가뭄은 강수 부족 및 온도 상승에 따른 물 수지의 불균형으로, 그 특성상 점진적이고 홍수에 비해 피해규모가 광범위 하여 효율적인 대처방안을 마련하기가 어려운 특성을 가지고 있다. 현재 국내의 경우 가뭄관리를 위해 비구조적 대책 방안인 가뭄지수를 활용하여 해당 지역의 부족한 용수의 정도를 시 공간적으로 측정하고 크기와 강도에 대한 정량적 또는 정성적인 평가를 수행하고 있다. 그러나 대부분 강수 및 기온자료를 토대로 한 평가가 주를 이루고 있으며, 그나마 제공되는 지수들의 경우 가뭄을 나타내는 기준이 상이하여 사용자에게 많은 혼란을 가중시키고 있는 실정이다. 따라서 효율적인 가뭄관리를 위해서는 장주기 기상정보를 토대로 국가 또는 권역별 가뭄감시가 이루어져야하며, 기상 분만 아니라 지표와의 물 수지 해석이 반영된 수문정보(유량, 토양수분 등) 기반의 가뭄 정보가 생산되어야 할 것이다. 본 연구에서는 전지구 수문해석이 가능한 지표수문해석모형을 활용하여 남한에 대한 수문성분 기반의 가뭄평가를 수행하고자 한다. 우선 남한 전역에 대한 기상 및 지형 정보를 구축하고 지표수문해석모형에 적용하여 격자별 수문성분을 생산하였다. 수문성분은 가뭄평가에 필요한 정보로 전환되어야 하며, 본 연구에서는 빈도해석기법을 적용하여 가뭄에 대한 발생 빈도 및 규모를 정량화 하였다. 즉, 모형에서 산정된 수문정보로 부터 빈도해석을 수행하여 적정 확률분포형을 결정한 후, 해당기간에 대한 확률값을 산정하여 과거 대비 가뭄에 대한 여부를 판단하였다. 산정된 지수에 대한 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사 및 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 평가 방법은 시계열 및 지역별 분석과 유역별 물수지 분석으로 구분되며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈에 따른 재현여부를 평가하였다. 평가 결과 가뭄발생 및 해갈시기 그리고 피해지역에 대한 표현에 있어 기록된 사항을 적절히 반영하는 것으로 나타났으며, 기존 가뭄지수 보다 가뭄 재현에 있어 비교적 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 따라서 지표수문해석모형 기반의 가뭄평가의 경우 적용성이 우수한 것으로 판단되며, 이상의 연구결과는 향후 국내 및 동아시아 가뭄감시 전망에 있어 기초자료로 활용될 것이다.
수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.
최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화를 고려한 강수 전망 연구결과는 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등이 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 가능성이 있으며, 우리나라의 경우도 극한강수의 발생빈도가 1990년대 후반 이래로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서도 이러한 기후변화에 대비하기 위해 여러 가지 가뭄연구를 수행하고 있는 실정이다. 일반적으로 가뭄의 해석에는 그 목적에 따라 여러 가지 지표를 이용하여 가뭄을 정의하며, 그 중 강수 및 하천유량 등은 기상 및 수문학적 가뭄을 판단하기 위한 지표로 널리 사용되고 있다. 특히 강수의 부족은 가뭄의 주된 요인이라 할 수 있으며, 가뭄의 정량적 평가에 효과적으로 이용될 수 있다. 즉 평균수준(혹은 절단수준)을 설정하고 가뭄의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정의한 후, 이를 시계열 분석하여 가뭄의 특성을 분석하는 것이다. 또한 가뭄은 지속기간과 심도를 주요 특성변수를 가지는 이변량 수문사상이므로, 이를 반영한 확률 및 통계학적 해석방법의 적용이 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라의 가뭄특성을 가뭄지속기간과 심도의 이변량을 동시에 고려하여 지점별 가뭄빈도해석을 수행하였으며, 지역별 가뭄발생특성을 고려하여, 강우관측지점별 과거에 발생한 최대가 뭄사상에 대한 가뭄위험도를 계산하였다. 그 결과, 우리나라 지점별 미래에 연속되는 10, 50, 100, 150년에 따라 과거의 최대가뭄이 발생할 확률을 지도로 도시하여 지역적 가뭄위험도를 분석하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 이는 우리나라 내 가뭄취약지역의 우선순위를 결정하고, 실제로 국가적인 차원에서의 장기적인 가뭄관리를 하는 데 있어, 가뭄취약지역별 차별성 있는 가뭄대응방안을 마련하는 데 있어서도 하나의 객관적 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 정량적 평가를 위한 가뭄심도-지속기간-생기빈도(Severity-Duration-Frequency, SDF) 곡선을 유도하기 위해서 가뭄지수를 이용한 빈도해석을 실시하였다. 분석지점으로는 4대강 유역을 중심으로 하는 기상청 산하의 서울, 대전, 대구, 광주, 부산관측소를 선정하였으며 강수자료는 1974~2010년(37년)의 강수 자료를 이용하였다. 가뭄빈도해석에는 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)를 선정하였으며 확률분포형에 대한 적합도 검정에서는 일반극치분포(GEV, Generalized Extreme Value)가 최적의 확률분포형으로 선정되었다. 가뭄지수의 빈도해석 통하여 유도된 주요 관측소별 SDF (Severity-Duration-Frequency) 곡선을 이용하여 과거의 주요 가뭄사상에 대한 재현기간을 제시하였으며 1994~1995년 가뭄의 경우 남부지방을 중심으로 하는 극심한 가뭄으로서 광주관측소에서는 50~100년, 부산관측소에서는 100~200년의 높은 재현기간을 나타내었다. 그밖에 1988~1989년 가뭄의 경우 서울관측소에서는 300년의 재현기간을 나타내었다.
