지구온난화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도가 전 세계 곳곳으로 증가하고 있는 추세이다. 가뭄이란 강수량 혹은 가용 수자원 등이 평균적인 수준에 비해 지속해서 적게 유지되는 현상으로 다양한 분야(기상, 농업, 사회, 경제 등)에 피해를 발생시킨다. 가뭄이 지속되면 인간 사회 뿐만 아니라 동·식물이 서식하고 있는 생태계에도 영향을 미치게 된다. 우리나라에서도 2000년대 이후 주기적으로 발생한 가뭄으로 인해 가뭄 현상을 모니터링하고 예측, 전망하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으나 아직까지 환경생태가뭄에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가뭄으로 인해 환경생태계에 미치는 영향 중 수생태계에 초점을 맞춰 진행하였으며, 수생태계에 서식하는 동·식물 중 어류만을 대상으로 하였다. 생태가뭄을 빠르고 쉽게 예측하기 위해 Ecological Nomograph를 개발하여 가뭄에 따른 수생태계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구에서 나온 결과를 바탕으로 환경가뭄을 감시하고 대응하기 위한 분석 방법으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 기온이 상승 및 강수 패턴의 변화로 인하여 자연재해로 인한 피해가 증가하고 있다. 다른 자연재해들과는 달리 가뭄은 공간적 및 가뭄에 영향을 받는 사회적, 경제적, 환경적 및 심리적인 피해 등에 있어 대단히 광범위하다. 특히, 오랜 기간 동안의 무강우로 인해 자연생태계의 균형을 변화시켜 많은 물고기와 야생 생물 종에 해를 끼칠 수 있으며, 식물 성장 저하, 화재 및 곤충 발생의 증가, 물 순환 및 지방 종의 멸종 증가와 같은 환경학적 문제를 야기할 수 있다. 우리나라의 또한 폭염과 마른 날씨로 인하여 멸종위기종의 어류 서식지를 잃는 등의 문제가 발생하기도 하였다. 이러한 환경-생태학적 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으나, 이에 대한 많은 연구가 이루어지지 못한 질정이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄에 따른 환경-생태학적 영향 등을 파악하고, 이에 따른 하천 수질과 식생의 변화 등을 분석하여 가뭄 상태에 따른 환경-수생태의 영향을 살펴보고자한다.
기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다.
가뭄은 세계적으로 농업, 경제, 사회적 영향을 초래할 수 있는 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나이다. 지구 온난화로 인하여 기온이 상승하고 증발산량의 증가와 강수량의 변화로 가뭄의 빈도와 정도가 더욱 심각하고 발생지역이 널리 확산 될 것으로 예상된다. 이러한 가뭄지역의 피해를 최소화하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도를 정량화 하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가뭄지수의 대부분은 생태계 반응보다는 환경적 조건에서 파생 된 가뭄에 초점을 두고 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 정규화 된 생태계 가뭄 지수 (NEDI)라는 새로운 접근법을 사용하였다. 따라서 우리나라를 대상으로 새로운 가뭄지수인 NEDI를 사용하여 기존에 사용되던 SPI (Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 비교하며 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 통계적 특성을 분석하였다. NEDI에서 채택 된 정규화 기능은 다른 지역, 계절 및 식생 유형에 따라 가뭄 심각성을 비교하는 것이 가능하다. 새로운 가뭄 지수는 관개 및 물 분배 관리 관행에 유용한 도구를 제공하여 가뭄 상황이 만연해지면서 수자원 보존 노력을 향상시킬 수 있을 것이라 판단된다.
잎의 생태 계절학적 변화는 지상의 탄소/질소 순환에 큰 영향을 미칠 뿐 아니라 토양 수분, 증발산과 같은 물 순환에 중요한 인자로 작용한다. 이를 모의하기 위하여 많은 지면-생태 생태모형들이 개발되어져 왔지만, 자연현상을 충분히 이해하지 못함으로 인하여 모델 결과값과 실제 관측 값에 차이가 발생된다. 이러한 한계점을 해결하기 위하여 실제 모형과 관측되어진 자료를 실시간으로 융합하는 자료동화 기법이 개발되어져 모델들의 오차를 줄여주거나, 실제 모델의 파라미터들을 보정하는데 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 지상기후모형인 Community Land Model(CLM)을 기반으로 하여 2003년부터 2010년까지 동아시아지역을 대상으로 연구를 진행하였다. 지면-대기-해양 모델로부터 발생되어진 40개의 앙상블 기상자료를 이용하여 도출된 잎면적 지수와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 잎면적 지수를 실시간으로 융합하는 앙상블 칼만 필터기법을 이용하여 잎면적지수 자료동화가 생태 생태 수문에 미치는 영향을 알아보았다. 특히 잎면적 지수 자료동화가 동아시아 지역의 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위하여 1~3 m 의 토양수분의 변화를 이용하여 가뭄을 정의하였다. 이러한 토양수분 가뭄을 시 공간적으로 나타내어 동아시아지역의 가뭄의 기간, 심도 와 같은 가뭄을 특성을 이해하여 보고자 하였으며, 잎면적 지수 자료동화가 가뭄에 미치는 영향을 알아보았다.
