식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 지형학적, 수문학적 특성상 연중편차가 심한 물순환 특성을 보이고 있고, 최근에는 지구온난화와 기상이변 등으로 인해 수문현상의 변동성이 더욱 커지고 있다. 따라서 홍수, 가뭄 등 수문현상을 신속하게 파악하고 대비하기 위해서는 최신 ICT 기술을 융합한 과학적인 물관리의 필요성이 커지고 있다. 이에 K-water는 인공위성을 통해 실시간으로 수집하고 있는 수문자료와 GIS, CCTV를 연계하여 현장의 상황을 보다 직관적으로 확인할 수 있는 실시간 수문정보시스템(HDAPS : Hydrological Data Acquisition and Processing System)을 운영하여 홍수와 가뭄에 대비하고 있다. 본 논문에서는 K-water의 실시간 수문정보시스템을 소개하고 국민의 생명과 재산을 보호하기 위한 활용방안을 고찰해 보고자 한다.
지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966~2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.
우리나라 가뭄의 지역적 특성은 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역의 구분에는 가뭄에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 가뭄을 특징짓는 요소로서 지속기간, 심도, 이외의 통계적 특성들이 있으며, 이 변수들을 정보화하여 변수의 유형을 구분지어 모든 변수들을 요약된 정보로 활용하여 가뭄의 특성을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 기상청 강우자료 75개 관측지점 중 30년 미만의 강우기록이 있는 17개의 지점을 제외한 58개 강우 관측 지점을 대상으로 가뭄지수(SPI)를 산정하여 가뭄사상의 특성을 정량화 과정으로 남한지역 가뭄특성을 분류하였다. SPSS를 활용한 다변량 분석기법인 주성분 분석(principal component analysis)을 통해 가뭄특성인자의 상관관계가 높은 변수들을 조합하여 그 변수들 중 가뭄정보를 가능한 많이 함축하고 있는 새로운 특성 변수를 만들어 내었으며, 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석(factor analysis)의 직각회전 방식(Varimax)을 이용하여 변수들의 표준화를 통해 가뭄특성요인을 찾아내었다. 이를 통해 지역간 동질성을 파악하여 K-means기법을 적용하여 군집해석(clustering analysis)을 실시하였다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
과거의 무분별한 수자원 개발에 따른 자연환경파괴로 인해 점차 대규모 다목적댐의 건설과 같은 신규 수자원 개발이 쉽지 않은 상황이지만, 여전히 댐은 유한의 수자원을 적극적으로 확보하기 위한 가장 대표적인 방법으로서, 안정적인 용수 확보를 통한 물부족의 해소와 효율적인 운영을 통한 홍수와 가뭄 피해 예방을 위해 중요한 역할을 해오고 있다. 댐의 건설로 인해 하류측 본류에서는 과거와 같은 유량의 극심한 계절적인 편차는 감소되었으며, 가뭄이나 홍수에 대한 피해 규모도 저감되었다고 볼 수 있다. 댐 건설에 따른 수문학적 변화에 대한 분석은 실제 댐 건설 전후의 장기적인 관측자료를 비교하는 것이 가장 정확한 방법이나, 대부분 관측자료가 전무하거나 충분하지 못하기 때문에 일반적으로 모델링을 통해 장기간의 유출자료를 추정한 후 이를 기반으로 그 영향을 평가하고 있다. 모델링 방법으로는 과거부터 오랫동안 국내 수자원 해석 및 계획에 폭넓게 활용되고 있는 TANK 모형을 비롯하여, SSARR, NWS-PC, TOPMODEL, HSPF, PRMS, SLURP, SWAT, MIKE-SHE 등 다양한 모형들이 적용되고 있다. 이 중에서 SWAT은 유역의 수문 수질의 시공간적인 해석 및 관리, 그리고 미래 유역환경변화에 따른 영향 평가 등을 위해 국내는 물론 국제적으로도 많이 적용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 국내 유역 특성에 적합하도록 개선한 SWAT-K 모형을 이용하여, 금강유역에서의 대청댐 및 용담댐의 운영과 인위적인 용수 이용에 따른 유출량, 증발산량 및 지하수 함양량 등의 수문성분의 변화를 분석하였다. 대청댐의 건설과 유역내 용수 이용으로 인해 하류측 공주지점에서의 유출량은 자연상태에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, 지하수 함양량과 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다.
