NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 기상학적 가뭄을 평가하고, SWSI (Surface Water Supply Index)를 보완한 MSWSI (Modified SWSI)를 이용하여 전국을 32개 유역으로 분할 및 적용하여 수문학적인 가뭄을 평가하고, 농업용 저수지의 유입량 및 저수량을 이용하여 용수구역 단위의 농업가뭄을 평가하였다. 기상학적 가뭄평가를 위해서 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 실제증발산량과 Hamon 방법에 의하여 산정된 잠재증발산량을 이용하여 기후학적 물수지 분석을 수행하고 가뭄파악을 위한 지표인 습윤지표 분포도를 작성하였다. 수문학적 가뭄평가를 위해서 강우량, 하천유량, 댐유입량, 지하수위 자료를 이용하여 1974년부터 2001년까지의 유역단위 MSWSI 값을 산정하였다. 농업 가뭄을 평가하기 위하여 안성시 고삼저수지의 저수량과 SLURP 모형을 이용하여 산정한 유입량으로서 안고용수구역에 대하여 농업 가뭄을 평가하였다.
가뭄은 수개월 혹은 수년간 지속적이며, 점진적으로 광범위하게 피해를 미치는 자연재해이다. 강수 부족과 같은 비정상적 기상환경으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 지속되어 토양 수분량 감소 및 식생에 영향을 미치는 농업적 가뭄을 발생시킬 수 있으며, 하천유출량 및 가용수자원이 감소하는 수문학적 가뭄으로까지 진행된다. 이처럼 분야별 가뭄이 장시간 지속됨에 따라 다른 종류의 가뭄을 발생시키는 현상을 가뭄 전이라고 하며, 가뭄이 전이되지 않은 비전이 사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 최근 우리나라에서도 가뭄 전이와 관련된 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄에 대한 가뭄 전이를 모두 고려하여 가뭄의 전이 및 비전이사상간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전국 단위의 시군구별 SPI(Standardized Precipitation Index), SGI(Standardized Groundwater level Index) 및 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 사용하여 각각 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄을 판단하였다. 각 분야별 가뭄간의 시간적 중복여부를 통해 가뭄의 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장) 분석을 수행하였다. 또한, 가뭄 전이 사상과 비전이 사상이 발생한 시기의 가뭄 피해 관련 자료를 수집하여, 지역별 가뭄 전이 사상 및 비전이 사상간의 피해 양상을 비교 및 분석하였다. 과거 충청북도 충주시는 2011년의 기상학적 가뭄(비전이 사상) 발생시 피해 인구가 없었으나, 2019년의 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이가 발생하여 999명의 피해 인구가 발생하였다. 즉, 동일한 지역에서 다른 시기에 발생한 가뭄 피해 및 동일한 연도에서 인접한 지역의 가뭄 피해를 분석한 결과, 비전이된 가뭄 사상에 비해 전이된 가뭄 사상에서 더욱 큰 피해를 가지는 것을 확인하였다.
본 연구는 1985년부터 2015년까지 지속기간에 따른 청미천 유역의 가뭄을 분석하였다. 가뭄의 정량적 평가를 위해 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수를 사용하였다. 기상학적 가뭄지수로는 강수량을 변수로 하는 SPI(Standarized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standarized Precipitation Evapotranspiration Index)를 사용하였다. SWAT 모형의 모의를 통해 도출된 결과를 바탕으로 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 적용하였다. 산정 결과, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 2015년과 2014년이 가장 가뭄에 취약함이 확인되었다. 빈도분석에 따른 가뭄의 변동성은 서로 다른 형태를 보였다. 또한 상관분석에서 극한 가뭄 및 평균 가뭄은 PDSI를 제외한 SPI, SPEI, SDI 가뭄지수간에는 높은 상관관계가 확인되었다. 하지만 각 가뭄지수는 서로 다른 극한가뭄의 시기 및 강도를 보였다. 따라서 가뭄분석시 다양한 특성을 지닌 가뭄지수를 활용하는 것이 필요하다.
