Ⅰ. 서론
전 세계적으로 이상기후와 기후변화로 인해 가뭄, 홍수, 태풍, 산불과 같은 자연재해가 빈번히 발생하고 있으며, 피해규모 또한 증가하고 있다 (Sung et al., 2017; Kim et al., 2019; Chikamoto et al., 2020). 국내에서는 2010년 이후 매년 전국 및 국지적 가뭄이 연속적으로 발생하는 등 가뭄의 발생 빈도와 강도가 커지는 추세이다 (Kim et al., 2012; Jang, 2019; Jeon et al., 2021). 가뭄 재해는 기상, 농업, 수문학적 피해뿐만 아니라 사회, 경제적으로 다양한 분야에서 영향을 미치고 있으며(Thomas et al., 2014; Seo et al., 2021), 특히 농업 분야에서 농업용수 수자원 관리 시스템 및 농작물 생육에 가장 큰 피해를 입히고 있다 (Nam et al., 2015; Choi and Choi, 2020; Mun et al., 2020).
농업가뭄 피해를 대응하기 위해서는 가뭄을 사전에 탐지하고 가뭄 발생 후 현장 대응이 아닌 선제적 위험관리체계를 구축하는 방안이 필요하다 (Nam et al., 2012; Hong et al., 2015; Kim et al., 2017). 농업 수리시설물로부터 물공급을 받는 수리답의 경우 강수량의 부족으로 인한 심각한 가뭄 상황에도 수자원이 확보되는 경우 강수량의 부족으로 발생하는 기상학적 가뭄 사상과 실제 현장에서 체감하는 가뭄 사상은 상이 할 수 있다 (Nam et al., 2013; Mun et al., 2021). 또한 강수량의 부족으로 가뭄 상황이 예측되는 경우 농업용수 관리자는 농업가뭄의 피해를 최소화하기 위하여 농업 수리시설물을 체계적이고 효율적으로 관리함으로써 선제적 가뭄 대응을 수행한다.
2015년 경기 남부 및 충청남도에서 발생한 극심한 가뭄 피해사례를 바탕으로 가뭄대응대책 및 다부처간 협업을 추진하였으며, 선제적 가뭄대응 능력 강화를 위한 가뭄종합대책 수립을 수행하고 있다. 현재 농업가뭄 발생 시 농업용 저수지의 저수율 운영기준 관리는 가뭄 예경보 기준을 따르고 있으며, 가뭄 예경보 기준은 환경부의 생활 및 공업용수, 농림축산식품부의 농업용수, 기상청의 기상 현황 및 전망으로 구분하여 적정기준을 제시하고 있다. 또한, 한국농어촌공사 농업가뭄관리시스템 (Agricultural Drought Management System, ADMS)에서 제시하고 있는 농업용수 가뭄 예경보 기준은 논과 밭으로 구분하고 있으며, 논 가뭄은 저수율 기준, 밭 가뭄은 토양 유효 수분율을 기준으로 설정하고 있다.
현재 농업가뭄 발생 시 운영되고 있는 논 가뭄 예경보 기준의 경우 농업용 저수지 저수율을 평년 저수율의 70%, 60%, 50%, 40% 등 일정한 비율에 따라 설정하고 있다. 이 기준은 일반적으로 전국 저수지를 판단하는 범위에서 활용 가능성이 있지만, 개별 저수지의 지형학적, 지역별 특성 및 시기별 농업용 저수지의 저류능력 평가를 통한 가뭄대응이 어렵다.
농업가뭄으로 인한 피해를 최소화하기 위해 농업용 저수지, 댐 및 수리시설물의 효율성 분석과 운영기준 개발에 관한 연구들이 진행되고 있으며, 기후변화에 따른 농업용 저수지, 댐의 용수공급능력 평가와 관련된 연구가 진행되고 있다. 농업용 수리시설물의 공급효율을 분석한 연구로는 부족분 공급방식 기반 저수지 시스템 모의 운영을 통한 농업용 저수지의 용수공급능력을 평가한 연구 (Choi et al., 2020), 저수지의 추가 용수공급가능량 산정을 위해 낙동강 유역을 대상으로 용수공급능력을 재평가한 연구가 수행되었다 (Lee et al., 2012). Shin et al. (2020)은 실시간 저수율 데이터를 활용하여 SWMM (Storm Water Management Model) 수로 네트워크 모의를 통한 농업용수 공급효율을 분석하는 연구를 진행하였으며, Kim et al. (2021)은 농업용수의 관리를 위해 시범지역을 선정하여 소규모 지역의 저수율을 모니터링하고 하천으로 유입되는 회귀수량을 추정하는 연구를 수행하였다.
