[논문]식생지수와 가뭄지수의 상관성 분석

김경탁; 박정술

문제 정의

본 연구는 식생상태지수 (VCI)와 가뭄상황을 정량적으로 나타내는 지표인 가뭄지수와의 비교를 통해 원격탐사자료를 이용한 가뭄 심도 파악 및 가뭄감시 가능성을 모색하기 위해 수행되었다. 연구결과 가뭄지수는 가뭄의 객관적 상태를 파악할 수 있는 지표로 사용될 수 있으며 1994년 가뭄과 같은 장기적인 가뭄에는 PDSI 지수가 유용한 반면 2001년 봄 가뭄과 같이 단기간의 가뭄을 감시하기 위해서는 SPI가 효과적이라는 것이 확인되었다.
본 연구에서는 가뭄지수를 이용하여 가뭄심도를 파악한 후, 인공위성에 의해 획득되는 식생정보를 가뭄평가를 위한 객관적 지표인 가뭄지수와 비교하였다. 이를 통하여 식생자료를 통한 정량적인 가뭄심도 파악을 시도하였으며 식생활력도를 이용하여 광역적 규모의 가뭄현상을 파악하고자 하였다.
SWSI는 수문인자를 고려한 가뭄지수로 유역을 대표하는 가뭄지수를 선정하여 유역단위 가뭄감시가 가능하다(유재희, 200). 본 연구에서는 대상지역인 남한의 월별 가뭄지수 산정을 위해 PDSI와 SPI를 사용하여 가뭄에 대한 평가를 실시하였다.
본 연구에서는 가뭄지수를 이용하여 가뭄심도를 파악한 후, 인공위성에 의해 획득되는 식생정보를 가뭄평가를 위한 객관적 지표인 가뭄지수와 비교하였다. 이를 통하여 식생자료를 통한 정량적인 가뭄심도 파악을 시도하였으며 식생활력도를 이용하여 광역적 규모의 가뭄현상을 파악하고자 하였다.

제안 방법

VCI는 식생 변화를 통해 장기간에 걸친 기상학적 변화 요인을 분석하기 위한 지수로 자연상태의 변화는 없는 것으로 간주하였으며 동일시기의 NDVI를 비교하여 제작하였다. 예를 들어 봄 가뭄을 분석하기 위해 5월의 VCI를 작성한다고 한다면 1994년~2003년의 5월 데이터가 비교대상이며 이중 가장 큰 NDVI를 갖는 해가 NDVI_max 가장 작은 NDVI를 갖는 해가 NDVI_min 이 되며 비교하고자 하는 특정 5월 NDVI가 NDVIi가 된다.
VCI는 동일한 식생조건에서 기상학적인 영향에 의한 식생지수의 변화를 탐지하는 것이므로 년 VCI를 정량적인 식생값으로 나타내기에는 한계가 있다. 따라서 그림 3과 같이 NDVI와 VCI가 선형관계가 있음에 기인하여 1994년∼2003년의 NDVI와 강수량 및 가뭄지수의 상관성을 분석해 보고 어떤 가뭄지수가 식생지수와 가장 큰 상관성을 갖고 있는지를 비교하였다.
본 연구에서는 가뭄지수 맵의 평균값을 이용하여 남한의 월 가뭄지수를 산정하였으며 지난 10년간 가뭄발생시점의 가뭄지수를 통하여 가뭄의 심도를 파악하였다.
kr)을 통해 제공하고 있다. 본 연구에서는 위 연구수행결과로 계산된 가뭄지수를 이용하여 1994년~2003년의 가뭄지수 공간분포도(이하 맵)를 작성하였다. 가뭄지수는 PDSI, 및 SPI를 사용하였으며 54개 강우관측소에 대한 가뭄지수를 Spline 방법으로 보간하였다.
한편, 월별 데이터를 활용하여 VCI와 강우량, 가뭄지수와의 관계를 비교하였다. 월별 데이터 분석은 봄 가뭄의 영향을 가장 많이 받는 5월부터 식생의 활력이 가장 큰 9월까지 총 5개월에 대해 실시하였다.
1Km이나 이는 위성의 연직방향의 지표면에 한정되며, 본 연구에 활용된 NDVI 자료는 GAC(Global Area Coverage)로 공간해상도는 4Km의 BSQ(Band SeQuential) 파일이다. 제공받은 NDVI의 전처리 과정을 수행한 뒤 3개의 10 day Composit 영상을 평균하여 각 월을 대표하는 NDVI를 제작하였으며 식 (2)를 활용하여 각 월에 해당하는 VCI를 작성하였다.
한편, 월별 데이터를 활용하여 VCI와 강우량, 가뭄지수와의 관계를 비교하였다. 월별 데이터 분석은 봄 가뭄의 영향을 가장 많이 받는 5월부터 식생의 활력이 가장 큰 9월까지 총 5개월에 대해 실시하였다.
해당 사이트에서는 NOAA AVHRR 센서를 이용하여 제작한 10일단위의 NDVI Composit 결과물을 제공하고 있다. NOAA 위성의 AVHRR 센서는 광학 센서이므로 대상지역이 구름으로 덮여있는 경우 지상의 정보를 얻을 수 없게 된다.

