가뭄은 일반적으로 강수량의 부족에 기인하며, 수자원의 이용 및 관리에 큰 영향을 미치는 자연재해이다. 2013년부터 2015년까지 우리나라의 연 평균 강수량은 각각 1,162mm, 1,173mm, 948mm로 평년대비 89.0%, 89.8%, 72.1%의 적은 강수를 보였다. 이는 마른장마, 평년보다 적게 발생한 태풍 등의 영향 인 것으로 판단되며 이러한 강수의 부족으로 인해 전국적으로 가뭄이 빈번하게 발생하였다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대되었고, 가뭄을 정량적으로 표현하고자 하는 연구들이 진행되었다. 가뭄은 크게 수문학적, 기상학적, 농업적 가뭄으로 구분되며 각각의 기준에 따라 다양한 변수들을 이용한 지표들이 개발되었다. 개발된 가뭄 지표는 가뭄을 평가하고 대비하기 위한 의사결정에 유용한 자료로 사용되고 있다. 농업적 가뭄은 강우부족, 실제와 잠재증발산량의 차이, 토양수분 부족, 저수지 또는 지하수위의 저하 등 농작물의 생육과 수확량에 직접적인 영향을 미치는 특성들을 고려하여 평가해야 하며, 이러한 특성들을 고려한 가뭄 지수로는 저수지 가뭄지수(RDI), 토양수분지수(SMI), 통합농업가뭄지수(IADI) 등이 개발되었다. 저수지 가뭄지수는 가뭄발생의 위험과 크기를 순별 가용저수량의 빈도를 이용하여 나타낸 가뭄 지표이다. 따라서 가뭄 지표를 산정하는데 사용된 자료의 기간에 따라 그 값의 차이가 존재한다. 본 연구에서는 각각 10개년, 20개년, 30개년 기간의 백산저수지 농업지구 저수량 자료를 사용하여 2011년부터 2015년까지의 저수지 가뭄지수를 산정하였으며 이를 각각 비교하였다. 2006년부터 2015년까지 10개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012년 ~ 2015년에 가뭄을 나타내고 있었고 특히, 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수가 -4.1으로 가장 심한 가뭄을 나타내었다. 1996년부터 2015년까지 20개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012 ~ 2015년에 가뭄을 나타내며 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수는 각각 -0.9, -1.0으로 10개년의 기간을 사용하였을 때보다 완화된 모습을 보였다. 1986년부터 2015년까지 30개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2011년부터 2015년까지 가뭄을 나타내고 있었으며, 2015년 6월 상순과 중순의 경우 각각 -1.7, -1.0으로 20개년 자료를 사용하였을 때보다 심한 가뭄을 나타내지만, 10개년 자료를 사용하였을 때보다 완화된 가뭄을 나타내었다. 백산저수지의 경우 2011년부터 2015년까지 가뭄이 발생하였으나, 용수공급이 불가능 할 정도의 가뭄이 발생하지는 않은 것으로 조사되었으며, 30개년 자료를 사용한 가뭄지수가 이와 가장 근사한 가뭄정도를 나타내고 있다. 이는 저수량자료의 기간이 크면 빈도값의 신뢰성이 높아지기 때문인 것으로 판단되며 저수지 가뭄지수의 경우 저수량 자료가 누적될수록 좀 더 정확한 가뭄상황을 표현할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후의 급격한 변화 및 이상기후로 인해 전 세계적으로 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 지역·계절별 강수량의 편차로 인해 국지적으로 극심한 가뭄이 발생하고 있으며, 향후 피해는 더욱 증가할 것으로 예측하고 있다. 농업가뭄은 농작물 생육에 따른 수확량 및 수자원 이용에 직접적인 영향을 미치고 있으며, 농업수리시설물의 의존도가 높기 때문에 저수지의 대응능력과 농경지의 수리답 시설이 농업가뭄 대응을 위한 중요한 지표로써 활용되고 있다. 본 연구에서는 수리시설물의 가뭄대응능력과 평야부 농경지의 가뭄빈도를 이용하여 농업가뭄 취약성 평가를 수행하였다. 2015년 이후 매년 가뭄이 발생하는 충청남도 태안군을 시범지역으로 선정하였으며, 논 중심의 농업가뭄을 평가하기 위해 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원능력, 가뭄대응능력 4가지의 관련 항목을 선정하였다. 