국내 수리시설물 운영기준에 대한 연구로는 실시간 유입량 지수 (Standard Flow Index, SFI)의 유지일수 및 저수량 유지일수를 기반으로 댐의 가뭄 단계별 해제기준을 개발하고 효과를 분석한 연구가 수행되었다 (Kim et al., 2018). Kim et al. (2019)은 댐 용수공급 조정기준을 활용하여 강수량의 적정 임계수준을 설정한 연구를 진행하였으며, 현행 다목적 댐 운영기준 기반으로 기후변화 시나리오를 반영한 운영기준을 개발하였다. Lee et al. (2020)은 5개 댐 유역 (보령댐, 부안댐, 대청댐, 합천댐, 용담댐)을 대상으로 일 단위 저수량 및 강수량 자료를 수집하여 유역평균 강수량을 계산하였다. 가뭄 대응을 위한 용수공급능력 평가 연구, 수리시설물 운영기준을 개선하는 연구가 진행되고 있지만, 농업가뭄 대응을 위한 농업용 저수지의 운영기준에 관한 개선 방안 도출 연구는 미흡하다.
본 연구에서는 농업용 저수지 운영기준 개발을 위해 미국 가뭄모니터링 (U. S. Drought Monitoring, USDM)에서 활용하고 있는 백분위 (Percentile) 분석 방법을 국내에 도입하여 적용하고자 한다. 국내의 경우 전국에 약 18,000여개의 공사관리 및 시군관리 농업용 저수지가 축조되어 있다. 전국 규모의 저수지 농업가뭄관리는 가뭄 예경보 기준을 통해 나타낼 수 있지만, 개별 저수지의 경우 각각의 저수지 특성을 고려하였을 때, 신뢰성 있는 기준을 도출하고자 한다. 개선된 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준을 최근 극심한 가뭄이 발생했던 2017년에 적용하고 현행운영기준과 비교를 통해 민감도를 확인하였으며, 현행운영기준과 가뭄단계기준 빈도를 비교하여 선제적 가뭄대응능력을 분석하고자 한다.
Ⅱ. 연구 재료 및 방법
1. 연구대상지역
본 연구에서는 한국농어촌공사에서 관리하는 3,400개 농업용 저수지를 대상으로 백분위 기반의 가뭄단계기준을 개발하고 적용하였다. 한국농어촌공사에서 관리하는 농업용 저수지 중 자료 구축이 용이하고, 가뭄 발생의 빈도가 높은 3곳을 시범지역으로 선정하였으며, 충청북도 괴산군의 소수저수지, 경기도 안성시의 광혜저수지, 충청북도 음성군의 맹동저수지를 대상 저수지로 선정하였다 (Fig. 1). 괴산군의 소수저수지의 경우 축조연도는 1962년, 유효저수량 194만 톤, 관개 면적은 268 ha로 시범 저수지 중 가장 소규모의 저수지다. 경기도 안성시 광혜저수지는 축조연도 1988년, 유효저수량 402만 톤, 관개 면적은 446 ha이며, 음성군의 맹동저수지는 축조연도 1983년, 유효저수량 1,390만 톤, 관개 면적 1,339 ha로 가장 규모가 큰 저수지로 선정하였다 (Table 1). 대상 저수지의 저수율 운영기준을 개발하고 적용하기 위해 1991년부터 2020년까지 일별 저수율을 구축하였으며, 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 산정을 위한 대상 저수지 인근 기상청 종관기상관측 장비 (Automated Synoptic Observing System, ASOS) 관측소의 일별 강수량을 수집하였다. 소수저수지의 경우 충주 관측소의 자료를 활용하며, 광혜, 맹동저수지의 경우 천안 관측소의 자료를 활용하여 강수량, 일조량, 풍속 등 자료를 구축하였다.
Table 1 Specification of target reservoirs
Fig. 1 Location of reservoirs and weather stations
본 과업의 연구흐름도는 Fig. 2로 도식화하여 나타냈다. 대상 저수지의 저수율 자료와 기상 자료를 구축하고, 현행 기준, Percentile 기준, SPI를 산정하여 민감도 분석과 검증을 수행하였다.