대상 데이터

AVHRR 센서의 하나의 Pixel이 갖는 공간해상도는 1.1Km × 1.1Km이나 이는 위성의 연직방향의 지표면에 한정되며, 본 연구에 활용된 NDVI 자료는 GAC(Global Area Coverage)로 공간해상도는 4Km의 BSQ(Band SeQuential) 파일이다. 제공받은 NDVI의 전처리 과정을 수행한 뒤 3개의 10 day Composit 영상을 평균하여 각 월을 대표하는 NDVI를 제작하였으며 식 (2)를 활용하여 각 월에 해당하는 VCI를 작성하였다.
각 요소별 비교는 1994년 3월부터 2003년 10월을 대상으로 수행하였으며 적설로 인한 관측오차를 배제하기 위해 11월∼2월 사이의 NDVI 값은 제외하였다. 표 4는 NDVI와 강우량, 가뭄지수와의 상관관계를 나타내고 있다.
식생지수를 이용한 가뭄모니터링을 효과적으로 수행하기 위한 기본단계는 장기간의 자료를 수집하여 식생의 변화양상이 가뭄발생 유무에 따라 어떻게 구별되는지를 파악하는 일이다. 본 연구에서는 1994년∼2003년을 대상으로 기하보정된 NOAA NDVI Product를 제공하는 일본 농림수산성의 농업정보자원시스템 홈페이지를 통해 자료를 수집하였다.

이론/모형

본 연구에서는 위 연구수행결과로 계산된 가뭄지수를 이용하여 1994년~2003년의 가뭄지수 공간분포도(이하 맵)를 작성하였다. 가뭄지수는 PDSI, 및 SPI를 사용하였으며 54개 강우관측소에 대한 가뭄지수를 Spline 방법으로 보간하였다. 가뭄지수 맵은 공간해상도 1Km의 그리드 자료이며, 그림 2는 SPI 3개월 가뭄지수와 VCI를 비교한 것이다.

