팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)는 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 제안된 최초의 포괄적인 가뭄지수라 할 수 있다. 가뭄을 단순히 하나의 기상인자로만 판단하려 한 것이 아니라 수문순환 과정 속에서 여러 가지 요소들의 복합적인 작용에 의한 결과로 인식하고 이를 가뭄지수 산정 과정에 고려하고자 하였다. 따라서 PDSI는 가뭄뿐만 아니라 습윤상황을 모니터링 하기 위한 용도로 이용될 수 있으며, 수분수지 분석을 통해 얻을 수 있는 함양량, 유출량, 토양수분량의 정보는 그 자체로서도 분석 대상 지역의 수분상황과 관련된 중요한 정보라 할 수 있다. 이러한 점에서 PDSI는 방법론상의 여러 가지 한계에도 불구하고 지금까지 가뭄의 모니터링 및 관리를 위해 우리나라를 비롯한 여러 국가 및 지역에서 널리 이용되고 있으며, 가뭄 정량화를 위한 새로운 가뭄지수 개발 시 적합성의 비교 기준으로 고려되고 있다. 그러나 지금까지 우리나라에서는 PDSI에서 고려하고 있는 기상 및 수문학적 조건이 우리나라의 상황을 적절히 표현할 수 있는가에 대한 검토가 미흡한 상황이라 할 수 있다. 우리나라의 자료를 이용하여 PDSI를 산정하였다 할지라도 지수 산정 과정에서 고려하고 있는 기상 및 수문특성이 적절하지 않을 경우 산정된 PDSI가 나타내는 가뭄상황과 실제 우리나라의 가뭄상황은 다를 수 있다. 특히 PDSI 산정 과정에서 잠재증발산량 산정 방법으로 이용하고 있는 월열지수법은 방법의 한계로 인해 우리나라와 같이 동절기 평균기온이 0도 이하로 떨어지는 경우에는 증발산량이 발생하지 않는 것으로 고려하고 있다. 이는 우리나라의 실제 증발산 발생 양상과 비교할 경우 크게 차이가 나는 점이라 할 수 있으며, 강수량과 증발산량의 관계에 대한 검토로부터 지수 산정 과정이 시작되는 PDSI에 있어 이러한 오차는 결과의 신뢰성 확보에 많은 어려움을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 PDSI에서 이용하고 있는 월열지수법을 대체할 수 있는 방법에 대해 검토하였으며, 잠재증발산량 산정 방법의 변경에 따라 산정된 PDSI의 변동 양상에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄 모니터링 및 관리를 위한 지표로 널리 이용되고 있는 PDSI의 활용에 있어 유용한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.
잠재증발산($ET_P$)과 실제증발산($ET_A$) 사이의 보완관계 가설을 국내 다목적댐 유역에 적용하여, 각 유역의 기상 수문 관측자료를 기반으로 잠재 및 실제 증발산사이의 보완관계 성립을 검증하고자 하였다. 연단위 실제증발량($ET_A$)은 총강수량과 총유출량의 차이로서 간접추정하였으며, 가용수분량은 연강수량으로 대체하여 사용하였다. 이때, 팬증발량 보정에 사용된 팬계수(kp)는 홍수기 및 비홍수기로 구분하여 $ET_{pan}$과 FAO Penman-Monteith 식으로 계산된 증발량($ET_{PM}$)의 비를 통해 산정하였다. 각 다목적댐 유역에서 관측자료 기반의 독립적으로 계산된 $ET_P$와 $ET_A$를 통해 보완관계를 산정한 결과, 대부분의 유역에서 가용수분량이 증가할수록 $ET_P$는 감소함과 동시에 $ET_A$는 증가하는 일반적인 보완관계의 패턴을 잘 보였고, 강수량의 증가에 따라 평형증발산량($ET_W$)의 수렴을 확인할 수 있었다. 하지만, 주암댐의 경우 $ET_A$가 다른 댐 유역에 비해 크게 산정되어 가용수분량이 큰 구간에서 $ET_P$를 초과하는 경우도 발생하였다. 이는 주암댐 유역의 강수량의 과다산정 혹은 유입량의 과소산정의 가능성을 보여주는 결과로 해석될 수 있다. 증발산 보완관계를 수문학적 물수지검증을 위한 기준으로 활용한다면 홍수기 다목적댐 유입량 산정의 불확실성을 제어하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문의 목적은 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출한 식생정보를 이용하여 실제증발산량을 산정하고, 이와 함께 강우 분포도 및 잠재증발산량을 이용하여 광역적인 물수지 분석을 수행하는 것이다. NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 실제증발산량 산정을 위하여 식생정보와 Molten의 실제증발산량과의 회귀분석을 통한 선형 회귀식을 도출하였으며, Hamon 방법에 의하여 잠재증발산량을 산정하였다. 기후학적 물수지 분석을 통하여 광역적 과잉수분량 및 부족수분량 분포도를 작성하였으며, 이를 이용하여 가뭄파악을 위한 지표인 습윤지표 분포도를 작성하였다.
