제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선을 작성하고 있다. 본 연구에서는 상기 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 우리나라 전역의 기상청 월 강수량 자료로부터 산정된 SPI 가뭄지수는 EOF 기법을 이용하여 핵심적인 공간정보로 축약되며, 이를 다시 Kriging 기법을 이용하여 우리나라 전역에 대해 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI 값으로 할당하였다. 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간적 분포특성과 공간특성이 고려된 주요 가뭄사상을 식별한 후, 이를 분석하여 최종적으로 영향면적별 지속시간별 가뭄지수가 산정된다. 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선이 도시된다. 우리나라 전역에 대한 곡선 작성 결과, 지속기간이 짧고 영향면적이 작을수록 가뭄심도가 깊어지며 영향면적이 증가할수록 가뭄심도가 낮아진다는 면에서는 강우분석시와 비슷한 모양을 보여준다고 할 수 있으나, 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율보다 훨씬 작은 것으로 나타났다.
기후변화로 인한 수문학적 변동은 지속가능한 수자원 관리를 위해 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄 등 기상재해는 자연재해 차원을 넘어서 사회적 갈등으로 발전할 여지가 크며 특히 수자원 배분은 환경, 경제를 뛰어넘은 생존의 문제로 발전하고 있다. 따라서 본 연구는 기후변화가 가져올 가뭄 등 재해관리를 위한 의사지원체계 구축하고 다양한 기후변화 시나리오에 대응할 수 있는 탄력성 있는 수자원전문가시스템의 개발을 통해 이상기후 및 가뭄대비 물분쟁에 대한 합리적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 섬진댐의 상황을 모델로 하고 있다. 섬진강 유역은 섬진강댐의 건설당시 발 빠른 이주대책의 불이행으로 수몰지역 내에 초기 정착민들이 계속 거주하게 되어 댐 제원을 충분히 활용하지 못하고 있어 효과적인 치수사업에 어려움을 겪어오다가 공사간의 협력을 통해 치수능력증대사업을 추진하여 저수지의 저류량을 증가시키고자 섬진강댐 재개발 사업을 추진한 지역이다. 하지만, 유역내의 이상기후로 인한 수문학적인 변동과 가뭄으로 인한 물관련 당사자간의 용수확보분쟁의 소지가 있어 물관리를 위한 수자원전문가시스템의 개발이 시급한 실정인 지역이기도 하다. 대상지역 수자원전문가시스템의 개발을 목표로 HSPF(Hydrologic Simulation Program with FORTRAN)을 이용하여 기후변화로 인한 수문학적 변동성을 파악하였다. 그리고 수자원 전문가 모델로서 외국에서 사용되고 있는 SUPER, HEC-ResSim, RiverWare, MODSIM, WRAP, PowerSim, 그리고 STELLA의 장 단점 등 특성을 분석하여 국내에 적합한 수자원전문가시스템 갖추어야할 기능 및 구성을 분석하였다. 연구 결과 국내실정에 필요한 모델은 공영시각모형(Shared Vision Model)으로서 그 장점은 첫째, 수자원의 관리나 물분쟁시 반드시 필요한 유역의 물리적인 인자와 수역관리에 필요한 수문인자, 그리고 물분쟁의 소지가 있는 의문사항이나 문제점의 해결책을 위한 실마리를 제공할수 있다. 둘째, 물관련 이해당사자들이 직접 참여하여 모형을 평가하고 서로간의 이해관계를 위한 충돌이 발생했을 때 문제해결을 위한 대안을 제시할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 셋째, 물배분의 원칙에 따른 한쪽으로 편중된 대안이 제시되었을 경우에 공동으로 대안에 대한 평가를 통하여 평등한 물배분을 가능하게 한다. 넷째, 시민단체나 환경단체, 그리고 기관책임자들이 공동으로 모형의 형성과정을 지켜본 후 논의할 수 있어 이상적인 모형을 만들 수 있는 장점이 있다.
Drought is a serious diaster in agriculutre, especially to upland crops. Hence, the Agricultural Drought Analysis Model (ADAM) that is integratable with GIS was applied to analyae agriculture drought in upland. ADAM is composed of two sub-models , one is a Soil Water Balance Model (SWBM) and the other is a Drougth Analysis Model (DAM) that is based on the Runs theory. The ADAM needs weather data, rainfall data and soil physical characteristics data as input and calculates daily soil moisture contents. GIS was integrated to the ADAM for the calculation of regional soil moisture using digitized landuse map, detaile dsoil map, thiessen network and district boundary . For the agriculutral drought analysis, the ADAM adapt the Runs theory for analyzing drought duration, severity and magnitude . Log-Pearson Type-III probability distribution function and Kolmogorov-Smirnov test were used to test the fitness of good of the model. The integration of ADAM with GIS was successfully implemented and would be operated effectively for the regional drought analysis.
