Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1125-1132
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2017
가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.
최근 2년 간 한반도에 내린 강수량은 평년에 비해 60%정도 밖에 내리지 않았다. 이로 인해 2015년에는 전국 곳곳에서 가뭄이 발생하였고, 농작물피해, 이수부분에서 어려움을 겪었다. 지역적으로 가뭄피해를 해소하고자 여러 대책이 강구되고 있고, 국가적으로 가뭄을 극복하기 위해 국가가뭄정보분석센터의 개소 등 기상, 수문정보를 바탕으로 한 가뭄 해소 노력이 증대되고 있다. 기상청에서는 기상확률예보를 통해 단기적인 강수, 가뭄 예측자료를 제공하고 있으며, 전지구모델을 상세화 한 지역기후모델을 통해 한반도 전 지역에 대해 기후변화시나리오에 의한 강수, 기온자료를 제공하고 있다. 가뭄을 예측하고, 가뭄정도를 파악하기 위해서 가뭄지수를 보편적으로 이용하고 있다. 강수와 기온은 기상학적 가뭄지수 산정에 가장 중요한 인자로 이용되고 있다. SPI는 강수자료를 이용하여 가뭄정도를 파악할 수 있는 지수이고, RDI는 강수와 기온자료를 통해 잠재 증발산량을 산정하고, 이를 고려하는 가뭄지수이다. 한반도 내 주요 관측소지점에 대해 RCP 8.5 시나리오에 의한 장래 2100년까지 가뭄지수를 산정한 결과 RDI의 경우 가뭄발생빈도와 강도가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 장래 한반도의 연 강수량은 크게 감소하지 않는데 비해 기온은 점차 증가하는 경향이 발생함에 따라 기온상승에 의한 증발산량의 증가가 극한가뭄이 발생하는 주요요인으로 판단되었다. 수도권지역의 경우 예측기간이 2100년에 가까울수록 SPI에 의한 가뭄지수는 점차 증가하여 가뭄 강도가 약해지는 것으로 예측되었고, RDI지수에 의한 가뭄지수는 점차 감소하여 극한가뭄이 발생할 가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 장래 가뭄에 의한 피해지역 예측, 수자원 계획, 이수분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 인간과 자연 환경 모두에 큰 영향을 주는 자연현상으로 이러한 가뭄의 분석 및 예측은 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 한강의 상류유역인 평창강과 남한강 상류 유역을 대상으로 수문학적 가뭄을 정의하고 copula 이론을 이용하여 수문학적 가뭄의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 재현기간을 산정하여 분석하였다. 연구에서 도출된 주요한 결과로부터, 1967년부터 2007년 사이에서 평창강 유역은 1981년에 발생한 550년 빈도, 남한강 상류 유역은 1973년의 110년 빈도의 가뭄이 가장 큰 가뭄 사상으로 나타났다.
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.
기후변화로 인해 기상이변 현상의 발생 빈도가 잦아지며 가뭄 방생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 가뭄 피해를 경감하는 선제적 가뭄대응체계 구축과 가뭄이 발생한 이후에 피해를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄피해 여부를 이진분류 방법으로 접근하여 예측 가능성을 검토하였다. 가뭄피해 여부는 비상급수(제한급수,운반급수) 자료를 이용하여 비상급수가 시행된 경우를 가뭄피해 발생으로 보고, 비상급수가 시행되지 않은 경우를 피해 없는 사례로 구분하였다. 기상 상황 변수로는 강수량, 기온, 상대습도 등을 이용하였다. 또한 지역별 연간 총 급수량 대비 저수량을 이용하여 지역별 현 상황을 고려하고자 하였다. 의사결정나무를 이용하여 분석한 결과 불균형 클래스 문제의 정확도에 주로 이용되는 오차행렬의 정확도가 0.95 이상으로 나타났으며, F1-Score는 약 0.5 로 나타났다. 이는 예측 결과 전체를 대상으로 했을 경우 95 %의 확률로 가뭄피해 여부를 구분할 수 있는 것을 나타내며, 가뭄 피해만을 대상으로 했을 경우 50 %의 정확도를 타나낸다. 그러나 본 연구에서는 비상급수를 유발하는 충분한 환경적 변수를 고려하지 않았고, 다양한 딥러닝 모형을 분석하지 않았다. 따라서 비상급수를 유발하는 요인을 충분히 고려하고 딥러닝 기법을 고도화 한다면 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 개념적인 토양수분 모형을 이용하여 가뭄에 대한 기후변화의 영향을 모형화하고, 모형으로부터의 결과를 분석하고 있다. 미래 기후자료로서 A2 온실가스 배출 시나리오에 따라 CCCma CGCM3-T63에 의해 도출된 자료가 이용되며, 일별 강수분포 및 월별 강수량 및 잠재증발산량의 변화를 고려하기 위하여 일별 스케일링 기법이 적용된다. 모형으로부터 도출된 주요결과로부터 미래에는 우리나라에 보다 잦은 가뭄이 있을 수 있음을 살펴볼 수 있다.
