수문학적 가뭄의 판단은 유출량과 저수지 수위 등을 비롯한 다양한 수문자료를 활용하여 가능하다. 가뭄판단을 위한 유량 자료로는 수위관측소 관측 유량, 유출모형을 통한 모의 유량 자료가 주로 활용된다. 최근에는 관측 유량 기반의 수문학적 가뭄 판단은 인위적인 용수 배분이 고려된 것이기 때문에 인간이 만든 수문학적 가뭄(Human-modified hydrological drought, 인위적 수문학적 가뭄)으로, 모의 유량 기반의 수문학적 가뭄 판단은 자연적인 수문과정이 반영된 자연유량을 활용한 것이기 때문에 기후영향 수문학적 가뭄(Climate-induced hydrological drought)이란 정의된다. 우리나라의 경우, 홍수기에 저류된 저수량을 비홍수기 동안, 특히 용수사용량이 많은 봄철 농번기에 활용하는 것이 수자원 관리의 기본방향이다. 따라서 우리가 직면하는 수문학적 가뭄은 대부분 댐 및 저류지에서의 용수 사용량 조절에 따라 영향을 받기 때문에, 기상인자가 직접적인 원인으로 작용되는 가뭄과는 다르다. 본 연구에서는 관측 유량과 자연유량 자료를 활용하여 위에서 정의된 두 종류의 수문학적 가뭄에 대하여 비교하고, 실제 발생되었던 가뭄 피해 정보와의 일치정도를 검토하였다. 가뭄의 판단은 각각의 가뭄지수를 표준유출량지수(Standardized Runoff Index, SRI)에 적용하며, 수정 Mann-Kendall 검증으로 두 지수들의 경향성을 비교하였다. 장기간의 관측 자료를 보유하고 있는 한강유역 일부지역에 적용한 결과 두 종류의 가뭄지수 모두 뚜렷한 경향성은 없으며, 댐 상류지역에서의 두 종류의 가뭄특성은 유사하게 나왔다. 하지만, 댐 하류지역에서는 인위적 수문학적 가뭄이 기후영향 수문학적 가뭄보다 발생빈도는 적으나, 지속기간은 약 한달 정도 짧고, 가뭄심도는 약 5~20 % 정도 증가하는 강도가 센가뭄이 발생되는 경향이 있음이 확인되었다. 이는 인위적인 용수 관리로, 약한 규모의 가뭄은 감소되고 있으나 큰 규모의 가뭄은 그 영향이 더 큰 것으로 예상할 수 있다. 해당 결과를 바탕으로 효율적인 용수 관리에 통하여 약한 가뭄 뿐만 아니라 대형 가뭄을 대비하기 위한 지속적인 노력이 필요함을 확인 할 수 있었다. 장기간의 관측 유량의 자료의 한계로 많은 지역에는 적용이 어려우나 해당 연구를 통하여 국내에서도 수문학적 가뭄의 개념을 재정립하고, 용수 공급 개념을 기반으로 하는 수문학적 가뭄 지수의 개발에 활용 가능할 것이다.
장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.
수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.
본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966~2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
가뭄은 장시간동안 강수의 부족으로 발생하는 자연현상이며, 지역에 따라 해마다 여러 가지 피해를 발생시키고 있다. 특히 1994$\sim$1995년과 2001년에 발생한 가뭄은 피해가 매우 심각하였으며 중.소규모의 저수지가 바닥을 드러냈을 뿐 아니라 상당한 경제적인 손실도 발생하였다. 하지만 가뭄관리계획에 의해 저수지를 통한 최적의 물 공급방안을 제시함으로써 이러한 피해들을 최소화 시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최적의 저수지 운영을 위한 전문가시스템을 개발하여 수문학적 가뭄지수인(Modified Surface Water Supply Index, MSWSI) 값과 저수지 유입량과의 연계를 통한 가상가뭄모의운영(Virtual Drought Exercise, VDE)을 실시한 후 도출된 결과를 바탕으로 가뭄단계에 따른 댐 운영대안을 제시하였다. 가상가뭄모의운영으로 여러 가지 가뭄사상에 대한 효과적인 장 단기 대안을 도출할 수 있었으며 가뭄기간동안 최적의 물 공급방안을 준비하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이라고 판단된다.
최근 이상기후의 증가로 강우강도가 높아지고 가뭄시기가 지속되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 환경의 변화는 가뭄 현상의 장기화, 실시간 인지의 어려움이 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량, 무강우지속일수 등 으로 판단할수 있다. 가뭄의 영향을 판단하는데 있어 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄으로 구분되어 가뭄지수를 활용한 평가가 이루어지고 있으나 환경가뭄 평가에 대해서는 미비한 실정이다. 수질오염총량제를 통해 관리되어지고 있는 하천 수질은 이러한 가뭄의 영향을 대비하는데 취약한 부분이 있다. 본 연구에서는 가뭄이 하천 수질에 미치는 영향을 파악하고 가뭄의 지속이 수질에 미치는 가뭄영향을 정량화 하고자한다. 무강우일수, 누적강수량이 하천 수질에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 하천의 수질을 평가하는데 활용되는 부하지속곡선(Load Duration Curve, LDC)를 활용하여 특정 시기에 발생하는 수질오염을 평가하였다. 감천중권역에서는 무강우일수가 14일 이상 지속되는 경우 중권역 목표수질을 초과하는 경우가 60%이상으로 나타났다. 누적강우량은 28일을 기준으로 설정하였을때 연간 평균강수량의 3%인 32.1 mm 이하인 경우에 하천에서의 수질변화가 나타났다. 감천 중권역에서는 무강우일수 14일, 28일간 누적강우량이 32.1 mm 이하를 기준으로 기상학적 영향이 목표수질 초과에 영향을 미친다고 판단하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄영향을 정량화하고 향후 환경가뭄에서의 수질환경 가뭄지수 개발에 기여하고자 한다.
가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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