최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
현재 관계부처 합동 농업가뭄 예·경보시 한국농어촌공사 관리 저수지의 관측정보만을 활용하고 있어 시군 단위 가뭄 분석 결과와 지자체 체감가뭄과의 괴리가 발생하고 있다. 지자체 단위 체감가뭄 예·경보를 위해서는 공간적으로 세밀하고 국지적인 저수지 정보가 필요하며, 이를 위해서는 전국적으로 분포된 지자체 관리 저수지 정보의 활용이 필요하다. 그러나 전국에 분포하고 있는 전체 지자체 관리 저수지에 수위 및 유량 관측 시설을 설치하는 것은 운영 및 비용 측면에서 합리적이지 않으므로 효율적인 정보 생성 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 관측자료가 존재하는 저수지 유역을 대상으로 장기유출 모형인 TANK 모형의 매개변수를 검·보정하고, 유역특성인자를 이용하여 그룹화 한 후 그룹화된 TANK 모형의 매개변수를 미계측 지자체 저수지 유역에 적용하여 유입량 예측 및 평가를 하였다. 평가 결과 논, 경사를 이용한 그룹의 결정계수 평균이 0.63, NSE가 0.62로, 유역면적과 유효저수량 인자를 이용했을 때(결정계수 0.49, NSE 0.47) 보다 좋은 결과를 보여주었으며, 미계측 지자체 관리 저수지 정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예・경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 가뭄은 통계적으로 5~6년 주기로 발생해 왔으나 최근에는 가뭄의 발생 빈도가 점점 증가하고 주기 또한 짧아지는 경향을 보이고 있다. 가뭄의 패턴 또한 지속적이고 국지적으로 강하게 나타내는 경향이 있어 피해가 심각해지고 있다. 2017년도에는 모내기가 시작되어야 할 시기에 극심한 물 부족으로 이앙시기가 지연되고 밭작물이 마르는 피해를 겪었다. 국가가뭄정보센터의 2017년 가뭄예경보 자료에 따르면, 1~7월에는 안성, 서산, 홍성 지역을 중심으로, 7~9월에는 남해안지역을 중심으로, 10월~12월에는 울주, 경주, 밀양 지역을 중심으로 가뭄이 나타났음을 확인 할 수 있다. 가뭄 파악을 위한 방법 중 하나로 인공위성영상을 활용한 원격탐사 기법이 있으며, 국내에서는 관측주기가 짧고 관측폭이 넓은 Terra MODIS 영상을 활용하는 연구 사례를 다수 찾아볼 수 있다. 최근에는 드론에 NIR, 열화상, 초분광 카메라 등을 탑재하여 탐지범위가 국소적이지만 가뭄에 따른 작물의 상태를 보다 상세하게 파악하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용한 가뭄지역의 영상특성을 분석하는 기초자료를 구축하기 위하여 2017년 극심한 가뭄이 발생하였던 안성지역을 대상으로 Terra MODIS NDVI를 이용한 식생상태지수(VCI), 정규식생지수(SVI)를 분석하여 가뭄으로 추정되는 드론촬영 대상지역을 파악하였으며, 선정된 지역을 대상으로 R-G-NIR 카메라를 탑재한 드론 촬영을 실시하였다. 드론영상의 전처리를 통하여 고해상도 NDVI영상을 작성하고 지상의 작물 및 토지이용 상태에 따른 NDVI 분포특성과 Terra MODIS NDVI와의 차이점을 분석하였다.
최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.
본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.