Fig. 2 Flow chart of improving drought operation criteria in reservoirs
2. 농업용 저수지 운영기준
가. 가뭄 예경보 저수율 운영기준
현행 저수지 저수율의 가뭄 운영기준의 경우 가뭄 예경보 기준이 적용되고 있다. 현재 가뭄 예경보 기준은 관심(약한 가뭄), 주의(보통 가뭄), 경계(심한 가뭄), 심각(극심한 가뭄)수준으로 구분하여 관리하고 있으며, 농업용수, 생활 및 공업용수, 기상을 바탕으로 각각 다른 기준을 제공하고 있다.
농업용수의 경우 논과 밭으로 구분하고 있으며, 논은 저수지의 영농기 평년 저수율, 밭은 영농기 토양유효수분율을 활용하여 각각의 가뭄을 관리하고 있다. 농업용수 가뭄 예경보(Table 3)에서 논 가뭄은 저수지 저수율이 영농기 평균 저수율의 70% 이하로 떨어지는 경우를 관심단계, 영농기 평균 저수율의 60% 이하로 떨어지는 경우 및 비영농기 저수율이 다가오는 영농기 모내기 용수공급에 물 부족이 예상되는 경우를 주의단계, 영농기 평균 저수율의 50% 이하로 떨어지는 경우를 경계단계, 영농기 평균 저수율의 40% 이하로 떨어지는 경우를 심각단계로 설정하고 있다 (Choi, 2021).
현행 운영기준의 경우 영농기 모내기 용수공급에 물 부족이 예상되는 경우 주의단계에 해당되지만, 용수공급에 물 부족을 예측 및 규정하는데 한계가 있다. 또한, 일률적으로 평년 저수율의 일정 비율을 운영기준으로 설정하기 때문에 쉽고 직관적으로 가뭄단계기준을 파악할 수 있지만, 모든 저수지에 대하여 일정 비율로 운영기준을 설정하기 때문에 개별 저수지의 특성을 반영하지 못한다는 한계가 있다.
나. 백분위 (Percentile) 기반 농업용 저수지 저수율 가뭄 단계기준
본 연구에서는 농업용 저수지 운영을 위해 Percentile를 이용하여 개별 저수지의 특성을 반영하는 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준을 산정하고자 한다. 현재 USDM에서는 Percentile를 활용하여 가뭄 심도의 임계 값을 산정하고 있다(Table 2, Lee et al., 2020). Percentile 방법을 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준 설정에 적용하였으며, 일 단위 저수율 자료를 순별로 변환하여 시기별, 연별 percentile 30% 이하에 해당하는 저수율을 관심, 20% 이하에 해당하는 저수율을 주의, 10% 이하에 해당하는 저수율을 경계, 5% 이하에 해당하는 저수율을 심각으로 설정하였다. Table 3은 현행 저수율 운영기준과 본 연구에서 제시하는 Percentile 기반 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준을 비교하여 나타낸 표이다.
Table 2 Drought classification of USDM based on percentile method
Table 3 Categories of reservoir operation rules according to current method and percentile method
3. 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)
SPI는 기상학적 가뭄을 판단할 때 사용되는 대표적인 가뭄지수이며, 강수량의 변동만으로 가뭄사상을 평가하는 가뭄지수이다 (Mckee et al., 1993). SPI는 시간 척도에 대한 누가강수시계열을 구성 후 해당 월수로 나누어 이동 평균 강수 계열을 산정하며, 적정확률분포형을 계산하여 각 변량에 해당하는 누가확률을 산출 후 표준정규분포에 적용하여 기상학적 가뭄의 심도를 표현한다. 일반적으로 3, 6, 9, 12개월의 시간척도를 사용하며, 시간 단위별 강수 부족량을 계산 후 용수공급원이 가뭄에 미치는 영향을 산출한다 (Edwards and Mckee, 1997). 가뭄의 심도는 Table 4와 같으며 산정방법은 식 (1)∼(3)에 도시하였다.
\(\begin{aligned}g(x)=\frac{1}{\beta^{\alpha} \Gamma(\alpha)} x^{\alpha-1} e^{-\frac{x}{\beta}} \; \text {for} \;X>0\end{aligned}\) (1)
Table 4 Classification of drought index of SPI (Mckee et al., 1993)
여기서, g(x)는 Gamma 분포의 확률밀도 함수, α는 형상 매개변수, β는 축적 매개변수, X는 강수량을 나타낸다.
