가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.
본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.
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.
본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.
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.
수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.
지국온난화에 의한 기후변화는 전 세계적으로 강수의 편중이나 이상기온 등의 현상들이 빈번하게 발생하여 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 점차 늘어나고 있다. 제주도는 수자원의 98% 이상을 지하수에 의존하고 있기 때문에 기후변화에 따른 수자원 영향에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요한 지역이다. 본 연구에서는 표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 특성을 분석하기 위하여 가뭄 속성 인자들 간의 상관관계가 높은 변수인 가뭄지속시간과 가뭄 심도를 변수로 선택하여 각 지역의 가뭄특성과 지역 분류를 수행하였다. 제주도의 4개 기상대(제주, 서귀포, 성산, 고산)의 관측소별 표준강수지수(SPI 3, 6, 9, 12)를 산정한 결과 SPI 12가 SPI6에 비해 비교적 단순한 경향을 가지고 있는 것으로 확인 되었으며 단기간 일수록 변동성이 심하고 장기간 표준강수지수는 비교적 극심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능한 것을 확인하였다. 지역별 가뭄의 특성을 고려하기 위한 지역을 구분하기 위하여 한가지 요소로만 구분할 수 없어 가뭄 속성 인자들의 동질성을 구분하였으며 가뭄 속성인자의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 산정하였다. 인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적 군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집분석을 실시하여 7번의 반복계산에 걸쳐 군집이 종료 되었으며 최종적으로 2개의 군집이 형성 되었다. 기후변화는 전 세계와 제주도 수자원에 지속적인 영향을 미칠 것으로 전망되어 수자원 정책 평가 및 관리에 매우 신중한 대비책을 요구하고 있다. 향후 다양한 입력자료를 활용하고 가뭄 산정기법과 가뭄 분류 등을 통하여 활발한 후속 연구가 필요하다.
SPI(Standard Precipitation Index)가 기상학적 가뭄을 표현하는 지수인 반면, PDSI(Palmer Drought Severity Index)는 가뭄에 가장 큰 영향을 미치는 수문기상학적 요소인 강수량, 기온뿐만 아니라 유효토양수분량과 일조시간 등의 자료에 근거한 물수지 분석에 의해 산정된다. 특히 PDSI 지수는 토양습윤조건의 민감한 영향을 측정하는데 매우 유용하다는 것을 장점으로 가지고 있다. PDSI에서 토양수분과 관련된 요소들을 다룰 때, 토양수분저장량은 토양을 상부와 하부의 2개 층으로 나누어 상부 층은 1inch(25.4mm)의 수분을 저장할 수 있고 하부층은 토양의 성질에 따라 유효용량이 결정되는 것으로 하부층의 수분은 상부 층의 수분이 모두 제거 될 때까지 손실되지 않으며 하부 층 손실량은 초기수분함유량과 산정된 잠재증발량(PE) 및 토양유효용량(AWC)에 따라 결정되는 것으로 가정한다. 하지만 산정방법에서 토양의 유효용량에 따른 물수지 방정식을 통해 각 잠재량들을 구하는 과정은 기후학적으로 필요한 값을 결정하는 매우 중요한 과정임에도 불구하고 기존의 PDSI 지수 산정 시, 모든 지역에서 상하부토양심도를 지역적 분포를 고려하지 않고 10inch(25.4cm)로 일정하게 사용함으로써 유효 토양수분함량에 대한 신뢰도를 저하시키는 결과를 가져오는 경향이 있었다. 이에 본 연구에서는 GIS 정밀토양도를 사용하여 토양심도의 지역적 분포에 근거한 토양수분함량을 산정한 후 물수지 분석을 실시하고 그에 따른 PDSI 지수를 산정하여 그 영향을 분석하고 기존의 PDSI 지수값과 비교 분석하였다.
가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하기 위한 기초연구인 가뭄의 시공간적인 해석은 지금까지 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 6개월 누가 강수량을 기반으로 산정하는 표준강수지수(SPI6)를 사용하여 가뭄사상을 3차원적 개념으로 정량화 했다. 분석기간 동안 총 45개 가뭄사상이 발견되었으며, 가뭄사상별 중심을 이용하여 가뭄사상의 이동패턴을 분석하였다. 그 결과, 우리나라는 동/서 방향에 비해 남/북 방향으로 가뭄사상이 이동하는 빈도가 높은 것으로 확인되었다. 또한, 2000년 이후 동쪽으로 이동하는 가뭄사상의 발생빈도가 감소한 반면, 북쪽으로 이동하는 가뭄사상은 더욱 장기화 되는 것으로 확인되었다. 이러한 시공간적 가뭄사상의 특성 분석 결과는 가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하는 데 활용도가 높을 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 홍수와 가뭄 발생빈도의 증가는 전 세계적인 문제이다. 특히, 가뭄은 환경, 생태, 사회, 경제적인 측면에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되고 있다. 따라서 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 한강유역의 기상학적 가뭄지수를 산정하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 제공하는 대표농도경로 시나리오(Representative Concentration Pathways, RCPs)를 사용하여 기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄 발생 횟수 변화를 일반적인 가뭄과 극심한 가뭄으로 구분하여 분석을 수행하였다. 1973 - 2010년을 현재 분석기간으로 선정하였으며, 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target I : 2011 - 2039, Target II: 2040 - 2069, Target III : 2070 - 2099)을 구분하였다. -1.0과 -1.5보다 작은 표준강수지수의 발생횟수를 SPI 3, 6, 12 별로 각각 분석 하였다. 분석결과를 살펴보면, 한강유역의 강우의 경향성은 현재보다 증가할 것으로 예측되었고, 가뭄의 발생횟수는 미래로 갈수록 감소할 것으로 예측되었다. 그러나 장기가뭄으로 갈수록 가뭄발생횟수는 증가하는 것으로 분석되었고, 극심한 가뭄보다는 보통 가뭄의 발생횟수 역시 더욱 크게 산정되었으며, 한강유역의 미래가뭄분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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