본 연구에서는 자연재해의 하나인 가뭄을 정량적인 방법으로 해석하기 위하여 가뭄에 영향을 미칠 수 있는 각 수문인자를 수치화하고, 이를 이용하여 증발산과 누가강수량의 편차를 산정해서 가뭄을 정량화하는 PDSI와 유역 단위의 지수를 산정하는 SWSI 및 다양한 지속기간별 지수를 산정하는 SPI를 이용해서 대상 유역인 낙동강 유역의 가뭄지수를 산정 및 비교하였으며, 가뭄대책에 대한 기본 정보를 제공하고자 하였다. 이를 통해, PDSI의 경우 지속되는 가뭄기간동안의 변화를 살피는데 유리하고, SWSI는 가뭄이 시작되는 몇 개월에 해당하는 가뭄을 판단하거나 단기간 수문인자의 변동을 통한 가뭄을 판단하는데 이용될 수 있으며, SPI는 그 지속기간이 짧은 경우 단기간의 가뭄을, 지속기간이 길어지면 장기간의 가뭄을 나타내는데 유리할 것으로 분석되었다. 또한, SWSI와 PDSI 및 SPI를 이용하여 과거 가뭄을 살펴본 결과 '94${\sim}$'97년간 지속된 가뭄이 과거 가뭄사상 중 가장 극심하며 긴 가뭄기간을 지닌 것으로 판단되었으며, SWSI를 통해 기존에 파악되지 못했던 수문학적 가뭄이 1992년에 발생했었음을 알 수 있었다. 이상의 분석을 통하여 볼 때 SWSI와 PDSI 및 SPI는 가뭄을 정량적으로 나타내는데 아주 유효한 방법이며, 각각의 지수가 가지는 장 단점에 따라 가뭄을 파악할 경우 효과적일 것으로 판단되었다.
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.
기후변화로 인해 자연재해의 빈도가 증가하고 있어 미래 기후변화 시나리오를 바탕으로 가뭄 영향을 평가 및 전망하고 가뭄 위험도 감소를 위한 기후변화 적응 대책이 필요하다. 가뭄 위험도(risk)를 평가하기 위해서는 기후 요소뿐만 아니라 가뭄 발생 지역의 사회·경제적인 요소들 또한 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 재난 위험도 분석 프레임워크에 따라 가뭄 위험도 평가 요소를 위해성(Hazard), 노출도(Exposure), 취약성(Vulnerability)으로 나누고 이에 맞는 각 지표를 선정하여 우리나라 중권역 단위의 가뭄 위험도를 정량화하였다. 미래 가뭄 위험도 평가를 위해 근 미래(2030-2050년)와 먼 미래(2080년-2099년)에 대해 기후변화 시나리오(RCP 2.6, RCP 8.5)와 사회경제 시나리오(SSP1, SSP2, SSP3)를 조합하여 가뭄 위험도를 살펴보고 이를 과거(1986-2005년)와 비교·분석하였다. 미래 시나리오에 따른 가뭄 위험도는 시간에 따라 전 유역에 걸쳐 먼 미래에 크게 상승하였다. 그리고 가뭄 위험도의 각 요소별 기여도와 순위 분석을 통해 미래 가뭄 위험도 상승에 대해 가뭄 위해성의 기여도가 전반적으로 크고, 유역별로 상승 요인이 다르다는 것을 확인했다. 이에 미래 기후변화 시나리오에 따른 유역별 해결 방안을 제시하여 향후 가뭄대책 수립을 위한 정책에 기반이 될 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 전지구 수문해석도구인 지표수문해석모형을 활용하여 국내 가뭄해석에 적용성을 평가하는데 있다. 이에 댐 상류 유역의 관측유입량 자료를 대상으로 모형의 모의능력을평가하고 남한 전역에 대한 수문성분(유출, 토양수분)을 생산하였다. 격자별 일 단위 유출 및 토양수분자료를 해당기간별 누가 시계열(3, 6, 12개월)로 변환하여 가뭄지수를 생산하였고, 빈도해석에 따른 누가확률값 산정 및 표준화를 통해 SRI 및 SSI를 산정하였다. 산정된 지수의 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사하고 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 본 연구 결과의 평가는 시계열별, 지역별 분석 및 유역별 물수지 분석을 통해 수행되었으며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈의 재현여부를 평가하였다. 분석결과 SRI 및 SSI 모두 시 공간적으로 과거 기록된 피해기간 및 지역 상황을 잘 반영한 것으로 나타났으며, 가뭄기간 동안의 정량적인 수문정보 생산이 가능하다는 점에서 유역단위 가뭄관리에 유용하게 활용될 것이라는 결론을 얻었다.
