본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 RCP 시나리오별 표준가뭄지수의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 하였다. 이를 위해, 4개의 RCP 시나리오로부터 산정된 SPI를 기반으로 가뭄 특성을 정량적으로 비교하였고, 가뭄발생 횟수와 지속기간을 공간적으로 분석하였다. 결과적으로, RCP 시나리오별 SPI의 거동 특성은 매우 상이하고, 모든 상관계수가 0.08보다 낮은 것으로 나타났다. 또한 가뭄의 정도, 발생횟수, 그리고 지속기간에 대한 상이한 공간분포 경향을 확인할 수 있었다. RCP 시나리오별 상이한 가뭄발생전망 특성의 가장 큰 배경은 다른 온실가스 배출농도 시나리오 기반의 일 강수량을 들 수 있으나, 온실가스 배출농도 규모에 따른 영향은 명확하지 않았다. 아울러, 본 연구 결과를 통해 단일 RCP 시나리오 자료만 이용한 가뭄발생 전망에는 상당한 불확실성이 따를 것으로 판단된다.
지상관측망 자료를 이용하여 산정한 표준강수지수(SPI)와 파머가뭄지수(PDSI)는 가뭄의 시기와 심도를 설명하는 지수이지만, 가뭄의 공간적인 상세분포를 설명하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 CART기법과 MODIS NDVI, MODIS LST, 토지피복, 강우량, 평균기온 및 지상관측망 자료로부터 산정한 표준강수지수 및 파머가뭄지수자료를 이용하여 기존 가뭄지수보다 향상된 공간해상도를 가진 가뭄지수를 산정하였다. 2008년 남부지방에 발생한 가뭄에 대한 공간분포를 파악하기 위하여 제안된 방법에 따라 계산된 상세가뭄지수는 기존 가뭄지수보다 공간분포를 잘 나타내는 것으로 판단된다. 원격탐사와 같은 광역 상세 정보에 대한 관측기술의 발달과 다양한 자료가 가용해진 시점에서 데이터마이닝 기법을 활용한 상세 가뭄정보 생산은 가뭄 현황파악과 예측개선에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구에서는 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 미국 전역에 대한 가뭄을 해석하는 것이다. 월강수량, 최고 최저기온, 이슬점온도 등의 필요한 기상자료는 Parameter-elevation Relationships on Independent Slopes Model(PRISM)으로부터 수집하였으며, 1981년부터 2015년까지 총 35년의 미국 전역에 대한 실제증발산량을 추정하였다. 대상지역의 유역평균 강수량과 유출량의 차(P-Q)와 North American Land Data Assimilation System(NLDAS-2) Noah 지표모형(Land surface models)으로 산정한 실제증발산량과 비교 검증하였다. GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit, ETD)을 산정하고 이를 표준정규화하여 미국 전역에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index(SEDI)를 산정하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 실제증발산량은 P-Q의 값과 상관계수가 0.94로 매우 높은 상관성을 보였으며, NLDAS-2 Noah모형의 실제증발산량보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 Standard Precipitation Index(SPI)의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 증발산 상호보완이론활용 실제증발산기반 SEDI이 강수자료를 사용하지 않고서도 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.
기후변화로 인한 홍수와 가뭄 발생빈도의 증가는 전 세계적인 문제이다. 특히, 가뭄은 환경, 생태, 사회, 경제적인 측면에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되고 있다. 따라서 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 한강유역의 기상학적 가뭄지수를 산정하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 제공하는 대표농도경로 시나리오(Representative Concentration Pathways, RCPs)를 사용하여 기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄 발생 횟수 변화를 일반적인 가뭄과 극심한 가뭄으로 구분하여 분석을 수행하였다. 1973 - 2010년을 현재 분석기간으로 선정하였으며, 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target I : 2011 - 2039, Target II: 2040 - 2069, Target III : 2070 - 2099)을 구분하였다. -1.0과 -1.5보다 작은 표준강수지수의 발생횟수를 SPI 3, 6, 12 별로 각각 분석 하였다. 분석결과를 살펴보면, 한강유역의 강우의 경향성은 현재보다 증가할 것으로 예측되었고, 가뭄의 발생횟수는 미래로 갈수록 감소할 것으로 예측되었다. 그러나 장기가뭄으로 갈수록 가뭄발생횟수는 증가하는 것으로 분석되었고, 극심한 가뭄보다는 보통 가뭄의 발생횟수 역시 더욱 크게 산정되었으며, 한강유역의 미래가뭄분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 통계학적 특성을 분석하기 위하여 SPI (Standardized Precipitation Index)와 PDSI (Palmer Drought Severity Index)를 선정하였고, 기상청 산하의 59개 기상관측소의 1980~2009년까지의 기상자료를 수집하여 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수를 이용하여 지수별 경향성 분석, 주기성 분석 및 가뭄기간(Drought Spell) 조사를 통하여 과거 한반도 가뭄의 통계학적 특성을 분석하였다. 한반도 가뭄의 유역별 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 모든 유역에서 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으나, SPI12와 PDSI의 경우 짧은 지속기간의 가뭄지수와는 다소 다른 경향을 나타내었다. 한편, 유역별 가뭄의 주기성을 분석한 결과 1~2년 또는 6년 내외의 주기 성분이 유의한 것으로 나타났으며, SPI3의 분석결과 유역 전반에서 1~2년의 주기성을 보였고, SPI6와 SPI12는 유역별로 다소 차이를 보이기는 했으나 4~6년에서 강한 주기성을 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 주기성을 보였다. 가뭄기간 조사에서도 금강, 영산강, 낙동강 유역에 위치하는 관측소를 중심으로 극심한 가뭄이 많이 나타났던 것으로 분석되었으며, 한반도의 중부지방 보다 남부지방이 극심한 가뭄에 취약했던 것으로 나타났다.