Γ(α) = ∫∞0yα-1e-ydy (2)
\(\begin{aligned}G(x)=\int_{0}^{x} g(x) d x=\frac{1}{\Gamma(\widehat{\alpha)}} \int_{0}^{x} x^{\hat{\alpha}-1} e^{-\frac{x}{\beta}} d x\end{aligned}\) (3)
식 (1)∼(3)을 통해 각 강우 사상의 누적확률을 산정하고, 표준정규분포에 적용하여 SPI를 산정하였다.
본 연구에서는 현재 기상청에서 국내 기상 가뭄 분석 시 활용되고 있는 6개월 시간척도의 SPI (이하 SPI6)를 산정하였다. SPI6는 4월부터 10월까지 논벼 작부체계를 갖춘 우리나라 특성을 반영하는 가뭄지수로 활용 가능하다. 저수지 저수율 운영기준의 가뭄의 빈도와 SPI6 가뭄 정도를 비교하여 검증 방안으로 분석하였다.
Ⅲ. 적용 및 결과
1. 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준 개발 및 SPI 검증
농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준 개발을 통해 현행 가뭄예경보 저수율 운영기준과 등급별 빈도를 비교하여 민감도를 분석하였다. 또한, 충청도 지역에 가뭄 발생 사례를 조사하여 가뭄이 극심하게 발생했던 2017년을 시간적 범위로 설정하고 최저 저수율 시기의 SPI6를 산정하였다.
Fig. 3은 소수, 광혜, 맹동저수지의 일별 저수율을 현행 가뭄예경보 운영기준과 Percentile 기반의 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준을 나타내었으며, 각 저수지와 인접한 해당 관측소의 강수량 자료를 활용하여 실제 가뭄의 정도를 판단하기 위한 SPI6를 비교하여 나타내었다. Table 5는 소수, 광혜, 맹동저수지의 2017년 동안 정상, 관심, 주의, 경계, 심각 등급의 일 수를 Percentile 기반 가뭄단계기준과 현행 가뭄예경보 기준을 비교하여 각각 나타내었다.
Table 5 Comparison of number of day of drought criteria based on resevoir water level during 2017 years between current method and percentile method
units: days
Fig. 3 Comparison of reservoir water level and drought criteria during 2017 drought year among current method, percentile method, and SPI
소수저수지는 충주 관측소의 강수량을 활용하여 SPI6를 산정하였으며, 최저 저수율을 보인 6월 26일 부근 주간 SPI6는 3주차에 -1.91, 4주차에 -0.98로 매우 낮았으며 최저 저수율을 보인 6월 26일 이후 일주일 간 Percentile 기반 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준은 심각단계, 현행운영기준은 관심 및 주의단계를 보여 Percentile 기반의 가뭄단계기준이 실제 가뭄에 부합한 것으로 분석되었다. 소수저수지 Percentile 기반 가뭄단계기준의 2017년 빈도는 정상 단계가 169일, 관심 단계가 4일, 주의 단계가 27일, 경계 단계가 125일, 심각 단계가 40일 감지되어 가뭄단계기준 중 경계 단계가 가장 많이 감지되었으며, 현행운영기준의 경우 연중 정상 단계가 336일, 관심 단계가 25일, 주의 단계가 4일, 경계 및 심각단계는 0일 감지되었다. SPI의 심각한 가뭄 상황에서 현행운영기준 빈도에서는 깊은 심도의 가뭄 단계를 감지하지 못하였다.
광혜저수지는 천안 관측소의 강수량을 기반으로 SPI6를 산정하였으며, 최저 저수율을 기록한 6월 24일 부근의 주간 SPI6의 경우 6월 3주차에 -2.15, 4주차에 -2.34로 연중 최저 SPI6를 보이며 극심한 가뭄 상태를 나타냈다. 최저 저수율이 나타난 6월 24일 이후 일주일간 Percentile 기반 가뭄단계기준은 경계 및 심각단계를 나타내었으며, 현행운영기준은 관심 및 주의단계의 경향을 나타내었다. 365일을 기준으로 일별 등급을 비교한 결과 광혜저수지 농업용 저수지 가뭄단계기준의 경우 정상 단계 158일, 관심 단계 5일, 주의 단계 36일, 경계단계 101일, 심각 단계 65일 감지되어 연중 200일 이상의 가뭄단계 빈도를 나타내었고, 현행운영기준의 경우 연중 정상 단계가 343일, 관심 단계가 19일, 주의 단계가 3일, 경계 단계 및 심각 단계는 0일로 평년대비 낮은 백분위 수의 저수율에도 정상, 관심의 가뭄 단계가 감지되었다.
