기후변화에 따른 청미천 유역의 가뭄 특성을 평가한 연구로 가뭄의 발생은 여러 요소가 연속적인 상관관계를 이루고 있으며, 가뭄지수 산정에 내재되어 있는 복잡성 및 불확실성으로 인해 다양한 가뭄지수를 적용하였다. 그 중 기상학적 가뭄지수는 강수량을 이용하여 산정하는 SPI(Standardiz d Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 바탕으로 산정하는 SPEI(Standardiz d Precipitation Evaportranspiration Index), 유효토양수분량을 바탕으로 산정하는 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index), 유출량을 이용하여 산정하는 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)의 지속기간 3개월, 6개월, 9개월에 따른 과거(1985년부터 2015년) 및 미래(2016년부터 2099년)의 가뭄특성을 파악하였다. 미래의 경우 기후변화 시나리오인 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 8.5를 이용하였으며, 농업학적 및 수문학적 가뭄지수는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 모의를 통해 산출된 결과를 토대로 산정하였다. 과거 기간의 가뭄지수 산정 결과, 2015년과 2014년이 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 가장 극심한 가뭄을 나타냈으며, PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에는 높은 상관정도를 보였다. 과거를 포함한 미래 가뭄의 경우 현재(2011년부터 2020년까지), 가까운 미래(2021년부터 2040년까지), 중간 미래(2041년부터 2070년까지), 먼 미래(2071년부터 2099년까지)로 나누어 가뭄을 평가하였다. 평가 결과 현재의 경우 과거 기간의 가뭄과는 달리 2018년이 가뭄에 취약했으며, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 두 기후변화 시나리오는 가까운 미래와 중간미래가 취약함을 나타냈다. 상관계수의 경우 과거 결과와 마찬가지로 PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에 높은 상관정도를 나타냈다. 또한 빈도해석 결과 RCP 4.5에서 더 큰 변동성을 보였다. 현저히 적은 강수 및 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가 등으로 인해 최근 들어 가뭄의 정도가 심해졌으며, 미래에는 더욱 더 심해질 전망으로 보여진다. 이를 평가하기 위해서는 본 결과에서 보듯이 각 각의 가뭄지수는 극한 가뭄의 발생 시기 및 강도에서 각기 다른 차이를 확인할 수 있기 때문에 가뭄 평가 시 다양한 형태의 가뭄지수 활용이 이루어져야 할 것이다.
전 세계적으로 지구 온난화로 인해 발생한 가뭄은 사회적, 경제적, 환경적으로 막대한 피해를 야기하고 있다. 국내의 경우, 2022년부터 현재까지 지속되고 있는 가뭄 상황은 강수의 지역적 편차로 인해 남부 지역 중심으로 극심한 피해가 발생하였다. 남부 지역의 주요 용수공급원인 영산강, 섬진강권역의 용수 공급율은 예년의 57%(3.8억 톤)에 불과하며, 일부 도서·산간 지역은 용수공급이 제한되는 현상까지 발생하였다. 이러한 가뭄 피해를 대비하기 위해 초기에 모니터링을 통한 선제적 대응 방안을 구축해야 한다. 가뭄 모니터링의 경우 미계측 지역에 대한 모니터링 방법으로 주기적이고 균질한 자료를 제공 받을 수 있는 위성영상을 활용한 연구가 수행되고 있다. 가뭄을 정량적으로 분석하고 판단하기 위해 가뭄지수를 활용하고 있으며, 대표적인 가뭄지수는 지상 관측강수량자료를 활용한 확률분포 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 강수 및 기온의 변동성이 포함된 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 있으며, 위성영상 자료를 활용한 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI) 등이 있다. 본 연구에서는 강수와 기온을 고려한 가뭄지수인SPEI와 위성영상 기반의 가뭄지수인 ESI를 활용하여 2022년 남부 지역의 가뭄 사상을 중심으로 지표별 시공간적 변화를 분석하고자 한다. SPEI의 경우 기상관측소 지점자료의 기온과 강수량을 활용하였으며, Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 제공되는 위성영상자료를 활용한 ESI는 미계측 지역에 대한 가뭄 판단을 위해 시·군별로 세분화하여 산정하였다.
