최근 피해가 점차 심해지고 있는 가뭄을 경감하기 위해서는 가뭄모니터링 뿐만 아니라 정확한 가뭄전망이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 국내 기존 MSWSI의 한계점을 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하였다. 우선 금강유역 내 존재하는 모든 수문기상인자를 조사하여 각 유역별로 기존 MSWSI에서 적용한 4개 인자(하천유량, 지하수, 강수, 댐유입량)와 적합한 인자(댐저수위, 댐방류량)를 추가 선정하였다. 두 번째로 기존에는 정규분포만을 적용하였으나 본 연구에서는 각 수문기상인자들에 적합한 확률분포를 추정하였다. 강수와 하천은 대부분 Gumbel 분포, 댐유입량, 방류량, 저수위는 2 매개변수 대수정규분포, 지하수는 3 매개변수 대수정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 개선된 MSWSI를 과거 실측강수, 하천유량 등을 이용하여 검증한 결과 기존 MSWSI보다 개선된 MSWSI가 과거 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내어 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 수행하고 검증하였으며, 기존보다 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망이 우수한 결과를 나타냈다. 또한 대부분의 소유역에서 실제 가뭄의 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타났다.
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.
More severe and frequent flood and drought have increased the attentions on the river management. In particular, baseflow is an important element among many streamflow characteristics because streamflow is mainly consisted of direct runoff and baseflow. In this regard, this study attempted to analyze the relationship between streamflow variability and baseflow contributions on Nakdong river basin. For this, two Streamflow Variability Indices (SVI) were used: Coefficient of Variation (CV) and Coefficient of Flow Regime (CFR). Furthermore, baselow separation was individually conducted by three methods (PART, WHAT and BFLOW), and based on this, Baseflow Index (BFI) was calculated. Also, we used the daily streamflow data retrieved from 27 gauge stations in Nakdong river basin for baseflow separation. The results showed that BFI calculated by three models ranges from 0.14 to 0.90 for 27 gauge stations. For SVI, BFI has much higher correlation with CV than with CFR. Also, the inversely proportional relationship between BFI and CV showed that higher baseflow contribution, less streamflow variability.
본 연구의 목적인 엘니뇨/남방진동(ENSO)과 한국 가뭄의 연관성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 한국 가뭄의 지표로서 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)와 9개 ENSO 관련 지수들에 대한 Pearson 상관분석 및 Spearman 순위상관분석이 수행되었다. 본 연구에서는 한국의 PDSI를 계산하기 위하여 우리나라의 월강수량 및 월평균기온을 이용하여 PDSI 식을 개발하였다. 또한 PDSI, 강수량 및 하천유량에 대한 ENSO 합성백분위수 분석을 통하여 교차상관분석의 결과를 검증하였다. 교차상관분석 결과 ENSO와 우리나라 가뭄은 통계적으로 ENSO가 16개월 정도 선행하는 유의적인 연관 관계가 있음을 확인하였다. 그러나 한국 가뭄의 지수인 PDSI의 총변동의 6%만 ENSO 지수의 변동에 의하여 설명되고 있어 가뭄을 ENSO 관련 지수만으로 연관시켜 예측하는 것은 어려울 것이다. ENSO의 해양성분인 적도 태평양 해수면온도와 다윈의 해면기압과 한국의 PDBI는 부(-)의 관계이고, 남방진동진수 및 타이티의 해면기압과 관계는 정(+)의 관계를 가지고 있다. 과거 발생한 ENSO 기간의 PDSI, 강수량 및 하천유량의 ENSO 합성백분위수의 분석결과 우리나라의 가뭄은 엘니료가 끝나는 해 12월부터 6개월 동안 평균이하의 PDSI가 지속되어 엘니뇨의 영향이 있었음을 확인하였다. 그리고 같은 기간에 강수량과 하천유량도 평균이하를 보여 가뭄의 경향을 보이고 있다.