맹동저수지의 경우 광혜저수지와 마찬가지로 천안 관측소의 강수량을 기반으로 SPI6를 산정하였다. 최저 저수율을 기록한 6월 20일 부근 주간 SPI6는 6월 3주차에 -2.15, 4주차에 -2.34로 연중 최저 SPI6를 보이며 극심한 가뭄 상태를 나타냈으며, 최저 저수율을 기록한 6월 20일 이후 일주일간 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준은 심각단계의 경향을 나타내었고, 현행운영기준은 주의 단계를 나타내었다. 맹동저수지 Percentile 기반 가뭄단계기준의 경우 정상 단계가 169일, 관심단계가 4일, 주의 단계가 92일, 경계 단계가 37일, 심각 단계가 63일 감지되었고, 현행운영기준의 경우 연중 정상 단계가 175일, 관심 단계가 139일, 주의 단계가 34일, 경계 단계가 17일, 심각 단계는 0일 감지되었다. SPI6의 가뭄 경향이 매우 심각하게 나타났지만, 현행운영기준의 경우 심각단계가 0일로 나타나면서, Percentile 기반 가뭄단계기준의 63일보다 민감도가 낮게 나타나는 경향을 보였다. 현행운영기준의 경우 가뭄 판단 시 다소 기준이 완화되어 정상, 관심의 비중이 높게 나타났으며, 이러한 결과는 사전 대응 및 선제적 대응에 한계가 있을 것으로 판단된다.
2017년 시범지역 대상 저수지의 저수율을 기반으로 Percentile 가뭄단계기준과 현행운영기준을 비교하였을 때, 경계, 심각 단계의 가뭄을 판단하는 부분에서 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준이 현행운영기준보다 SPI6 가뭄 심각도와 유사하게 나타났다. 이는 개발된 가뭄단계기준이 저수율의 감소, 가뭄 단계를 더 민감하게 감지하는 것으로 나타났으며, 시기별 Percentile을 적용하여 분석하기 때문에 유동적으로 변화하는 저수율을 사전에 감지할 수 있을 것으로 판단된다.
Fig. 4 Comparison of reservoir water level and drought criteria during 2016-2017 years between current method and percentile method
2. 저수율 가뭄단계기준의 선제적 가뭄대응능력 분석
농업용 저수지의 저수율은 5월 모내기를 위한 관개기 농업용수 공급으로 저수율이 감소한 후 10월 관개기 종료 이후 겨울부터 이듬해 봄까지 저수율이 증가하는 양상을 보인다. 따라서, 선제적으로 가뭄을 대비하기 위해서는 이전해 겨울부터 금년 최저 저수율 도달 이전까지 저수율을 효율적으로 관리하는 것이 중요하다. 선제적 가뭄 대응능력 분석을 위해 2016년 하반기 부터 2017년 최저 저수율 도달까지의 저수율에 대하여 현행 가뭄예경보 운영기준과 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준 빈도를 비교하였다.
소수저수지의 경우 2017년 6월 26일부터 4일간 42.1%의 연중 최저 저수율을 나타냈으며, 농업가뭄이 가장 심각하게 나타난 시기라고 판단하였다. 2016년 4분기부터 2017년 최저 저수율이 나타난 268일 중 Percentile 기반의 가뭄단계기준 정상 및 관심 단계는 0일, 주의 단계 44일, 경계 단계 188일, 심각 단계 36일로 다소 저수율 부족의 경향을 나타냈다. 현행 가뭄예경보 운영기준에서는 정상 226일, 관심 42일, 주의, 경계, 심각 단계가 0일로 선제적 가뭄을 판단하기에는 한계가 있다.
광혜저수지의 경우 2017년 6월 24일부터 5일 동안 36.5%의 연중 최저 저수율을 기록하였으며, 2016년 4분기부터 2017년 6월 23일까지 총 266일 저수율을 분석하였다. Percentile 기반 가뭄단계기준은 정상 0일, 관심 2일, 주의 61일, 경계 122일, 심각 81일로 나타났으며, 현행 운영기준에서는 정상단계 266일로 이외의 가뭄 단계는 0일로 나타났다.
