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문제 정의
- 또한, 가뭄의 특성상 단기간의 강수로 인해 가뭄이 해갈되어질 수 있음을 고려해 볼 때, SPI와 PDSI와 같이 월별 모의 또는 주별 모의로 계산되어지는 기존의 가뭄지수보다는 일 가뭄의 상태 및 가뭄의 해갈 및 종료일을 계산할 수 있는 가뭄지수의 도입이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 EDI(Effective Drought Index)를 이용하여 가뭄의 심도를 정량화하고, 가뭄 취약정도를 나타내어 주는 사회경제적 인자를 선정하여 우리나라의 가뭄 위험도 평가를 수행하였다.
- 본 연구는 우리나라 가뭄 발생특성을 고려한 가뭄 노출성과 가뭄 취약성을 복합적으로 고려하여 가뭄 위험도 지도를 작성하였다. 또한 기상청 산하 53개 강우관측소 일강우량을 이용하여 EDI를 산정하고, 이에 대한 가뭄 발생특성을 행정구역별로 도시하였다.
- 본 연구에서는 지역적 가뭄피해 취약정도에 따라 가뭄으로 인한 피해가 경제적, 환경 및 사회적으로 큰 영향 및 파급효과를 가질 수 있다는 점을 가뭄 위험도 분석에 반영하기 위해 가뭄발생으로 인한 피해에 영향을 미치는 지표를 선정하였다. 과거 가뭄피해현황을 살펴보면, 도시지역의 인구밀집지역에서는 생활용수의 부족으로 극심한 피해가 발생하였으며, 농업지역에서는 농업용수의 부족으로 인한 농작물 피해가 크게 발생하였다.
제안 방법
- 가뭄 위험도 지수(DRI)는 가뭄 노출성 지수(DHI)와 가뭄 취약성 지수(DVI)의 곱으로 산정하였다. DHI와 DVI 중 하나라도 “0”값을 가지게 되면 DRI는 “0”이 되며, 이는 그 지역은 가뭄으로 인한 위험이 없음을 의미한다.
- 가뭄의 심도와 발생빈도를 정량화하기 위해 그림 4와 같이 가뭄지수 EDI의 심도에 따라 가중치(Weight)와 등급(Rating)을 부여하였다. 표 1에서 제시한 EDI 심도에 따라 가중치를 1에서 4까지로 부여하였으며, 각 심도에 따른 Rating을 부여하였다.
- 또한, 가뭄 취약성을 나타낼 수 있는 7가지 인자를 선정하고 이를 지수화하여 가뭄 취약성 지수를 산정하였다. 그 후, 가뭄 노출성 지수와 가뭄 취약성 지수를 이용하여 가뭄 위험도 지수를 계산하여 전국 229개 행정구역별 가뭄 위험도를 지도로 도시하였다. 그 결과 과거 가뭄 발생빈도와 가뭄발생으로 예상되는 피해인자들의 비율이 높을수록 가뭄 위험도가 커짐을 확인할 수 있었다.
- 두 번째로 가뭄 취약성 지수(DVI)를 산정하기 위해서, 그림 3과 같이 과거 가뭄발생으로 인한 피해현황을 바탕으로 가뭄의 피해정도를 가중시킬 수 있는 사회경제학적 특성을 반영하는 7가지 인자를 선정하였다. 그림 3은 국가수자원관리종합정보시스템(http://www.
- 본 연구는 우리나라 가뭄 발생특성을 고려한 가뭄 노출성과 가뭄 취약성을 복합적으로 고려하여 가뭄 위험도 지도를 작성하였다. 또한 기상청 산하 53개 강우관측소 일강우량을 이용하여 EDI를 산정하고, 이에 대한 가뭄 발생특성을 행정구역별로 도시하였다. 또한, 가뭄 취약성을 나타낼 수 있는 7가지 인자를 선정하고 이를 지수화하여 가뭄 취약성 지수를 산정하였다.
- 또한 기상청 산하 53개 강우관측소 일강우량을 이용하여 EDI를 산정하고, 이에 대한 가뭄 발생특성을 행정구역별로 도시하였다. 또한, 가뭄 취약성을 나타낼 수 있는 7가지 인자를 선정하고 이를 지수화하여 가뭄 취약성 지수를 산정하였다. 그 후, 가뭄 노출성 지수와 가뭄 취약성 지수를 이용하여 가뭄 위험도 지수를 계산하여 전국 229개 행정구역별 가뭄 위험도를 지도로 도시하였다.
