Because reservoirs that supply irrigation water play an important role in water resource management, it is necessary to evaluate the vulnerability of this particular water supply resource. The purpose of this study is to provide water supply risk maps of agricultural reservoirs in South Korea using irrigation vulnerability model and cluster analysis. To quantify water supply risk, irrigation vulnerability indices are estimated to evaluate the performance of the water supply on the agricultural reservoir system using a probability theory and reliability analysis. First, the irrigation vulnerability probabilities of 1,346 reservoirs managed by Korea Rural Community Corporation (KRC) were analyzed using meteorological data on 54 meteorological stations over the past 30 years (1981-2010). Second, using the K-mean method of non-hierarchical cluster analysis and pre-simulation approach, cluster analysis was applied to classify into three groups for characterizing irrigation vulnerability in reservoirs. The morphology index, watershed area, irrigated area, and ratio between watershed and irrigated area are selected as the clustering analysis parameters. It is suggested that the water supply risk map be utilized as a basis for the establishment of risk management measures, and could provide effective information for a reasonable decision making on drought risk mitigation.
최근 전 세계적으로 가뭄 재해가 증가함에 따라 국내의 경우 가뭄상황을 모니터링하기 위하여 다양한 유관 기간에서 가뭄정보시스템을 활용하여 가뭄지수를 공간지도 형태로 제공하고 있다. 기상청 수자원공사 농어촌공사 등에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며 각 지표별로 수문기상학적 특징과 용수공급시설 및 수요공급의 이수상황 등을 고려하여 활용하고 있다. 하지만 제공되고 있는 가뭄지수의 공간분포는 지점 자료를 기반으로 내삽기법 (interpolation)을 통해 재 산정된 지도로 공간 해상도 측면에서 조악한 해상도를 갖고 있다. 이와 같은 한계점을 보완하기 위하여 시 공간적으로 특성이 동일한 광범위한 지역에 대한 정보를 주기적으로 제공 가능하다는 측면에서 위성영상자료를 활용한 가뭄모니터링 연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 위성영상을 이용한 식생 정보 및 기후 정보 생물물리학적 정보를 활용한 식생가뭄반응지수 (Vegetation Drought Response Index in Korea VegDRI-Korea)를 제시하고 국내의 적용성 검증을 위하여 국내 주요 가뭄 사상을 대상으로 시공간적 가뭄상황을 분석하였다. 식생가뭄반응지수는 유역단위 또는 행정구역 단위별로 실시간 가뭄 상황을 분석할 수 있는 고해상도 위성영상 기반의 가뭄지수로써 향후 한반도 전역의 가뭄모니터링 및 주기적인 모니터링을 통해 가뭄예상지역 판단에 대한 의사결정지원에 활용할 수 있다.
가뭄은 전 세계적으로 농업을 비롯한 사회, 경제적으로 큰 피해를 주는 자연 재해이며, 향후 피해 저감을 위해 가뭄의 경향을 파악하고 지역별 가뭄 특성을 파악할 필요가 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단은 광역적 범위를 대상으로 다양한 밴드를 활용한 데이터를 주기적이고 일정한 수준으로 취득 가능하다는 장점이 있다. 농업 가뭄 분야의 위성영상 활용은 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어려운 지점데이터의 단점을 보완할 수 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 지수로는 Leaf Area Index (LAI), Vegetation Health Index (VHI), Enhanced Vegetation Index (EVI) 등 다양한 지수들이 있으며, 본 연구에서는 단기 가뭄 판단에 활용되고 있는 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. 국내 행정구역 기반의 가뭄 판단을 위해 Moderate Resolution Imaging Spectramadiometer (MODIS)위성의 MOD16A2 영상을 사용하였다. MOD16A2는 land surface temperature (LST)과 LAI의 계산을 통한 실제 증발산량과 FAO-56 Penman-Monteith 공식을 사용한 잠재증발산량을 포함한 다양한 데이터를 8일 주기의 500m 해상도로 제공하고 있다. 2001년부터 2018년까지 500m 해상도의 ESI를 산정하였으며, 국내의 과거 가뭄 경향 분석과 지역별 특성 파악을 위한 표준화를 수행하였다. 그 결과 과거 극심한 가뭄이 있었던 해 (2000-2001년, 2015-2017년 등)에 대한 농업 가뭄 경향 분석이 가능하였으며, 지역별 특성을 파악한 결과 상습가뭄 지역에서 가뭄 경향을 확인하였다. 농업 가뭄 분야에서 ESI의 활용은 가뭄 조기 경보 시스템 개발 및 위성영상 기반 가뭄 모니터링 기술 개발 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
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.