맹동저수지의 경우 2017년 6월 20일부터 7일간 23.9%의 연중 최저 저수율을 기록하였으며, 2016년 4분기부터 2017년 연중 최저 저수율 이전까지 총 262일의 저수율을 분석하였다. 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준에서 정상 및 관심 0일, 주의 169일, 경계 48일, 심각 45일 감지되었으며, 현행 운영기준에서는 정상 3일, 관심 145일, 주의 114일, 경계 및 심각 0일이 감지되었다. 맹동저수지의 경우 다른 시범 저수지 대비 상대적으로 현행 운영기준에서 주의단계가 많이 감지되었으나, 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준 대비 깊은 심도의 가뭄 단계를 감지하였다.
소수, 광혜, 맹동저수지에 적용한 결과 전반적으로 현행 운영기준에서 정상 및 관심 수준의 운영기준으로 나타나는 경향을 보였으며, 극심한 가뭄이 나타난 2017년 선제적 대응이 어렵다고 판단된다. 반면, Percentile 기반 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준의 경우 경계 및 심각 단계의 비율이 높아 2017년의 극심한 가뭄 피해를 선제적으로 대응할 수 있을 것이라 판단된다. 현재 운영되고 있는 저수율 기준의 문제점을 도출하고 Percentile 기반의 농업용 저수지 저수율 운영기준과 함께 운용한다면 저수지별 맞춤형 대응과 농업가뭄 선제적 대응을 효율적으로 할 수 있을 것이라 사료된다.
Table 6 Frequencies of drought criteria for So-soo Reservoir during 2016-2017 drought years
Table 7 Frequencies of drought criteria for Gang-hye Reservoir during 2016-2017 drought years
Table 8 Frequencies of drought criteria for Maeng-dong Reservoir during 2016-2017 drought years
Ⅳ. 결론
본 연구에서는 농업가뭄을 선제적으로 대응하고, 피해를 최소화하기 위해 농업용수 공급에 직접적인 영향을 주는 농업용 저수지의 저수율 운영기준을 개발하였다. 미국 가뭄모니터링에서 가뭄 판단 기준으로 활용하고 있는 Percentile 분석 방법을 국내에 적용하였으며, 현행 저수율 기반의 가뭄 예경보 운영기준과 비교하였다. 경기도 및 충청북도의 소수, 광혜, 맹동 저수지 3곳에 적용하여 2017년 발생한 극심한 가뭄사상을 대상으로 단계별 빈도를 분석하였으며, 농업가뭄을 판단할 수 있는 민감도 및 선제적 대응능력을 확인하였다.
민감도 평가를 위해 6개월 시간척도의 기상학적 가뭄지수인 SPI6를 산정하고, 국내 가뭄 시기를 파악하였다. SPI6와 Percentile 기반 가뭄단계기준, 현행 저수율 운영기준의 단계별 빈도를 비교한 결과, 2017년 농업용 저수지의 최저 저수율이 발생한 시기에 SPI6의 경우 모든 시범 저수지에서 매우 낮거나 연중 최저 SPI6를 나타내었으며, 가뭄단계기준의 경우 경계 및 심각단계의 분포를 나타내면서 실제 가뭄에 대한 높은 민감도를 나타내었다. 현행 운영기준의 경우 정상, 관심단계가 분포하여 가뭄에 대한 민감도가 낮게 나타나면서, Percentile 기반의 가뭄단계기준이 현행 농업용 저수지 저수율 운영기준보다 실제 가뭄에 대한 민감도가 높게 나타났다.
Percentile 기반의 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준의 선제적 가뭄대응능력을 분석하기 위해 2016년 하반기 부터 2017년 최저 저수율이 발생한 시기의 가뭄 단계의 빈도 분석을 수행하였다. 최저 저수율이 발생한 시점을 기준으로 사전에 경계 혹은 심각 단계의 가뭄단계 빈도수가 발생한다면 가뭄을 선제적으로 대응할 수 있는 것으로 판단하였다. 극심한 가뭄이 발생했던 2017년 이례적으로 낮은 저수율이 발생하였지만 현행운영기준의 경우 모든 시범 저수지에서 경계 및 심각단계 빈도가 나타나지 않아 높은 심도의 가뭄 단계에 선제적으로 반응하지 못하였다. Percentile 기반의 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준의 경우 모든 시범 저수지에서 정상 단계의 빈도가 0일, 관심 단계 2일로 감지되었으며, 소수저수지의 경우 경계 및 심각 단계의 빈도가 266일 중 224일, 광혜저수지의 경우 경계 및 심각 단계의 빈도는 266일 중 203일, 맹동저수지의 경우 262일 중 259일로 2017년 이례적인 최저 저수율에 선제적으로 반응하였다.