- 또한, 서울·경기 지역의 65개 행정구역에 대한 NearNormal(-1.0 EDI<1.0)의 발생확률(Probability of Occurrence, PO)의 최소값은 60.56%이고 최대값은 74.96%이므로, 그림 4에 나타난 방법에 따라 4개의 동일한 구간으로 나누어 Rating을 부여하였다.
- 본 연구에서는 EDI를 바탕으로 전국 229개 시군구에 대하여 가뭄 노출성 지수(DHI), 가뭄 취약성 지수(DVI), 가뭄 위험도 지수(DRI)를 산정하여 그림 5와 같이 행정구역별로 가뭄 노출성 지도(Drought Hazard Map), 가뭄 취약성 지도(Drought Vulnerability Map), 가뭄 위험도 지도(Drought Risk Map)로 나타냈다. 본 연구에서 각 지수의 값이 0-0.
- 본 연구에서는 NDMC에서 제안한 위험도의 정의를 바탕으로 가뭄 위험도를 노출성(Hazard)과 취약성(Vulnerability)의 곱으로 정의하였다. 이러한 개념을 정량적으로 구현하기 위해 그림 1과 같은 산정절차를 통해 가뭄 노출성과 가뭄 취약성을 각각 정량적으로 표현할 수 있는 지수를 산정하였다.
- 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 산정을 위해 사회경제적 지표를 229개 행정구역에 대한 농작물 경지면적(Irrigated Land, IL), 농가인구(Agricultural Occupation, AO), 작물생산량(Food Production, FP), 인구밀도(Population Density, PD), 생활용수 공급량 비율(Residential Water, RW), 공업용수 공급량 비율(Industrial Water, IW), 농업용수 공급량 비율(Agricultural Water, AW)로 선정하였다. 각 인자별 축척재조정(Re-scaling) 방법을 통해 단위를 무차원화 하였으며, 가뭄 취약성지수 DVI를 식 (5)에 의해 산정하였다.
- (2004)이 제시한 가뭄 위험도 분석방법을 이용하여 방글라데시에 대한 가뭄 위험도를 평가하였다. 이 연구에서 가뭄 위험도를 평가하기 위해 3-month SPI, 6-month SPI를 이용하여 가뭄 발생확률을 산정하고, 가뭄으로 인한 영향범위를 사회, 건강, 경제, 환경으로 구분하여, 가뭄 위험도 지도를 작성하였다. 방글라데시의 경우, 높은 인구밀도와 낮은 재정도, 잦은 자연재해로 인해 극심한 피해를 겪고 있다.
- 본 연구에서는 NDMC에서 제안한 위험도의 정의를 바탕으로 가뭄 위험도를 노출성(Hazard)과 취약성(Vulnerability)의 곱으로 정의하였다. 이러한 개념을 정량적으로 구현하기 위해 그림 1과 같은 산정절차를 통해 가뭄 노출성과 가뭄 취약성을 각각 정량적으로 표현할 수 있는 지수를 산정하였다. 즉 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index(DHI))와 가뭄 취약성 지수(Drought Vulnerability(DVI))를 통해 식 (1)과 같이 가뭄 위험도 지수(Drought Risk Index(DRI))를 산정하였다.
- 이러한 개념을 정량적으로 구현하기 위해 그림 1과 같은 산정절차를 통해 가뭄 노출성과 가뭄 취약성을 각각 정량적으로 표현할 수 있는 지수를 산정하였다. 즉 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index(DHI))와 가뭄 취약성 지수(Drought Vulnerability(DVI))를 통해 식 (1)과 같이 가뭄 위험도 지수(Drought Risk Index(DRI))를 산정하였다.
- 결과적으로 2011년 12월 31일의 유효강수량이 평년에 비해 얼마나 부족한지를 표준화된 값으로 나타나게 된다. 특히 DEP가 음인 날의 수가 2일 이상 지속되면 그 날의 유효강수량을 365+지속일수 동안의 강수량을 사용하여 다시 계산하여 MEP, DEP, ST(DEP) 값을 다시 계산하게 된다. 결과적으로 365+지속일수 동안의 강수량을 고려한 EDI 값을 산출하게 된다.