성능/효과

표 4는 NDVI와 강우량, 가뭄지수와의 상관관계를 나타내고 있다. NDVI와 강우량과는 미세한 상관성을 확인할 수 있으나 가뭄지수와는 거의 상관관계가 없음을 확인할 수 있다. SPI 3개월 지수가 다른 지수들에 비해 높은 값을 가지나 이 또한 큰 상관을 갖지 못하므로 식생지수와 가뭄지수의 상관성 분석을 위해 어떤 가뭄지수가 적합한지는 판단할 수 없었다.
NDVI와 강우량과는 미세한 상관성을 확인할 수 있으나 가뭄지수와는 거의 상관관계가 없음을 확인할 수 있다. SPI 3개월 지수가 다른 지수들에 비해 높은 값을 가지나 이 또한 큰 상관을 갖지 못하므로 식생지수와 가뭄지수의 상관성 분석을 위해 어떤 가뭄지수가 적합한지는 판단할 수 없었다.
가뭄지수, 강우량과 VCI값을 비교한 결과 VCI는 동일시기의 강우량 혹은 가뭄지수 결과를 반영하는 것이 아니라 약 1개월 지체되어 가뭄시기를 반영함을 알 수 있다. 표 3의 VCI와 평년강우대비표를 비교해 보면 가뭄기간이 끝난 후에 VCI 값이 큰 폭으로 낮아졌음을 확인할 수 있다.
그러나 영상자료를 이용한 가뭄감시 가능성 분석의 효율적인 수행을 위해서는 다음과 같은 사항들에 대한 고려가 필요할 것으로 생각된다. 공간해상도가 4 Km인 NDVI를 사용함으로서 식생에 대한 분포가 정밀하게 표현되지 못했으며 전체적인 식생인자들의 감소를 초래하였다. 향후 보다 향상된 해상도의 식생지수 사용이 요구된다.
또한, 가뭄기간 동안 내린 비의 양이 예년과 비교하여 얼마나 적은가에 따라 VCI값은 결정된다. 또한, VCI값은 단기간의 강수량 부족으로 인한 가뭄의 정도를 나타내는 SPI 3개월 지수와 가장 큰 상관성이 있는 것으로 분석되었다.
둘째, 센서는 촬영범위가 2,500Km로 매우 AVHRR 넓은 지역을 커버한다. 셋째, 기상관측소가 존재하지 않는 지역에 활용범위가 좋다. 넷째, NOAA NDVI는 물 부족으로 인한 식생 스트레스를 나타내는 척도이다(Lei, 2003).
월별 VCI 값과 강우량, 가뭄지수와의 상관성을 분석한 결과 동일시기 보다는 1개월 전의 강수량 및 가뭄지수가 VCI와 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 식생의 생장이 진행되는 시점인 5월~8월 사이에는 가뭄지수와 VCI가 미세한 상관성을 보이나 식생의 활력이 정점에 다를 시점인 9월에는 오히려 VCI와 가뭄지수가 음의 상관을 갖는 것으로 나타났다. 이는 식생의 생장이 완료된 시점에는 기상조건에 크게 영향 받지 않음을 나타내는 결과로 해석할 수 있다.
본 연구는 식생상태지수 (VCI)와 가뭄상황을 정량적으로 나타내는 지표인 가뭄지수와의 비교를 통해 원격탐사자료를 이용한 가뭄 심도 파악 및 가뭄감시 가능성을 모색하기 위해 수행되었다. 연구결과 가뭄지수는 가뭄의 객관적 상태를 파악할 수 있는 지표로 사용될 수 있으며 1994년 가뭄과 같은 장기적인 가뭄에는 PDSI 지수가 유용한 반면 2001년 봄 가뭄과 같이 단기간의 가뭄을 감시하기 위해서는 SPI가 효과적이라는 것이 확인되었다. 본 연구에 사용된 NOAA AVHRR 자료로부터 얻어진 NDVI 자료와 VCI 자료는 가뭄분석을 위한 유용한 도구이다.
월별 VCI 값과 강우량, 가뭄지수와의 상관성을 분석한 결과 동일시기 보다는 1개월 전의 강수량 및 가뭄지수가 VCI와 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 식생의 생장이 진행되는 시점인 5월~8월 사이에는 가뭄지수와 VCI가 미세한 상관성을 보이나 식생의 활력이 정점에 다를 시점인 9월에는 오히려 VCI와 가뭄지수가 음의 상관을 갖는 것으로 나타났다.
NOAA NDVI는 다음과 같은 이유로 기상학적인 가뭄탐지에 많은 장점을 갖고 있다. 첫째 NOAA NDVI의 공간해상도는 1.1Km로 다른 기상위성들과 비교하여 공간해상도가 뛰어나다. 둘째, 센서는 촬영범위가 2,500Km로 매우 AVHRR 넓은 지역을 커버한다.
가뭄지수, 강우량과 VCI값을 비교한 결과 VCI는 동일시기의 강우량 혹은 가뭄지수 결과를 반영하는 것이 아니라 약 1개월 지체되어 가뭄시기를 반영함을 알 수 있다. 표 3의 VCI와 평년강우대비표를 비교해 보면 가뭄기간이 끝난 후에 VCI 값이 큰 폭으로 낮아졌음을 확인할 수 있다. 또한, 가뭄기간 동안 내린 비의 양이 예년과 비교하여 얼마나 적은가에 따라 VCI값은 결정된다.