유역 수문순환 해석 및 수자원 관리와 계획에 있어서 증발산은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 인구에서는 보청천 유역의 강수 및 유출자료와 두 가지 방법에 피해서 산정된 유역증발산을 이용하여 유역 물수지를 수행하고, 두 가지 방법을 비교 검토하였다. 첫 번째 방법은 Penman-Monteith즐 이용하여 기준작물에 내한 잠재증발산량을 산정한 후, 이를 SWAT 모형을 이용하여 유역내 작물 및 토지피복과 가용토양수분을 고려하여 실제증발산량을 산정하였으며, 두 번째 방법은 잠재증발산량과 실제증발산량의 보완관계 개념을 이용한 Morton CRAE 방법으로부터 유역의 실제증발산량을 계산하였다. 비교 분석 결과, SWAT의 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정된 증발산이 실세 강수량과 유출량 사이의 물수지로부터 얻어진 증발산량과 좀 더 근사한 결과를 보였다. 그러나, Merton CRAE 방법의 경우 습도 자료가 결과치에 큰 영향을 주기 때문에, 보다 정확한 습도 자료 및 기상자료를 이용할 경우, 상대적으로 간편하게 유역내 실제증발산량을 추정할 수 있는 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
증발산량은 수자원 부존량 평가, 물수지 분석, 지구의 물순환 및 에너지 순환을 이해하기 위해서 알아야할 수문량이나, 이를 산정하기 위하여 단순한 가정을 하거나 경험식을 사용하는 접근에는 신뢰성에 문제가 생긴다. 본 연구에서는 아시아 지역내의 여러 지점에서 에디공분산 시스템을 활용해 플럭스 자료를 구축해놓은 Asia Fluxnet의 자료를 활용해 보완관계법(Complimentary relationship) 기반으로 제한된 기상자료를 이용해 구한 증발산량을 산정하는 방법론들을 평가하였다. Granger and Gary(GG)는 실제 증발산량은 습윤조건의 증발산량의 2배에 잠재 증발산량간의 차와 같다는 보완관계를 수정하여 일반화하고, 잠재 증발산량을 산정하는 경험식을 제시하였다. 이러한 수정된 보완관계식을 활용한 GG 방법론을 활용하여 산정한 증발산량을 측정된 증발산량과 비교한 정확성을 정량화 하기 위해 Average root mean square error (RMSE), mean absolute bias (BIAS), coefficient of determination ($R^2$)과 같은 통계값을 이용하였다. 최종적으로 각 사이트의 기후를 Aridity Index (AI)를 이용하여 분류하였으며 분류된 기후별로 GG 방법론의 적용성을 검토하였다.
환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역 면적 8.48km2, 유로연장 5.59km, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 2021년 수문관측자료를 이용하여 지표수 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량을 산정하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 기존의 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역인근 2개 관측소(동두천 파주)의 기상관측자료를 이용하여 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 그 외 지하수 함양량은 관측 지하수위자료의 결측으로 산정에서 제외하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2021년의 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준)의 총강우량은 1,103.6mm이며, 하천유출량은 620.1mm(총강우량 대비 56.2%), 실제증발산량(잠재증발산량 추정값)은 443.0mm(40.1%)이며, 그 외는 유역 손실량이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
도시화에 따른 기상변화가 물수지에 미치는 영향을 분석하기 위하여 56개 연구지역에서 연 실제증발산량을 산정하였고, 도시화에 따른 연 유출량변화를 모의하기 위하여 연 물수지분석을 실시하였다. 실제증발산 산정을 위하여 수문기상자료와 토지이용자료를 이용하여 추정된 식생지수를 이용하여 지역별 반경 10km지역의 실제 증발산량을 산정하였다. 여기서 연 실제증발량은 Zhang 등에 의해서 전 세계 250개 유역에서 장기간의 물수지분석으로부터 유도된 경험공식을 적용하였다. 도시화정도가 큰 연구 지역의 경우 도시화가 진행됨에 따라서 잠재증발산량의 증가추세를 보이고 있다. 따라서 도시화에 따른 기상변화가 실제증발산량을 증가시키는 요인과 도시화가 진행됨에 따라 주거지면적이 증가하여 실제증발산량을 감소시키는 요인이 복합적으로 작용하는 것으로 판단된다. 도시화지역에서 유출량은 강수량의 변화에 직접적인 영향을 받고 있고, 실제증발산량의 변화정도는 강수량의 영향을 받음에도 불구하고 강수량에 비하여 그 편차가 크지 않다. 도시화에 따른 실제증발산량의 변화는 유출량에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단된다.
