본 연구에서는 수문학적 가뭄을 분석하기 위해 두가지 지수를 개발하여 소개하고자 한다. 첫번째는, 물수지식을 기반으로 산정된 Water Budget-based Drought Index(WBDI)로 강우와 증발산의 차이를 이용하여 산정한다. 두 번째는 에너지 수지식을 기반으로 산정된 Energy-based Water Deficit Index(EWDI)로 에너지 수지 기반의 증발산, 태양복사에너지와 토양수분 등을 이용하여 산정한다. 두가지 지수 모두 인공위성 영상 자료를 활용하였다. WBDI 산정을 위한 강수량 자료는 Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)과 Global Precipitation Mission(GPM)를 활용하였으며, 증발산 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하였다. EWDI 산정에 필요한 입력자료는 모두 MODIS 자료를 활용하였다. 산정된 두 가뭄지수의 수문학적 가뭄 분석을 위해 자연유출지점인 6개 지점을 선정하여 유출량 자료와 비교하였다. 유출량 자료를 활용하여 Error matrix 기법을 적용하여 두 수문학적 가뭄지수의 우리나라에서의 적용성을 파악하였다.
최근 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.
현재 우리나라의 가뭄감시 정보는 기상학적/농업적/수문학적 가뭄이 별도의 지수로 개발되어 다양한 형태의 정보를 생산·제공되고 있다. 각각의 가뭄 지수들 기준 및 특성에 따라 분석되고 있기 때문에 가뭄전문가의 입장에서는 매우 정밀한 가뭄정보를 제공받는 장점이 있는 반면에, 일반 국민들이 가뭄 정보를 받아들이고 이해하는데 어려움이 있어 이를 한눈에 알아볼 수 있는 통합가뭄지도가 필요하며, 통합가뭄도를 제작하기 위해서는 통합가뭄지수가 개발되어야 한다. 본 연구에서는 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄지수인 Agricultural Dry Condition Index (ADCI)와 수문학적 가뭄지수인 Water Budget-based Drought Index (WBDI)를 개발하였으며, 기상학적 가뭄지수인 Standardized Precipitation Index (SPI)를 포함하여 기상-농업-수문학적 가뭄지수를 결합한 통합가뭄지수를 산정하였다. 다양한 가뭄지수를 활용하여 개발되었기 때문에 다변량 통계 모형 중 선형 모형인 Principal Component Analysis (PCA)기법과 비선형 모형인 Kernel Entropy PCA, Kernel PCA를 적용하였다. 또한 과거 가뭄사상을 활용하여 산정된 통합가뭄지수 검증을 위해 과거 가뭄사상에 대한 가뭄 발생시기, 심도, 쇠퇴패턴이 양상 평가 및 Intentionally Biased Bootstrap Resampling (IBBR)을 활용한 지수별 민감도 분석을 통해 통합가뭄지수 적용성 평가를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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