- 가뭄의 심도와 발생빈도를 정량화하기 위해 그림 4와 같이 가뭄지수 EDI의 심도에 따라 가중치(Weight)와 등급(Rating)을 부여하였다. 표 1에서 제시한 EDI 심도에 따라 가중치를 1에서 4까지로 부여하였으며, 각 심도에 따른 Rating을 부여하였다. Weight의 경우 EDI 심도에 따라 NearNormal=1, Moderate=2, Severe=3, Extreme=4로 부여하였다.
- 가뭄 노출성 지수(DHI)는 가뭄 발생확률을 대표하는 지수로써 EDI의 심도별 발생확률에 따른 등급을 부여하여 산정된다. 현재의 가뭄 및 미래의 발생 가능한 가뭄을 평가하기 위하여 그림 2와 같이 기상청 산하 53개 강우관측소의 1974-2007년까지 일강우량 자료를 이용하여 EDI를 산정하고, EDI의 범주(표 1)에 따라 발생확률을 백분율로 나타내었다.
대상 데이터
- 은 농업용수 공급량 비율, 그리고 N은 지표의 수(N=7)를 나타낸다. 농작물 경지면적, 농가인구, 작물생산량, 인구밀도의 경우 통계청(http://kostat.go.kr/portal/korea/index.action)의 통계자료를 이용하였으며, 생활용수, 공업용수, 농업용수의 공급량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템(http://www.wamis.go.kr/)을 이용하였다.
이론/모형
- Shahid and Behrawan(2008)은 Hayes et al.(2004)이 제시한 가뭄 위험도 분석방법을 이용하여 방글라데시에 대한 가뭄 위험도를 평가하였다. 이 연구에서 가뭄 위험도를 평가하기 위해 3-month SPI, 6-month SPI를 이용하여 가뭄 발생확률을 산정하고, 가뭄으로 인한 영향범위를 사회, 건강, 경제, 환경으로 구분하여, 가뭄 위험도 지도를 작성하였다.
- 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 산정을 위해 사회경제적 지표를 229개 행정구역에 대한 농작물 경지면적(Irrigated Land, IL), 농가인구(Agricultural Occupation, AO), 작물생산량(Food Production, FP), 인구밀도(Population Density, PD), 생활용수 공급량 비율(Residential Water, RW), 공업용수 공급량 비율(Industrial Water, IW), 농업용수 공급량 비율(Agricultural Water, AW)로 선정하였다. 각 인자별 축척재조정(Re-scaling) 방법을 통해 단위를 무차원화 하였으며, 가뭄 취약성지수 DVI를 식 (5)에 의해 산정하였다.
- 강우관측소는 지점에 대한 강우량만을 나타내지만 자연재해에 대한 관리 주체는 지방자치단체이기 때문에, 가뭄 발생 확률을 행정구역별로 분포시키기 위하여 티센다각형법을 이용하였다. 전국 229개 행정구역에 대해 53개 강우관측소가 각 행정구역에 영향을 미치는 면적비율을 고려하여 식 (4)와 같이 가뭄 노출성 지수를 산정하였다.
- 서로 다른 단위와 성질을 가진 여러 변수들을 집계하여 하나의 지표로 결합하는 과정에는 표준화(Normalization) 과정이 필요하다. 본 연구에서는 각 지표들이 갖는 단위가 모두 다르기 때문에 표준화 방법 중 단위를 무차원화 시키는 스케일 재조정 방법(Re-scaling Method)을 이용하였다. 스케일 재조정 방법은 표준편차보다 지표의 범위에 기반을 둔 변환 방법으로 값을 0~1 범위를 갖도록 하며 식 (3)과 같이 계산한다.