최근 전 세계적으로 이상기후가 발생하고 있으며, 국내에서도 과거에 경험하지 못했던 자연재해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 가뭄은 홍수와 더불어 그 피해가 가장 큰 자연재해 중 하나이며, 장주기적이고 광역적으로 발생함에 따라 구체적인 발생시기, 장소, 원인을 파악하는 것이 어렵다. 그동안 국내에서는 가뭄극복을 위해 다양한 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 가뭄피해는 지속적으로 증가하고 있다. 실례로 2014~2015 가뭄으로 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 피해가 발생한 바 있다. 이처럼 가뭄으로 인한 피해는 기후 변화의 영향으로 더욱 빈번할 것이라는 보고가 있어 가뭄해석을 위한 지속적인 노력이 필요하다. 가뭄해석에는 일반적으로 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격, 누적심도 등을 사용하며, 이를 가뭄특성인자라고 한다. 따라서 본 연구에서는 인위적인 시설물의 영향을 배제한 자연가뭄지수(Natural Drought Index, NDI)를 이용하여 국내 5개 행정구역의 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 자연가뭄지수의 산정을 위해 입력자료는 3개월 누적강수량, 누적유출량, 평균토양수분량을 사용하였으며, 강수량은 국내 ASOS 59개 지점 자료, 유출량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄특성 분석기간은 1977~2012년이며, 가뭄특성인자는 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격을 활용하였다. 과거 가뭄피해사례와, SPI, SRI, SSI 및 NDI의 가뭄특성인자를 비교하였으며, 정량적 비교를 위해 평균오차, 평균절대오차를 사용하였다. 가뭄특성인자 분석 결과 NDI는 가뭄의 시작과 끝을 가장 정확하게 반영하였다. 가뭄의 지속기간은 NDI, 발생간격은 NDI와 SPI가 정확한 것으로 나타났다. 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수에 비해 지역적 가뭄특성을 정확하게 재현한다는 점에서 추후 가뭄감시에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
Since climate factors, such as precipitation, temperature, etc., show repeated patterns every year, it can be said that future changes can be predicted by analyzing past climate data. As with groundwater, seasonal variations predominate. Therefore, when a drought occurs, the groundwater level is also lowered. Thus, a change in the groundwater level can represent a drought. Like precipitation, groundwater level changes also have a high correlation with drought, so many researchers use Standard Groundwater Level Index (SGI) to which the Standard Precipitation Index (SPI) method is applied to evaluate the severity of droughts and predict drought trends. However, due to the strong interferences caused by the recent increase in groundwater use, it is difficult to represent the droughts of regions or entire watersheds by only using groundwater level change data using the SPI or SGI methods, which analyze data from one representative observation station. Therefore, if the long-term groundwater level changes of all the provinces of a watershed are analyzed, the overall trend can be shown even if there is use interference. Thus, future groundwater level changes and droughts can be more accurately predicted. Therefore, in this study, it was confirmed that the groundwater level changes in the last 5 years compared with the monthly average groundwater level changes of the monitoring wells installed before 2015 appeared similar to the drought occurrence pattern. As a result of analyzing the correlation with the water storage yields of 3,423 agricultural reservoirs that do not immediately open their sluice gates in the cases of droughts or floods, it was confirmed that the correlation was higher than 56% in the natural state. Therefore, it was concluded that it is possible to re-evaluate agricultural droughts through long-term groundwater level change analyses.
가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.