최근 국내외적으로 발생되는 대규모의 가뭄에 대하여 여러 과학자들은 자연적인 현상의 가뭄이 아니라 인간의 영향으로 변형된 유역 상황으로 증발산과 토양수분량 그리고 하천유량 등이 자연적인 상태와 다르게 변화되면서 지속된 가뭄으로 평가하고 있다. 우리나라는 대부분의 지역에서 댐과 저류지를 중심으로 수자원 관리가 이루어지고 있으며, 자연적인 수문과정에 의한 유출에 따른 수문학적 가뭄과는 차이가 존재한다. 사회경제적 인자(인구밀도, 농업 및 산업 경제규모 등)는 댐 및 저수지의 용수사용에 큰 영향을 미치며, 저류지의 저류량을 활용하여 판단한 인위적 용수사용이 고려된 수문학적 가뭄(인위적 수문학적 가뭄)과 자연 상태로의 수문학적 가뭄의 특성은 크게 다를 수 있다. 하지만, 사회경제적 인자들이 수문학적 가뭄에 미치는 영향에 대하여 비교한 연구는 상관성 분석을 토대로한 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 인자들이 인위적 수문학적 가뭄에 미치는 정도를 정량적으로 비교하기 위하여 베이지안 네크워크 모형을 활용하여 사회경제적 인자와 인위적 수문학적 가뭄과의 관계를 분석하였다. 해당 관계를 바탕으로 코플라 함수를 활용함으로써 베이지안 네트워크 내의 결합확률을 산정하였다. 다양한 사회경제적 인자들에 중에서 인과지도를 바탕으로 활용 가능한 인자로 농업용수 사용량, 생공용수 사용량 자료를 구축하였으며, 기상학적 가뭄지수를 추가적으로 고려하여 한강유역 충주댐 유역에 적용하였다. 그 결과 기상학적 가뭄과 농업용수 사용량과 생공용수 사용량은 값이 증가함에 따라 인위적 수문학적 가뭄의 발생확률이 증가하였다. 사회경제적 인자 중에서는 생공용수 사용량(0.39~0.49)이 전반적으로 농업용수 사용량(0.36~0.48)보다 인위적 수문학적 가뭄에 보다 큰 영향을 미치고 있으며, 값이 적을수록 생공용수 사용량의 영향이 보다 더 크다는 것이 확인되었다. 이를 바탕으로 인위적 수문학적 가뭄의 대응을 위해서는 농업용수 사용량보다 생공용수 사용량의 감축이 우선적으로 이루어져야 그 효과가 클 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 모형은 베이지안 네트워크를 기반으로 하므로, 둘 이상의 인자에 대하여 복합적으로 가뭄에 영향을 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 가능하다.
농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.
물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.
기상청에 따르면 2018년 강수량은 평년보다 높으나 시기 및 지역에 따른 편차로 인해 강수 부족 지역이 발생하였고 7월 중순부터 8월말까지 최저 강수로 인한 국지적 가뭄이 발생하였다. 특히 전국적으로 영농기 시점(3~5월) 및 영농기 종점(10월)에 평년보다 많은 비가 왔으나 7~8월말 평년보다 적은 강수로 인한 여름철 농업가뭄이 발생하였다. '73년 이후 두 번째로 짧은 장마기간을 기록하였고 장마기간 강수량은 평년대비 72% 수준으로 일부 지역 저수지 저수율은 지속적인 심각단계를 초래했다. 2018년 강우기준 가뭄빈도 분석을 위해 '18년 1월~8월까지 누적 강수량을 기준으로 분석, 7월 중순에서 8월 중순까지 극심한 강수 부족이었으나 1월~8월까지 누적 강수량은 평년 수준을 나타내었다. 강우기준 가뭄빈도 분석 결과 10년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 전남 강흥군과 강진군으로 분석되었다. '18년 7월 강수량을 기준으로 분석결과 전국 대부분 지역이 극심한 강우 부족에 따른 가뭄이 발생한 것으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 107개 시군으로 분석되었다. 저수율기준 가뭄 빈도 분석을 위해 '18년 8월 저수지 저수율 기준 가뭄빈도 분석결과 벼작물 생육기간 중 필요수량 높은 시기에 용수 부족으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 45개 시군으로 나타났다.