일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라는 보통 2~3년에 한 번 정도로 크고 작은 가뭄이 발생하지만 최근에는 그 피해가 점점 늘어나 2006년 이후에는 거의 매년 가뭄현상이 발생하고 있다. 특히 2015년에는 강수량이 평년의 절반도 되지 않는 수준이었다. 가뭄의 원인은 전 세계적인 엘리뇨, 라니냐 등 이상기후에 따른 변화로 인해 강수량 부족과 온도상승으로 인한 물부족 등이 있다. 가뭄의 평가는 강수량, 하천유량, 지하수 등 수자원 자료를 활용하여 가뭄지수로 평가하는 것이 일반적이다. 가뭄피해 추정방법론에 의해 생활용수, 공업용수, 농업용수, 하천유지용수와 수력 발전 손실에 따른 피해규모 등으로 구분되어 진다. 그러나, 가뭄 피해산정은 피해면적, 제한급수일수, 가뭄의 시작과 끝 등의 규모나 범위를 정하기 어렵고 요구되는 자료가 방대하기 때문에 쉽지 않다. 본 연구에서는 충청북도 청주지역의 농업부문에 대한 가뭄피해산정을 분석하기 위해 표준강수지수(Standardiz d Precipitation Index, SPI)를 파악하였다. 또한, 단일작물을 선정하여 통계연보를 활용하여 2006년부터 2015년까지 총 10년간 년도 별 단일작물에 대한 생산량, 평년 생산량, 경작 면적 등을 분석하고 농작물 피해가 발생한 실제 농작물 피해면적을 분석하여 경작면적에 대한 가뭄 전 후의 생산량을 분석하여 년도별 가뭄 피해추정액을 산정하였다.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
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.
북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
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.
여러 기후변화 시나리오에 의하면 기상재해의 발생빈도 및 강도가 증가할 것으로 예상된다. 그중 가뭄은 강수량 부족, 하천유량 감소, 토양 함수량 감소, 용수 수요량 증가 등의 다양한 요인으로 인해 발생하며, 한 가지 형태뿐만 아니라 복합적인 형태로 발생할 수 있다. 또한, 우리나라는 지역마다 기후 특성의 편차가 있어 기후변화에 따른 가뭄 취약성과 대응 능력이 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 가뭄에 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려한 통합가뭄지수를 활용해야 하며, 미래의 기후변화를 고려하여 종합적으로 가뭄을 평가해야 한다. 본 연구에서는 동적 베이지안 분류기(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 우리나라 전국에 대해 수문학적 위험도를 분석하고 미래 가뭄을 전망하였다. 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회경제적 요인을 고려한 통합가뭄지수를 산정하기 위하여 DNBC 분류기의 인자로 기후변화 시나리오 기반의 기상학적 가뭄지수 SPI, 수문학적 가뭄지수 SDI, 농업적 가뭄지수 ESI와 사회경제적 가뭄지수 WSCI를 활용하였다. 산정된 통합가뭄지수의 시계열을 기반으로 심도와 지속기간을 추출하고, 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하였다. 이후, 이변량 가뭄빈도분석에 의해 산정된 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, P1(2021~2040) 기간이 수문학적 위험도 R=0.588로 가장 높은 위험도를 나타냈으며, 이후 P2(2041~2070) 기간까지 감소하였다가 P3(2071~2099) 기간에 다시 증가하는 추세를 보였다. P1(2021~2040) 기간과 P3(2071~2099) 기간은 영산강 유역이 각각 R=0.625(P1), R=0.550(P3)으로 가장 높은 위험도를 나타냈으나, P2(2041~2070) 기간은 금강 유역이 수문학적 위험도 R=0.482로 가장 높게 나타났다. 본 연구결과를 통해 향후 미래 가뭄에 대한 가뭄계획 수립 시에 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오를 적용한 GCM으로부터 생산된 기상자료를 이용하여 남한지역 미래가뭄의 시공간적인 분포를 전망하였다. 가뭄을 정량적으로 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)를 가뭄지수로 이용하였으며 가뭄빈도해석을 통하여 54개 기상관측소별 SDF(Severity-Duration-Fraquency) 곡선을 유도하여 남한지역의 지속기간별, 재현기간별 가뭄우심지역을 지도화하였다. 가뭄우심도에 의한 미래 가뭄전망 결과, 낙동강, 섬진강 유역이 과거와 동일하게 다른 유역에 비하여 가뭄이 심화될 것으로 전망되었으며 한강유역 역시 가뭄이 심화될 것으로 나타났다. 미래의 경우 A2 시나리오에서는 과거에 비해 낙동강 동해 유역에도 가뭄이 심화되는 지역이 확장되는 것으로 나타났으며 RCP8.5 시나리오에서는 중부지역에 위치한 한강유역의 가뭄이 심화될 것으로 예측되었다. 연구결과를 통해 미래 가뭄은 과거와 같이 남부지방에 국한되지 않고 한반도 전역에 걸쳐 광범위하게 나타날 것으로 전망되었고 기후변화 시나리오별, 기후모델별로 다소의 전망 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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