우리나라의 경우 짧은 강우 관측 기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 가뭄분석은 불확실성이 크다는 문제가 있어 가뭄에 대한 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 경향이나 크기를 고려하기 위해 단기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 3개월 이동평균강우량과 장기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 12개월 이동평균강우량을 산정한 후, 가뭄분석을 수행하기 위한 가뭄특성변수를 추출하였다. 가뭄특성변수를 이용하여 주성분분석과 군집분석을 수행하여 가뭄의 동질성을 갖는 관측지점들을 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 지역별 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 이변량 핵밀도함수의 적용을 통해 가뭄 발생의 분포 및 경향성을 가장 근접하게 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정하고, 군집지역별 2개월, 5개월, 10개월, 20개월의 가뭄지속기간과 5년, 10년, 20년, 50년, 100년의 재현기간에 따른 지역적 가뭄특성을 분석하였다. 그 결과 금강하류, 영산강의 일부 권역 및 남해안 일대에서 상대적으로 큰 가뭄심도가 발생하는 것으로 나타났다.
'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.
이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.
가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생했던 과거 가뭄사상을 정량적으로 평가하기 위해 우리나라의 59개 기상관측소의 월강수량 자료를 이용하여 연강수량 및 계절별(봄철) 강수량에 대한 이상치($-1{\sigma}$)를 분석하였다. 연강수량을 통해 이상치 발생 빈도를 구하여 그 중 가장 유역별로 과우해($-1{\sigma}$) 발생빈도가 높은 이천, 거창, 정읍, 순천, 장흥 관측소를 선정하여 이상치를 분석한 결과 1988, 1994년이 동일하게 심한 과우해로 나타났다. 전체 이상치 기간 분석결과와 봄철 이상치 분석결과를 통해 2001년 가뭄은 심한 과우해로 분류되지는 않았지만 주로 섬진강 및 영산강 유역을 중심으로 심한 봄 가뭄이 발생하였으며, 농업용수 부족으로 인한 농작물 피해를 발생시킨 대표적인 농업적 가뭄연도로 분석되었다. 반면에 1981-1982년 및 1994-1995년과 같이 2년 이상 지속된 전국적 장기가뭄은 국가적으로 큰 가뭄피해를 야기하였다.
치수는 고대국가로부터 현재의 국가에 이르기까지 중차대한 국가사업이다. 근대를 지나면서 산업화가 가속화되었고 수자원의 사용과 관리는 더욱 세분화 되었다. 또한 수자원의 사용과 관리에 앞서 기후와 밀접한 관계가 있는 수자원의 물리적 특성을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 우리나라도 급격한 산업화로 인한 환경파괴와 지구온난화로 인한 강수의 편중이 더욱 심해지고 있다. 즉, 한반도도 전 세계가 직면한 기후변화로 인한 자연재해로 부터 안전하지 않다는 것을 의미한다. 특히 수자원을 관리함에 있어 가뭄의 경우에는 장기적으로 진행되는 경우가 많고 피해 규모와 복구 등도 가뭄의 진행 기간과 밀접한 관계를 가지므로 적극적인 대비가 필요하다. 따라서 가뭄을 연구함에 앞서 과거 한반도의 가뭄의 경향성 및 주기성 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 사료된다. 이에 따라 본 논문에서는 과거 한반도 가뭄 사상의 특성분석을 위해 대표 가뭄지수로 SPI(Standardized Precipitation Index)와 PDSI(Palmer Drought Severity Index)를 선정하여 우리나라 전역에 위치한 총 59개 기상관측소의 1980년~2009년까지의 기상자료를 수집하여 유역별 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생의 경향성 및 주기성을 중심으로 과거한반도 가뭄의 통계학적 특성분석을 실시하였다. 각 지수의 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였다. 반면 SPI12의 경우는 섬진강과 영산강은 유의하지는 않으나 전 기간에 걸쳐 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 가뭄이 완화되는 것으로 나타났다. PDSI의 경우에는 SPI와는 반대로 섬진강과 영산강은 전 기간에 걸쳐 가뭄이 완화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 유의한 수준에서 가뭄이 심화되는 경향을 보임으로써, SPI와 PDSI에 의한 가뭄평가 경향성이 유역별로 다소 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 각 유역의 주기성을 분석한 결과로는 모든 유역에서 1년~3년 또는 6년 이하의 주기성을 나타냈으며, SPI의 경우 지속기간이 길어질수록 6년 이상의 저빈도 주기성을 나타냈고, SPI3는 짧게는 1년 미만의 고빈도 주기를 보이는 경우도 있었으며, SPI6와 SPI12는 4년~6년 주기를 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 장주기를 보였다. 