본 연구는 매년 실시되는 지역안전도 평가제도중 문제점이나 개선을 요하는 사항들을 발굴하여 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구의 구성 및 내용을 간략하게 소개하면, 서론인 도입부에서는 2020년도에 행정안전부에서 새롭게 적용한 지역안전도 평가 방법에 대하여 기술하였다. 지자체에서 최종 평가받은 지역안전도 등급에 따른 활용 방안도 소개하였다. 본론에서는 지역안전도 관련 선행 연구자들의 다양한 견해를 요약 기술하였다. 또한 지역안전도의 지표구성, 지수 산출 방법, 현행 지표를 적용함에 있어서 문제점을 도출하였다. 첫째, 재해위험요인 분야의 「사회적 취약성 지표」 "반지하 가구 수"는 "기초생활 수급자 가구 수"로 대체한다. 또한 "비닐하우스 면적"은 "비닐하우스에 거주하는 가구 수, 컨테이너 가구 수, 쪽방촌 가구 수" 등을 합한 자료로 대체하여 평가한다. 둘째, 상습 가뭄재해지역 관리 평가부문은 시군구의 상수도 보급률이 95% 이상인 지자체는 "결측" 처리한다. 수도권 및 도시화가 이루어진 자치단체에는 가뭄재난이 거의 발생하지 않기 때문이다. 셋째, 방재대책추진 대응분야의 「지역자율방재단 활성화」 평가지표 내용에 지역자율방재단과 더불어 안전보안관, 안전모니터봉사단, 재난안전 실버감시단 등의 활동도 평가에 추가한다. 다만 각 지자체 마다 지역자율 방재조직의 명칭이 상이할 수 있기 때문에 재난 예방을 위해 조직되어 활동하는 자율 방재조직이면, 그 활동 실적을 모두 합산하여 평가하는 것이 타당할 것이다. 넷째, 유엔재해위험경감사무국(UNDRR)에서 사용하고 있는 안전도시 평가도구인 스코어카드 평가 항목 중 자연재난과 연관이 깊은 "자연생태계가 제공하는 보호기능 강화를 위한 자연 완충재 보존"항목을 차용한다. 스코어카드 평가는 UNDRR에서 강조하는 "기후 위기와 재해에 강한 도시 만들기"라는 캠페인을 전개하면서 지자체의 재난 복원력(resilience)을 향상시키는 데 초점이 맞추어져 있는 평가 지표이다. 끝으로 "지역안전도"와 "지역안전지수"명칭이 유사하여 지역안전도의 용어를 "자연재난 안전도" 또는 "자연재해 안전도"라는 명칭으로 변경한다. 그래야만 일반인 누구나 지역안전도와 지역안전지수를 구분할 수 있기 때문이다.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
우리나라는 1990년대 이후 겨울에서 봄철로 이어지는 시기에 지역적으로 만성적인 가뭄이 계속되고 있고, 특히 2001년에는 기상관측이래 때 이른 무더위와 극심한 가뭄으로 전국적으로 피해를 입었다. 가뭄에 대한 경제적인 손실은 홍수에 비해서 2~3배정도 달하고 있으며 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대의 자연재해 중 세계 각지에서 발생한 4개의 가뭄이 상위 5위안에 랭크된 바 있고, 미국 국립가뭄경감센터(NDMC)에서 발표한 통계재해 유형별 연평균피해액 중 가뭄피해가 가장 큰 것으로 분석되었다. 국내에도 2001년 봄 가뭄 시 국내총생산 성장률 0.45% 소비자물가 0.31% 상승하는 등 가뭄에 의한 경제적인 손실과 영향력은 막대하였음에도 불구하고 홍수 등에 대비해서는 수해방지종합대책 등 국가차원의 사전대책을 마련하여 시행하고 있는 반면, 가뭄에 대해서는 종합적인 사전예방대책보다는 응급복구 위주로 되어 있고 가뭄상황을 객관적으로 표현할 수 있는 지표도 명확하지 않아 이에 대한 체계적인 연구가 시급한 실정이다. 본 연구에서는 RCM 강수모의 자료를 이용하여 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 변동성을 평가하였다. 또한 산정 되어진 표준강수지수를 이용하여 가뭄의 시공간적인 변동성 분석을 실시하여 2015년대, 2045년대 및 2075년대로 나누어 가뭄지수의 주성분 분석을 통하여 현재와의 차이점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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