- 첫 번째로 가뭄 노출성을 평가하기 위해서는 가뭄 심도별 발생확률을 산정하고, 이를 하나의 지표로 표현하여야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 대한민국 내 53개 강우관측소(그림 2)의 1974년부터 2007년까지의 일강우량을 이용하여 Byun and Wilhite(1999)가 개발한 EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 가뭄연구에서 보통 사용되는 PDSI와 SPI의 시간 단위가 월 단위인데 비하여 EDI는 일별 모의가 가능하며, 가뭄의 시작과 끝을 명확히 제시할 수 때문에 가뭄의 발생확률을 평가하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
성능/효과
- 0.25<DRI≤0.50인 Moderate 등급의 비율이 가장 높은 지역은 충청북도 지역으로 총 12개 시군구 중 8개 시군구가 차지하였으며, 66.7%로 나타났다.
- 가뭄 발생빈도를 대표하는 가뭄 노출성 지수는 경상남도 창원이 가장 높은 것으로 나타났으며, 가뭄발생 시 취약성을 대표하는 가뭄 취약성 지수는 전라북도 익산시가 가장 높은 것으로 나타났다. 우리나라 전체 가뭄 위험도 지수를 표준화한 결과, 229개 시군구 중 0≤DRI≤0.
- 가뭄 위험도 지수가 0≤DRI≤0.25인 Low 등급에 해당되는 지역의 비율이 가장 높은 지역은 서울경기 지역으로 총 65개 시군구 중 62개 시군구로 그 비율은 95.4%로 나타났다.
- 이 후 표준화 과정인 식 (2c)를 통해 EDI를 계산하게 되는데 ST(DEP)는 평년기간 동안(30년 혹은 그 이상의 값) 12월 31일의 DEP 값들의 표준편차를 의미한다. 결과적으로 2011년 12월 31일의 유효강수량이 평년에 비해 얼마나 부족한지를 표준화된 값으로 나타나게 된다. 특히 DEP가 음인 날의 수가 2일 이상 지속되면 그 날의 유효강수량을 365+지속일수 동안의 강수량을 사용하여 다시 계산하여 MEP, DEP, ST(DEP) 값을 다시 계산하게 된다.
- 그 후, 가뭄 노출성 지수와 가뭄 취약성 지수를 이용하여 가뭄 위험도 지수를 계산하여 전국 229개 행정구역별 가뭄 위험도를 지도로 도시하였다. 그 결과 과거 가뭄 발생빈도와 가뭄발생으로 예상되는 피해인자들의 비율이 높을수록 가뭄 위험도가 커짐을 확인할 수 있었다. 현재 우리나라의 가뭄평가는 가뭄지수의 산정결과로 가뭄 위험도를 평가하고 있어 지역적 대책을 수립하기에는 실제 피해요인을 반영하지 못하는 현실이다.
- 마지막으로 0.75<DRI≤1.00로 가장 취약한 등급인 Very High에 속하는 비율이 가장 높은 지역은 전라북도 지역으로 총 14개 시군구 중 4개 시군구 즉 28.6%로 나타났다.
- 본 연구에서는 EDI를 바탕으로 전국 229개 시군구에 대하여 가뭄 노출성 지수(DHI), 가뭄 취약성 지수(DVI), 가뭄 위험도 지수(DRI)를 산정하여 그림 5와 같이 행정구역별로 가뭄 노출성 지도(Drought Hazard Map), 가뭄 취약성 지도(Drought Vulnerability Map), 가뭄 위험도 지도(Drought Risk Map)로 나타냈다. 본 연구에서 각 지수의 값이 0-0.25이면 가뭄에 의한 위험이 낮은 LOW 등급으로, 0.25-0.5이면 가뭄에 의한 위험이 보통 수준인 Moderate 등급으로, 0.5-0.75이면 가뭄에 의한 위험이 높은 High 등급으로, 0.75-1이면 가뭄에 의한 위험이 가장 높은 Very High 등급으로 구분하였다. 이러한 구분을 바탕으로 각 행정구역에 대한 가뭄 노출성, 취약성 및 위험도를 평가한 결과를 표 5-7에 정리하였다.
- 우리나라 전체 가뭄 위험도 지수를 표준화한 결과, 229개 시군구 중 0≤DRI≤0.25인 지역이 144곳, 0.25<DRI≤0.50인 지역이 59곳, 0.50<DRI≤0.75인 지역이 15곳, 0.75<DRI≤1.00인 지역이 11곳으로 나타났다.
- 6%로 나타났다. 특히 가뭄 노출성 지수와 가뭄 취약성 지수를 모두 고려하였을 때 가뭄 위험도가 가장 높은 지역은 충청남도 당진군으로 나타났다.