현재 국내외적으로 가뭄, 홍수 등 물 관련 재해 발생 규모가 커지고 빈도 또한 많아지고 있으며 이러한 자연재해 및 이상현상으로 인해 체계적인 대응을 위한 수재해와 관련된 연구들이 지속적으로 수행되고 있는 실정이다. 수재해 관련 연구를 수행함에 있어 많은 물관련 자료들이 필요하며, 이러한 자료들을 각 연구자별로 수집하여 수행하게 되는데 자료를 수집하는데 소요되는 시간 및 요구되는 정확도를 확보하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 강수량, 기온 등과 같은 기초데이터와 수위, 유량 등 물관련 데이터 등 연구 수행지원을 위한 체계적인 데이터 활용 및 체계 구축관련 연구가 필요하다. 이를 위해 수재해 관련 정보시스템에서는 데이터 연계 구축 항목으로 위성, 레이더 등 광역 관측 장비를 이용한 관측데이터와 관련 연구를 수행하는 기관의 데이터를 제공할 예정이다. 제공할 항목은 홍수, 가뭄 등 자체 생산된 수재해 관련 데이터와 공개된 데이터를 가지고 있는 미항공우주국(NASA) SEDAC(Socioeconomic Data and Applications Center)에서 제공해주는 약 51개의 토지이용도, 수재해, 물 등의 데이터가 있으며, 미국해양대기관리처(NOAA)에서 주제도별 데이터로 가뭄정보, 기온, 월평균강수, 월 총강수량 등이 있다. 자체 수집된 데이터를 UX기반의 형식으로 제공하며, 또한, 관련기관의 물관련 데이터를 해당 홈페이지 제공 및 연동 등의 방법과 데이터 DB화를 이용한 서비스 제공 방안 등으로 수재해 정보 서비스 사용자의 유연한 데이터 활용에 도움을 줄 수 있으며, 기초데이터를 사용자의 경험을 통한 UX디자인으로 수재해 정보 서비스를 구축할 예정이다. 이에 본 연구에서는 광역 관측 장비인 위성으로부터 생성된 강우와 증발산량, 토양수분량 등과 고정밀소형레이더 기반의 도심 내 국지호우를 예상할 수 있는 강수량 등을 제공해 줄 수 있으며, NASA와 NOAA의 데이터를 활용하여 물관련 연구 및 수재해 관련 연구 등에 도움을 주기 위해 기초조사 및 데이터 제공방법을 제시하였다. 국가 물 관련 재해 데이터를 관련 사용자들이 기초조사 및 분석할 때 쉽게 접근하며 사용할 수 있는 데이터 활용 방안연구에 도움을 줄 것으로 사료되며 관련 연구를 진행할 때 데이터 수집의 시간을 단축시키며 필요한 데이터의 정확도를 높일 것으로 판단된다.
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.
최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.
인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.
돌발가뭄(Flash drought)은 급격한 기상 및 환경요인의 변화를 통해 단기간 급속하게 발생하는(rapid-onset) 가뭄으로 정의된다. 최근에는 전 세계적인 기상이상으로 인해 돌발가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 폭염 및 강수부족 등의 선행원인을 중심으로 다양한 연구가 수행되고 있다. 돌발가뭄과 같은 극단적인 수문현상은 사전에 대비하지 않으면 농업, 식량 및 도시 상수도 안보에 극심한 피해가 발생할 수 있다. 특히, 북한은 자연재해에 취약한 국가 중 하나로, 자연재해에 대해 대응할 수 있는 사회기반시설 부족으로 인해 사회적, 경제적으로 어려움을 겪고 있으며, 2014~2015년에 걸쳐 발생한 100년 빈도의 극심한 가뭄으로 인해 식량난, 전력난 등의 심각한 피해를 보았다. 본 연구에서는 토양수분 관측위성인 Advanced Microwave Scanning Radiometer-2(AMSR2) ascending X-band 토양수분 자료의 백분위수를 활용하여 주단위 Flash Drought Intensity Index (FDII)를 산정하였으며, 2013년부터 2022년까지 10년간 한반도의 돌발가뭄 특성을 분석하였다. 한반도 전역의 관개기를 대상으로 월별 공간분포를 분석한 결과, 북한 지역에서는 토양수분의 급격한 감소로 인해 가뭄 심화율(FD_INT)이 크게 나타났으며, 남한 지역은 가뭄 심각도(DRO_SEV)가 크게 나타났다. 또한, 지역별 시계열 분석을 통해 남북한의 강원도 지역에서 FD_INT, DRO_SEV가 모두 크게 나타났다. 지역별 확률 밀도 추정 결과, 남북한의 FD_INT 차이가 뚜렷하게 나타났으며, 남한 지역은 DRO_SEV의 높은 값이 주로 분포하여 심각한 가뭄의 발생확률이 높게 나타났다. 북한 지역의 FDII가 큰 값에서 높은 밀도를 보이면서 북한 지역의 돌발가뭄 발생 횟수, 피해 등이 남한 지역보다 높은 것으로 분석되었다. DRO_SEV와 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)의 한반도 전역에 대한 상관성을 분석하여 0.4~0.6 수준의 강한 양의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서 제시하는 토양수분 백분위수 활용 방법을 통해 남한보다 북한 지역이 돌발가뭄에 취약한 환경으로 판단되며, 돌발가뭄은 토양수분의 지속적인 결핍보다 급격한 감소가 더 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 돌발가뭄 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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