가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하며, 사회·경제적으로도 큰 피해를 발생시킨다. 가뭄 위험도는 기상학적 및 수문학적 요소와 더불어 사회적, 환경적, 물리적 및 경제적 요소로 이루어져 있기 때문에, 가뭄 위험도에 대한 영향을 정량적으로 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 충청북도를 대상으로 구조방정식모형을 이용하여 가뭄 노출성, 취약성, 대응능력 및 위험도 사이의 영향 관계를 파악하고, 베이지안 네트워크를 적용하여 가뭄 위험도에 대한 영향을 평가하였다. 또한, 가뭄 위험도 평가 인자별 민감도 분석을 통해 가뭄 위험도의 변화 정도를 분석하였다. 그 결과 과거 가뭄 위험도가 가장 큰 지역은 충주시로, 노출성 및 대응능력을 변화시켰을 때에도 가장 크게 산정되었다. 다만, 취약성을 변화시켰을 때에는 음성군이 위험도가 가장 큰 것으로 나타났다. 위험도에 대한 영향인자들의 민감도 분석을 실시한 결과 증평군이 민감도가 가장 컸으며, 노출성, 취약성 및 대응능력에서 제천시, 음성군, 옥천군이 민감도가 크게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄 위험도 및 가뭄 위험도에 대한 영향인자를 확인하였으며, 영향인자별 지역의 특성을 고려한 가뭄 대책 마련이 가능하다.
본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
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.
우리나라와 세계 곳곳에서는 대형 산불이 빈번하게 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라에서 산불은 대부분 입산자 실화, 소각 산불 등의 인위적인 원인으로 발생하지만, 기온과 습도, 풍속 등의 기상인자는 산불의 연소 환경에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 최근 5년간 경기도 지역에서 발생한 산불을 바탕으로, 산불 발생에 영향을 미치는 요인으로 온도, 습도, 풍속, 강수, 가뭄 요인을 선정하여 이들 간의 인과관계를 정량적으로 평가하였다. 분석을 위한 기법으로 인과관계의 발견 및 잠재변수의 예측에 적합한 부분최소제곱 구조방정식모형을 활용하였다. 연구 모형의 평가 결과, 본 연구에서 구축한 측정모형과 구조모형은 6가지 평가기준 모두에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 영향정도를 표준화된 경로계수로 표현하면, 기상학적 요인인 습도, 온도 그리고 풍속은 산불 발생에 각각 -0.42, 0.23, 0.15만큼의 영향을 나타내며, 수문학적 요인인 가뭄은 산불 발생에 0.23만큼의 영향요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 실제 적용가능한 방법으로써 산불 영향요인의 분석과 이에 대한 평가, 그리고, 산불 재난의 대응·대비 계획 수립에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 가뭄사상과 확률 가뭄심도를 결정하는 새로운 방법을 제안하였다. 강우자료로부터 가뭄사상을 추출하기 위해 연속이론과 누적 강우부족량을 동시에 고려하였다. 절단수준 이상의 강우사상이 발생할 경우, 그 때까지의 누적 강우부족량을 해갈할 수 있을 만큼의 강우량이 발생하였는가를 확인하여 가뭄사상의 종료여부를 최종 결정하였다. 이와 같이 추출된 가뭄사상의 지속기간과 심도의 상호 의존성 구조를 파악하여 결합분포함수를 추정하기 위해 코플라 함수를 적용하였다. 또한 이변량 코플라 함수의 조건부 함수를 이용하여 가뭄의 특정 지속기간에 대한 가뭄심도의 재현특성을 분석하였으며, 신뢰구간을 추정하여 이변량 빈도해석의 불확실성을 정량화하였다. 서울지점의 1909~2015년 강수자료에 적용한 결과 과거 극한가뭄으로 판단되었던 가뭄사상은 대부분 최소 10년에서 최대 50년 정도의 재현기간을 갖는 반면 2013년 발생하여 현재까지 지속되고 있는 2015년 가뭄은 현저히 높은 재현기간을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 향후 가뭄대책을 마련하는 데 있어 빈도개념을 바탕으로 하는 신뢰성 있는 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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