본 연구에서는 수자원 계획 및 가뭄관리를 위해 비교적 넓은 지역에 활용할 수 있는 가뭄지표 산정을 위해 강우량, 일최고기온, 유출량, Palmer 지수 등의 다양한 계열의 자료를 이용하였다. 가뭄감시를 위해 가뭄단계를 가뭄주의보, 가뭄경보, 비상가뭄으로 구분하였으며, 각각 가뭄단계는 산정된 지수의 25%, 10%, 5%에 대한 비초과확률치로 정의하였다. 또한 가뭄지수들이 과거의 가뭄을 얼마나 잘 표현하고 있으며, 가뭄감시를 위한 가뭄지표로 활용할 수 있는가를 판단하기 위해 과거 가뭄을 재현하여 가뭄단계의 일치성과 상관관계를 분석하였다. 그 결과 9개월과 12개월 강우량지표와 PDSI 지표가 최대의 일치성과 상관관계를 나타내었다. 이렇게 산정된 결과는 다양한 계열의 실측치에 근거하고 있으며, 간단한 계산에 의해 산정 될 수 있기 때문에 유역의 가뭄감시시스템의 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인해 기상재해의 발생빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라는 지역별 기후 특성의 편차로 인해 기후변화에 따른 취약성 및 대응능력이 지역별로 차이가 크다. 특히 가뭄은 다양한 요인에 의해 발생하고, 기상학적, 수문학적, 농업적 영향 범위가 광범위하다. 따라서 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려할 수 있는 통합가뭄지수를 활용할 필요가 있으며, 기후변화를 고려한 미래 가뭄을 종합적으로 평가해야 한다. 본 연구에서는 베이지안 분류(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 미래 가뭄에 대한 수문학적 위험도(${\bar{R}}$)를 평가하였다. 우선, 관측자료와 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 부문별 가뭄지수(SPI, SDI, ESI, WSCI)를 DNBC에 적용하여 통합가뭄지수를 산정하였다. 산정된 통합가뭄지수의 심도와 지속기간을 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하고, 이변량 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, S2(2021-2040) 기간에서 위험도가 가장 높게 나타났으며(${\bar{R}}$=0.572), 평균적으로 위험도가 가장 높은 지역은 밀양강(#2021)이었다(${\bar{R}}$=0.94). 단기 미래(2021-2040) 기간 동안 낙동강 유역의 수문학적 위험도는 전반적으로 큰 폭으로 상승하였으며, 중·장기 미래(2041-2070, 2071-2099) 기간 동안 낙동강 유역 북부의 위험도는 감소하고 남부의 위험도는 상승하였다.
미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.
기후변화 따라 과거에 경험하지 못했던 이상 수문기상 및 기상재해가 유발되며, 그 피해의 규모는 매년 증가한다. 그 중 가뭄은 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대 자연재해 중 상위 5위 안에 랭크되었으며 가뭄의 피해와 영향력은 막대하다고 언급하였다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제학적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 간접적으로 영향을 미치고 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄 등으로 가뭄의 종류가 변화되며 이를 가뭄전이라고 부른다,. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 분석하기 위하여 Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package (WRF-Hydro) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형의 정확성을 향상시키기 위해 충주댐, 소양강댐, 용담댐, 남강댐의 유입량과 모형 유출량을 비교 분석하였으며, 유출에 영향을 미치는 지면 유출, 표면 거칠기와 같은 파라미터를 보정하여 주었다. 위와 같이 구축, 보정된 모형을 활용하여 모의된 유출량을 이용하여 수문학적 가뭄지수 Standardized Streamflow Drought Index(SSFI)를 도출하여 기상학적 가뭄지수 Standardized Precipitation Index(SPI)와 비교하여 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 가뭄의 빈도, 강도, 특성 등에 초점을 맞추어 분석하였다.
In this study, the SPI (Standardized Precipitation Index) of meteorological drought and SDI (Streamflow Drought Index) of hydrological drought for 1, 3, 6, 9, and 12 months duration were estimated to analyse the characteristics of drought using rainfall and dam inflow data for Chungju dam ($6,661.8km^2$) with 31 years (1986-2016) and Boryeong dam ($163.6km^2$) watershed with 19 years (1998-2016) respectively. Using the estimated SPI and SDI, the drought forecasting was conducted using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model for the 5 durations. For 2016 drought, the SARIMA had a good results for 3 and 6 months. For the 3 months SARIMA forecasting of SPI and SDI, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SPI12, SDI1, and SDI6 at Chungju Dam showed 0.960, 0.990, 0.999, 0.868, and 0.846, respectively. Also, for same duration forecasting of SPI and SDI at Boryeong Dam, the correlation coefficient of SPI3, SPI6, SDI3, SDI6, and SDI12 showed 0.999, 0.994, 0.999, 0.880, and 0.992, respectively. The SARIMA model showed the possibility to provide the future short-term SPI meteorological drought and the resulting SDI hydrological drought.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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