본 연구에서는 위성 원격 감지 자료를 사용하여 생태학적 가뭄의 가능성을 조사하였다. 먼저 MODIS에서 제공하는 정규식생지수와 지표면온도로 부터 식생건강성지수를 추정하였다. 그런 다음 우리나라 전 지역에 분포하고 있는 기상청 ASOS 주요 60개 지점 주변의 산림지역에서 다양한 강수/증발산 시나리오에 따른 식생 관련 가뭄의 가능성을 추정하기 위한 결합 확률모델을 구성하였다. 본 연구의 결과는 대기의 수분공급이 열악하거나 대기의 수분 요구량이 과도한 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄의 위험 패턴을 보여준다. 또한 다양한 기상학적 가뭄 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄 위험의 민감도를 나타낸다. 이러한 연구 결과는 의사 결정권자가 가뭄 위험을 평가하고 온난화 시대에 산림 식생과 관련된 가뭄 완화 전략을 개발할 수 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대된다.
습지는 가장 생산적인 생태계 중 하나이며, 인류에게 수문학적, 경제적, 문화적 가치로도 매우 귀중한 역할을 하고 있다. 하지만 기후변화와 인간의 영향으로 수위저하와 건조, 수문체계에 변화를 주어 습지의 건조화 현상이 나타나고 이로 인해 생태계에도 영향을 미치고 있다. 특히 산지습지는 인위적 간섭에 매우 취약하고 환경변화에 민감하여 불규칙한 강수패턴 및 무분별한 개발은 습지수문환경에 영향을 미쳐 습지의 건조화를 심화시키는 원인이 되고 있다. 그 결과 자연적으로 습지의 면적이 감소하고 식생의 패턴 변화로 다양한 생물들과 보호가 필요한 종들이 사라질 것이므로 변화에 대응하기 위해서 건조화를 방지할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 습지 내 지하수위 저하 또는 유입 유출량의 변화로 습지 토양의 수분이 감소하여 말라가는 현상을 습지 가뭄이라 정의하고 가뭄지수를 활용하여 이를 지수화 하였다. 현재 산지습지를 대상으로 가뭄을 지수화 시킨 선행연구가 거의 없기 때문에 향후 산지 습지의 가치를 보존하고 생태계 관리의 목적으로 후속 연구의 방향을 제시하는데 도움을 줄 것으로 예상된다.
가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.
강우 변동성과 기온의 증가 추세로 전 세계 여러 지역에서 가뭄의 빈도, 지속기간, 심각도, 영향면적이 증가하고 있다. 기후변화로 인한 극심한 가뭄은 담수 생태계에 심각한 결과를 가져올 수 있으며, 이는 중대한 사회적 경제적 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 수질오염총량관리 단위유역에서 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스 위험도가 식별된다. 기상학적 가뭄은 표준강수지수(SPI)로 한정되며 하천 수질은 BOD로 한정되어 분석이 수행된다. 또한, 본 연구에서는 하천의 수질 스트레스를 식별하기 위하여 가뭄 시 환경영향 지수인 Environmental Drought Condition Index-water quality(EDCI-wq)를 제안한다. EDCI-wq는 기상학적 가뭄이 발생하였을 때 수생태계가 평상시 대비 스트레스를 받을 가능성을 표현한 지수이다. 최종적으로 산정된 EDCI-wq를 기반으로 하천 구간별로 관심, 주의, 경계, 심각 단계 구분 기준을 마련하여 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스를 단계적으로 식별할 수 있는 수질 스트레스 위험도 지도가 작성된다.
국내 금강유역의 경우 충남 서부와 북부지역을 중심으로 강수량 부족과 가뭄이 빈번히 발생하는 것으로 보고되며, '14년에도 강수량이 부족하였고, '15년에는 제한급수에 돌입하는 등 가뭄 피해가 최대 3년에 걸쳐 다년 발생하였다. 가뭄 발생 시 댐은 가뭄 대응단계별 용수공급조정기준에 따라 생공용수 여유량, 하천유지용수, 농업용수, 생공용수 순으로 감량 후 운영된다. 이중 하천유지용수는 수 생태계 및 하천과 관련이 있는 다양한 자연 자원의 보호와 보전을 위해 하천에 남아 흘러야 하는 물로 정의되며, 환경 및 생태계에 관한 중요성이 커짐에 따라 가뭄 시에도 하천이 유수의 정상적인 기능과 상태 유지를 위해 필요한 용수이다. 용수공급조정 기준은 지금까지 총 5차례 개정되었으며, 가장 최근인 '19년에는 가뭄 주의단계시 하천유지 용수 감량기준을 기존 하천유지용수 "100% 감량"에서 "최대 100% 감량"으로 개정되었다. 이를 통해 다양한 의사결정이 가능해졌지만, 한편으로는 구체적인 기준이 제시되지 않아 이해당사자 간 상호 협의를 통해 감량(주로 50%)하는 실정이다. 이러한 상호 협의의 과정은 다양한 이해당사자들의 의사를 반영할 수 있는 과정이긴 하지만 수자원의 부족은 직접적으로 주민들에게 심각한 피해로 이어지기에 보다 정교하고 합리적인 기준의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정 과정에 활용할 수 있는 하천유지용수 최적 감량 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 각 이해당사자의 향후 체계적인 의사결정을 위해 근거를 제공하는 것이 목표이다. 이를 위해, 하천유지용수의 공급에 따른 편익과 가뭄 위험도 간의 관계를 규명하고, 관계에 따른 하천유지용수 감량 정도에 따른 피해를 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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