최근 기후변화에 따른 기상이변으로 전 세계적으로 가뭄피해가 증가하고 있다. 기존의 가뭄지수들은 자연현상만을 분석하여 가뭄의 심화정도를 나타내고 있다. 하지만 도시개발에 따른 도시화가 진행됨에 따라 인문 사회적 요소들이 서로 얽혀서 결합되어 단순히 자연현상만으로는 가뭄재해를 표현하기 어려워지고 있다. 본 연구에서는 복원력개념을 고려한 사회경제적 가뭄지수를 개발하고자 하였다. 복원력개념을 도입하기 위해서 가뭄위험지수, 가뭄대응능력 지수, 가뭄취약성 지수를 산정하였다. 가뭄위험지수로는 SDI(Streamflow Drought Index)를 사용하였으며, 사회 경제적 가뭄을 판단하기 위해서 적합 가뭄지속기간을 고려하였다. 대응능력 지표로는 인문, 사회적 요소와 생활, 농업, 공업용수 공급량, 지하수 함양량을 고려하였다. 취약성 지표로는 인문 사회적 요소와 생활, 농업용수 부족량, 기상요소를 고려하였다. 각 요소의 가중치는 AHP분석을 통해 산정하였다. 산정된 SDI(Streamflow Drought Index), 가뭄대응능력지수, 가뭄취약성지수를 표준화하여 잠재가뭄피해지수 PDDI(Potential Drought Damage Index)를 산정하였으며, 실제 가뭄 기간을 참고하여 등급화를 실시하였다. 그 후, 단순강우를 고려한 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강우와 증발산량을을 고려한 RDI(Recommaissamce Drought Index)와의 비교를 통하여 복원력 개념을 고려한 잠재가뭄피해지수의 필요성을 확인하였다.
가뭄은 지속기간과 심도의 두 가지 변량으로 특징지어지는 수문사상이므로 가뭄 지속기간과 심도를 동시에 고려하는 이변량 가뭄빈도해석이 요구된다. 그러나 이변량 결합 확률분포는 3차원의 분포형태를 나타내어 실무에서 분석과 활용이 불편하다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 코플라 함수를 활용하여 이변량 결합 확률분포함수를 추정한 후, 지속기간별 조건부 확률분포함수를 산정하였고, 비초과확률에 따른 임계심도를 결정하였다. 과거 극심했던 가뭄사상들을 바탕으로 95% 비초과확률에 해당하는 임계심도를 갖는 극한 가뭄사상에 대하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 10개월 지속기간을 가지는 가뭄사상의 경우, 가뭄위험도가 가장 높은 지역은 광주, 인제, 울진으로 전국 평균에 비해 1.3-2.0배 높은 가뭄발생확률을 나타내었다. 또한, 남부지역이 중부와 북부지역보다 더 높은 가뭄 취약성을 갖는다는 것을 확인하였다.
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.
강우 변동성과 기온의 증가 추세로 전 세계 여러 지역에서 가뭄의 빈도, 지속기간, 심각도, 영향면적이 증가하고 있다. 기후변화로 인한 극심한 가뭄은 담수 생태계에 심각한 결과를 가져올 수 있으며, 이는 중대한 사회적 경제적 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 수질오염총량관리 단위유역에서 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스 위험도가 식별된다. 기상학적 가뭄은 표준강수지수(SPI)로 한정되며 하천 수질은 BOD로 한정되어 분석이 수행된다. 또한, 본 연구에서는 하천의 수질 스트레스를 식별하기 위하여 가뭄 시 환경영향 지수인 Environmental Drought Condition Index-water quality(EDCI-wq)를 제안한다. EDCI-wq는 기상학적 가뭄이 발생하였을 때 수생태계가 평상시 대비 스트레스를 받을 가능성을 표현한 지수이다. 최종적으로 산정된 EDCI-wq를 기반으로 하천 구간별로 관심, 주의, 경계, 심각 단계 구분 기준을 마련하여 기상학적 가뭄 발생 시 하천 수생태계가 받는 수질 스트레스를 단계적으로 식별할 수 있는 수질 스트레스 위험도 지도가 작성된다.
본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
4차산업 혁명 이후, 빅 데이터는 사이버 공간을 통한 사회적 파장이 큰 사건들에 대한 대중의 정보 수집 패턴을 이해하는 데에 있어서 전에 경험하지 못한 급속한 발전을 이루어 왔다. 사이버 공간에서 이루어지는 대중들의 정보수집 활동을 모니터링하므로서 대중들사이에서 떠오르는 주제나 사건을 파악하기에 좋은 인덱스로 여러 사회 경제분야에 활용되어 왔다. 하지만, 수자원 관리 및 방재관점에서는 이런 빅데이터을 활용한 연구 사례는 찾아 보기 힘들다. 하지만, 이런 빅데이터를 가뭄기에 대중들이 어떻게 반응하였는지를 연구하는 데에 활용될 수 있다. 이 발표에서 발표자는 미국 2011-17년 캘리포니아 가뭄의 선례연구들을 통해 주 또는 국가 범위에서 구글 이용자들의 정보수집 활동을 기록한 구글트렌즈 데이터를 가뭄기동안 대중의 정보 수집량을 바탕으로 가뭄 위험 인지도를 정의하고 대중의 행동 양식을 이해하는 데에 어떻게 활용할 수 있는 지를 소개한다. 첫번째로, 최근 캘리포니아에서 발생한 다년간의 가뭄동안 그 주안의 주민들의 행동양식 분석 결과를 소개한다. 두번째로는 미국 49개의 주에서 지난 2004년부터 2018년동안의 지역적 가뭄에 대한 대중의 가뭄 위험인지도를 시공간적인 양식을 주성분분석기술을 통해 분석한 결과을 소개한다. 끝으로, 발표자는 지난 미국 선례 연구들에서 발표자가 제안한 기술이 어떻게 대한민국에서 홍수나 가뭄 방재에 적용할 수 있으며 앞으로 대한민국을 수재해에 준비된 나라로 만드는 데에 있어서 빅데이터의 역할을 제시하고자 한다.
수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기상청 기상관측소 325개소(기상관서:61개소, 자동기상시스템(AWS):264개소)의 관측자료를 이용하여 우리나라 최근 10년간의 강수 현황, 평년대비 변화 추세, 그리고 전국적 가뭄년도의 강수 특성에 대한 분석을 수행하였다. 최근 10년간의 연강수량은 평년 대비 7.3% 증가하는 추세로서 7월의 경우 평년 대비 25% 증가하나 11월의 경우 34% 감소하여 가뭄과 홍수의 자연재해 발생 위험도가 높아지고 있음을 보여주고 있다. 최근 10년간의 언론보도 조사결과, 가뭄이 발생하지 않은 2003년을 제외하고 매년 지역적 강수부족으로 제한급수가 실시되어져 지역적 강수부족은 매년 존재하고 있음이 확인되었다. 가뭄년도와 비가뭄년도의 월별 강수 변화 분석결과, 최근 20년 전국적 가뭄이 발생한 연도에는 2-5월사이 10년 평균강수량에 못미치는 강수가 발생하고 있음이 나타났고 이 특성을 이용한 누적강수량의 지속적 감시는 가뭄 조기경보 가능성을 보여주고 있다고 사료된다. 이에 관하여 최근 90일 누적 강수량과 댐 수위 상황도를 산출하고 이를 사례분석하여 보았다. 이 방법을 사용할 때 현재(2011년 3월말) 강수부족이 지속된다면 낙동강 중 상류지역에 물부족이 발생 가능성이 높을 것으로 예상된다.
본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.
2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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