버섯발생과 환경요인(강수량, 토양수분량, 온도, 식생)과의 관계를 이해하기 위하여 2003년부터 2008년까지 6년 동안 매년 6월~10월에 속리산 국립공원 내 소나무 우점림과 참나무 우점림에서 버섯 발생종을 조사하고 분석하였다. 버섯 발생종은 연간 94종~167종으로 연간 변이가 있었으며 그 중 가장 큰 비중을 차지하는 것은 주로 외생균근성버섯으로 송이과(Tricholomataceae), 광대버섯과(Amanitaceae), 무당버섯과(Russulaceae), 끈적버섯과(Cortinariaceae), 그물버섯과(Boletaceae)의 종이었으며, 가장 많이 발생한 시기는 7월부터 8월에 13~90종이었다. 버섯발생종수는 6월~10월의 강수량과 r=0.897의 정의 상관관계가 있었고, 장기적으로는 파머가뭄지수와 단기적으로는 표준강수지수와도 관련이 있었다. 또한 토양수분량에 따라 버섯발생종과 수가 달랐다. 토양수분량이 20% 이상인 시기에 버섯발생종수는 50여종이었으나, 10%이하 에서는 5~20종이었다. 노란젖버섯(Lactarius chrysorrheus), 기와버섯(Russula virescens) 등은 토양수분량이 20% 이상일 때 발생하였다. 발생버섯의 종수는 대기온도와 r=0.77의 상관관계가 있었으며, $21^{\circ}C{\sim}25^{\circ}C$에서 많았다. 대기온도가 $25^{\circ}C$이상에서 주로 발생하는 종은 금버섯(Tricholoma flayayirens), 구근광대버섯(Amanita gymnopus), 굴털이젖버섯(Lactarius piperatus), 삿갓땀버섯(Inocybe asteropora), 마른산그물버섯(Xerocomus chrysenteron) 등이었고, 온도변화에 큰 영향을 받지 않고 장기간 발생하는 버섯은 졸각버섯(Laccaria laccata), 독우산 광대버섯(Amanita virosa), 수원무당버섯(Russula mariae) 등이었다. 식생에 따라 발생버섯종이 달랐는데, 소나무 우점림에서만 발생한 종은 황소비단그물버섯(Suillus bovinus), 흰굴뚝버섯 (Boletopsis leucomelas) 등 38종이었다. 굴참나무 우점림에서만 발생한 종은 좀벌집버섯(Polyporus arcularius), 노루궁뎅이(Hericium erinaceum)등 42종이었다. 그리고 졸각버섯(Laccaria laccata), 말불버섯(Lycoperdon perlatum) 등 50종은 두 식생림에서 모두 발생하였다. 결론적으로 버섯 발생종과 종수는 강수량, 토양수분, 온도 그리고 우점 기주수종에 따라 크게 달라졌다.
가뭄은 홍수와 함께 인류역사상 가장 큰 재해로 인식되어 있다. 미해양대기청의 발표에 따르면 20세기 최대 자연재해의 상위 5위 안에 4개의 가뭄이 포함되어 있다. 이러한 기록은 가뭄이 동서고금을 막론하고 국가의 흥망성쇠를 좌우할 만큼 막대한 피해를 입혀왔음을 의미한다. 그러나 가뭄의 해석은 가뭄의 정의 자체가 확실하지 않고 서서히 찾아오는 자연재해이기 때문에 그 시작과 끝을 인식하기 어렵다. 아울러 그 진행속도도 굉장히 느리며 또한 장기간에 걸쳐 지속되는 특성을 가지고 있고 시공간적으로 전파된다. 따라서 가뭄의 해석은 굉장히 까다로운 것이라 할 수 있으며 그 해석방법 또한 다양할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 우리나라 전역 59개 지점의 표준강수지수(Standard Precipitation Index) 시계열 자료에 대한 공간적 패턴분석과 시간적인 자료확장을 시도하였다. 경험적 직교함수(Emperical Orthogonal function) 해석을 이용하여 자료의 공간적인 패턴을 확인하였고 EOF 해석에서 나타난 EOF Coefficient Time Series를 추계학적 모형에 적용하여 시간적인 자료 확장을 수행하였다. 이렇게 확장된 긴 기간의 자료를 이용하면 재현기간에 대한 평균적인 가뭄심도를 추출할 수 있으며 실제 나타난 사상의 재현기간이 어느 정도인지 평가할 수 있다. 또한 이렇게 나타난 가뭄심도를 강수부족량으로 환산하여 우리나라 대권역별 물부족량을 평가하였다.
APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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