현행 가뭄 예경보 저수율 기준의 경우 일반적으로 저수지 저수율 빈도 추정 및 판단에서는 유용하게 활용할 수 있지만, 저수지의 평년 저수율의 고정된 비율을 통해 가뭄을 판단하기 때문에 개별 저수지의 특성 및 물관리 방법을 반영할 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서 제시하는 농업용 저수지 저수율 가뭄단계기준의 경우 현재 미국 가뭄모니터링 기준에서 이용되고 있는 Percentile 방법으로써 저수지의 일별 저수율을 활용한 시기별 분석을 통해 개별 저수지의 유동적인 저수율 관리 특성을 반영하였다. Percentile 기반의 농업용 저수지 가뭄단계기준을 통해 향후 국내 실정에 부합하도록 현행 기준을 개선한다면, 농업가뭄에 더욱 선제적이며, 민감하게 반응하고 실제 현장을 반영할 수 있는 가뭄단계기준으로 활용가능할 것으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 농림축산식품부의 재원으로 한국농어촌공사의 2021년 용역연구사업의 지원을 받아 연구되었음. 본 결과물은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 농업기반 및 재해대응 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음 (121033-3).
References
- Chikamoto, Y., S. Y. S. Wang, M. Yost, L. Yocom, and R. R. Gillies, 2020. Colorado River water supply is predictable on multi-year timescales owing to long-term ocean memory. Communications Earth & Environment 1: 26. doi:10.1038/s43247-020-00027-0.
- Choi, J. D., and Y. H. Choi, 2002. Return flow rate estimation of irrigation for paddy culture in Chuncheon region of the North Han river basin. Korea National Committee on Irrigation and Drainage 9(2): 68-77. (in Korean).
- Choi, S. B., 2021. 2019 National drought information statistics collection. Ministry of Public Administration and Security. (in Korean).
- Choi, Y. J., E. K. Lee, J. W. Ji, and J. E. Yi, 2020. Water yield evaluation of a reservoir system based on a deficit supply in the Han river basin. Journal of the Korean Society of Civil Engineers 40(5): 477-484. doi:10.12652/Ksce.2020.40.5.0477. (in Korean).
- Hong, E. M., J. Y. Choi, W. H. Nam, J. K. Choi, and J. T. Kim, 2015. Analysis of water loss rate and irrigation efficiency in irrigation canal at the Dong-Jin district. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 57(2): 93-101. doi:10.5389/KSAE.2015.57.2.093. (in Korean).
- Jang, J. S., 2019. Hydrometeorological characteristics and the spatial distribution of agricultural droughts. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 61(2): 105-115. doi:10.5389/KSAE.2019.61.2.105. (in Korean).
- Jeon, M. G., W. H. Nam, M. H. Yang, Y. S. Mun, E. M. Hong, J. H. Ok, S. A. Hwang, and S. O. Hur, 2021. Assessment of upland drought using soil moisture based on the water balance analysis. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 63(5): 1-11. doi:10.5389/KSAE.2021.63.5.001. (in Korean).
- Kim, S. J., C. G. Jung, and J. W. Lee, 2017. Agricultural drought and rural flood prevention strategies. Rural Resource 59(4): 19-25. (in Korean).
- Kim, J. M., J. H. Park, S. H. Jang, and H. W. Kang, 2018. Development and effective analysis of termination criteria at each drought response stage in a multipurpose dam. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 18(5): 23-31. doi:10.9798/KOSHAM.2018.18.5.23. (in Korean).
- Kim, H. S., J. H. Park, S. U. Kang, and S. H. Jang, 2019. Improvement and evaluation of multi-purpose dam operation rule considering climate change. Journal of Wetlands Research 21(1): 9-15. doi:10.17663/JWR.2019.21.s-1.9. (in Korean).
