표준강수지수(Standardized precipitation index, SPI)는 가장 널리 사용되고 있는 가뭄지수로, 우리나라 뿐만 아니라 세계기상기구(World Meteorological Organization)에서도 추천하고 있는 대표적인 기상학적 가뭄 지수라고 할 수 있다. 현재 표준강수지수는 2변수 gamma 분포를 적용하여 강수 부족 상황을 지수화하여 나타내고 있는데, 일부 연구에서는 다른 확률분포형의 적용하기도 하였다(Guttman, 1999; Lloyd-Hughes and Saunders, 2002; Stagge et al., 2015). 우리나라에서는 유원희(2000)에 의해 Pearson type 3, 2변수 gamma, generalized logistic, GEV, 3변수 log-normal 분포에 따른 SPI 산정 결과를 비교한 연구가 수행되었는데, SPI 산정에는 분포형별 차이가 뚜렷하지 않다는 결론을 얻었다. 그러나 이때 금강유역 내 지점에 국한하여 적용하였고, 분포형별 적합도 검정을 수행하지 않고 SPI 산정결과만을 비교하여 우리나라에 일반적으로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 강우특성을 반영할 수 있도록 다양한 확률분포형을 고려하여 표준강수지수를 분석하고자 한다. 이를 위해 관측기간이 30년 이상인 기상관측소의 월단위 강우자료를 구축하고, 월단위 강우자료에 다양한 확률분포형을 적용하고자 한다. 이때 적용하는 확률분포형은 2변수 gamma, Gumbel, normal 분포이다. 적정 확률분포형 선정을 위해 적합도 검정을 수행하고자 한다. 또한 각 분포형별로 산정된 표준강수지수를 기존 표준강수지수와 비교검토하고자 한다.
우리나라의 연 강수량은 지역에 따라 다르지만 대체로 1280mm 정도로 연강수량의 60%$\sim$80%가 여름철에 집중되어 있는 특성 때문에 비가 많이 오는 여름에는 홍수대책을, 남은 계절은 용수 확보를 위하여 늘 고심하게 된다. 특히 2008년도 여름철에 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 단 하나로, 여름철에 많은 강우가 발생하지 않아 연 강수량은 정상대비 강수량에 70%$\sim$80% 수준에 불과하다. 그로 인해 용수확보에 고심하고 있으며 현재 일부지역에서 극심한 물 부족현상을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전국에 주요지점을 인천, 서울, 대구, 전주, 부산, 목포지점으로 총 6지점을 선정하여, 대표적인 가뭄지수라 할 수 있는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 강우자료 및 온도자료는 기상청에서 제공하는 30년간의 정상(71$\sim$00년)자료를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 분석방법은 강우량자료가 정상 강우대비 0%, $\pm10%$, $\pm20%$, $\pm30%$, $\pm40%$, $\pm50%$로 변동 한다 보고 각각의 가뭄지수를 산정하여 비교분석을 실시하였다.
본 연구에서는 SPI지수를 이용하여 내륙지방의 가뭄을 분석하였다. 본 연구에서 적용된 SPI가뭄 지수는 국내에서 발생하였던 과거의 가뭄사상 특성을 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)지수를 선정하여 안동관측소의 1983년~2016년까지의 월평균 강우자료를 취합하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생을 3개월, 6개월, 9개월, 12개월로 나누어 가뭄기간 조사를 통하여 내륙지방의 대표적인 도시인 안동지방의 가뭄특성 및 주기를 분석하였다. 그 결과, SPI-3은 겨울과 이듬해인 봄까지는 가뭄현상이 심화되며, 여름철에는 장마로 인해 가뭄이 완화되는 것으로 분석되었다. 또한, 가뭄의 주기성을 분석한 결과 5년 내외 주기가 유의한 것으로 나타났으며, SPI-3의 분석결과 1년에서 2년의 주기성을 보였다. 따라서 SPI가뭄지수를 이용하여 안동지역의 가뭄을 분석한 결과 2000년 이후 길게는 6년을 주기로 가뭄지수가 나타났으며, 관측된 강우자료를 이용하여 가뭄을 산정하데 있어서 효과적인 분석에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 과거 우리나라의 농업가뭄 피해와 기상상황 등을 조사하고, 기왕의 가뭄지수들을 검토하여 우리나라 실정에 맞는 농업가뭄지표를 개발하고, 농업가뭄의 평가를 위한 가뭄심도 분류 기준을 설정하였다. 기존의 농업가뭄의 평가를 위해서 주요 가뭄년에 대한 한해극복지를 수집하였고, 주요 일간지를 대상으로 가뭄기록을 조사하였다. 이를 바탕으로 시기별 농업가뭄의 발생에 대한 정량적 분석을 위한 분석기준을 선정하여 각 연도별 발생상황을 정량화하였다. 국내외에서 가뭄을 평가하기 위해 많이 쓰이는 PDSI, SPI, Percent of Normal, Decile, Percent of Median을 이용하여 가뭄지수를 산정하였고, 가뭄지수 산정결과와 기록된 가뭄 발생결과와 비교하여 각 지수별 정확도를 평가한 결과, 우리나라의 농업가뭄 발생에 대해서는 가뭄의 발생시기와 가뭄지속에 대해서는 3개월 지체된 SPI가 잘 맞는 것으로 나타났다. 또한 농업가뭄지표의 실용화를 통한 가뭄대책업무를 위해 평시대비, 가뭄우려, 가뭄확산으로 구분된 가뭄단계를 세분하여 평년강우지수(MRI), 표준강우지수(SPI), 무강우지수(DDI), 저수율 및 토양수분상태를 고려하도록 가뭄단계를 6단계로 세분하여 설정하였다.
