증발산량을 산정하고 미래 90일에 대해서는 무강우와 평균 잠재증발산량을 적용하였다. TANK 모델과 물수지분석을 통해 과거 400일과 미래 90일에 대한 일단위 하천유량, 저수량, 부족량, 가뭄위험등급 등을 산정하여 매일 14시에 GIS기반 웹시스템에 표출된다. 본 시스템을 통해 하천유역 및 저수지에 대한 미래의 물공급 변화 및 가뭄위험 변화를 판단하고 추정할 수 있으며 추후 타지역 확장을 통해 전국에 대한 가뭄위험을 전망하고 가뭄대책수립에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도가 느리고 발생 시작 시기가 명확하지 않다. 또한 피해지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 전지구적 기후변화로 인해 국내의 가뭄 발생빈도는 2000년 이후 증가하고 있으며, 가뭄의 정량적 분석은 선제적 가뭄 대응을 위해 필요하다. 현재 국내에서는 여러 유관기관에서 지상 관측 데이터를 활용하여 가뭄을 모니터링하고, 가뭄 공간 분포 지도를 제공하고 있다. 하지만 지상 관측 데이터를 통한 가뭄 분포 지도는 미계측 지역에 대한 데이터 취득이 어렵고, 지형학적 특성을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 수자원 및 재해 분야에서 위성영상이 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단 및 예측에는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)가 사용되고 있으며, 식생지수는 가뭄 발생, 진행 등에 있어 즉각적인 반응이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 ESI는 전지구를 대상으로 5km 해상도로 제공하고 있다. 하지만 국내 가뭄 판단을 위해서는 높은 해상도의 영상이 필요하며, 본 연구에서는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 활용한 ESI의 산정을 통해 해상도의 문제를 개선하고자 한다. 산정한 500m 해상도의 ESI는 기존 5km 해상도의 ESI와 비교 검증하였으며, SPI 및 과거 가뭄 발생 현황 자료를 근거로 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석을 통해 시군 단위 농업가뭄평가의 적용성을 확인하고 한다.
2016년 6월 국토교통부에서는 강수량의 부족으로 인한 다목적댐 용수공급 중단 피해를 최소화하기 위해 "댐 용수부족 대비 용수공급 조정기준"을 시행하였다. 다목적댐에서 가뭄에 사전 대응하기 위해 기준저수량을 설정하고 이 기준저수량에 따라 4단계의 가뭄단계로 구분된다. 댐 저수량이 가뭄 단계별 기준저수량 이하로 저하될 경우, 가뭄단계 발령 및 용수제한공급이 시행되는데 하천유지용수, 농업용수, 생 공용수 순으로 감량이 이루어진다. 하지만 급격한 용수제한공급으로 인한 피해가 우려된다. 따라서 본 연구에서는 가뭄시 효율적인 용수공급을 위해 낙동강유역의 합천댐 유역을 대상으로 저수량이 부족한 댐 준공당시와 과거 대표적인 가뭄기간(1994-1997년, 2009-2010년)에 대하여 정상환원, 관심, 주의, 경계 그리고 심각 총 5단계의 용수제한공급 단계를 10계로 세분화하고 6가지의 용수공급 시나리오를 설정하여 그 효과를 분석하였다. 시나리오에 따라 최악의 경우 생 공용수 50%를 감량함으로서 기존 기준보다 신속하게 저수량을 정상단계로 회복시켜주는 효과를 보였다.