후속연구
- 향후 가뭄에 대응하기 위해서는 강우와 같은 기상학적인 자연적 요인은 쉽게 변화시킬 수 없지만, 가뭄관리나 행정 및 제도, 수자원 관리와 같은 인위적인 요소의 발전으로도 가뭄피해에 대해 저감시킬 수 있음은 자명한 사실이다. 그러므로 본 연구에서 제시한 가뭄취약인자로 이용한 7가지 인자(인구밀도, 농업종사자 인구, 경작지면적, 작물생산량, 생활용수 공급량, 공업용수 공급량, 농업용수 공급량)와 더불어 보다 지역적 특성을 반영하여 다양한 가뭄취약인자를 추가로 구축할 필요성이 있다. 이를 통해 기상학적 원인인 강우 부족에 의한 실제 가뭄이 발생하더라도, 가뭄취약지역에 대한 사전대응방안이 마련되어 있다면, 가뭄으로 인한 피해를 보다 저감시킬 수 있을 것이라고 기대된다.
- 수문기상학적 지점 관측자료를 이용하여 가뭄평가를 수행한 결과로 지역의 가뭄 위험도를 평가하는 것은 확대 해석 등의 오류가 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 행정구역별 평가 자료를 변환하는 방법을 적용하여 가뭄 위험도 평가를 수행한다면 가뭄재해에 대비한 지역적 대책수립을 위한 우선순위를 반영할 수 있을 것이라 판단된다.
- 이를 통해 기상학적 원인인 강우 부족에 의한 실제 가뭄이 발생하더라도, 가뭄취약지역에 대한 사전대응방안이 마련되어 있다면, 가뭄으로 인한 피해를 보다 저감시킬 수 있을 것이라고 기대된다. 또한 가뭄에 대해 보다 고효율적인 관리가 이루어지기 위해서는 지역별 가뭄특성 파악과 더불어 상습가뭄피해지역에 대한 중점적인 관리도 지속되어야 할 것이다.
- 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 국민들의 가뭄에 대한 상황인식 제고와 가뭄관리자들의 효과적인 가뭄재해정책 수립이 필요하며, 이를 위해서는 지역적 가뭄평가를 통한 가뭄 위험도 지도의 개발이 필수적이다. 또한, 가뭄의 특성상 단기간의 강수로 인해 가뭄이 해갈되어질 수 있음을 고려해 볼 때, SPI와 PDSI와 같이 월별 모의 또는 주별 모의로 계산되어지는 기존의 가뭄지수보다는 일 가뭄의 상태 및 가뭄의 해갈 및 종료일을 계산할 수 있는 가뭄지수의 도입이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 EDI(Effective Drought Index)를 이용하여 가뭄의 심도를 정량화하고, 가뭄 취약정도를 나타내어 주는 사회경제적 인자를 선정하여 우리나라의 가뭄 위험도 평가를 수행하였다.
- 본 연구의 결과를 토대로 가뭄 위험도가 높게 나타난 지역은 지역별 강우량 및 저수율을 파악과 농작물 등의 생육 상황을 파악하여 가뭄에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 해야 한다. 또한 상습가뭄발생지역과 용수 부족지역을 파악하여 관정 또는 보 등을 조기 개발할 수 있도록 해야 한다.
- 그러므로 본 연구에서 제시한 가뭄취약인자로 이용한 7가지 인자(인구밀도, 농업종사자 인구, 경작지면적, 작물생산량, 생활용수 공급량, 공업용수 공급량, 농업용수 공급량)와 더불어 보다 지역적 특성을 반영하여 다양한 가뭄취약인자를 추가로 구축할 필요성이 있다. 이를 통해 기상학적 원인인 강우 부족에 의한 실제 가뭄이 발생하더라도, 가뭄취약지역에 대한 사전대응방안이 마련되어 있다면, 가뭄으로 인한 피해를 보다 저감시킬 수 있을 것이라고 기대된다. 또한 가뭄에 대해 보다 고효율적인 관리가 이루어지기 위해서는 지역별 가뭄특성 파악과 더불어 상습가뭄피해지역에 대한 중점적인 관리도 지속되어야 할 것이다.
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