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원현황 항목은 계수화를 위해 데이터 속성 정보만을 이용하여 가중치를 산정하는 엔트로피 (Entropy) 방법을 적용하였으며, 가뭄대응능력 항목은 농업수리시설물과 농경지 평균 가뭄빈도 분석을 통해 점수화를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지역별로 선제적인 가뭄대응 우선순위를 결정할 수 있고, 용수공급의 효율화 등 논 중심의 농업가뭄 대응을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 SWSI를 보완한 식을 이용하여 금강유역에 대해 농업가뭄지수(ASWSI)를 산정하고 농업가뭄 분포도를 작성하여 가뭄지수에 의한 농업용 저수지 유역의 가뭄을 평가하는 방법을 제시하였다. SWSI는 유역 단위의 수문학적 가뭄을 평가하기 위하여 개발된 지표로서 융설량, 강수량, 하천유출량, 저수지 저류량이 입력인자로서 유역별, 계절별로 입력인자를 선택적으로 적용하여 유역의 수문학적 가뭄을 평가한다. 본 연구에서는 가뭄에 영향을 미치는 인자를 강수량, 저수지 유입량 및 저수량으로 결정하고 ASWSI의 입력인자를 저수지 상류유역은 강수량과 유입량, 하류지역은 강수량과 저수량을 사용하였다. 금강유역 내 천만톤 이상의 대표 저수지 7개를 선정하여 16개년(1991-2006) 동안의 저수지 상 하류 유역의 농업가뭄지수를 산정하였으며, 산정된 결과를 토대로 다중회귀분석을 실시하여 금강유역 용수구역별 농업가뭄지수 분포도를 작성하였다. 적용결과를 과거 가뭄사상에 검증한 결과, 1994년 1, 2차 가뭄 피해기간인 7월과 9월에 대해서 심한가뭄 상태로 표현하였고, 1995년 가장 가뭄이 심화되었던 6월의 가뭄에 대해서도 심한가뭄으로 표현하였으며, 2001년에도 5월의 최대 용수부족 상황에 대해서 심한가뭄을 표현하였다. 이처럼 ASWSI가 실제 가뭄 발생 현상과 일치함을 확인하였으며, 농업가뭄을 표현하는데 있어 적합한 것으로 판단된다.
최근 전 세계적으로 기후변화 및 이상기후로 인해 홍수, 가뭄과 같은 수자원과 관련된 재해들의 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 가뭄은 발생 시작 및 종료 시기가 명확하지 않고, 그 피해가 광범위한 특징으로 인해 농업분야에 직접적인 피해를 주고 있으며, 농산물 생산성 및 안정적인 농업용수 확보에 큰 영향을 미치고 있다. 과거 가뭄을 해석하기 위해서는 일반적으로 강수량, 가뭄지수 등 단일지표를 활용하여 가뭄을 평가하였으나, 최근 선제적인 가뭄대응을 위해 다양한 인자들을 종합하여 판단하는 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 개념을 도입하였다. 농업가뭄 취약성은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 기상 및 수문학적 가뭄에 의한 작물 생산 피해 및 가축의 피해를 동반할 수 있는 가능성으로 정의한다. 본 연구에서는 농업용 저수지 중심의 농업용수 기반 취약성 평가 항목을 선정하여 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 민감도, 노출도 및 적응능력 개념에 적합한 대응변수를 활용하여 저수지의 저수율, 용수 부족 및 가뭄 대응능력 뿐만 아니라 사회·환경적, 기상학적 영향을 고려한 평가 항목 선정하였다. 항목별 단위 및 특성을 통합하기 위해 스케일 재조정 (Re-Scaling), Z-Score 등 다양한 방법을 활용하여 표준화를 실시하였으며, AHP (Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 분석 등을 통해 항목별 가중치를 산정하였다. 또한 농업가뭄에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미치는 항목을 구분하여 대응변수를 적용하였다. 이를 바탕으로 농업가뭄 취약성을 평가하여 항목별 등급을 구분하였으며, 전국 167개 시군을 대상으로 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 시군별 맞춤형 농업가뭄 대응정책의 기초자료 활용 가능하며, 농업가뭄 취약지역/상습가뭄지역에 대한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.
최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.
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.