후속연구

이는 식생의 생장이 완료된 시점에는 기상조건에 크게 영향 받지 않음을 나타내는 결과로 해석할 수 있다. 또한, 해마다 찾아오는 9월 태풍으로 인해 홍수와 같이 식생지수에 영향을 주는 외부요인의 영향도 고려할 수 있을 것이다.
식생지수를 이용하여 정량적인 가뭄분석을 위해서는 논경지나 산림지역과 같이 식생분포지역을 대상으로 한 토지피복에 대한 고려가 필요할 것으로 판단되며 중권역이나 대권역으로 대상유역을 한정하여 정확한 식생지수 및 가뭄지수를 산정하는 작업이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로, 토양의 온도상태지수와 토양의 수분함유량, 증발산량 등 가뭄모니터링에 사용할 수 있는 여러 지표들을 고려한다면 가뭄의 거동을 보다 효과적으로 파악할 수 있으리라 사료된다.
식생지수를 이용하여 정량적인 가뭄분석을 위해서는 논경지나 산림지역과 같이 식생분포지역을 대상으로 한 토지피복에 대한 고려가 필요할 것으로 판단되며 중권역이나 대권역으로 대상유역을 한정하여 정확한 식생지수 및 가뭄지수를 산정하는 작업이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로, 토양의 온도상태지수와 토양의 수분함유량, 증발산량 등 가뭄모니터링에 사용할 수 있는 여러 지표들을 고려한다면 가뭄의 거동을 보다 효과적으로 파악할 수 있으리라 사료된다.
표 5의 결과를 토대로 식생지수와 높은 상관성을 갖는 가뭄지수를 선택하기에는 무리라고 판단되며 VCI를 활용하여 가뭄심도를 보다 정량적으로 파악하기 위해서는 토지피복에 대한 고려는 물론 지표면의 온도지수와 토양의 수분함유량, 증발산량 등 가뭄모니터링에 사용할 수 있는 여러 지표들의 고려가 필요할 것으로 판단된다.
공간해상도가 4 Km인 NDVI를 사용함으로서 식생에 대한 분포가 정밀하게 표현되지 못했으며 전체적인 식생인자들의 감소를 초래하였다. 향후 보다 향상된 해상도의 식생지수 사용이 요구된다. 또한, 남한을 대상으로 특정 월을 대표하는 NDVI 및 VCI를 추정함으로써 식생이 분포하지 않는 도시 및 나지 등에 대한 피복상황을 고려하지 못하는 결과를 초래하였고 54개 기상관측소를 보간하여 가뭄지수로 사용한 까닭에 각 관측소의 실제 값이 반영되지 못하였다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가뭄지수에는 무엇이 있는가?	즉 시간적으로 가뭄이 어떤 양상으로 발생하고 있는가와 공간적으로 가뭄지역의 발생 분포를 파악하는 것이 가뭄관리를 위한 첫 번째 요소이다.이와 같은 분석은 가뭄을 정량화하여 지수로 나타내는 가뭄지수를 이용하여 수행할 수 있는데 현재 가장 일반적으로 이용되고 있는 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) SPI 및(Standard Precipitation Index) 등 이며 이들 지수들은 각각의 장단점을 가지고 있으면서 그 특성에 맞게 적용되고 있다(유재희 등, 2001).
	가뭄은 무엇인가?	가뭄이란 어느 지역의 작물 성장이나 물 공급에 영향을 줄 정도로 물수지에 심각한 불균형을 초래하는, 비정상적인 날씨가 장기간 지속되는 현상을 말한다.가뭄은 복잡한 자연재해로 전 지구적으로 환경적, 사회적, 경제적 손실을 초래하며 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행되는 이유로 감지와 감시가 힘들다(Wilhite, 1985).
	NOAA 위성은 지구 관측과 환경감시를 위해 어떤 센서가 탑재되어 있는가?	NOAA 위성은 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration ; NOAA)에서 운영하고 있는 기상관측 위성이다. 이 위성은 지구 관측과 환경감시를 위한 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) AVHRR 센서가 탑재되어 있으며 센서는 5개의 적외선 근적외선 열적외선 밴드를 이용하여 지구 규모의 식생정보 획득 및 해양 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 사용되고 있다.

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