가뭄으로 인한 영향은 상당 기간 완만히 누적되어 나타나고, 해갈된 후에도 수년 동안 파급효과가 나타날 수 있으므로 모니터링 및 예·경보에 어려움이 있다. 가뭄 리질리언스 확보를 위해서는 지하수개발, 해수담수화, 식수전용 댐 확충 등 구조적 중장기 안정화 방안과 더불어 가뭄 피해를 예측하여 미리 물 자원을 확보하는 비구조적 대응 방안이 같이 이루어져야 한다. 대상지역은 물 부족을 겪고 있는 미급수 지역으로 환경부에서는 구조적 대책으로 샌드댐 설치가 예정되어 있다. 본 연구에서는 비구조적 가뭄 대응을 위하여 하천-취수원 연계 모니터링 및 분석을 수행하였다. 하천에 수위 계측기를 설치하여 시간별 수위를 상시 계측하였으며, 월 1회 유속을 측정하여 일별 유량(공급량)을 모니터링하였다. 이를 통해 도출된 일별 유출량 값은 장기유출모형인 SWAT의 매개변수 검·보정에 이용되었으며, 과거 10여 년간의 유출량(공급량)을 추정하였다. 또한, 취수원인 물탱크에 수위계를 설치하여 낮 동안 수위 변화량을 이용량을 가정하여 일별 수요량을 추정하였다. 최종적으로 일별 수요량-공급량 관계분석을 통해 가뭄에 대응할 수 있는 체계를 구축하였다.
최근 기후변화에 따른 국내 기상특성이 변화함에 따라 가뭄, 하천건천화, 홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 규모가 점점 커지고 있으며, 세계적으로 홍수 발생 빈도뿐만 아니라 태풍 및 가뭄 발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 광범위한 관측과 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 수재해 관리가 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화에 따라 내수범람이 빈번하게 발생하기 때문에 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 도시에서 발생할 수 있는 내수범람을 정확하게 예 경보하기 위한 고해상도 실시간 강수관측이 필요하다. 또한, 유역차원의 홍수범람이 빈번하게 발생하고 있으며, 홍수기 홍수통제소의 댐수문 관리에 어려움이 따라 기상관련 재난이 발생할 수 있어, 유역 차원의 정확한 홍수량 예측과 예 경보 시스템 구축을 위해서는 고해상도의 실시간 강수관측을 통한 강수예측 기술이 중요하다. 이를 위해 위성, 레이더, AWS 등 각종 광역 관측 장비로부터 표출되는 데이터를 통합하고, 이를 종합적으로 분석하여 수리수문인자 및 기상인자로 전환할 수 있는 시스템을 개발 할 경우 가뭄, 하천 건천화, 홍수 등을 실시간으로 감시하고 평가 예측 할 수 있는 정보 생산이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 서비스를 위하여 전체적인 시스템을 개발하기에 앞서 가능성을 타진하고 검증할 필요가 있는 주요 구간을 시험하는 개발 기법인 프로토타입을 우선적으로 개발한다. 주요 항목으로는 (1) 지속 산출 격자 자료에 대한 OGC WxS 또는 LOD 서비스 자동 연계, (2) 격자 자료 ?춤형 제공(해상도, 좌표계 등), (3) 기초, 분석 정보 제공 시스템 등을 프로토타입 대상으로 설정하고 웹 기반 수재해 정보 플랫폼 인터페이스를 구현한다. 개발된 플랫폼은 수재해 예측정보의 정확도를 향상시키고 국지적 침수재해 평가 예측 및 지역 맞춤형 재해평가 체계를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.
본 연구는 2022-2023 광주・전남지역 가뭄 사례를 바탕으로 지역 단위에서 가뭄의 심각성을 토대로 가뭄단계를 판단하는 규칙을 개발하기 위해 실시되었다. 전국의 시・군 단위로 발표되는 8가지 가뭄지표 중에서 농업용수(논) 가뭄단계, 생・공용수 가뭄단계, SPI-12, 농업용 저수지 저수율, 예년 대비 가정용수 사용량 변화율, 예년 대비 비가정용수 사용량 변화율 등의 6가지 지표는 담당자・전문가들의 인식과 통계적 상관성을 확인할 수 있었다. 또한 이 가뭄지표를 의사결정트리 알고리즘에 적용하여 가뭄의 심각성을 판단하기 위한 규칙을 도출하였는데, 선행연구에서 제안한 기존의 방법과 유사한 결과를 제시하나, 광주・전남지역 가뭄에서 확인된 시・공간적인 패턴을 설명하는데 있어서 상당한 비교우위를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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