가뭄은 이수에 영향을 주는 피해 중 가장 대표적인 예라고 할 수 있다. 가뭄은 장기간에 걸쳐서 강수량이 부족하거나, 지속적인 일사량의 증가로 인하여 수문학적 물 균형이 깨어져서 물 부족 현상이 발생하는 것을 의미한다. 우리나라는 2001년에 기상관측 이래 때 이른 무더위와 극심한 가뭄으로 강원도지역을 중심으로 전국적인 피해를 입었다. 미국 해양기상청(NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration)에서는 20세기 최대의 자연재해 중 5위권내에 가뭄으로 인한 재해가 무려 4개나 랭크된바 있다. 하지만 우리나라에서는 홍수 등에 대비해서는 수해방지종합대책등 사전대책을 마련하여 방지대책을 세우지만, 가뭄에 대해서는 종합적인 사전예방대책보다는 복구 위주로 진행되고 있다. 이로 인해 가뭄으로 인한 피해상황 및 피해유발인자의 파악이 어렵고 객관적으로 표현할 수 있는 지표도 명확하지 않기 때문에 이에 대한 체계적인 연구가 시급한 실정이다(이주헌과 이길재, 2006). 본 연구에서는 가뭄으로 인한 피해유발인자를 파악하기 위하여 UNDP(United Nations Development Programme, 2004)에서 제공하는 물리적 노출(Physical Exposure)정도를 1990년~2007년간의 유역별 월강수량 자료를 이용하여 가뭄의 발생 빈도별로 산정한 후에 가뭄으로 인한 농작물피해 및 제한급수에 영향을 미치는 인자들에 대하여 분석을 실시하였다.
가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
가뭄은 지속기간과 심도의 두 가지 변량으로 특징지어지는 수문사상이므로 가뭄 지속기간과 심도를 동시에 고려하는 이변량 가뭄빈도해석이 요구된다. 그러나 이변량 결합 확률분포는 3차원의 분포형태를 나타내어 실무에서 분석과 활용이 불편하다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 코플라 함수를 활용하여 이변량 결합 확률분포함수를 추정한 후, 지속기간별 조건부 확률분포함수를 산정하였고, 비초과확률에 따른 임계심도를 결정하였다. 과거 극심했던 가뭄사상들을 바탕으로 95% 비초과확률에 해당하는 임계심도를 갖는 극한 가뭄사상에 대하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 10개월 지속기간을 가지는 가뭄사상의 경우, 가뭄위험도가 가장 높은 지역은 광주, 인제, 울진으로 전국 평균에 비해 1.3-2.0배 높은 가뭄발생확률을 나타내었다. 또한, 남부지역이 중부와 북부지역보다 더 높은 가뭄 취약성을 갖는다는 것을 확인하였다.
가뭄 전이는 수문학적 가뭄 특성에 대한 정확한 평가 및 조기 경보 시스템 구축에서 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라, 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 한강 유역의 가뭄 전이의 확률론적 관계를 분석하였다. 이를 위하여 과거 관측자료와 기후변화 시나리오 RCP 8.5 자료를 활용하였다. 가뭄 전이 및 지체시간을 분석한 결과, 1967~2013년 기간에 비해 2014~2053년 기간에는 증가하는 경향을 나타냈으며, 2054~2100년 기간에는 감소하는 경향을 나타냈다. 또한 베이지안 네트워크를 적용하여 지체시간의 발생확률을 분석하였다. 그 결과, 1967~2013년 동안에 기상학적 가뭄이 보통가뭄에서 심한가뭄 또는 극한가뭄으로 변화함에 따라, 지체시간의 발생빈도가 공간적으로 변화하거나 감소하였다. 이러한 확률은 2014~2053년에 몇몇 유역에서 약간 증가하는 경향이 나타났으나, 2054~2100년에 다시 감소하였다. 본 연구에서 제안된 확률론적 가뭄 전이 결과는 향후 미래 가뭄 상태에 대한 정책에서 의사결정시에 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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