도림천의 최상류인 관악산에 서울대학교가 건설되면서 관악산 유역은 일종의 도시화를 겪어왔으며, 폭우 시 하류 하천의 수량과 수질에 악영향을 미치는 사례 등 물순환 왜곡이 우려되어왔다. 대부분의 캠퍼스 유역이 그렇듯 물순환과 관련된 자료가 절대적으로 미흡하였기에 복합기상관측장비 Atmos-41을 도입함으로써 수문·기상학적 자료를 구축하여 본 연구를 시작하였다. Atmos-41의 관측 결과는 기상청 자료와 비교하여 통계적 특성과 월별 변동성에 따른 신뢰구간을 분석하여 검증하였다. 관악캠퍼스의 물순환은 SWMM으로 평가하였는데 표면유출량과 침투량 모의값은 동일 유역의 과거 연구 결과를 통해 검증하였고, 잠재증발산량은 Atmos-41의 관측 자료와 비교하여 검증하였다. 계산된 SWMM 잠재증발산량은 기온이 낮은 기간에 대해서는 과소 추정되는 경향이 있어, 다중회귀분석을 통해 강수량, 상대습도, 풍속에 대한 변동을 고려할 수 있도록 보정하였다. 그 결과 Atmos-41의 잠재증발산량과 비교했을 때 R2가 0.54에서 0.80으로 개선되었다. 관악산 유역의 캠퍼스화로 인한 물순환 변화율은 표면유출률의 15.7% 증가, 침투율의 14.2% 감소, 그리고 증발량의 1.6% 감소를 초래한 것으로 확인하였다. 결론적으로 서울대학교가 지속가능한 캠퍼스로 나아가고 하류 유역의 안전성 확보를 위해 현재의 물순환 변화율을 유지할 것을 제안하며, Atmos-41의 지속적인 관측 결과는 추후 관악캠퍼스 물순환 연구의 기초 자료로 활용성이 높을 것이라 기대된다.
증발산은 지표면으로부터의 증발이나 식물에 의한 증산에 의해 유역으로부터 물이 제거되는 주요 기작으로서, 유역 물수지 관점에서 보았을 때 강수량과 증발산량의 차이로부터 유출이나 함양되는 양을 추정할 수 있다. 제주도의 경우에는 수자원 이용량의 약 84%를 지하수에 의존하고 있으며, 한편으로 제주도의 지질학적 특성으로 인해 일정 규모 이하의 강수량은 지표유출이나 중간유출의 과정없이 대부분 지하로 침투되기 때문에, 증발산량을 정확하게 파악하는 것이 지하수 함양량의 추정과 제주도 전체 수자원 계획에 큰 영향을 주게 된다. 정확한 증발산량 파악을 위해서는 지속적인 관측과 전문적인 계측장비 등에 의한 직접적인 방법이 있으나 광범위한 유역 단위의 관측값을 확보하는 것이 현실적으로 어렵기 때문에, 물수지법, 열수지법, 공기역학적방법 및 조합방법 등의 간접적인 방법이 많이 활용되고 있다. 간접적인 방법으로 많이 활용되고 있는 Penman-Monteith 법은 일 단위 기반의 정확도 높은 증발산량을 추정할 수 있는 장점이 있으나, 작물생육단계 및 토양수분, 기상 등 많은 변수들에 대한 입력을 요구하고 있기 때문에 복잡한 모델링 과정을 수반하게 되는 단점을 내포하고 있다. 반면, Morton (1978)의 CRAE (Complementary Relationship Areal Evapotranspiration)나 Priestly and Taylor (1973)의 AA (Advection-Aridity)와 같이 잠재증발산량과 실제증발산량간의 보완관계를 이용하는 방법은 지역적인 인자 또는 가용 수분에 대한 조건없이 몇 가지 기상자료만으로 유역의 증발산량을 산정할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 제주도 지역의 4개 하천유역(한천, 천미천, 강정천, 외도천)을 대상으로, Penman-Monteith 법을 적용한 SWAT 모델링를 통해 얻어진 유역의 실제증발산량과 잠재증발산량으로부터, 고도에 따른 기상특성을 반영하여 증발산 보완관계를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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