전 세계적으로 극심한 가뭄현상이 반복적으로 발생하고 있으며, 이러한 가뭄을 분석하기 위한 연구가 다수 진행되고 있다. 최근 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 진행된 바 있으나, 대부분 지점빈도해석에 국한되어 진행되었으며, 통계적으로 부족한 자료의 기간을 보완하기 위한 대안으로 지역빈도해석 개념을 도입한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존의 베이지안 기법과 코플라 함수를 연계한 이변량 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 최종적으로 이변량 코플라 가뭄 지역빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 2013-2015년에 발생한 가뭄 사상을 평가하였으며, 기존에 개발된 이변량 지점빈도해석 결과와 비교를 통해 모형의 해석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 이변량 지점빈도해석에 비해 가뭄사상에 대한 결합재현기간의 불확실성 구간이 약 3배 가까이 감소하였으며, DIC 통계량 산정결과 약 15 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 베이지안 코플라 기반 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형은 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 지역적인 가뭄특성을 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교 분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 이용한 가뭄 빈도해석을 통하여 남한지역에서 발생했던 과거가뭄사상의 시, 공간적 분포 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 가뭄의 심도별, 지역별 발생빈도를 추정하기 위하여 Drought Spell 분석을 실시하였고, 또한 남한지역을 대상으로 심한 가뭄에 대한 가뭄우심지역의 공간적 분포특성을 평가하기 위하여 가뭄의 지속기간별 가뭄빈도해석을 통해 기상관측소별 SDF (severity-duration-frequency) 곡선을 작성하고 이를 이용하여 남한지역을 대상으로 하는 가뭄우심도(Potential Drought Hazard Map)를 작성하였다. 가뭄단계별 과거의 발생빈도를 분석한 결과, 금강, 낙동강, 섬진강 유역에서 심한가뭄과 극한가뭄단계의 발생빈도가 매우 큰 것으로 나타났으며 가뭄빈도해석을 통해 작성된 SDF 곡선에서도 한강유역에 위치한 서울관측소에 비해 금강, 낙동강, 섬진강 유역에 위치한 대전, 대구, 광주 관측소의 재현기간별 가뭄심도가 심하게 나타났다. 가뭄빈도해석을 통해 작성된 가뭄우심도에서는 한강 유역과 낙동강 유역의 상류 지역에 비해 금강, 섬진강, 영산강 유역이 가뭄에 취약했던 지역으로 분석되었으며 가뭄단계별 발생빈도와 유사한 결과를 나타내었다. 계절별 가뭄우심도의 경우 봄철에 가장 자주 가뭄이 발생하였으며 짧은 지속기간의 가뭄이 자주 발생했던 것으로 나타났다.
본 연구에서는 수문학적 가뭄의 위험도 평가를 위해 이변량 지역빈도해석 방법을 적용하여 2022년 가뭄 빈도를 평가하였다. 현재 우리나라의 수문학 분야에서 사용 가능한 자료의 대부분이 자료연수가 부족하여 기존의 지점빈도해석 수행 시 도출되는 결과의 신뢰도에는 한계가 있다. 본 연구에서는 유입량 자료를 대상으로 지역빈도분석을 수행하였으며, 최종적으로는 가뭄사상의 결합재현기간을 도출하여 가뭄위험도 평가를 위한 각 댐 별 빈도분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안되는 Copula 기반 지역빈도해석 모형은 가뭄변량 간의 상관성 및 극치 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인할 수 있었으며, 지역빈도해석모형과 지점빈도해석모형의 적합성 검정 결과의 비교를 통해 지역빈도해석 모형의 장점을 확인할 수 있었다. 결과적으로 2022년에 발생한 낙동강 유역의 수문학적 가뭄사상은 결합재현기간이 8년을 상회하는 것으로 나타났으며 남강댐의 경우 결합재현기간이 20년으로 평가되어 낙동강 유역에서 상대적으로 심한 가뭄이 발생한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 최근 발생한 2014~2015 가뭄 사상을 보다 정확하게 분석하기 위해 삼변량 Copula 함수를 도입하여 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 일반적으로 가뭄 분석시 이변량(가뭄 지속시간, 심도)를 활용한 연구가 다수 진행되었다. 그러나 최근 강우자료의 패턴을 살펴보면 두 변량 이외의 가뭄 강도가 중요한 인자로 평가되어 이를 함께 고려한 삼변량 Copula 분석을 수행하였으며, 기상청 관측소 중 서울 관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 기본적으로, 이변량 빈도해석 결과에 비해 삼변량 해석 결과는 동일한 가뭄 사상에 대해서 다소 증가된 재현기간을 나타내는 것으로 파악됐다. 이와 더불어, Gumbel Copula 함수의 경우 Student t Copula 함수보다 가뭄 위험도 평가 시 다소 과대 추정하는 것으로 확인되었다. 즉, 삼변량 빈도해석 시 고려되는 Copula 함수의 선택이 가뭄의 재현기간을 추정하는데 있어 매우 민감한 사항으로 평가되었다.
최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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