특히 유역별로 분석할 경우 남부지역의 가뭄발생 주기가 중부지역보다 길게 나타나는 성향을 보였다. 그리고 SPI와 PDSI, 두 가뭄지수의 공통주기를 분석한 결과에서는 상관관계가 적은 것으로 확인 되었다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세이다. 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다. 하지만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다. 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다. 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수(Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며, 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는 EDI를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다. 분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해 EDI의 빈도해석을 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10년에서 20년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다. 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음이 확인되었다.
장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.
최근 기후변화로 인해 기상재해의 발생빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라는 지역별 기후 특성의 편차로 인해 기후변화에 따른 취약성 및 대응능력이 지역별로 차이가 크다. 특히 가뭄은 다양한 요인에 의해 발생하고, 기상학적, 수문학적, 농업적 영향 범위가 광범위하다. 따라서 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려할 수 있는 통합가뭄지수를 활용할 필요가 있으며, 기후변화를 고려한 미래 가뭄을 종합적으로 평가해야 한다. 본 연구에서는 베이지안 분류(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 미래 가뭄에 대한 수문학적 위험도(${\bar{R}}$)를 평가하였다. 우선, 관측자료와 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 부문별 가뭄지수(SPI, SDI, ESI, WSCI)를 DNBC에 적용하여 통합가뭄지수를 산정하였다. 산정된 통합가뭄지수의 심도와 지속기간을 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하고, 이변량 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, S2(2021-2040) 기간에서 위험도가 가장 높게 나타났으며(${\bar{R}}$=0.572), 평균적으로 위험도가 가장 높은 지역은 밀양강(#2021)이었다(${\bar{R}}$=0.94). 단기 미래(2021-2040) 기간 동안 낙동강 유역의 수문학적 위험도는 전반적으로 큰 폭으로 상승하였으며, 중·장기 미래(2041-2070, 2071-2099) 기간 동안 낙동강 유역 북부의 위험도는 감소하고 남부의 위험도는 상승하였다.
가뭄은 자연의 무시할 수 없는 재해이며, 비록 가뭄의 정의가 많이 있지만 가뭄은 장기간의 강우의 부족으로부터 기인한다. 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 널리 이용되는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수 이외의 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에 기후변동으로 인한 강수, 증발산 등의 물수지 변화를 고려할 수 없다는 한계점이 있다. 그러나 최근에 SPI와 유사하지만 기후변동으로 인한 강수 변화 뿐만 아니라 기온의 변동성이 미치는 영향을 반영할 수 있는 새로운 개념의 가뭄지수인 표준강수증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 개발되었다. 본 연구에서는 기상청 산하의 60개 기상관측소의 1973~2011년까지 기상자료를 대상으로 SPEI를 적용하여 남한지역의 가뭄발생의 변화를 평가하였다. 적용결과, 전국적으로 SPI와 SPEI 모두 봄과 겨울에 가뭄이 심화되고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으며, SPEI는 SPI보다 가뭄심도를 크게 나타내었다. 또한, 지속기간 12개월의 SPI와 SPEI는 전반적으로 6년 내외의 저빈도 주기성을 갖는 극심한 가뭄이 반복되고 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.