본 연구에서는 가뭄의 심도에 직접적으로 영향을 주는 무강수일수를 고려하고, 강수에서 기인하는 지표면유출 효과를 반영한 가뭄해갈에 유효한 강수를 산정하여 기존의 SPI3을 개선한 Modified SPI를 제시하였다. 1973년부터 2009년까지 각종 보고서 및 문헌자료를 통해 실제 발생한 가뭄사례를 수집하여 행정구역별 가뭄공간정보를 생산하고, 동일기간 전국 69개지점에서산정된 가뭄지수를 우리나라 전체 공간으로표현하여각종 지수의 적합성을 평가하기 위하여ROC 분석을 수행하였다. 개선된 가뭄지수 제시를 위하여 총 강우량 중단기적인 유출에 기여할 것으로 판단되는 부분을 절삭하여 유효강우를 산정하였으며, 월단위의 무강수일수를 십분위, 누적분포함수로 변형하여 기존의 지수에 가중치를 부여하였다. 분석결과 유출량을 고려한 강우의 절삭은 기존의 SPI3에 비하여 상대적으로 높은 가뭄감지능력을 보여주었으며, 무강수일수를 고려한 가뭄지수의 개선은 누적분포함수의 수치를 고려함으로서 상당히 개선된 가뭄감지 능력을 보여주었다.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
가뭄을 미리 발견하고 감시하는 것은 어려우나, 가뭄지수를 이용하면 가뭄의 파악이 용이하다. PDSI는 통상적으로 가장 널리 이용되나 운영상 제한성을 가지고 있다. 최근 들어 가뭄을 인지하고 감시하는 능력이 향상된 SPI가 개발되었으며, 이는 기존의 지수들에 비해 모든 시간간격에 적용이 가능하고 간단하게 이용이 가능하다. KBDI는 상부토양층의 누적수분부족량을 산출함에 있어서 증발산과 강수량의 순영향을 나타내는 지수로 정의하였다. 본 연구에서는 PDSI, SPI, KBDI를 이용하여 산정된 가뭄지수의 상호비교 연구를 통하여 표준 가뭄지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 우리나라 8개 수계의 30년 이상의 기상자료를 보유한 기상청 강우관측소 자료를 이용하였다. 그 결과 PDSI는 누적되는 강우의 부족으로 가뭄심도를 나타내는 데 유리하고, SPI와 KBDI는 단기간 강우부족을 나타내는데 유리한 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 기후변화가 한반도에서의 극한기후에 미치는 영향을 전망하고자한다. 먼저, 기상청에서 제공하고 있는 SDQDM 편의보정을 거친 CCAW의 국가 표준기후변화 시나리오 13종을 이용하였으며, 참조기간을 기준으로 기후변화 시나리오의 모의 능력을 검토하였다. 이어 미래의 극한기후변화를 전망하기위해 WMO의 ETCCDI 지수를 이용하여 미래 극한기후를 전망하였다. 또한 Mann Kendall tau를 이용하여 한반도의 강수와 기온관련 극한지수 변화를 전망하였다. 분석 결과를 기온관련 지수에서 Current 기간일 때 WSDI지수가 공간적 변동성이 54%로 예상되며, TXx지수가 지역간의 공간적 변동성이 121%로 가장 클 것이라 예상된다. 강우관련 지수를 살펴보면 Current기간 일 때 r95p지수의 지역별 공간변동성이 59%로, RCP 4.5시나리오일 때 PRCP 지수의 공간변동성이 42%로, CDD지수의 공간변동성이 최대 59%로 분석되었다. 공간분포를 확인해본 결과 기온과 강수관련 지수 모두 한반도 중부지역에서 큰 상승 경향을 보였고, 미래기간의 경우 북한의 서해안, 남한의 남해안 지역에서 가장 큰 증가경향을 보였다. 즉 일습윤지속일수를 의미하는 CWD지수는 경상도, 전라도 지역에서 증가 경향을 나타냈으며, 충청도와 북한전역에서 감소경향을 나타났다. 또한 일교차를 의미하는 DTR지수는 한반도 전역에서 증가하는 것으로 전망되었다.
물은 인류와 동식물의 필요조건으로, 물 부족 상태 즉 가뭄은 전 세계적으로 가장 두려워하는 재해 중 하나이다. 본 연구는 지역적인 특성을 고려하여 가뭄을 판단하고 대응하기 위해 목표재현기간을 설정하고 한반도 전역을 대상으로 시 군 구 단위의 지역별 목표 표준강수지수를 산정하였다. 먼저 한반도에 위치한 30년 이상의 자료기간을 보유한 88개 기상관측소의 강우자료에서 월별강우자료를 추출하고 SPI (3)가뭄지수를 산정하였다. 산정된 SPI (3)에서 연도별 최저치를 추출하여 매개변수적 빈도해석과 경계핵밀도 함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 실시하였다. 또한, 목표재현기간을 30년으로 설정하고 비매개변수적 빈도해석 결과에 티센비 적용하여 시 군 구 단위로 목표 표준강수지수를 산정하였다. 분석결과 가뭄의 심도와 빈도가 지역별로 크게 다르게 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 한반도 가뭄의 판단과 대응을 위한 기초자료로 국가적인 수자원계획과 방재대책에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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