가뭄은 여러 가지 요인에 의해 복합적으로 발생하는 현상으로 자연적 원인과 인위적 원인으로 구분할 수 있다. 우리나라는 기후학적 특성상 여름철에 태평양 고기압의 발달 시기가 빠르거나 평년보다 강하면 장마 기간이 짧아져 자연적인 원인에 의해 가뭄이 발생한다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 ․ 간접적으로 다른 가뭄에 영향을 미친다. 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이라 한다. 본 연구에서는 국내의 가뭄 전이 발생여부와 발생 패턴을 검토하기 위해 수문기상 정보를 이용하여 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이 관계를 분석하였다. 가뭄 전이 발생 현황 및 특성 분석을 위해 가뭄 발생의 유형을 5가지로 구분하였으며, 유형에 따라 가뭄 전이가 발생하지 않거나 최대 3개월까지 지체되는 것을 확인하였다. 향후 더 많은 가뭄 지표들과의 분석을 통해 가뭄 전이 관계를 일반화한다면 기상학적 가뭄 발생 시 농업적 가뭄 예측을 위한 인자로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.