최근 기후변화로 인해 가뭄이 5 ~ 7년 주기로 발생하고 있으며 가뭄 강도가 심화되고 있고, 이러한 현상은 향후 10년 이상이 지속될 것으로 예측되고 있다. 이러한 가뭄으로 인해 2022년에는 각 지역에서 제한급수 및 운반급수 피해인구가 발생하였으며, 전국의 다목적댐 또는 용수전용댐에서는 가뭄 대응을 위해 용수를 감량하였다. 특히 2018년에는 농업용수 공급이 어려워 다수의 지역에서는 논이 마르고 밭이 시들어 농업피해가 발생하였다. 이에 따라 농업용 저수지에서는 가뭄 대응을 위해 저수지 운영곡선 및 연계운영 등과 같은 저수지 운영방안 수립이 필요한 실정이다. 하지만 다목적댐과는 달리 농업용 저수지에서는 수문 계측자료가 부족하기 때문에 저수지 운영방안 수립에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 심각한 가뭄이 발생한 섬진강 유역의 농업용 저수지를 대상으로 딥러닝 모델 기반의 일단위 유입량 예측모형을 개발하였다. 저수지 유입량을 예측하기 위해서는 유역평균강우량 및 과거 유입량 등을 독립변수로 선정하였으며, 시계열 자료 분석을 위해 딥러닝 모델 중 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용하였다. 향후에는 예측 유입량을 활용하여 농업용 저수지의 수요량을 고려한 저수지 운영방안 수립을 통해 가뭄에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 전세계적으로 기후변화로 인한 국내외 가뭄에 대한 피해 및 발생 빈도가 점차 증가하고 있으며, 우리나라의 경우 2000년대 이후 가뭄 주기가 점점 짧아져 2013년 이후 매년 가뭄이 발생하고 있다. 북한은 자연재해에 취약한 국가이며 특히 가뭄으로 인한 식량난 문제가 대두되고 있지만, 북한의 제한적인 정보로 인해 북한 지역에서의 가뭄의 발생과 피해 정보는 한정적이고, 활용할 수 있는 자료의 경우 외국 기관의 정보에 의존하는 실정이다. 향후 농업부문에 대한 대북한 지원과 통일 후를 대비한 농업정책의 수립을 위하여 북한의 가뭄에 대하여 독자적으로 신속한 정보를 취득, 분석할 수 있는 능력을 확보하는 것이 필요하다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 용이하지 못한 지역의 주기적인 관측이 가능하며, 동일한 정확도로 기상자료의 획득이 가능하다. Vegetation Drought Response Index (VegDRI)는 위성영상기반의 가뭄지수인 정규식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index, NDVI), 기상학적 가뭄지수를 활용한 기후적 요소, 토지피복 및 생태지역 등의 생물물리학적 요소를 활용한 가뭄지표이다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 MOD13Q1 영상자료의 NDVI (2001~2018년)를 이용하였으며, 북한의 기상자료를 이용한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 그리고 북한 지역의 토지피복 및 생태지역 등의 요소들을 활용한 VegDRI를 통하여 북한의 가뭄 시기에 따른 시도별 가뭄 특성에 대하여 분석하고자 한다.
이 연구의 목적은 가뭄이 쌀 생산성에 미치는 효과를 추정하는데 있다. 가뭄 효과를 추정하기 위해서 우리는 기상변수와 수리답 비율 등이 쌀 생산성에 미치는 효과를 패널 회귀분석 모형을 통해 추정하였다. 분석결과 가뭄이 쌀 생산량에 미치는 영향은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 또한, 전체 논면적에서 수리답 면적 비율이 1% 확대될수록 쌀 생산량은 0.025~0.035%씩 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 한발대비 수리답 면적 비중의 교차항이 쌀 단수에 미치는 영향은 매우 작은 것으로 추정되었다. 이는 한발대비 수리답이 가뭄 피해를 줄이는 데에는 효과가 거의 없음을 의미한다. 또한 추세항과 연도별 더미를 추가하였을 경우, 한발대비 수리답 면적 비중이 쌀 단수에 미치는 영향과 한발대비 수리답의 가뭄 피해 억제 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 추정되었다. 이는 수리안전답 조차도 표준강수지수(SPI6)가 -2.5이하로 떨어지는 심각한 가뭄의 피해를 줄이는 데에는 큰 효과가 없음을 의미할 수 있다. 따라서 50년 이상 노후화된 시설이 전체 약 74%에 육박하는 농업용 수리시설의 경우, 기후변화로 인한 가뭄의 빈도와 강도 증가에 더욱 취약할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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