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.
댐 및 보, 농업용저수지 등은 저류공간을 활용하여 홍수기 유량을 조절하거나, 가뭄시 용수를 공급하는 등 지표수를 탄력적으로 조절하기 위한 대표적인 저수지 시설이다. 가뭄은 그 원인 및 영향 등에 따라 기상학적, 수문학적 가뭄 및 농업 가뭄 등으로 구분할 수 있으며, 강수 등 기상학적 영향을 가장 먼저 고려할 수 있다. 반면, 기상학적 가뭄이 예상되어도 저수지 시설을 통해 충분한 용수가 확보된 경우 실질적인 물부족은 발생하지 않으며, 따라서 국내에서는 용수 확보 상태를 바탕으로 가뭄을 판단하기 위해 댐 등 저수지 시설의 특성을 고려한 가뭄단계 판단기준을 마련하여 적용하고 있다. 저수지 시설의 가뭄은 기본적으로 과거 기후조건 및 용수 사용량을 반영한 통계적 접근으로 판단할 수 있으나, 유형별 용수이용목적 및 운영기준 등이 상이하여 상세한 가뭄단계 판단기준은 각 저수지 시설의 관리 방안을 반영한 방법론을 통해 수립되고 있다. 본 연구에서는 다목적댐 및 농업용저수지 등 국내 저수지 시설별 가뭄단계 판단기준 적용성을 비교 분석하였으며, 특히 과거 가뭄피해 발생 사례를 바탕으로 각 시설의 가뭄판단 정확도를 평가하였다. 본 연구 결과는 향후 댐 및 저수지 시설을 활용한 효과적인 가뭄대응방안 마련에 기여할 것으로 기대된다.
가뭄은 사회기반시설, 인적 자본 등과 같은 자산에 직접적인 영향을 미치지 않으나 물을 중요한 투입재로 사용하는 농업부문에 피해가 집중된다. 가뭄 재해는 준비와 대응에 따라 피해에 큰 차이가 크기 때문에 다른 재해와는 달리 강도뿐만 아니라 지속기간을 고려해야 한다. 효과적인 가뭄 위험 관리를 위해서는 가뭄의 특징과 가뭄 준비 및 대응 수단에 따른 환경 및 경제적 영향을 평가할 수 있는 모형 구축과 다양한 농업자원을 동시적으로 연계 평가하여 지속가능성을 판단할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기후변화 등의 외부요인을 반영한 물-에너지-식량 (Water-Energy-Food, WEF) 넥서스 기반 농업 가뭄 평가 플랫폼 설계를 제안하고자 한다. 이를 위해 물-에너지-식량 넥서스 연계 해석 고도화 기술을 개발하고, 생물-물리학적 모델 및 경제학적 모델 연계형 기후-토양-물-에너지-식량 넥서스 (CS-WEF NEXUS) 플랫폼을 구축하여, 최종적으로 기후변화 및 농업부문 가뭄 준비 및 대응 수단의 영향 평가를 바탕으로 한 의사결정 지원 도구를 제시하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서 구축된 플랫폼은 넥서스 연계 해석을 통해 농업 가뭄 대응을 위한 식량 및 에너지 안보 정책에도 미칠 수 있는 영향을 분석할 수 있으며, 다양한 식량-물-에너지 정책들이 타 요소들에 미치는 영향을 쉽게 평가할 수 있다는 점에서 정책적 의사결정 지원 시스템으로서 활용도가 높을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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