최근 기후변화에 따른 기상이변으로 전 세계적으로 가뭄피해가 증가하고 있다. 기존의 가뭄지수들은 자연현상만을 분석하여 가뭄의 심화정도를 나타내고 있다. 하지만 도시개발에 따른 도시화가 진행됨에 따라 인문 사회적 요소들이 서로 얽혀서 결합되어 단순히 자연현상만으로는 가뭄재해를 표현하기 어려워지고 있다. 본 연구에서는 복원력개념을 고려한 사회경제적 가뭄지수를 개발하고자 하였다. 복원력개념을 도입하기 위해서 가뭄위험지수, 가뭄대응능력 지수, 가뭄취약성 지수를 산정하였다. 가뭄위험지수로는 SDI(Streamflow Drought Index)를 사용하였으며, 사회 경제적 가뭄을 판단하기 위해서 적합 가뭄지속기간을 고려하였다. 대응능력 지표로는 인문, 사회적 요소와 생활, 농업, 공업용수 공급량, 지하수 함양량을 고려하였다. 취약성 지표로는 인문 사회적 요소와 생활, 농업용수 부족량, 기상요소를 고려하였다. 각 요소의 가중치는 AHP분석을 통해 산정하였다. 산정된 SDI(Streamflow Drought Index), 가뭄대응능력지수, 가뭄취약성지수를 표준화하여 잠재가뭄피해지수 PDDI(Potential Drought Damage Index)를 산정하였으며, 실제 가뭄 기간을 참고하여 등급화를 실시하였다. 그 후, 단순강우를 고려한 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강우와 증발산량을을 고려한 RDI(Recommaissamce Drought Index)와의 비교를 통하여 복원력 개념을 고려한 잠재가뭄피해지수의 필요성을 확인하였다.
가뭄은 발생과정과 피해영향에 따라서 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분되고 있다. 강수의 부족은 기상학적 가뭄을 발생시키고, 기상학적 가뭄이 지속되면 토양수분 부족으로 농작물의 피해를 가져오는 농업적 가뭄이 나타난다. 이어서, 지표 및 지표 아래의 수자원량이 평년수준 이하로 감소하면서 수문학적 가뭄이 발생한다. 이와 같이 다른 종류의 가뭄으로 가뭄이 변화하는 현상을 가뭄 전이(Drought Propagation)라고 한다. 강수량의 부족만으로 판단되는 기상학적 가뭄은 가뭄 상황의 판단은 간단지만, 체감으로 느끼는 가뭄과 차이가 존재한다. 수문학적 가뭄은 실제 물이용과 관련이 높아 효율적인 물 관리를 위해서는 수문학적 가뭄에 대한 정보가 필요하다. 하지만 수문학적 가뭄은 기상학적 인자들뿐만 아니라 수문순환과정의 영향을 받아 가뭄의 발생과정이 복잡하기 때문에 판단 및 예측이 어렵다. 본 연구에서는 가뭄의 전이관계를 도출함으로써, 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 발전되는 가뭄의 크기를 파악하고자 한다. 가뭄은 판단기준에 따라서 다양하게 정의될 수 있다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄은 강우량으로, 수문학적 가뭄은 유역별 댐의 저수율, 유입량 및 지하수위를 활용하여 가뭄을 정의하며, 가뭄사상은 임계수준방법(threshold level approach)과 풀링기법(pooling method)을 수문기상 변수들에 적용하여 추출하였다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 이후, 가뭄 상황이 일정기간 지속되는 상황에 발생하는 결과가 확인되었다. 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄이 전이되는 현상을 바탕으로 기상학적 가뭄의 상황에 따라서 미래의 수문학적 가뭄의 변화 양상에 대하여 예측가능하며, 가뭄의 전이관계는 수문학적 가뭄의 예측을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2022-2023 광주・전남지역 가뭄 사례를 바탕으로 지역 단위에서 가뭄의 심각성을 토대로 가뭄단계를 판단하는 규칙을 개발하기 위해 실시되었다. 전국의 시・군 단위로 발표되는 8가지 가뭄지표 중에서 농업용수(논) 가뭄단계, 생・공용수 가뭄단계, SPI-12, 농업용 저수지 저수율, 예년 대비 가정용수 사용량 변화율, 예년 대비 비가정용수 사용량 변화율 등의 6가지 지표는 담당자・전문가들의 인식과 통계적 상관성을 확인할 수 있었다. 또한 이 가뭄지표를 의사결정트리 알고리즘에 적용하여 가뭄의 심각성을 판단하기 위한 규칙을 도출하였는데, 선행연구에서 제안한 기존의 방법과 유사한 결과를 제시하나, 광주・전남지역 가뭄에서 확인된 시・공간적인 패턴을 설명하는데 있어서 상당한 비교우위를 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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