- Kim, H. Y., W. H. Nam, Y. S. Mun, N. K. Bang, and H. J. Kim, 2021. Estimation of irrigation return flow on agricultural watershed in Madun reservoir. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 63(2): 85-96. doi:10.5389/KSAE.2021.63.2.085. (in Korean).
- Kim, J. U., J. Y. Lee, and S. J. Kim, 2019. Evaluation of the future agricultural drought severity of South Korea by using Reservoir Drought Index (RDI) and climate change scenarios. Journal of Korea Water Resources Association 52(6): 381-395. doi:10.3741/JKWRA.2019.52.6.381. (in Korean).
- Kim, S. J., T. Y. Park, S. M. Kim, and S. M. Kim, 2012. The proxy variables selection of vulnerability assessment for agricultural infrastructure according to climate change. Korean National Committee on Irrigation and Drainage 18(2): 33-42. (in Korean).
- Lee, D. H., C. W. Choi, M. S. Yu, and J. E. Yi, 2012. Reevaluation of multi-purpose reservoir yield. Journal of Korea Water Resources Association 45(4): 361-371. doi:10.3741/JKWRA.2012.45.4.361. (in Korean).
- Lee, H. J., W. H. Nam, D. H. Yoon, E. M. Hong, T. G. Kim, J. H. Park, and D. E. Kim, 2020. Percentile approach of drought severity classification in evaporative stress index for South Korea. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 62(2): 63-73. doi:10.5389/KSAE.2020.62.2.063. (in Korean).
- Lee, K. D., K. H. Son, and B. J. Lee, 2020. A study on determining threshold level of precipitation for drought management in the dam basin. Journal of Korea Water Resources Association 53(4): 293-301. doi:10.3741/JKWRA.2020.53.4.293. (in Korean).
- Mun, Y. S., W. H. Nam, T. G. Kim, E. M. Hong, and C. Y. Sur, 2020. Evaluation and comparison of meteorological drought index using multi-satellite based precipitation products in East Asia. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 62(1): 85-95. doi:10.5389/KSAE.2020.62.1.085. (in Korean).
- Mun, Y. S., W. H. Nam, M. H. Yang, J. H. Shin, M. G. Jeon, T. G. Kim, S. Y. Lee, and K. Y. Lee, 2021. Evaluation of agricultural drought disaster vulnerability using Analytic Hierarchy Process (AHP) and entropy weighting method. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 63(3): 1-14. doi:10.5389/KSAE.2021.63.3.001. (in Korean).
- Nam, W. H., T. G. Kim, J. Y. Choi, and J. J. Lee, 2012. Vulnerability assessment of water supply in agricultural reservoir utilizing probability distribution and reliability analysis methods. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 54(2): 37-46. doi:10.5389/KSAE.2012.54.2.037. (in Korean).
- Nam, W. H., J. Y. Choi, M. W. Jang, and E. M. Hong, 2013. Agricultural drought risk assessment using reservoir drought index. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 55(3): 41-49. doi:10.5389/KSAE.2013.55.3.041. (in Korean).
- Nam, W. H., M. J. Hayes, M. D. Svoboda, T. Tadesse, and D. A. Wilhite, 2015. Drought hazard assessment in the context of climate change for South Korea. Agricultural Water Management 160: 106-117. doi:10.1016/j.agwat.2015.06.029.
- Seo, J. H., H. W. Ji, and Y. J. Kim, 2021. Measures to manage the risk of storm and flood damage to adapt to climate change, focusing on drought disasters. Water for Future 54(2): 68-73. (in Korean).
- Shin, J. H., W. H. Nam, N. K. Bang, H. J. Kim, H. U. An, J. W. Do and K. Y. Lee, 2020. Assessment of water distribution and irrigation efficiency in agricultural reservoirs using SWMM Model. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 62(3): 1-13. (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2020.62.3.001.
- Sung, J. H., K. S. Chae, and D. E. Kim, 2017. The effects of droughts and public investments in irrigation facilities on rice yields in Korea. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 19(4): 293-30.3 (in Korean). doi:10.5532/KJAFM.2017.19.4.293.
- Thomas, A. C., J. T. Reager, J. S. Famiglietti, and M. Rodell, 2014. A GRACE-based water storage deficit approach for hydrological drought characterization. Geophysical Research Letters 41: 1537-1545. doi:10.1002/2014GL059323.