본 연구에서는 수자원 계획 및 가뭄관리를 위해 비교적 넓은 지역에 활용할 수 있는 가뭄지표 산정을 위해 강우량, 일최고기온, 유출량, Palmer 지수 등의 다양한 계열의 자료를 이용하였다. 가뭄감시를 위해 가뭄단계를 가뭄주의보, 가뭄경보, 비상가뭄으로 구분하였으며, 각각 가뭄단계는 산정된 지수의 25%, 10%, 5%에 대한 비초과확률치로 정의하였다. 또한 가뭄지수들이 과거의 가뭄을 얼마나 잘 표현하고 있으며, 가뭄감시를 위한 가뭄지표로 활용할 수 있는가를 판단하기 위해 과거 가뭄을 재현하여 가뭄단계의 일치성과 상관관계를 분석하였다. 그 결과 9개월과 12개월 강우량지표와 PDSI 지표가 최대의 일치성과 상관관계를 나타내었다. 이렇게 산정된 결과는 다양한 계열의 실측치에 근거하고 있으며, 간단한 계산에 의해 산정 될 수 있기 때문에 유역의 가뭄감시시스템의 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 우리나라에서 가뭄의 발생확률을 증가시키고 있다. 가뭄의 발생은 다른 자연재해와는 달리 지속기간이 길고, 피해지역이 광범위하여, 사회경제적으로 겪는 피해가 다른 자연재해보다 크다. 현재 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 기후학적 인자를 우선적으로 고려하는 가뭄지수가 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 기후학적 인자를 고려한 가뭄지수와 재해에 취약한 사회경제적 요소를 고려하여 가뭄위험지도를 작성함으로써 좀 더 현실적인 가뭄평가 방법을 제시하고자 한다. 경상도 지역에 대한 가뭄의 공간적인 위험도 평가를 수행하기 위해, 가뭄위험도를 노출성 지수와 취약성 지수의 결합으로 정의하여 분석하였다. 가뭄의 노출성 지수는 가뭄지수를 이용하여 GIS를 기반으로 공간적 범위에 분포시켰으며, 가뭄의 취약성 지수는 사회경제적인 5가지 인자를 이용하여 산정하고, 표준화를 통하여 공간적 범위에 분포시켰다. 그 결과 대상지역인 경상도 내 시군구 지역별 가뭄에 대한 위험도의 차이를 비교할 수 있었으며, 같은 강도의 가뭄이 발생하여도 경상도 내 행정구역별 지역적 특성에 따라 가뭄위험도를 평가할 수 있었다.
본 연구에서는 한강 유역의 수문 시계열자료에 절단 수준법과 조건부 확률개념을 적용한 가문분석을 실시하였으며, 크리깅기법을 이용하여 산정된 조건부 확률의 유역 내 분포 경향을 알아보았다. 수문시계열자료는 일 하천 유량, 월 강수량, 일 최고기온자료를 이용하였고 자료기간은 일 하천 유량의 경우 86년부터 97년까지 총 12년 간의 자료를 사용하였으며, 월 강수량과 일 최고기온의 경우에는 86년부터 99년까지 총 14년 간의 기상청 관측자료를 이용하였다. 하천 유량과 월 강수량의 경우, 절단 수준이 증가함에 따라 절단 수준에 상응하는 가뭄 표준치들은 감소하며, 일 최고기온과 같은 시계열의 경우는 절단 수준이 증가함에 따라 해당 절단 수준의 가뭄 표준치들도 함께 증가하였다. 산정된 조건부 확률은 지점과 수문학적 인자, 즉, 시계열의 종류에 따라 다양한 값을 나타내고 있으나 유역 전체에 대한 대체적인 분포경향은 수문학적 인자에 관계없이 유사하게 나타났다. 결론적으로, 한강유역에서는 가뭄이 발생하여 강도가 심해질 가능성이 유역의 중하류 지역이 크게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 따라서 해당 유역에서 가뭄에 대비한 대책 수립 시 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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