가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
본 연구는 도시지역에서 지표용도를 결정하는 요인으로서 토지이용과 식생분포를 설정하고 이들의 상호관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 대구광역시를 사례지역으로 위성영상을 판독하고 그 결과를 수치지도와 중첩하여 분석을 실시하였다. 지표온도와 식생지수(표준식생지수)는 위성영상분석을 통하여 도출하였고 토지이용자료는 통계청이 지난 2001년 제작한 기초단위구 자료를 통하여 획득하였다. 분석결과 예상한 바와 같이 지표온도는 식생분포와 토지이용분포와 깊은 상관관계가 있는 가운데 식생상태보다는 토지이용에 의해 더욱 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 토지이용과 지표온도와의 관계규명에 초점을 두었다. 이를 위하여 본 연구는 18개로 구분된 토지이용을 표면온도에 따라 Duncan 검증방법으로 7-8개의 그룹으로 분류하였다. 이에 의하면 지표온도는 제조업과 관련된 토지이용이 많은 지역에서 가장 높았고, 그 뒤를 이어 도심상업지역이 높았다. 반면 농업 및 임야지역의 지표온도가 가장 낮게 나타났다.
일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄은 강우의 시기별 지역별 불균형으로 인해 발생하며 한 계절에서 1년, 길게는 수년 동안 지속되는 시간 특성을 가지면서 그 시작과 끝을 명확하게 정의하기가 힘들고 지속적으로 누적된 효과가 천천히 나타난다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하는 것이 중요하며, 가뭄의 진행상황이나 심도를 정의할 수 있는 객관적인 기준을 통해 수행할 수 있을 것이다. 토양수분가뭄지수(Soil Moisture Drought Index)는 식생에 영향을 주는 가뭄을 판단하기 위한 지표로서 강수량, 기온, 풍속, 습도, 토양물리 특성자료를 바탕으로 산정된다. 본 연구에서 사용한 토양수분가뭄지수는 가뭄 상태를 유효수분백분율의 50%이하일 때로 정의하고, 지속기간(duration), 크기(magnitude), 강도 (severity)의 세 가지 기준을 이용하여 가뭄을 분석하였다. 이 지수는 일별 모의가 가능하고 자연 상태의 가뭄표시, 선행적인 가뭄제시, 단기적인 가뭄평가 이라는 장점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 웹 기반 GIS를 이용하여 실시간으로 표준유역 단위별 토양수분가뭄지수를 산정하고 이를 통해 가뭄을 평가할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상에 따른 다양한 형태의 가뭄이 발생하고 있다. 미국에서 정의한 'Flash Drought'는 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄이다. 국내에서는 Flash Drought에 대한 모니터링이 활성화되지 않았기 때문에 본 연구에서는 '돌발가뭄'이라는 새로운 정의를 제시하면서 토양수분, 증발산량, 강수량, 기온 등의 가뭄 관련 주요인자를 활용하여 국내에서 발생한 돌발가뭄 (Flash Drought)를 감지하고 분석하고자 하였다. 돌발가뭄을 분석하기 위하여 선행연구에서 제시한 가뭄 관련 주요인자 기준 유형, 증발산량 기반 가뭄지수를 활용한 유형 등을 활용하였으며, 지상관측자료로는 국내 76개 종관기상관측 자료를 활용하였다. 또한, 토양수분 자료는 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 위성영상 자료를 취득한 후 5 km 공간해상도 자료로 활용하였다. 가뭄지수의 경우 증발산 기반 가뭄지수 중 표준강수증발산지수 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration), 증발스트레스지수 ESI (Evaporative Stress Index) 등을 활용하여 국내 돌발가뭄 유형에 대한 분석에 적용하였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 분석하고자 한다.
최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
지상관측망 자료를 이용하여 산정한 표준강수지수(SPI)와 파머가뭄지수(PDSI)는 가뭄의 시기와 심도를 설명하는 지수이지만, 가뭄의 공간적인 상세분포를 설명하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 CART기법과 MODIS NDVI, MODIS LST, 토지피복, 강우량, 평균기온 및 지상관측망 자료로부터 산정한 표준강수지수 및 파머가뭄지수자료를 이용하여 기존 가뭄지수보다 향상된 공간해상도를 가진 가뭄지수를 산정하였다. 2008년 남부지방에 발생한 가뭄에 대한 공간분포를 파악하기 위하여 제안된 방법에 따라 계산된 상세가뭄지수는 기존 가뭄지수보다 공간분포를 잘 나타내는 것으로 판단된다. 원격탐사와 같은 광역 상세 정보에 대한 관측기술의 발달과 다양한 자료가 가용해진 시점에서 데이터마이닝 기법을 활용한 상세 가뭄정보 생산은 가뭄 현황파악과 예측개선에 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근 전세계적으로 기후변화로 인한 국내외 가뭄에 대한 피해 및 발생 빈도가 점차 증가하고 있으며, 우리나라의 경우 2000년대 이후 가뭄 주기가 점점 짧아져 2013년 이후 매년 가뭄이 발생하고 있다. 북한은 자연재해에 취약한 국가이며 특히 가뭄으로 인한 식량난 문제가 대두되고 있지만, 북한의 제한적인 정보로 인해 북한 지역에서의 가뭄의 발생과 피해 정보는 한정적이고, 활용할 수 있는 자료의 경우 외국 기관의 정보에 의존하는 실정이다. 향후 농업부문에 대한 대북한 지원과 통일 후를 대비한 농업정책의 수립을 위하여 북한의 가뭄에 대하여 독자적으로 신속한 정보를 취득, 분석할 수 있는 능력을 확보하는 것이 필요하다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 용이하지 못한 지역의 주기적인 관측이 가능하며, 동일한 정확도로 기상자료의 획득이 가능하다. Vegetation Drought Response Index (VegDRI)는 위성영상기반의 가뭄지수인 정규식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index, NDVI), 기상학적 가뭄지수를 활용한 기후적 요소, 토지피복 및 생태지역 등의 생물물리학적 요소를 활용한 가뭄지표이다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 MOD13Q1 영상자료의 NDVI (2001~2018년)를 이용하였으며, 북한의 기상자료를 이용한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 그리고 북한 지역의 토지피복 및 생태지역 등의 요소들을 활용한 VegDRI를 통하여 북한의 가뭄 시기에 따른 시도별 가뭄 특성에 대하여 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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